Der Finanzsektor durchläuft einen fundamentalen Wandel. Die Banken lösen sich zunehmend von ihrer produktzentrierten Sichtweise und stellen die Kunden und ihre Bedürfnisse in den Mittelpunkt, indem sie nutzerfreundliche digitale Angebote bereitstellen. Auch interne Prozesse werden durch den Einsatz von Cloud Computing und Künstlicher Intelligenz (KI) immer effizienter und für die Mitarbeiter weniger aufwändig. Den Analysten von Gartner zufolge werden 2025 rund 95 Prozent aller digitalen Workloads auf Cloud-nativen Plattformen laufen. 2021 waren es noch 30 Prozent.
Die Digitalisierung verändert aber nicht nur die Banken selbst, sondern den gesamten Markt. Junge, technologiegetriebene Unternehmen spezialisieren sich auf bestimmte Bereiche – etwa den Zahlungsverkehr – und machen den Banken dort Konkurrenz. Bei anderen Aufgabenstellungen, zum Beispiel im Bereich Customer Experience, kooperieren Finanzdienstleister allerdings durchaus mit FinTechs und lagern Aktivitäten aus.
Vor diesem Hintergrund investieren die traditionellen Banken zunehmend in neue Technologien, um ihre Daten besser und effizienter nutzen zu können. Ein ganzheitlicher Datenüberblick schafft detailliertes Wissen über den Kunden und ermöglicht Finanzinstituten, ein personalisiertes Kundenerlebnis anzubieten. Daten sind somit nicht länger nur ein unvermeidlicher Ballast, sondern entwickeln sich zu einem wichtigen Asset und Erfolgsfaktor. In unserer Studie „ Enhancing your information infrastructure“ gab fast die Hälfte der rund 100 befragten Chief Data Officer (CDO) von Finanzdienstleistern aus Europa und Nordamerika an, eine datenzentrierte Kultur tief in ihrer Organisation verankert zu haben.
Vielen Banken mangelt es an digitalem Know-how
Allerdings fehlt es vielerorts an qualifiziertem Personal. Das spezifische technologische Wissen, das eine erfolgreiche Digitalisierung erfordert, ist angesichts des Fachkräftemangels schwer vorzuhalten. Mehr als die Hälfte der Banken schafft es daher noch nicht, den Wandel erfolgreich auf den Weg zu bringen: Der Global Banking Benchmark Study von Publicis Sapient zufolge ist der Anteil der „Slow Starter“ zwar von 70 Prozent im Jahr 2021 auf 57 Prozent im Jahr 2022 gesunken, macht aber dennoch einen signifikanten Anteil aus. Laut der Studie „ CxO Priorities 2022“ der Management-Beratung Horváth gilt die Digitalisierung für die Finanzbranche mit 79 Prozent der Nennungen nach wie vor als größte Herausforderung.
Eine weitere große Hürde bei der Digitalisierung sind die hohen Investitionen aufgrund heterogener IT-Umgebungen. Viele Kreditinstitute betreiben historisch gewachsene IT-Architekturen, die einen enormen Kostenblock darstellen und den unmittelbaren Zugriff auf wichtige Daten erschweren. Zudem führt die hohe Komplexität der IT-Umgebung zu Datensilos, die eine gezielte Nutzung der verteilten Informationen verhindern. Übergreifende Datenanalysen sind dadurch mit hohem manuellem Aufwand verbunden, die Anpassung an sich häufig ändernde Branchenvorschriften kostet viel Zeit und auch im Bereich Risikomanagement geht Potenzial verloren. Ebenso ist eine Optimierung des Kundenerlebnisses durch den fehlenden Überblick über alle vorhandenen Kundendaten limitiert.
Hoher Zeitaufwand durch komplexe Architekturen
Mit einer einfach gestalteten translytischen Datenarchitektur, die einen schnelleren Datenzugriff ermöglicht, lassen sich andere Herausforderungen besser bewältigen – etwa die Überlastung des IT-Personals, die für die Banken ein enormes Problem darstellt. In unserer Studie gaben 47 Prozent der CDOs an, dass ihre Mitarbeiter zwischen 25 Prozent und 50 Prozent ihrer Zeit damit verbringen, die aus siloartigen Datenumgebungen resultierenden Schwierigkeiten zu lösen. In 23 Prozent der Finanzinstitute werden sogar 75 Prozent der Arbeitszeit dafür aufgewendet, die richtigen Daten in verschiedenen Datenquellen ausfindig zu machen.
