Mit der Digitalisierung des Finanzwesens sind Advanced Analytics, maschinelles Lernen, KI, Big Data und die Cloud in Finanzinstitutionen vorgedrungen und haben die Art und Weise verändert, wie sich Finanzinstitute dem Wettbewerb stellen. Große Unternehmen setzen auf diese Technologien, um die digitale Transformation anzustoßen, der Nachfrage von Kunden gerecht zu werden und Ihre Gewinn- und Verlustrechnung zu verbessern. Die meisten Unternehmen speichern zwar neue und wertvolle Daten, sind sich aber nicht wirklich sicher, wie sie deren Potenzial voll ausschöpfen können. Der Grund dafür: Die Daten sind unstrukturiert oder werden nicht im Unternehmen erfasst.

Da die Finanzbranche immer stärker auf eine datengetriebene Optimierung setzt, müssen Unternehmen bewusst und umfassend auf diese Veränderungen reagieren. Effiziente Technologielösungen, die fortschrittliche Analysefunktionen bieten, die die digitale Transformation unterstützen, werden Finanzinstitute in die Lage versetzen, das Potenzial riesiger unstrukturierter Datenmengen voll auszuschöpfen, Wettbewerbsvorteile zu erkennen und sich neue Marktchancen zu erschließen.

Unternehmen müssen jedoch zuerst den Nutzen von Big-Data-Lösungen verstehen und begreifen, was diese für ihre Kunden und ihre Geschäftsprozesse bedeuten.

Was ist Big Data in der Finanzbranche?

Big Data bezieht sich im Finanzwesen auf die Petabytes an strukturierten und unstrukturierten Daten, die genutzt werden können, um das Kundenverhalten vorauszusehen und Strategien für Banken und Finanzinstitute zu entwickeln.

Die Finanzbranche generiert Unmengen an Daten. Bei strukturierten Daten handelt es sich um Informationen, die von einem Unternehmen so verwaltet werden, dass sie wichtige Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung liefern. Unstrukturierte Daten sind in steigenden Mengen über mehrere Quellen verstreut und bergen beträchtliches Analysepotenzial.

Auf den globalen Märkten werden täglich Milliarden von Dollar bewegt. Analysten sind dafür verantwortlich, die entsprechenden Daten genau, sicher und schnell zu überwachen, um Vorhersagen zu treffen, Muster aufzudecken und vorausschauende Strategien zu entwickeln. Der Nutzen dieser Daten hängt stark davon ab, wie sie erfasst, verarbeitet, gespeichert und interpretiert werden. Altsysteme können Datensilos und unstrukturierte Daten ohne einen erheblichen Aufwand seitens der IT nicht unterstützen. Deshalb setzen Analysten zunehmend auf Datenlösungen in der Cloud.

Cloud-basierte Big-Data-Lösungen führen nicht nur zu Kosteneinsparungen für On-Premises-Hardware mit begrenzter Lebensdauer. Sie verbessern auch die Skalierbarkeit und Flexibilität, machen alle Business-Anwendungen sicher und führen zu einem effizienteren Big-Data- und Analyseansatz.

Wenn sie in der Lage sind, verschiedene Datensätze zu analysieren, können Finanzinstitute fundierte Entscheidungen treffen, um ihren Kundenservice zu verbessern, Betrugsprävention zu betreiben, ihre Kunden besser anzusprechen und ihre Channel-Performance und Risikobewertung zu optimieren.

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So hat Big Data in der Finanzbranche eine echte Revolution ausgelöst.

Finanzinstitute entspringen nicht der digitalen Landschaft und mussten einen langen Umstellungsprozess durchlaufen, der Verhaltensänderungen und einen Technologiewandel erfordert hat. In jüngsten Jahren hat Big Data im Finanzwesen zu wichtigen Technologieinnovationen geführt, die der Branche praktische, personalisierte und sichere Lösungen beschert haben. Die Big-Data-Analyse hat in der Folge nicht nur einen Wandel einzelner Geschäftsprozesse angestoßen, sondern den gesamten Finanzdienstleistungssektor verändert.

