Daten – die Zukunft der Finanzwelt: Zwischen Kunden­erwartungen, digitaler Stra­te­gie und Überlebenskampf

Die Mehrheit der Verbraucher halten ihre Bank und deren Leistungen für austauschbar. Sie sehen schlicht keine Unterschiede zwischen den einzelnen Finanzhäusern. Hinzu kommen die neuen Fin-Techs – frische Player auf dem Markt, die mit einem innovativen Vorgehen dabei sind, den Platzhirschen den Rang abzulaufen. Sie profitieren vor allem von der Allgegenwärtigkeit des Smartphones sowie neuen gesetzlichen Richtlinien. Die Kunden wollen den Komfort von leistungsstarken Cloud-Anwendungen, sie wollen Rat, sie wollen hilfreiche Analysen zu ihren Finanzen – kurz gesagt, sie wollen eine Kundenerfahrung, wie sie dies von Online-Riesen wie Amazon, Ebay oder Google gewohnt sind. Doch die Daten der Banken sind in der Legacy-IT gefangen.

von Giscard Venn, Enterprise Sales Manager

Es gibt zwei Gründe, die für den Verlust von Marktanteilen und Performance im Banking-Bereich am häufigsten genannt werden: Finanzinstitute wissen erstens nicht genug über ihre Kunden und können zweitens demzufolge auch keine auf individuelle Bedürfnisse zugeschnittene Angebote machen.

Dabei sitzen die Banken auf einem Schatz von Kundendaten aus der langen Geschäftsverbindung und aus vielen Kanälen wie dem Filialgeschäft, aus dem Telefonsupport, von Websites, mobilen Anwendungen und ihren vielfältigen Finanzprodukten. Sie können diese aber nicht auswerten und nutzen …”

… denn aufgrund ihrer Legacy-Technologien sind diese Daten meist in isolierten Datensilos gespeichert. Um den täglichen Betrieb nicht zu unterbrechen, können sie ihre Systeme nicht mit zusätzlichen Workloads belasten. Die etablierten Lösungen sind mit den heutigen Anforderungen an Kundenanwendungen sowie der Datenmenge schlicht überfordert. Dazu wurden sie schließlich seinerzeit nicht entwickelt: Die Bankenkernsysteme genügen den komplexen regulatorischen und gesetzlichen Anforderungen, daher ist ihre Flexibilität eingeschränkt.

Sind Kundeninformationen und Transaktionshistorie in Datensilos gefangen, ist es für eine Bank extrem schwierig, ein umfassendes Kundenbild abzuleiten, geschweige denn, den Kunden zu verstehen.

Die Bank kann in Folge oft keine überzeugenden Kundeninteraktionen anbieten oder personalisierte Empfehlungen geben, und sie kann auch das Kundenverhalten weder auditieren noch Risiken abschätzen.”

Genau hier haben innovative FinTech-Unternehmen entscheidende Vorteile. Diese setzen einen Single-Point-Of-Truth Datenlayer ein, der überregional die Daten repliziert, um sie seinen Nutzer zu jeder Zeit und mit höchster Performanz zur Verfügung stellt. Die Hybrid-Cloud ist der Standard für die Zukunft: Öffentliche Daten können aktiv über verschiedene Public-Cloud Umgebungen (Multi-Cloud) abgerufen und gleichzeitig sensible Daten im eigenen Rechenzentrum für interne Anwendungen bereitgehalten werden. Die unterschiedlichen Workloads verteilen sich durch intelligentes Routing automatisiert – ohne sich gegenseitig zu stören. So lässt sich die Markteinführung neuer Projekte ebenfalls beschleunigen.

