Der Bankensektor befindet sich in einer massiven Umbruchphase. Die flache Zinskurve sorgt für geringe Margen. Kryptowährungen und Blockchain gefährden BankenBanken als Intermediäre für den Zahlungsverkehr. Fintechs buhlen um Kunden und sorgen für verstärkte Konkurrenz in angestammten Gebieten von Banken. Und last but not least stellen die technologischen Möglichkeiten der Digitalisierung die Banken mit hoher Geschwindigkeit vor immer neue Herausforderungen. Top-Firmen der Branche Banken

Aufgrund des immateriellen Charakters dreht sich die Bankenwelt seit jeher um Daten. Digitale Technologien ermöglichen die Vernetzung strukturierter Bankdaten mit unstrukturierten Daten aus externen Quellen. Im Ergebnisse entstehen komplexe Daten-Ökosysteme, welche auch neue Möglichkeiten in den "klassischen" Themenfelder der Finanzinstute eröffnen.

Datendschungel in 10 Themenfeldern

Die derzeitigen Entwicklungen und Veränderungen sind vergleichbar mit dem Meteoritenschlag im Zeitalter der Dinosaurier. Der hat bekanntlich für das Aussterben der Saurier gesorgt. Die gute Nachricht: Ganz so drastisch werden die Konsequenzen wohl nicht ausfallen. Allerdings steigt der Veränderungsdruck in den Banken in Anbetracht der Herausforderungen permanent an.

Grund genug, wesentliche Themenfelder der Finanzinstitute genauer unter die Lupe zu nehmen:

1. Risikoanalyse, -controlling und -berichterstattung

2. Kundenbeziehungsmanagement (CRMCRM) Alles zu CRM auf CIO.de

3. Kanalintegration/Omni-Channel-Management

4. Social-Media

5. Personalisiertes Marketing

6. Personalisierte Preise

7. Liquiditätsmanagement

8. Betrugserkennung

9. Prozessoptimierung

10. Fusionen, Migration, KonsolidierungKonsolidierung und Modernisierung Alles zu Konsolidierung auf CIO.de

Auf den ersten Blick sind die Themenfelder sehr unterschiedlich. Eines eint sie trotzdem: Sie basieren alle auf "Daten". Hand aufs Herz. Intelligentes Datenmanagement gehört nicht gerade zu den Stärken vieler Finanzinstitute. In vielen Banken finden sich unter dem Begriff "Individuelle Datenverarbeitung" viele selbstgestrickte Lösungen, in denen lokal Daten gehalten werden.

Auf der anderen Seite stehen große Datawarehouse-Lösungen, die inzwischen selbst zum Dinosaurier mutiert sind und jeden Ansatz von Flexibilität, Agilität und Geschwindigkeit im Keim ersticken.

Doch auch auf diesem Gebiet gibt es Fortschritte zu berichten: "Datenvirtualisierung" ist hier das Stichwort. Was zunächst seltsam anmutet ist schnell erklärt. Datenvirtualisierung bezeichnet die Herstellung einer Zugriffsmöglichkeit auf die Daten unabhängig von deren Quelle. Daten-
virtualisierungvirtualisierung lässt die Daten damit dort, wo sie hingehören - in den Quellsystemen. Alles zu Virtualisierung auf CIO.de

Damit spielt es plötzlich keine Rolle mehr, ob eine Bank eine historisch gewachsene, heterogene Legacy-Welt hat oder über moderne micro-servicebasierte Architekturen verfügt. Hohe Kosten für den Umzug und die Unterbringung der Daten sowie Aufwendungen für die Datenintegration fallen von heute auf morgen weg.

Da die Datenvirtualisierung die vorhandene Infrastruktur im bestehenden Zustand aufnimmt, ist sie im Vergleich zu anderen Lösungen relativ einfach zu implementieren. Und da es Daten in Echtzeit aus einer Vielzahl von Systemen bereitstellt, die normalerweise sehr zeitaufwändig zu integrieren sind, wie zum Beispiel Transaktionsverarbeitungssysteme und Cloud-basierte Speichersysteme, kann es eine Vielzahl von Anwendungen unterstützen.

