Die Technologie hat im letzten Jahrzehnt die Privatkundenbanken revolutioniert. Kunden verwalten ihr Geld mittlerweile überwiegend über Apps mit personalisierten Funktionen, virtuellen Assistenten und auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnittenen Finanzvorschlägen.

Über digitale Systeme können Nutzer schnell Konten eröffnen. Mit Open Banking können sie wichtige Finanzinformationen auf Knopfdruck austauschen, ohne dass sie Gehaltsabrechnungen mehr versenden müssen. Ihr Geld wird durch eine praktische, sichere biometrische Authentifizierung sicher aufbewahrt.

All diese Entwicklungen sind das Ergebnis neuer kundenorientierter Technologien, die in den letzten fünf Jahren im Bankwesen implementiert wurden.

Warum ist das passiert? Vor allem, weil Digital Natives inzwischen ein elegantes, zuverlässiges digitales Erlebnis erwarten. Im Bankwesen haben Challenger-Banken genau das bereitgestellt. Also musste der Mainstream folgen und versuchen, diese Erfahrung zu nutzen und die Betriebskosten zu senken. 

Aber was ist mit der versteckten Verkabelung?

Wenn wir jedoch über die kundenorientierte Technologie hinaus auf die Back-End-Systeme der Mainstream-Banken blicken – was wir als versteckte Verkabelung bezeichnen könnten – ergibt sich ein anderes Bild. 

Laut
Deloitte Nur 11 % der Banken haben ihre Kernsysteme so weit modernisiert, dass sie neue Technologien problemlos integrieren können. Die meisten laufen immer noch auf Legacy-Systemen und alten Datenmodellen. 

Wie können Banken ihre Backend-Systeme modernisieren und welche Vorteile hätte das?

Das Datenproblem im Bankwesen

Die Datenmodernisierung ist der Schlüssel zur Transformation von Back-Office-Systemen. Die meisten Back-Office-Aktivitäten in Banken – Bonitäts- und Tragbarkeitsbewertung; Prozessmanagement; Dokumenten-Management; Einhaltung; Audits – Verlassen Sie sich auf Daten. Aber veraltete Back-Office-Systeme und alte, isolierte Datenmodelle schaffen Probleme. 

Erstens neigen alte Systeme dazu, Banken dazu zu zwingen, eine Reihe getrennter Konten und Transaktionen statt eines einzelnen Kunden zu sehen. Sie erhalten nicht immer einen genauen und zeitnahen Überblick über ihre Kreditportfolios und könnten einen viel besseren Einblick in den Wert erhalten, den jeder Kunde und jedes Produkt tatsächlich darstellt.

Zweitens kann es für Banken schwierig sein, die zur Erfüllung der Prüfungsanforderungen erforderlichen Daten zusammenzustellen. Aufgrund der Notwendigkeit, mehrere Systeme zu verwenden, kann die behördliche Berichterstattung länger dauern als nötig. Dadurch wird jeden Monat viel Zeit mit dem Abschluss der Bücher und dem Abgleich der Daten verschwendet.

Drittens verfügen Banken zwar über mehr Informationen über Kunden als je zuvor, diese sind jedoch oft isoliert. Die meisten können Daten nicht ganzheitlich betrachten. Würde man sie zusammenführen, könnten diese Daten wichtige Erkenntnisse liefern. Aber das ist oft nicht möglich und diese Erkenntnisse kommen nie zustande. 

Von Silos zu strategischen Erkenntnissen: Einblicke in Backoffice-Daten gewinnen

Wie würde es aussehen, wenn diese Daten kohärent, an einem Ort und für die Abfrage verfügbar wären? 

Daten über Kunden, Produkte und Märkte könnten genutzt werden, um Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen.

Betriebsdaten könnten zusammen mit Finanzdaten in Echtzeit berücksichtigt werden. Dies könnte einen Echtzeitüberblick über den Wert jedes Kunden im Endergebnis liefern. Es könnte auch Einblick in neue Produkte geben, die angeboten werden, und in potenzielle Märkte, in die man eintreten kann.

Der Wert dieser sofortigen Einsicht war noch nie so groß. Wir haben die „neue Normalität“ hinter uns gelassen und sind in eine Welt vorgestoßen, die manche als „niemals normal“ bezeichnen. Die alten Gewissheiten gelten nicht mehr. In diesem sich verändernden Markt sind Einblick und Agilität geschäftliche Notwendigkeiten.