Die vielerorts fehlenden personellen Ressourcen bereiten den CDOs mit 30 Prozent der Nennungen die größten Probleme, wodurch der Zugriff auf genaue und zuverlässige Daten oftmals nicht rechtzeitig erfolgen kann. Und das ist entscheidend – auch um neue Vorschriften leichter einzuhalten. Ein Beispiel hierfür ist die Nachhaltigkeitsberichterstattung, die die Finanzdienstleister ohnehin vor große Herausforderungen stellt: Den Zugang zu den richtigen ESG-Informationen (Environment, Social, Governance) bezeichnete ein Drittel der Befragten als „eher schwierig“ und ein Viertel als „schwierig“.
Hoher Aufwand bei der Compliance
Insgesamt besteht bei der Schaffung effizienter Strukturen beim Thema ESG Nachholbedarf. So verfügt fast die Hälfte der Finanzinstitute (45 Prozent) über ausgereifte, allerdings weitgehend manuelle Datenmanagement- und Reporting-Abläufe in diesem Bereich. Nur 14 Prozent haben in einen automatisierten Prozess investiert. Ein weiteres Problem ist der hohe Validierungsaufwand bei Daten, die für Geschäftsentscheidungen relevant sind: Laut Studie gaben 45 Prozent der CDOs an, dass es zwischen einer und 23 Stunden dauert, die Herkunft qualitativ hochwertiger Daten zu validieren. 20 Prozent nannten sogar bis zu fünf Tage.
Einer Analyse der Europäische Bankenaufsichtsbehörde (EBA) zufolge lässt sich der Reporting-Prozess durch ausgereifte Datenmanagement-Lösungen wesentlich optimieren, wodurch auch die Kosten sinken. Auf der anderen Seite wirft die Digitalisierung neue Fragen zur Aufsicht und Regulierung auf – etwa, wenn Teile der traditionellen Wertschöpfungskette ausgelagert wurden. Insgesamt dürfte die fortschreitende Digitalisierung im Finanzsektor zu einer Verschärfung der Kontrollmaßnahmen und damit zu neuen Herausforderungen für Banken führen. Gleichzeitig eröffnen sich ihnen aber auch mehr Möglichkeiten, neue Technologien zu implementieren und Innovationen voranzutreiben.
Smart Data Fabrics für eine bessere Datennutzung
Um bestehende IT-Infrastruktursilos zu beseitigen, sollten die Finanzdienstleister ihre Prozesse stärker rationalisieren und in Integrationssoftware und moderne Tools investieren, mit denen sich das Datenmanagement vereinheitlichen lässt. Eine Option zur besseren, schnelleren und einfacheren Datennutzung ist der Smart-Data-Fabric-Ansatz, der sich grundlegend von früheren Konzepten unterscheidet. Denn er verschafft Unternehmen einen akkuraten 360-Grad-Echtzeitblick mit „Single Source of Truth“, wobei die Daten in ihren ursprünglichen Quellsystemen verbleiben können. Unternehmen erhalten leichteren Zugang zu Echtzeitdaten, ohne ihre bestehende Technologie durch neue Systeme ersetzen und die Daten entsprechend migrieren zu müssen („No Rip and Replace“). Eine Validierung und Weiterverarbeitung dieser Daten wird ebenfalls vereinfacht. Das beschleunigt die Implementierung und schützt bereits getätigte Investitionen. Zudem lassen sich die Daten mit einem Smart Data Fabric nicht nur zusammenführen und harmonisieren, sondern auch „demokratisieren“: Durch die Nutzung von Self-Service-Analysefunktionen können alle beteiligten Mitarbeiter aus den Fachabteilungen Daten verstehen und für ihre Zwecke nutzen.
Und das wird immer wichtiger. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Finanzdienstleister einen größeren Teil ihrer Beschäftigten in die Lage versetzen, in Echtzeit mit Daten zu arbeiten und Erkenntnisse daraus abzuleiten. Auf diese Weise erhalten sie die nötige Flexibilität, um sich an häufige Veränderungen anzupassen, Kunden gezielter zu bedienen und das Geschäft auszubauen. Zudem hilft die gezielte Datennutzung den Banken, Innovationen voranzutreiben. Ein entscheidender Faktor, um gerade angesichts der heutigen geopolitischen und wirtschaftlichen Unsicherheiten Risiken zu managen, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.
