In den letzten Jahren hat der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen im Finanzsektor kontinuierlich zugenommen. Diese neuen Technologien haben dazu beigetragen, Kundeninformationen aus unterschiedlichsten Quellen zusammenzuführen, zu analysieren und schnellere Entscheidungen zu treffen.
In der Finanzbranche ist es immer noch gang und gäbe, Informationen aus unterschiedlichen Quellen mühsam zusammenzusuchen, um die richtigen Schlüsse daraus ziehen zu können. Beispielsweise kosten allein das Bearbeiten von Kreditanträgen und die damit verbundenen Risikoanalysen die Bankmitarbeiter oft Monate, bevor der Kunde eine valide Rückmeldung über eine eventuelle Zahlung erhalten kann.
Vor allem bei größeren Instituten müssen dafür oft mehr als 40 Fachbereiche konsultiert werden. Sobald alle Ergebnisse erfasst sind, erfolgt der nächste manuelle Aufwand: Das Zusammenfassen der Resultate, um die gewünschte Stichtagsbetrachtung pünktlich zur (externen) Prüfung zu finalisieren. Beim Schreiben dieser Analysen können mehr als 200 Seiten zusammenkommen.
Die Zeitspanne, die dabei vergeht, bringt ein weiteres Problem mit sich: Mit Veröffentlichung der Risikoanalyse spiegeln viele Ergebnisse bereits nicht mehr den aktuellen Stand wider und sind dann eventuell bereits veraltet. Es geht aber auch anders. Denn durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien können Finanzinstitute Ausfallwahrscheinlichkeiten mit wenigen Klicks einschätzen und auf diese Weise Risiken minimieren.
Mithilfe von maschinellem Lernen und KI ist es inzwischen möglich, viele manuelle Prozesse im Finance-Sektor so gut wie zu ersetzen und damit die Entscheidungsfindung enorm zu erleichtern. Die Technologien leisten exzellente Dienste, wenn es z.B. darum geht, Vorhersagen über das Verhalten von Kunden zu treffen. Eine kürzlich vom Center for Financial Studies Frankfurt veröffentlichte Studie zeigte auf, dass in rund 31% der befragten Finanzinstitute KI bereits eingesetzt wird. Weitere rund 40% berichten von Pilotprojekten für den Einsatz von KI.
Durch sogenannte Predictive Analytics ist es zum Beispiel möglich, historische Daten zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen und Ereignisse vorherzusagen. Die verfügbaren Informationen können dazu dienen, Abschlusswahrscheinlichkeiten für bestimmte Produkte oder Leistungen zu bestimmen und bislang unerkannte Umsatzpotenziale zu identifizieren. Auch neue Kreditkartenkonditionen, Darlehen und Kontoerweiterungen können passend zum bisherigen Nutzerverhalten angeboten werden. Individuell zugeschnittene Angebote liefern Kunden die passenden Finanzprodukte, bevor sie diese aktiv anfordern. Dies fördert ihr Vertrauen, denn sie fühlen sich verstanden und wertgeschätzt.
Neue Technologien ermöglichen Echtzeit-Zugriff
Um diese Möglichkeiten auszuschöpfen, benötigen Banken und Finanzinstitute einen einfachen Zugang zu einer zentralen Gesamtübersicht mit aktuellen und konsistenten Daten. Aufgrund der kontinuierlich zunehmenden Informationsfülle und -komplexität ist dies in der Praxis jedoch oft nur schwer umsetzbar. Denn mit der wachsenden Datenflut wächst auch die Anzahl von Datensilos. Das macht die Integration und Nutzung von Informationen aus internen und externen Datenquellen zu einer immer größeren Herausforderung.
Seit einiger Zeit hat sich das Data Fabric als ein gefragter Architekturansatz herauskristallisiert, um die vollständige Visibilität der benötigten Informationen zu gewährleisten. Mithilfe von Data Fabrics können Daten aus verschiedenen Quellen bei Bedarf zusammengeführt, umgewandelt und harmonisiert werden, um daraus sinnvolle Zusammenhänge zu erkennen.
Sogenannte Smart Data Fabrics gehen hier sogar noch einen Schritt weiter, indem sie eine breite Palette von Analysefunktionen in das Data Fabric integrieren, wie Datenexploration, Business Intelligence, Verarbeitung natürlicher Sprache ( Natural Language Processing - NLP) oder Machine Learning. Diese Funktionen ermöglichen es Banken und Finanzinstituten, neue Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen.
Datenbankmanagement der nächsten Generation
Die Datenplattform InterSystems IRIS ist ein modernes Database Management System (DBMS), das gewachsene Architekturen in Unternehmen und Finanzinstituten stark vereinfachen kann. Die DBMS-Software reduziert die Komplexität der Systemlandschaft, indem sie sich nahtlos und einfach in ihre bestehende Infrastruktur integrieren lässt. Die Daten verbleiben dabei in ihren ursprünglichen Quellsystemen. Durch die Verbindung vorhandener Datensilos wird jedoch ein Gesamtüberblick über alle (Kunden)-Daten ermöglicht.
InterSystems IRIS ist speziell für Anwendungen geeignet, die eingehende Daten mit sehr hohen Ingest-Raten verarbeiten und gleichzeitig Analysen auf den eingehenden Daten und auf großen Datensätzen ausführen müssen. Dank umfassender Analytikfunktionen – einschließlich Datenexploration, Business Intelligence, Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing - NLP) und Machine Learning – müssen Informationen zur Durchführung der Analysen nicht mehr in andere Umgebungen verschoben werden.
Mit InterSystems IRIS sind Banken und Finanzdienstleister somit in der Lage, einen akkuraten 360-Grad-Echtzeitblick auf jeden einzelnen Kunden zu erhalten. Zudem können alle beteiligten Mitarbeiter aus den Fachabteilungen durch die Nutzung von Self-Service-Analysefunktionen Daten verstehen und für ihre Zwecke nutzen.
Finanzbranche: Anpassung an Veränderung ist nötig
Und dies spielt inzwischen eine immer größere Rolle. Denn um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Finanzinstitute ihre Beschäftigten in die Lage versetzen, mit aktuellen Daten zu arbeiten und daraus Erkenntnisse abzuleiten. Auf diese Weise erhalten sie die nötige Flexibilität, um sich an schnelle Veränderungen anzupassen, Kunden gezielter zu bedienen und das Geschäft auszubauen. Eine solche gezielte Datennutzung unterstützt Banken dabei, innovativ und kundenfreundlich handeln zu können. Gerade das ist momentan aufgrund der politischen und wirtschaftlichen Unsicherheiten ein sicherer Weg, Risiken zu managen, Kosten zu senken und die eigene Effizienz zu steigern.
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Kundenreferenz: Wenn Sie wissen möchten, wie die Financial Center First Credit Union (FCFCU) mit Hilfe von Predictive Analytics drei Verkaufsrekorde übertroffen, ihre monatlichen Kundenkontakte erhöht sowie einen Anstieg der Neukreditvergabe um 57 % gegenüber dem Vorjahr gesteigert hat, dann lesen Sie unseren Use Case.