Börsendaten in Echtzeit.

Maschinelles Lernen verändert den Handel und Investitionen. Big Data kann mehr als nur Aktienkurse analysieren. Es berücksichtigt politische und gesellschaftliche Trends, die sich auf den Aktienmarkt auswirken könnten. Maschinelles Lernen überwacht Trends in Echtzeit, sodass Analysten die entsprechenden Daten zusammenstellen und auswerten sowie intelligente Entscheidungen treffen können.

Aufdeckung und Bekämpfung von Betrug.

Bei der Aufdeckung und Bekämpfung von Betrug wird in erster Linie auf maschinelles Lernen gesetzt, das durch Big Data angetrieben wird. Die Sicherheitsrisiken, die einst mit Kreditkarten einhergingen, konnten mithilfe von Analysefunktionen verringert werden, die Kaufmuster interpretieren. Wenn heute sichere und wertvolle Kreditkarteninformationen gestohlen werden, können Banken die Karte und die Transaktion sofort sperren und den Kunden über Sicherheitsbedrohungen informieren.

Genaue Risikoanalyse.

Große Finanzentscheidungen wie Investitionen und Kredite stützen sich mittlerweile auf unvoreingenommenes maschinelles Lernen. Berechnete Entscheidungen, die auf prädiktiven Analysen basieren, berücksichtigen sämtliche Faktoren – von der Wirtschaft über die Kundensegmentierung bis hin zum Geschäftskapital –, um potenzielle Risiken wie Fehlinvestitionen oder eine schlechte Zahlungsmoral zu erkennen.

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Anwendungen von Big Data im Finanzwesen.

Finanzinstitute können Big Data nun auch für neue Anwendungsfälle nutzen, z. B. die Generierung neuer Einnahmeströme mithilfe datengetriebener Angebote, personalisierte Kundenempfehlungen, Effizienzsteigerungen sowie mehr Sicherheit und ein besserer Kundenservice. Viele Finanzinstitute setzen Big Data bereits richtig ein und erzielen damit unmittelbar Ergebnisse.

Mehr Umsatz und eine höhere Kundenzufriedenheit.

Unternehmen wie Slidetrade haben Big-Data-Lösungen eingesetzt, um Analyseplattformen zu entwickeln, die die Zahlungsmoral der Kunden vorhersagen. Mithilfe der Einblicke in das Verhalten seiner Kunden kann ein Unternehmen den Zahlungsverzug verkürzen und mehr Barmittel generieren, während es gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigert.

Manuelle Prozesse beschleunigen.

Datenintegrationslösungen können nach Bedarf skalieren, wenn sich die geschäftlichen Anforderungen ändern. Sich jeden Tag einen vollständigen Überblick über alle Transaktionen machen zu können, ermöglicht es Kreditkartenunternehmen wie Qudos Bank, manuelle Prozesse zu automatisieren, IT-Mitarbeiter einzusparen und Einblick in die täglichen Transaktionen der Kunden zu bieten.

Verbesserter Weg zum Kauf.

Herkömmliche Tools bieten nicht länger die Lösungen, die für große, heterogene Datenmengen benötigt werden, und oft lässt sich nicht flexibel wählen, wie viele Server bereitgestellt werden sollen.

Cloud-basierte Datenmanagement-Tools haben Unternehmen wie MoneySuperMarket dabei geholfen, Daten aus verschiedenen Webdiensten in Data-Warehouses zu verschieben, damit diese von verschiedenen Abteilungen, wie der Finanzabteilung, vom Marketing, von Business-Intelligence, Marketing-Intelligence und Reporting, genutzt werden können. Cloud-Strategien wie diese optimieren für die Kunden den Weg zum Kauf, liefern täglich Kennzahlen und Performance-Vorhersagen und ermöglichen eine Ad-hoc-Datenanalyse.

