Finance Circle: Was bringt Big Data im Banking?

Der Finance Circle am 20. März widmete sich einem topaktuellen Thema: Big Data im Banking. Sind Daten wirklich Gold wert, wie oft postuliert wird? Antworten gaben je ein Experte von UBS und Postfinance.

Der Finance Circle am 20. März fand vor prall gefüllten Rängen an der Pädagogischen Hochschule in Zürich statt. Der Vizepräsident des Zürcher Bankenverbands, Peter Luginbühl, begrüsste die Gäste. Der Verband freut sich, zusammen mit der ZHAW School of Management and Law (SML), 2017 vier Finance-Circle-Veranstaltungen anbieten zu können. In seiner Einführung erläuterte SML-Dozent Christoph Kley drei Perspektiven auf das Thema Big Data: Daten sammeln, diese analysieren und auswerten, um daraus schliesslich neue Dienstleistungen abzuleiten. Die Datenmenge steigt weltweit exponentiell. Um sie bewältigen zu können, braucht es neue Technologien und Analyseverfahren. «Die grosse Revolution der künstlichen Intelligenz ist noch nicht da, aber es gibt grosse Fortschritte», so Christoph Kley. Als Beispiel nannte er die stark verbesserte Übersetzungs-Funktion von Google. Ferner verspricht die Verknüpfung unterschiedlicher Daten aus verschiedenen Quellen einen Mehrwert.

Vielfältige Anwendungsfelder für Big Data
Andreas Kubli, Head Multichannel Management & Digitization bei der UBS, nannte Beispiele die zeigen, dass die Erwartungen der Bankkunden vor allem von den grossen Technologieunternehmen inspiriert sind. Dasselbe gilt für die Befürchtungen. Er nannte die Angst, zum gläsernen Kunden zu werden, wie es z.B. das Location Tracking bei iPhones geweckt hat. Die Banken in der Schweiz gehen aber sehr sorgfältig mit ihren Kundendaten um. Doch wo sieht er die Chancen? Die Monetarisierung an den Touchpoints, also z.B. bei Logins auf der Website, ist kein Business Case für die Grossbank. Man kann mit Daten allerdings vieles tun, was dem Kunden nutzt. So z.B. der persönliche Finanzassistent online. Ein weiteres Geschäftsmodell ist UBS Advice, also die stetige Überprüfung der Kundenportfolios mit daraus abgeleiteten Verbesserungsvorschlägen. Big Data ermöglicht den Kunden hier einen Service, der zuvor nicht angeboten werden konnte. Es handelt sich dabei aber nicht um einen reinen Robo Advice, da die Berater die Empfehlungen des Systems mit den Kunden besprechen.

«Die Kunden sind etwas schizophren», so Andreas Kubli. Sie möchten zwar, dass man ihre Bedürfnisse kennt, ihre Daten möchten sie aber lieber nicht analysiert haben.

«Die Kunden sind etwas schizophren», so Andreas Kubli. Sie möchten zwar, dass man ihre Bedürfnisse möglichst gut kennt, ihre Daten möchten sie aber lieber nicht analysiert haben.

Die UBS sieht den Wert von Big Data vor allem in der Verbesserung und Ausweitung ihrer Produkte zum Nutzen der Kunden. Was die Trends anbelangt, so nannte Andreas Kubli drei: «Segment of one», also personalisierte Kampagnen, «Trigger based Marketing», also zielgerichtete Kundenansprache nach bestimmten Parametern sowie die Nutzung externer Daten zur Verbesserung der eigenen Datenqualität.

Passgenaue Angebote für Kunden entwickeln und vermarkten
Fabian Kollros, Leiter Marketingservices, gab einen Einblick in die Anwendungen von Big Data bei der PostFinance AG. Intern nutzt man es vor allem für Beschwerde Management, Fraud-Erkennung, E-Mail- und Erfolgsmessung, HR Analytics oder zur Kundensegmentierung. Dank Big Data können Kundenbedürfnisse besser erfasst werden. Zudem hilft es bei der Steuerung von Massnahmen, zum Beispiel im Kollisions- oder Flow-Management, wo z.B. die Kannibalisierung eigener Kampagnen vermieden werden kann. Schliesslich unterstützt Big Data die Wahl der Kanäle und Kontaktpunkte, wodurch der Kunde besser erreicht wird. 2016 erfolgten so aus über 400 Kampagnen z.B. 700‘000 Kontaktvorschläge für Terminvereinbarungen, über eine Million Mailings und 1,3 Millionen Betreuungshinweise.

