Financial Analytics ist ein Tool, mit dem Banken und Versicherungen in einer derzeit stark umkämpften Branche ihre alten Stärken ausbauen können, um ihren Kunden auch zukünftig höchste Sicherheit zu bieten. Lesen Sie hier, welche Methoden und Voraussetzungen Sie dazu brauchen.

Kaum eine Branche war in den letzten Jahren so stark von den Auswirkungen der Digitalisierung betroffen wie der Banken- und Versicherungssektor. Neue Konkurrenten wie FinTechs oder Crowd-Lending- beziehungsweise Crowd-Investing-Plattformen stehen in direkter Konkurrenz zu den Banken.

Alternative Zahlungsmethoden, Mobile- und Online-Banking sowie Künstliche Intelligenz und die Blockchain-Technologie stellen traditionelle Bankdienstleistungen und die Bankfiliale als Institution infrage. Letzteres wirkte sich wiederum direkt auf den Vertrieb von Versicherungen aus.

Eine Studie der Universität Potsdam belegte 2015, dass insbesondere Banken und Versicherungen zu konservativ arbeiten. Auch heute sind ganzheitliche Data-Science-Lösungsansätze eher die Seltenheit. 

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Am Beispiel des Virtuellen Assistenten und des Artificial Coworkers zeigen wir, wie Banken und Versicherungen von AI profitieren können.

Die jüngsten Studien in diesem Bereich zeigen, dass Banken und Versicherungen diese Herausforderungen erkannt und mit ersten Maßnahmen reagiert haben. Die Digitalisierung  setzt Banken unter  Druck, durch Innovationen in diesem Bereich nach wie vor große Anstrengungen zu unternehmen um auch langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Banken und Versicherungen bleiben auch in Zukunft relevant – mit neuen Geschäftsmodellen, Innovationen und hohen Standards

Die letzten Jahre haben jedoch auch gezeigt, dass Banken nicht einfach abgelöst werden. Vielmehr können sie mit Hilfe von Innovationen aus dem Bereich Financial Analytics, der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Kooperationen mit Startups bestehende Kunden halten und sogar neue Kunden hinzugewinnen.

Für Banken und Versicherungen ist es darum zentral, die eigenen Stärken weiter auszubauen und die interne Unternehmensstruktur zu optimieren – beides gelingt mit Financial Analytics. Lösungen aus diesem Bereich helfen Unternehmen dabei, die Bedürfnisse der Kunden zu erkennen und besser darauf zu reagieren.

Data Science bietet Banken die Chance, ihre Stärken auszubauen

Gegenüber herkömmlichen Berechnungen im Rahmen von Financial Management und Financial Accounting bietet ein auf Datenanalysen basierendes Instrument wie Financial Analytics mehr Möglichkeiten. Durch Modellierung und Simulation können beispielsweise im Bereich Kosten- und Ergebnismanagement genaue Vorhersagen über die Entwicklung eines Produkts oder die Rentabilität gemacht werden.

Banken können so gegenüber den neuen Formen des Bankings zwei entscheidende Vorteile ausspielen: Sie können ihren Kunden qualitativ hochwertige Beratung und Serviceangebote sowie ein höheres Maß an Sicherheit bieten. Studien belegen, dass beides – das gestiegene Bedürfnis nach persönlichem Kontakt mit einem Mitarbeiter und das Bedürfnis nach Sicherheit – zentrale Werte für die Kunden darstellt.

Das hat zur Folge, dass zum einen die Ansprüche an die Bankberater und zum anderen die an die technische Infrastruktur stetig steigen. Im Rahmen einer persönlichen Beratung können ergänzend Financial Analytics Tools eingesetzt werden. Auf diese Weise kann beispielsweise die Trading-Erfahrung eines Mitarbeiters mit Hilfe von Prognose-Modellen unterstützt und verbessert werden.

Wie Financial Analytics die Banken und Versicherungen unterstützt, Prozesse zu optimieren

Im Vergleich zu anderen Unternehmen sind die internen Prozesse und die Zusammenhänge innerhalb von Banken und Versicherungen sehr komplex. Wichtige Kennzahlen, Berechnungsfaktoren und Rahmenbedingungen kommen von außen – beispielsweise von den nationalen und internationalen Finanzmärkten, dem Gesetzgeber, Institutionen wie der EZB und Weiteren.

