Tech verändert die Finanzindustrie: „Daten-Banken“ der Zukunft

Geldwäsche – Automatisierung notwendig

Ein weiteres Szenario für Data Analytics ist die Betrugserkennung. Hier hat der Fall Wirecard es deutlich gezeigt: Die Finanzaufsichtsbehörden stehen an einem Scheidepunkt. Hervorgerufen durch den Sparkurs der letzten Jahrzehnte kämpfen sie genauso wie Banken und Finanzinstitute selbst mit einem erheblichen Personal- und Ressourcenmangel. Doch mit neuen Technologien wie KI oder robotergestützter Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA) können sie diesen Mangel kompensieren und Analysemodelle implementieren, um verdächtige Transaktionen automatisiert zu entdecken. Mit Self-Service-Analysen gelingt es auch Mitarbeitern außerhalb des Data Science-Teams, branchenspezifische Finanzkennzahlen zu entwickeln, die sich für Vergleiche nutzen lassen. So zeigte Wirecard in bestimmten Marktsegmenten über Jahre hinweg überdurchschnittlich positive Finanzkennzahlen. Wettbewerber, die ähnliche Produkte und Dienstleistungen anboten, konnten diese Kennzahlen jedoch nicht erreichen. Dies könnte zumindest ein Hinweis sein, dass sich Banken, Wirtschaftsprüfer oder Behörden diese Geschäftssegmente genauer ansehen sollten – aber dafür müssen die Daten und Analysen einer breiten Gruppe von fachlichen Mitarbeitern zur Verfügung stehen und nicht nur einer kleinen Gruppe von Spezialisten mit begrenzten Kapazitäten.

Wie sich ein solches System realisieren lässt, zeigt die australische Non-Profit-Organisation AFCX (Australian Financial Crime Exchange). Diese ergänzt mit ihren Auswertungen die bereits in den nationalen Banken bestehenden Fraud Detection-Systeme und hilft so dabei, Finanzbetrügereien schneller aufzudecken. Damit dies gelingt, tauschen die angeschlossenen Banken mit der AFCX regelmäßig Datensätze zu Finanzströmen aus, die diese auf Unregelmäßigkeiten untersucht. Durch die gestiegenen Anforderungen an die Datenanalysen kam das bestehende System jedoch an seine Grenzen. Mit Alteryx und weiteren Infrastrukturkomponenten wurde eine neue Lösung realisiert, bei der Alteryx als zentrale Lösung die Analyse von Daten übernimmt und Reports an die Banken zurückliefert. Der ganze Prozess konnte hochgradig automatisiert und beschleunigt werden. Das Ergebnis: mit dem neuen Workflow gelingt die Bereitstellung von individuellen Reports mit rund 7.000 Datensätzen anstatt wie früher in sieben Stunden in nur noch sieben Sekunden. Damit können Banken deutlich schneller auf Betrugsversuche reagieren.

Was können Banken sonst noch tun?

Generell ist eine Customer-first-Ausrichtung wichtiger als zuvor: Dienstleistungen müssen soweit wie möglich digitalisiert, über alle Kanäle abrufbar und individualisiert sein. Früher bestand Kundenorientierung noch darin, mehr Filialen zu eröffnen. Heute ist das Gegenteil der Fall und eine individuelle Ansprache über alle Kanäle ist wichtig für den Erfolg. Beispiel: die junge Generation möchte auf TikTok die Vorteile eines Teenager-Girokontos erfahren, während die Generation über 50 eher klassische Anlagemöglichkeiten sucht und dafür einen gedruckten Prospekt lesen möchte. Banken müssen daher die Lebenswelten ihrer Kunden verstehen, um diese gezielt ansprechen zu können. Eine weitere Herausforderung besteht daher darin, den Online-, Mobil- und Filialservice zu einer nahtlosen Kundenerfahrung zusammenzuführen.

Damit dies gelingt, ist eine Auswertung von Transaktionsdaten zum Kundenverhalten notwendig. Die Daten dazu sind bereits in jeder Bank vorhanden – allerdings werden sie nicht konsequent genutzt bzw. analysiert. Um dies zu ändern, hilft auch an dieser Stelle wieder der Self-Service-Ansatz, der Mitarbeiter befähigt, auf Basis eigener Anforderungen und Ideen bestehende Daten zu analysieren.

Dazu ein Beispiel: mit Analytics-Lösungen lassen sich die Vertriebsimpulse innerhalb eines Kundensegments bündeln. Mitarbeiter können beispielsweise zurückliegende Kundenanfragen nach Krediten mit aktuellen Nachfragen zu Immobilien verknüpfen. Die Datenanalyse kann prognostizieren, dass der Kunde demnächst vermutlich eine Immobilienfinanzierung wünscht und dies dem Vertriebs- und Marketing-Team signalisieren. Treten über einen bestimmten Zeitraum verstärkt Nachfragen nach Immobilien in einer Region auf, könnte das Team einen Hinweis erhalten, dass sich die Ansprache einer größeren Kundengruppe lohnt.

Was heißt das für 2021?

Die digitale Transformation präsentiert sich vielfältig. Sie prägt die Kultur der Unternehmen und zeigt sich in der Demokratisierung von Daten. Sie manifestiert sich aber auch in neuen Self-Service-Lösungen, die jeden Mitarbeiter befähigen, die richtigen (Business-)Fragen zu stellen und schnelle Antworten zu erhalten – idealerweise als Team gemeinsam mit der IT-Abteilung. Im Jahr 2021 müssen die Verantwortlichen in den Fachbereichen und der IT zeigen, wie Daten und Analytics dabei helfen, Abläufe im eigenen Unternehmen nachhaltig zu verändern. It takes a village!