Wie steht es um die Digitalisierung in der Finanzbranche? Zur Beantwortung dieser Frage hat InterSystems unlängst zwei Studien veröffentlicht. Während die eine Untersuchung auf globale Fintechs aus 12 Ländern, darunter Deutschland, blickt, fokussiert sich die andere auf Finanzdienstleister in den USA und Kanada. Allgemein gelten Fintechs im Vergleich zu ihren etablierten Wettbewerbern als innovativer und flexibler. Dennoch stehen auch sie häufig vor großen technologischen Herausforderungen, gerade im Hinblick auf das Datenmanagement.
Datensilos als zentrale Herausforderung
Oftmals mangelt es in der Finanzbranche an den Grundlagen für ein modernes Datenmanagement, wie zum Beispiel an der Interoperabilität der Systeme oder ausgereiften Analysemöglichkeiten. Dies wirkt sich direkt auf die Weiterentwicklung des Unternehmens und der Angebote aus.
Von den befragten Finanzdienstleistern sehen 54 Prozent vorhandene Datensilos als großes Hindernis für Innovation. Als weitere Barrieren stufen sie die mangelnde Bereitschaft von internen Stakeholdern (49 Prozent) und Budgetbeschränkungen (45 Prozent) ein.
Datenprobleme stellen analog für mehr als die Hälfte der befragten Fintechs aus 12 Ländern die größte technologische Herausforderung dar. Dieser Zusammenhang umfasst der Studie zufolge zwei Aspekte: Während 37 Prozent Schwierigkeiten mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) sowie dem Datenmanagement für Analysen haben, bereitet weiteren 40 Prozent die Vernetzung mit den Anwendungen und Legacy-Systemen ihrer Kunden Sorgen. Deutsche Fintechs scheinen hier geringfügig besser positioniert zu sein, denn nur 30 % vermelden Probleme bei der Vernetzung und 33 % bei der Operationalisierung von KI und ML.
Prioritäten und Investitionen
Die Optimierung des Datenmanagements in der Finanzbranche verlangt nach neuen Investitionen. Auf der Liste der Prioritäten steht für Fintechs aus Deutschland die Modernisierung der eigenen IT-Infrastruktur mit 33 Prozent an erster Stelle. Insgesamt planen 83 Prozent der deutschen Unternehmen bis Jahresende die Einführung neuer Technologien, während dieser Wert im internationalen Vergleich mit 91 % sogar noch höher liegt. Nicht ganz die Hälfte davon (45 Prozent) beabsichtigt die Implementierung einer Enterprise Data Fabric, mit der eine übergreifende Verknüpfung der diversen Datenquellen in einem Unternehmen gelingt.
Zudem gehört ein besserer Zugriff auf Datensilos auch für die Mehrheit der Finanzdienstleister (62 Prozent) zu den besonders wichtigen Maßnahmen im Bereich Datenmanagement. Für 55 Prozent ist die Implementierung von Technologien, die bei der digitalen Transformation des eigenen Unternehmens helfen, eine der drei Top-Prioritäten, die das Datenmanagement betreffen. Daher erwarten 34 Prozent die Einführung neuer datenvisualisierender Technologien. Weitere 32 Prozent wollen Lösungen nutzen, die Mitarbeitern im Hinblick auf das Datenmanagement einen Self-Service ermöglichen.
Datensilos aufbrechen
Um das Potenzial ihrer Daten voll ausschöpfen zu können, müssen die Unternehmen der Finanzbranche ihre Datensilos aufbrechen. Eine optimale Lösung dafür stellt eine Enterprise Data Fabric dar. Über sie lassen sich alle historischen und aktuellen Daten in Echtzeit aus allen internen und externen Quellen zusammenführen, bereinigen und harmonisieren. Mit einer Smart Data Fabric – der Weiterführung des Ansatzes – haben die Unternehmen zusätzlich einen direkten Zugriff auf integrierte Funktionen für die Analyse von Daten, Business Intelligence und den Einsatz von KI und ML.
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