Für Banken gilt es daher, Lösungen zu finden, mit denen sie eine umfassende 360-Grad-Sicht auf den Kunden herstellen können. Es reicht allerdings heute nicht mehr aus, sich ausschließlich auf aktuelle Datensätze zu konzentrieren. Die in einzelnen Silos vorliegenden Daten werden idealerweise über einen verwaltenden Datenlayer zusammengeführt. Darüber hinaus ist es wichtig, dass externe und interne Datensätze zusammen genutzt werden können. Durch ein intelligenteres Servicedesign können Banken Dienste skalieren, ohne wesentliche neue Banking-Infrastrukturen hinzufügen zu müssen. Gleichzeitig kann man ein Refactoring bestehender mobiler Anwendungen und Services erwägen, um von der neuen API-Schicht zu profitieren, die zur Erfüllung der PSD2-Anforderungen hinzugefügt wurde.

Die IT-Verantwortlichen in den Finanzinstituten sollten daher das Potenzial der API-Services separat von der Infrastruktur betrachten. Auf diese Weise können sie künftige Service-Innovationen unterstützen, ohne jedes Mal das Rad neu erfinden zu müssen.”

Daten smart in Kontext setzen

Werden Daten mit modernen Datenbanken und Datenmanagementsystemen verwaltet, entsteht der notwendige Kontext über alle Datenquellen hinweg, was wiederum als Basis für fundierte Entscheidungen dient. Der Zugriff und die Auswertung dieser Daten in Echtzeit ist oftmals das Zünglein an der Waage zwischen einer intelligenten Entscheidung und einer verpassten Chance. Es stellt sich aber heraus, dass die abstrakte Modellierung in einem ER-Diagramm, wie es in den klassischen relationalen Datenbanken der Fall ist, nicht ausreichend intuitiv und performant genug ist, um personalisierte Empfehlungen in Echtzeit zu finden und auszugeben. Mithilfe von Graphdatenbanken lassen sich die Zusammenhänge zwischen diesen hochgradig vernetzten Daten schon besser verstehen.

Allerdings reicht eine Graphdatenbank alleine nicht aus, um die Anforderungen moderner Cloud-Anwendungen zu erfüllen. Es müssen häufig auch semi-strukturierte und unstrukturierte Daten in das Abfragemuster mit eingebettet werden, z.B. werden Suchabfragen sowohl mit Online-Inhalten als auch mit Inhalten aus Textdateien korreliert und die Ergebnisse assoziativ dem Nutzer bereitgestellt. Dazu bedarf es einer Technologie, die sowohl die relationale DB-Sprache beherrscht und diese mit komplexen Full-Text Search vereinen kann. Sie benötigen eine Vielzahl unterschiedlicher Zugriffsmuster, um Daten nutzen zu können. In der Vergangenheit war hierfür eine Reihe unterschiedlicher Datenbanken nötig – eine für jede Zugriffsmethode. Durch das Zusammenfügen mehrerer Systeme steigt aber auch die Komplexität, sodass es schwierig und kostspielig ist, neue Funktionen zu entwickeln oder zu pflegen. Dieses Problem lässt sich mit einer leistungsstarken Multimodellplattform lösen, die Key-Value-Modelle, Tabellen, JSON-Dokumente und Graphen unterstützt. Nur in solch einer integrierten Lösung lassen sich Natural Language Processing (NLP) Anwendungen effizient betreiben und bei Bedarf mit neuen Funktionen erweitern. So können Anwender die Daten in einer einzigen Lösung schreiben und mithilfe verschiedener Methoden – je nach Anforderungen der Anwendung – in Echtzeit darauf zugreifen.

Wie sieht App-Design der Zukunft im Finanzsektor aus?

Egal wie diese Frage beantwortet wird, die Grundvoraussetzung einer jeden neuen, innovativen Anwendung ist es, dass die Infrastruktur auf die neuen Anforderungen des Kunden zugeschnitten ist, gerade im Bezug auf Mobilität und einheitliche Sicht. Banken müssen aber nicht nur überlegen, welche Infrastruktur sie nutzen, sondern auch wie sie die Kundeninteraktionen unterstützen können. Fünf Kriterien gilt es dabei zu berücksichtigen:
1. Relevanz: Kann eine Anwendung Daten im Kontext nutzen, damit der Kunde genau das bekommt, was er sucht?
2. Verfügbarkeit: Ist die Anwendung jederzeit, an jedem Tag des Jahres unterbrechungsfrei verfügbar? Kann auch ein Update eingespielt, ein Problem in einem Rechenzentrum oder bei einem Cloud-Provider gelöst werden, ohne dass der Kunde etwas davon mitbekommt?
3. Ansprechbarkeit bzw. Reaktionszeit: Bietet eine Anwendung den richtigen Service in genau dem Moment, in dem ein Kunde eine Entscheidung trifft, und nicht erst danach?
4. Zugänglichkeit: Kann die App über jeglichen Kanal an jedem beliebigen Ort genutzt werden?
5. Attraktivität: Verwendet die Anwendung Daten so, dass eine kontinuierliche, für den Kunden attraktive Erfahrung sowie Interaktion ermöglicht wird?

