Datengesteuerte Strategien zur Optimierung des Datenaustauschs bei Finanzdienstleistungen

Tony Bishop, Senior Vice President, Platform, Growth & Marketing

Die sich rasant entwickelnde digitale Wirtschaft verändert die Finanzdienstleistungsunternehmen und die Art und Weise, wie sie Mehrwert schaffen und liefern. In diesem Prozess erzeugen, verarbeiten und speichern die Unternehmen mehr Informationen als je zuvor, was im letzten Jahr zu einer Datenexplosion – gefolgt von einer Beschleunigung der digitalen Transformation geführt hat. 

Trotz der disruptiven Herausforderungen, die all dies mit sich bringt, ist es wichtig zu verstehen, dass diese Veränderungen auch genutzt werden können, um:

  • Kundenerlebnisse zu verbessern
  • Gewinn und Wettbewerbsvorteile zu steigern
  • Wachstumschancen auszubauen

Natürlich sollten diese Faktoren in jeder Branche wichtig sein, aber in der Finanzdienstleistungsbranche sind sie geschäftskritisch. 

Was müssen Sie also in der Finanzdienstleistungsbranche unternehmen, um diese Ziele in einer Zeit des explosiven Datenwachstums und der beschleunigten digitalen Transformation zu erreichen?

Um den Datenaustausch zu optimieren, müssen Sie Ihre IT-Infrastruktur überdenken und neu erfinden. Denn die starke Data Gravity zwingt die Finanzdienstleistungsbranche zu einem grundlegenden Wechsel der IT-Architektur-Strategie. 

Insbesondere in der Pandemie wurden in der Finanzdienstleistungsbranche deutlich mehr Daten generiert, was, laut einer McKinsey-Umfrage aus dem Jahr 2020, für einen enormen Sprungbei der digitalen Beschleunigung gesorgt hat. Diese Steigerung ist fast doppelt so hoch wie bei Konsumgüterunternehmen.

Wir haben unsere eigenen Untersuchungen durchgeführt, eine globale Datenbank aufgebaut und den Code für die Messung, Quantifizierung und Vorhersage der zunehmenden Intensität des Lebenszyklus der Datenerzeugung in Unternehmen und deren Auswirkungen auf die IT-Infrastruktur geknackt. Es handelt sich um einen Megatrend namens Data Gravity, der sich in der Finanzdienstleistungsbranche weiterhin explosionsartig ausbreitet.

Nimmt man nun diesen Megatrend und kombiniert ihn mit der Beschleunigung der digitalen Transformation, so sehen sich Finanzdienstleister mit einer Vielzahl von wichtigen Herausforderungen konfrontiert, darunter:

  • Wachstum und Wettbewerb - anhaltender Margendruck, Datenmonetarisierungsziele und FinTech-Konkurrenz
  • Komplexität und Cyber-Risiko - veränderte Kundenpräferenzen und wachsende Verluste durch Betrug
  • Regulierung und Compliance - Regulierungsflut, datenzentrierte Vorschriften und unablässige Cyber-Bedrohungen
  • Fusionen und Übernahmen - Veränderungen durch Firmenzusammenlegungen, Diversifizierung in Geschäftsbereichen und Übernahme von Konkurrenten

Ob im Privat- und Geschäftskundengeschäft, im Wertpapierhandel, im Investmentbanking (IB), in der Vermögensverwaltung oder im Versicherungssektor  eine Anpassung der Infrastrukturstrategie, die sich auf die Optimierung des Datenaustauschs konzentriert, ist der Schlüssel zur:

  • Überwindung der Data Gravity-Barrieren
  • Sicherheit von sensiblen Daten
  • Verbesserung der Daten-Compliance
  • Nutzung von KI-basierten Funktionen
  • Risikoverminderung
  • Kostensenkung
  • Umsatzsteigerung

Die Optimierung des Datenaustauschs hilft, Kunden in allen Bereichen der Finanzdienstleistung zu schützen und zu unterstützen

Data Gravity behindert nicht nur die Leistung der Unternehmensabläufe und erhöht die Kosten, sondern wirft auch neue Sicherheitsbedenken auf, die durch gesetzliche Vorschriften und andere Einschränkungen noch verstärkt werden.

IT-Führungskräfte und Entscheidungsträger in Banken, Kreditgenossenschaften und anderen Finanzinstituten müssen in der Lage sein, eine effektive datenzentrierte Strategie zu verfolgen, die Daten erfasst, verarbeitet und mit allen relevanten Geschäftsbereichen verbindet.

Retail und Commercial Banking

Image 4

 

Wenn Sie in dieser Branche arbeiten, sollten Sie sich folgende Frage stellen:

Wie kann ich das Kundenerlebnis verbessern, gleichzeitig ihre Privatsphäre schützen sowie KI-basierten Kredit- und Betrugsschutz bieten?

Mit herkömmlichen Infrastrukturen ist dies nur schwer zu erreichen, da sie Barrieren schaffen, die sich auf die Datenerzeugung, die Eingangs/Ausgangs-Kontrollen und die KI/Machine Learning-Fähigkeiten auswirken. Ganz zu schweigen davon, dass die Data Gravity die Möglichkeiten, Bankgeschäfte auf globaler Ebene zu betreiben, stark einschränken kann.