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Optimierter Workflow und zuverlässige Systemverarbeitung.

Ständig wachsende Datenvolumen führen im Bankwesen zu einer Modernisierung der Kernbankdaten und Anwendungssysteme, die mithilfe einheitlicher Integrationsplattformen umgesetzt wird. Unternehmen wie die Landesbank Berlin kombinieren die Anwendungsintegration mit einem optimierten Workflow und einem zuverlässigen Verarbeitungssystem, um jeden Tag 2 TB Daten zu integrieren, 1.000 Schnittstellen zu implementieren und die gesamte Informationslogistik und Schnittstellenanbindung über nur einen Prozess abzuwickeln.

Analysieren Sie die Finanz-Performance und steuern Sie Ihr Wachstum.

Angesichts von Tausenden von Aufträgen jährlich und Dutzenden von Geschäftsbereichen kann es sich als komplex erweisen, die Finanz-Performance zu analysieren und inmitten der Mitarbeiter des Unternehmens das Wachstum zu steuern. Datenintegrationsprozesse haben es Unternehmen wie Syndex ermöglicht, ihr tägliches Reporting zu automatisieren; helfen IT-Abteilungen, produktiver zu werden, und bieten Business-Anwendern ganz einfach Zugang zu wichtigen Erkenntnissen und Analysen.

Vier Herausforderungen für Big Data im Finanzwesen.

Da Big Data in rasantem Tempo aus immer mehr unstrukturierten und strukturierten Quellen generiert wird, sind Altsysteme immer weniger in der Lage, das Datenvolumen und die Datenvielfalt zu bewältigen und die erforderliche Geschwindigkeit aufzubringen. Das Management ist auf geeignete Prozesse und leistungsfähige Technologien angewiesen, um aus Informationen wichtige Erkenntnisse ableiten zu können.

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Es gibt bereits Technologien, mit der diese Herausforderungen gemeistert werden können. Unternehmen müssen jedoch verstehen, wie sie große Datenmengen verwalten, ihr Unternehmen auf neue Technologien einstimmen und allgemeine Widerstände im Unternehmen überwinden. Bestimmte Herausforderungen von Big Data sind im Finanzkontext aus verschiedenen Gründen komplexer als in anderen Branchen.

1. Aufsichtsrechtliche Auflagen

Die Finanzbranche muss strenge aufsichtsrechtlichen Auflagen erfüllen, z. B. die Handelsbuchvorschriften des Fundamental Review of the Trading Book (FRTB). Diese regeln den Zugriff auf kritischen Daten und fordern ein beschleunigtes Reporting. Dank innovativer Big-Data-Technologie können Finanzinstitute ihr Risikomanagement kosteneffizient skalieren. Optimierte Metriken und ein verbessertes Reporting helfen, Daten für die analytische Verarbeitung in die gewünschten Erkenntnisse umzuwandeln.

2. Datensicherheit

Wie können die mit der Finanzdienstleistungsbranche verbundenen Risiken bewältigt werden? Angesichts der zunehmenden Bedrohung durch Hacker und hochentwickelte Schadprogramme sind dafür Data-Governance-Maßnahmen erforderlich. Big-Data-Managementtools sorgen dafür, dass große Datenmengen sicher und geschützt sind – und verdächtige Aktivitäten sofort erkannt werden.

3. Datenqualität.

Finanzinstitute möchten ihre Daten nicht nur speichern, sondern auch nutzen. Weil die Daten aus so vielen verschiedenen Systemen stammen, sind sie allerdings nicht immer einheitlich und erschweren die Data Governance. Datenmanagementlösungen sorgen dafür, dass Informationen korrekt, nutzbar und sicher sind.

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Parallel dazu ermöglichen Echtzeit-Analysetools den Zugriff auf Big-Data-Speicher und profitieren von deren Genauigkeit und Geschwindigkeit. So unterstützen sie Unternehmen dabei, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und neue Produkte, Serviceangebote und Funktionen auf den Markt zu bringen.