Entscheidend für den Erfolg einer Anwendung ist es somit, dass die relevanten Daten dem Service zur Verfügung stehen. Neue Geschäftsprozesse und neue Services erfordern, dass die Bedürfnisse der Kunden in der “Right-Now Economy” verstanden und diese mit passgenauen Anwendungen abgebildet werden. Nur mit diesen Voraussetzungen ist es beispielsweise möglich, innovative Mobile-Banking-Apps zu entwickeln, über die neben der üblichen Kontoführung, Sparbriefen oder der Verwaltung der Kreditkarte auch Anlagen in Fremdwährungen oder Edelmetallen, Twitter-Überweisungen, Social-Lending, Social-Trading bis hin zum Handel mit virtuellen Währungen möglich sind. Auch Funktionen wie sofortige Benachrichtigung über Transaktionen, Marktplätze via Open Banking und offene APIs, die sich mit anderen Finanzprodukten verbinden – all dies ist nur mit einer Infrastrukturbasis möglich, die die verfügbaren Daten ideal verwalten und zur Verfügung stellen kann.

Internationale Banken wie Macquarie machen es vor, wie die digitale Transformation und der Einsatz einer Vielzahl von digitalen, kundenorientierten Kanälen das Geschäft befeuern kann, indem sie Kunden ein innovatives, relevantes Online- und Mobile-Banking-Erlebnis bieten. Macquarie nutzt eine Datenmanagement-Lösung, die durch peer-to-peer Architektur und Echtzeit-Streaming linear skalierbar ist und ergänzt wird durch maschinelles Lernen, sowie Such- und Analysefunktionen. So kann sich die Bank voll auf die Ausführung anspruchsvoller, personalisierter Empfehlungen, Ratschläge und die Kundenerfahrung konzentrieren.

Die Daten entscheiden

Der Geschäftserfolg hängt von der optimalen Nutzung der verfügbaren Daten ab. Wie diese genau auszusehen hat, wird zur Überlebensstrategie der Anbieter einer Branche. Social Media kommt dabei eine besondere Rolle zu. Dabei geht es um vielmehr als nur statische Informationen bereitzustellen oder Millionen Follower zu gewinnen – im Mittelpunkt steht, den Bedürfnissen des Kunden zu entsprechen und ihn rund um die Uhr mit individuellen Informationen und Angeboten bedienen zu können. Der Umstieg auf Technologien der nächsten Generation ist für Banken daher heute unerlässlich. Zwar können IT-Verantwortliche in Finanzdienstleistungsunternehmen mit einer skalierbaren Datenverwaltung innovative Cloud-Anwendungen implementieren und so erreichen, dass die neuen, digital getriebenen Kundenerwartungen erfüllt werden. Aber ohne eine nachhaltige Datenharmonisierung und ohne die Zusammenhänge zwischen den Datenelementen in Echtzeit zu verstehen – werden Finanzinstitute Schwierigkeiten haben, neue Services zu implementieren, die von den Kunden wirklich geschätzt und angenommen werden. Unzufriedene Kunden gehen einfach weg und kommen ganz sicher nicht wieder. Technologie bildet die Basis für die Transformation, der sich alle Banken stellen müssen. Die Daten bilden das wertvollste Asset einer Bank – und mit einer modernen Datenplattform kann dieses auch genutzt werden.aj