Smart Data Analytics in der Finanzwelt
Das Öl unserer Zeit – als das der Economist Daten einmal bezeichnete – sprudelt seit vielen Jahren in der Finanzwelt. Der Vergleich erfreut sich inzwischen wenig Beliebtheit, die Kernprozesse etablierter Finanzinstitute basieren jedoch tatsächlich seit jeher auf Daten und deren effizienter Verarbeitung. Mit dem rasanten Aufstieg der FinTech-Branche, und aufstrebenden Nicht-Banken im Finanzsektor, nimmt die Bedeutung von Daten für die Finanzwelt weiter zu.
Die Bedeutung von Smart Data wächst und die Finanzwelt profitiert von der intelligenten und automatisierten Datenverarbeitung.
Kooperationen können beim Einsatz neuer Technologien, wie Machine Learning, einen attraktiven Weg darstellen.
Die Digitalisierung und die Öffnung der Finanzwelt beschleunigen das Datenwachstum, so dass Smart Data Analytics zur Königsdisziplin wird.
Die Menge der weltweit erzeugten Daten steigt weiter exponentiell. Big Data ist längst nicht mehr nur ein Buzzword, Big Data ist fester Bestandteil unseres Alltags. Ob im Zahlungsverkehr, bei Kreditentscheidungen oder der Vermögensbildung: Überall helfen Daten dabei, bessere Entscheidungen herbeizuführen. Sie ermöglichen Banken und FinTechs, das Verhalten ihrer Kund:innen besser zu verstehen und ihr Angebot kontinuierlich zu verbessern.
Neue Ansätze wie Machine Learning erlauben die effiziente Analyse und Kategorisierung auf Basis selbstlernender Algorithmen. Aus Big Data – dem Extrahieren und Konsolidieren von Daten – wird Smart Data: Daten, sauber analysiert und gespickt mit Intelligenz. Mit diesem White Paper möchten wir Ihnen das Potenzial von Smart Data anhand konkreter Beispiele aus der Praxis näherbringen.
Wie die Finanzwelt Smart Data nutzt
Die Öffnung der europäischen Bankenwelt für Drittanbieter entfachte eine neue Dynamik im Finanzmarkt. Die PSD2-Richtlinie der Europäischen Union sieht vor, dass Finanzinstitute, im Auftrag ihrer Kund:innen, Kontodaten Drittanbietern per Banking API zur Verfügung stellen. Die Idee: Nicht-Banken in der Finanzwelt vergrößern mit neuen Produkten und Services die Angebotsvielfalt aus Sicht der Kund:innen.
Doch der Datenaustausch allein führt nicht automatisch zu einem besseren Kundenerlebnis. Erst die Veredelung der Daten durch eine saubere Kategorisierung und intelligente Analyse – Smart Data Analytics – schafft die Grundlage für neue Geschäftsmodelle wie zum Beispiel Online-Kredite mit Bonitätsprüfungen in Echtzeit.
Perspektive für die digitale Zukunft
Immer mehr Unternehmen sehen in Smart Data Analytics, Machine Learning, künstlicher Intelligenz und anderen neuen digitalen Technologien die Antwort auf die Frage, wie sich zukunftsfähige Geschäftsmodelle entwickeln lassen. Völlig zu recht: Für 79 Prozent der befragten Führungskräfte aus Unternehmen mit hohem Transformationsstand sind laut einer Studie von Deloitte KI- Initiativen entscheidend, um in den nächsten fünf Jahren wettbewerbsfähig zu bleiben.
Kreditentscheidungen in Echtzeit
Mit Hilfe von Smart Data Analytics digitalisieren Finanzinstitute und FinTechs den Kreditvergabeprozess. Während beim konventionellen Kreditantrag die Bonität anhand von Gehaltsnachweisen, Kontoauszügen, Mietverträgen und Informationen von Auskunfteien ermittelt wird, ermöglicht beispielsweise der Digital Account Check von Tink einen Scoring Prozess ohne Medienbrüche.
In Echtzeit stehen Kreditgebern dabei aggregierte und sauber kategorisierte Informationen zur Verfügung, um die Kreditwürdigkeit von Antragsteller:innen zu beurteilen. Willigen diese ein, dann greifen Kontoinformationsdienste auf das Online Banking-Konto zu. So können sie Daten zur Verfügung stellen, auf deren Basis die Bonität analysiert werden kann. Damit verkürzt sich die Wartezeit vom Kreditantrag bis zur Entscheidung auf wenige Sekunden.
Worauf warten Sie noch? Erfahren Sie in diesem White Paper, wie Banken und FinTechs mit Smart Data und Machine Learning die Customer Experience verbessern.
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