Banken müssen ihre Position in Echtzeit verstehen. Sie müssen außerdem in der Lage sein, kontinuierlich mehrere Szenarien zu modellieren und vorherzusagen. 

Institutionen, die auf episodische Planung und Legacy-Systeme angewiesen sind, werden nur begrenzte Einblicke haben. Sie verschwenden wertvolle Zeit und sind einem höheren Risiko ausgesetzt. Sie werden sich nicht so schnell an die sich verändernde Welt um sie herum anpassen.

Nehmen Sie als Beispiel die Produktrentabilität. In der Vergangenheit hat es viel Zeit und Mühe gekostet, klar zu erkennen, ob ein Produkt profitabel ist. Im Hintergrund waren große Mengen an Datenmanipulationen erforderlich. 

Moderne Datentechniken werden es den Banken jedoch ermöglichen, jederzeit genau zu sehen, wie profitabel jedes Produkt ist, und die Rentabilität zuverlässiger vorherzusagen.

Und anstatt jeden Kunden als eine Reihe getrennter Konten und Transaktionen zu betrachten und Entscheidungen auf der Grundlage der Nutzung eines einzelnen Produkts zu treffen, können sie den Kunden auch als Einzelperson betrachten. Sie werden ihr Verhalten und ihr Risiko oder ihren Wert in ihrer Gesamtheit erkennen und die Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden immer klarer verstehen.

Dadurch können Banken ihre Angebote auf überzeugende Weise anpassen, ohne das Risiko zu erhöhen.

KI und maschinelles Lernen in Mehrwert verwandeln

Die meisten dieser potenziellen Gewinne werden durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen entstehen, um Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen zu gewinnen. 

Untersuchungen von Workday zeigen, dass fast drei Viertel (73 %) der Unternehmensleiter bereits den Druck verspüren, KI in ihrem Unternehmen zu implementieren.

In der Finanzwelt,
Forschung der Bank of England und der Financial Conduct Authority geht davon aus, dass 72 % der britischen Finanzdienstleistungsunternehmen ML entwickeln oder einsetzen, einen Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen. 

Derselbe Bericht prognostiziert, dass die Zahl der von Organisationen in diesem Sektor verwendeten ML-Anwendungen in den nächsten drei Jahren um das 3.5-fache steigen wird. 

Aber KI und ML benötigen kohärente, vollständige Datensätze. Damit Banken den vollen Nutzen aus diesen Technologien ziehen können, müssen sie ihre Back-Office-Daten ansprechen und die verborgene Verkabelung modernisieren. 

Schlankere Abläufe durch Modernisierung des Backoffice

Banken stehen unter erheblichem Wettbewerbsdruck durch Digital-First-Konkurrenten. Und datenaffine Technologieunternehmen können sich einige der profitabelsten Bereiche ihres Geschäfts herauspicken. Während Banken in der Vergangenheit den Besitz des Girokontos voraussetzten, um den größtmöglichen Einblick in ihre Kunden zu gewinnen, können Unternehmen heute durch Open Banking und die Zusammenführung anderer alternativer Datenquellen mindestens das gleiche Kundenverständnis erlangen und sich so auf die lukrativeren Finanzprodukte konzentrieren .

Daher ist die betriebliche Effizienz von entscheidender Bedeutung. Daten, die für KI und ML geeignet sind, ermöglichen den Einsatz von Technologien wie der robotergestützten Prozessautomatisierung, um aufwändige Prozesse zu rationalisieren. Die Modernisierung von Back-Office-Systemen führt zu schlankeren Abläufen, sodass die Mitarbeiter sich auf wertschöpfende Arbeiten konzentrieren können, statt auf Routineverwaltung.  

Zeit, die Lücke zu schließen

Die durch eine verbesserte kundenorientierte Technologie erzielten Gewinne zeigen, dass Banken innovativ sein und Fortschritte vorantreiben können, die erhebliche Vorteile mit sich bringen. Jetzt ist es an der Zeit, den Fortschritt auf das Mid- und Back-Office auszuweiten und neue und verbesserte Erkenntnisse aus vernetzten Systemen zu gewinnen, die zu jedem Zeitpunkt ein möglichst vollständiges Bild von Kunden, Portfolios und Geschäftsleistung liefern.

Die Organisationen, denen dies schnell und gut gelingt, werden am besten in der Lage sein, neue Technologien wie KI und ML einzuführen, bessere Kunden- und Geschäftsentscheidungen zu treffen und neue Arbeitsweisen zu nutzen, um ihre Organisationen voranzubringen.

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