Durch die Schaffung einer datenzentrierten Architektur, die den Datenaustausch optimiert, können Unternehmen im Retail- und Commercial Banking:

  • Ein wettbewerbsfähiges Kundenerlebnis bieten
  • Daten in Kundennähe sichern
  • Risiko und Betrug KI-gestützt lokalisieren
  • Lokale Daten-Compliance durchsetzen

Wertpapiere, Handel und Investment Banking

Image 4

 

Im heutigen Wertpapier- und Handelsbereich wird KI für alles genutzt: von der Optimierung von Strategien, um sich im Markt durchzusetzen (Alpha finden), bis hin zur Nutzung von Möglichkeiten im Investment Banking. Und schliesslich haben Sie auch mit ESG-Investitionen und alternativen Daten zu tun.

In der heutigen digitalen Wirtschaft gibt es jedoch einige Hindernisse, die Ihnen im Weg stehen, darunter die begrenzte Bereitschaft für KI und maschinellem Lernen, globale Handelskapazitäten und Ingress/Egress-Kontrollen.

Durch die Optimierung des Datenaustauschs in den Bereichen Wertpapiere, Handel und Investment Banking können Sie:

  • Konkurrenzfähige Handelsstrategien erstellen
  • Sichere Datenintegration von Drittanbietern ermöglichen
  • KI-basierte Interaktionen im Investment Banking lokalisieren
  • Compliance mit lokalen Daten durchsetzen

Vermögensverwaltung und Asset Management

Image 4

 

Wenn Sie ein Vermögensverwalter sind oder in einer Investmentfirma arbeiten, versuchen Sie, ein differenziertes Beratungserlebnis für Ihre Kunden zu schaffen und alternative Datenquellen und Erkenntnisse einzubeziehen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Dies wird durch die Kombination von Strategien mit KI-gestützter Überwachung und Berichterstattung verstärkt.

Wie andere Teile der Finanzdienstleistungsbranche stehen auch Vermögensverwaltungsunternehmen vor Herausforderungen in Bezug auf KI/Machine Learning-Funktionen und Ingress/Egress-Kontrollen. Es gibt aber auch Herausforderungen bei der Datenerstellung und Datennutzung. Ausserdem kann sich die Data Gravity auf globaler Ebene auf diese Unternehmen auswirken.

Wenn Sie also eine optimierte Datenaustauschstrategie in Ihre Architektur einbauen, können Sie alle Vorteile des Wertpapier-, Handels- und Investment Banking-Sektors nutzen und gleichzeitig ein Beratungserlebnis bieten, das Sie von Ihren Wettbewerbern unterscheidet.

Versicherungen und Rückversicherungen

Image 4

 

Dies ist natürlich ein weiterer Sektor, in dem ein optimales Kundenerlebnis wichtig ist, während gleichzeitig die Daten der Kunden geschützt werden müssen. Wenn Sie in den Bereichen Versicherung oder Rückversicherung tätig sind, nutzen Sie wahrscheinlich KI als Teil Ihres Risikomanagements und Ihrer Underwriting-Prozesse.

Die Herausforderungen einer traditionellen Architektur werden sich auf die Erstellung und Nutzung von Omnichannel-Daten, Ingress/Egress, KI/Machine Learning-Fähigkeiten und die Mittel zur Geschäftsabwicklung auf globaler Ebene auswirken. Es wird geschätzt, dass die Versicherungsbranche bis zum Jahr 2024 mit einer Beschleunigung der Datenintensität und einer weltweit jährlichen Wachstumsrate von 143 % konfrontiert sein wird. 

Die Optimierung des Datenaustauschs in der Versicherungs- und Rückversicherungsbranche bedeutet für Sie:

  • Ein wettbewerbsfähiges Versicherungserlebnis zu bieten
  • Die Lokalisierung Ihrer KI-basierten Produkte und Dienstleistungen
  • Die Einhaltung lokaler Daten-Compliance durchsetzen und gleichzeitig die Integration der Daten von Dritten sicherstellen

Um den Datenaustausch zu optimieren, ist eine Geschäftsplattform erforderlich, die universell und bedarfsorientiert arbeitet und durch Echtzeit-Intelligenz ergänzt wird, um Kunden, Partnern und Mitarbeitern durch digital gestützte Interaktionen über alle Kanäle, Geschäftsfunktionen und Präsenzpunkte hinweg den besten Service zu bieten.

Wie man die Herausforderungen der digitalen Transformation und die  Data Gravity-Barrieren im Finanzdienstleistungssektor überwindet

Unsere "Pervasive Datacentre Architecture (PDx™) Library Optimising Financial Services Data Exchange Solution Brief konzentriert sich auf die datengesteuerte digitale Transformation und darauf, wie Sie Ihre Daten in einen strategischen Vermögenswert verwandeln können.

"In einer zunehmend digitalen Welt bedeutet kundenorientiert zu sein, datenorientiert zu sein", erklärt Santhosh Pillai, Chief Architect und Data Management bei der ABN AMRO Bank, in diesem Artikel des Wall Street Journal. "Besonders in der Post-COVID-19-Ära können Unternehmen ihre Kunden nicht mehr persönlich treffen und verlassen sich daher verstärkt auf Daten und analytische Erkenntnisse."

Dieser Lösungsvorschlag bietet Führungskräften im Finanzdienstleistungsbereich eine kodifizierte Strategie und einen Lösungsansatz, um die datengesteuerte digitale Transformation umzusetzen, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und neue Wachstumschancen zu erschliessen.

Laden Sie Ihr Exemplar des neuen Optimising Financial Services Data Exchange Solution Brief herunter, um mehr zu erfahren.