«In den Daten finden sich gewiss noch viele verborgene Schätze. Doch um diese zu heben, braucht es ihre Kreativität», so Fabian Kollros von Postfinance.

«In den Daten finden sich gewiss noch viele verborgene Schätze. Doch um diese zu heben, braucht es ihre Kreativität», so Fabian Kollros von Postfinance.

Anhand von PostFinance Benefit, einem Angebot das demnächst starten soll, erklärte Fabian Kollros die Nutzung von Big Data für die Lancierung neuer Angebote. Die Postfinance registriert die Transaktionen ihrer Kunden und stellt die Datenanalyse ihren Geschäftspartnern zur Verfügung. Darauf basierend entwickeln diese ihre Kampagnen. So erhält der Kunde, der den Ski-Pass mit der Postfinance Card bezahlt, beispielsweise Rabatt für die nächste Saison. Die Gutschrift erfolgt direkt über sein Konto, wobei die Anonymität gewahrt bleibt. Trotzdem erhalten die Geschäftspartner genaue Auswertungen ihrer Kampagnen. Postfinance erschliesst sich so neue Einnahmequellen und schafft ein Mittel zur Kundenbindung. Allerdings: die technische Komplexität mit vielen Schnittstellen, die Zusammenarbeit mit Technologie-Partnern und die Compliance (z.B. Opt-in statt Opt-out) machen das Projekt sehr anspruchsvoll.

Sind Finanzinstitute bereit für Big Data?
Zum Einstieg der Diskussion fragte Christoph Kley nach möglichen Nachteilen von Big Data: Fabian Kollros gab zu bedenken, dass es zwischen realen und gefühlten Nachteilen zu unterscheiden gilt. Die grösste Angst ist vermutlich der Verlust der Datenhoheit, doch gibt es da beträchtliche Unterschiede zwischen den Generationen. Andreas Kubli nannte die Sicherheit als grösste Sorge der Kunden. Auch ist es wichtig, dass diese immer den Nutzen sehen. Die Referenten waren sich einig, dass ein zielloses Sammeln von Daten kaum zum Erfolg führt. «Wie ein Messie Daten zu sammeln, ist sinnlos», so die pointierte Aussage von Fabian Kollros. Zudem darf das Vertrauen der Kunden nicht missbraucht werden. Von Technologieunternehmen wie Apple (Apple Pay) erwächst den Banken eine neue Konkurrenz in traditionellen Geschäftsfeldern, was beide Referenten zugaben. Fintech-Startups werden hingegen vor allem als Partner wahrgenommen und nicht als Konkurrenten.

Der Umgang mit Kundendaten ist bei Finanzinstituten besonders heikel: «Wenn man Kundendaten an Dritte verkauft, ist das Vertrauen weg», so Fabian Kollros.

Der Umgang mit Kundendaten ist bei Finanzinstituten besonders heikel: «Wenn man Kundendaten an Dritte verkauft, ist das Vertrauen weg», so Fabian Kollros.

Hinsichtlich der internen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Nutzung von Big Data hoben beide Referenten die Bedeutung von Data-Science-Spezialisten hervor. Sie gaben allerdings zu bedenken, dass die technische Expertise alleine nicht ausschlaggebend ist, sondern die Kreativität, neue Nutzungen zu entwickeln. Aus dem Publikum wurden viele Fragen gestellt, wie z.B. welche Bedeutung Social-Media-Analysen für die Banken haben. Die Aussage, das Postfinance Social Media als Frühwarnsystem nutzt, z.B. bei Störungen der Anwendungen, brachte einige Anwesende zum Schmunzeln. Auf Fragen zur institutionellen Bereitschaft, Big-Data-Konzepte erfolgreich umzusetzen, antworteten beide Referenten zuversichtlich. Das Know-how sei in ihren Unternehmen vorhanden und ebenso die Awareness des Managements. Zum Abschluss offerierte der Zürcher Bankenverband einen Apéro, bei dem noch lange weiter diskutiert wurde.

Auskunft: Christoph Kley, Institut für Wealth & Asset Management

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