Financial Analytics ermöglicht flexible Preismodelle, bessere Risikoabschätzung sowie eine bessere Planung von Assets und Investments. Neue Produkte zu entwickeln, ihre Absatzwahrscheinlichkeit vorherzusagen und die Rentabilität zu bestimmen beruht so auf einer verlässlichen Datenbasis.

Die vielschichtigen Zusammenhänge stellen eine besondere Herausforderung für die Data Science dar. Je komplexer die beteiligten Prozesse sind, umso wichtiger ist es, dass die Daten im Vorfeld bereinigt und auf Aktualität, Relevanz und Plausibilität geprüft werden.

Datenqualität ist essentiell für Data Science – in unserem Blog-Artikel finden Sie die 5 wichtigsten Maßnahmen zur Steigerung der Datenqualität.

Die Aufbereitung, die ohnehin einen großen Anteil eines Data-Science-Projektes ausmacht, ist im Bereich der Banken und Versicherungen besonders sensibel. Selbst kleinste Fehler oder Ungenauigkeiten können große Auswirkungen mit realen Verlusten nach sich ziehen.

Data Science für Banken gab es auch schon in den 80er Jahren. Der Unterschied zu heute besteht darin, dass die Rechenleistung exponentiell gewachsen ist, während die Kosten für Technologie immer geringer wurden.

Eine weitere Gemeinsamkeit zu den vergangenen Neuerungen im Bankensektor: Früher wie heute wird oft über den möglichen Verlust von Arbeitsplätzen gesprochen. Doch weder führte die Einführung von Bankautomaten zu Massenentlassungen, noch tun dies moderne Data-Science-Tools und –Lösungen.

Neben Sicherheit geht es heute darum, nahe am Kunden zu sein

Heute ist es für Banken und Versicherungen nicht nur wichtig, die Rentabilität ihrer Produkte in Abhängigkeit von Kosten, Verlusten, Umsatz und Gewinnen zu kennen. Vielmehr geht es auch darum, das Ausfallrisiko bei Krediten und Versicherungen richtig zu bestimmen und die richtigen Produkte, zum richtigen Marktpreis, am richtigen Ort den richtigen Kunden anzubieten. Das gelingt beispielsweise, indem Produkte und Dienstleistungen individuell gestaltet und angeboten werden. (Kundensegmentierung)

Berechnung von Risiken kann heute sehr viel genauer bestimmt werden und sich so in der Kalkulation niederschlagen. Ein solches Rating lässt sich sogar anhand weniger Interaktionen von Kunden auf der Unternehmens-Homepage vornehmen.

Eine weitere Möglichkeit, die Kundenbeteiligung und die Kundenzufriedenheit zu steigern, bietet das sogenannte „Community Scoring“. Durch die Beteiligung von Kunden in Communities und der Bewertung ihrer Interaktionen kann gleichzeitig der Service verbessert und die Zahl der möglichen Touchpoints erhöht werden. Aber auch Kundenbindung und die Vorhersage beziehungsweise Verhinderung von Abwanderung (Churn Prediction) zählen zu möglichen Data-Science-Anwendungen in diesem Bereich.

Financial Analytics – Ein intelligentes Planungs- und Steuerungsinstrument für Banken und Versicherungen

Die konkreten Einsatzbereiche von Financial Analytics bei Banken und Versicherungen sind zahlreich: Die Projektion von zukünftigen Finanzszenarien führt zu einer optimierten Planung von Assets, Investments und intelligentem Workforce-Management. Monitoring-Tools liefern wertvolle Insights, die bei der Messung von Performance, Budget- und Personalkostenkontrolle sowie der Personalplanung unterstützen.

Über solche Einzellösung hinaus, die oftmals abteilungsspezifische Fragestellungen beantworten, ist es jedoch wichtig, Unternehmen ganzheitlich zu betrachten (Data Journey).

Das übergeordnete Ziel muss sein, Daten über Abteilungsgrenzen hinweg auszuwerten, um die wirtschaftliche Performance insgesamt zu verbessern. Künstliche Intelligenz in der Verischerungsbranche und im Bankensektor ist somit das zentrale Instrument, das bessere und fundiertere Entscheidungsprozesse ermöglicht.  Nur so können Banken und Versicherungen in den Genuss aller Vorteile kommen.