4. Datensilos

Finanzdaten stammen aus zahlreichen Quellen, z. B. Mitarbeiterdokumenten, E-Mails und Unternehmensanwendungen. Um diese großen Datenmengen zusammenzuführen und abzugleichen, braucht man Datenintegrationstools, die die Speicherung und den Zugriff vereinfachen.

Setzt man Big-Data-Lösungen und die Cloud im Tandem ein, können diese drängenden Herausforderungen der Branche angegangen und gemeistert werden. Je mehr Finanzinstitute Cloud-Lösungen einsetzen, desto klarer wird den Akteuren auf dem Finanzmarkt werden, dass Big-Data-Lösungen nicht nur für IT-Anwendungsfälle nützlich sind, sondern auch für Geschäftsanwendungen.

Big Data im Finanzwesen: So starten Sie jetzt durch.

Große Finanzdienstleister haben dem Einsatz von Big Data den Weg geebnet und den Beleg dafür erbracht, dass Big-Data-Lösungen der Realität von heute gewachsen sind. Finanzunternehmen sind bei der Einführung von Big Data unterschiedlich weit fortgeschritten und ihre Lösungen sind unterschiedlich weit ausgereift. Sie alle sind jedoch einer Frage auf der Spur: „Wie können Daten unsere größten geschäftlichen Herausforderungen lösen?“

Unabhängig davon, ob die größte Herausforderung in der Verbesserung der Kundenerfahrung oder der Optimierung von Geschäftsprozessen besteht, müssen Finanzorganisationen bestimmte Maßnahmen ergreifen, um sich vollständig auf die datengetriebene Transformation einlassen zu können, die Big-Data- und cloud-basierte Lösungen versprechen.

1. Definieren Sie eine Datenstrategie.

Der Weg hin zu einer Datenstrategie sollte stets mit einem Geschäftsziel beginnen. Eine umfassende Strategie muss alle Abteilungen und auch das Netzwerk an Partnern berücksichtigen. Unternehmen müssen überlegen, wohin sich ihr Datenmanagement entwickeln soll und wie sie es ausbauen können – statt Zeit mit kurzfristigen, provisorischen Lösungen zu verlieren.

2. Wählen Sie die richtige Plattform aus.

Jedes Unternehmen hat andere Bedürfnisse. Unternehmen brauchen eine Cloud-Datenplattform, die sowohl flexibel als auch skalierbar ist, um so viele Daten wie nötig zu erfassen und diese in Echtzeit verarbeiten zu können.

Und was im Fall der Finanzbranche noch wichtiger ist: Sie brauchen eine Plattform, bei der der Fokus auf Sicherheit liegt. Die Plattform muss Daten auf granularer Ebene erfassen und wertvolle Informationen allen wichtigen Akteuren zugänglich machen – damit steht oder fällt die Datenstrategie.

3. Beginnen Sie mit einem Problem.

Big Data bietet viele Möglichkeiten. Mit jeder Herausforderung, die identifiziert und angegangen wird, und jeder Lösung, die hinzukommt, liefert der Einsatz von Big-Data-Technologie kohärentere Ergebnisse und erhält immer mehr Einzug in die Realität. Auf einfache Anwendungsfälle kann mit der Zeit aufgebaut werden.

Big-Data-Lösungen für die Finanzbranche.

Daten werden für Finanzunternehmen zu einer zweiten Währung. Sie brauchen lediglich die richtigen Tools, um sie zu monetarisieren. Große Unternehmen arbeiten weiterhin auf die vollständige Implementierung von Big-Data-Lösungen hin. Kosteneffiziente Lösungen, die dank neuer Technologieangebote möglich sind, werden jedoch kleinen und großen Unternehmen Zugang zu Innovationen und einen deutlichen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Mit seiner durchgängigen, cloudbasierten Plattform für die Datenaufbereitung, Enterprise-Datenintegration, das Qualitätsmanagement und Data-Governance ermöglicht Talend schnellere Einblicke in Finanzdaten.

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