Datenvirtualisierung ermöglicht Datenkonsolidierung und -integration über die bisher bekannten Grenzen hinweg - sie durchbricht sozusagen die Schallmauer. Grund genug, wesentliche Themenfelder der Finanzinstitute bezüglich der Möglichkeiten genauer unter die Lupe zu nehmen.

1. Risikoanalyse, -controlling und -berichterstattung

Wer kennt sie nicht: Projekte wie FinRep oder AnaCredit dauern schon Jahre und haben Millionen verschlungen. Für das aufsichtsrechtliche Meldewesen, einschließlich der Meldung von Risiko- und Performancezahlen, haben Banken oft Schwierigkeiten, unterschiedliche Quellen zu integrieren. Meist geht es nur um eine einheitliche Sicht auf die Risikodaten - eine Sicht, die eventuelle Unterschiede ausgleicht.

Die wesentliche Herausforderung in diesem Kampf ist die Zeit, die für die Erstellung solcher Berichte benötigt wird, multipliziert mit den für die Bank relevanten Risikobereichen wie Markt-, Kredit-, Kontrahenten- oder operationelle Risiken. Ebenso werden Banken häufig aufgefordert, die Anforderungen von Basel X.X zu erfüllen, was bei Fusionen und Konsolidierungen von Banken eine besondere Herausforderung darstellen kann.

Für regulatorische Projekte ist die Datenvirtualisierung ein Segen. Daten können in Echtzeit über unzählige heterogene Quellen hinweg konsolidiert werden, um die Anforderungen eines jeden Berichts zu erfüllen. Mit der Datenvirtualisierung sind die Daten somit nicht mehr der Flaschenhals. Die Beteiligten können detaillierte, zuverlässige und integrierte Berichte erstellen, und zwar so, als ob alle Daten auf ihren eigenen Laptops gespeichert wären. Darüber hinaus lassen sich mit Datenvirtualisierung auch Datenqualitätsprüfungen durchführen, um sie mit hoher Qualität zur Verfügung zu stellen.

2. Kundenbeziehungsmanagement (CRM)

In Anbetracht der disruptiven Gefahren gehört das Kundenbeziehungsmanagement zu den wichtigsten Themenfeldern für Banken. Banken müssen jede Kundenbeziehung sorgfältig managen und parallel die Daten des Kunden schützen. Gewinnung und Sicherstellung der Loyalität sind hier wesentliche Kriterien. Parallel benötigen Markt- und Vertriebseinheiten in Echtzeit und kanalübergreifend Informationen über ihre Kunden.

Datenvirtualisierung ermöglicht hierfür "Data-as-a-Service", einen Service, der von Anwendungen, internen Experten oder externen Kunden in Eigenregie genutzt werden kann. Dies ermöglicht eine Vielzahl sinnvoller Customer Journeys, wie z.B. eine aggregierte Sicht auf Veranstaltungen und Konferenzen, für einen interaktiven Broker oder die Möglichkeit, hypothetische Beträge zu investieren, um die Performance verschiedener Instrumente zu vergleichen

3. Kanalintegration/Omni-Channel-Management

Banken müssen besser verstehen, was ihre Kunden wollen oder wie sie mit ihnen zusammenarbeiten. Im heutigen kundenorientierten Marktumfeld bedeutet dies, dass die Mitarbeiter am Point of Sale mit dem richtigen Kundenprofil und den aktuellsten Informationen und Angeboten ausgestattet sein müssen. Kunden interagieren mit ihren Banken online, persönlich, am Telefon und zunehmend auch in anderen Kanälen wie Text und sogar Social Media. Banken stellt dies oft vor enorme Herausforderungen. Um eine nahtlose Erfahrung zu ermöglichen, müssen die Banken eine bessere Integration zwischen den Kanälen bieten. Die Zeiten sind vobei, in denen Kunden schlecht informierte Mitarbeiter tolerieren.

Um das zu unterstützen, bietet die Datenvirtualisierung einen Echtzeit-Blick auf alle Kundenaktivtäten über alle Kommunikationskanäle hinweg. Daraus lässt sich ein Verständnis generieren, was der Kunde wirklich benötigt.

4. Social-Media

Banken sind zunehmend daran interessiert, ihr Kundenverständnis um zusätzliche Daten aus den Interaktionen und Beziehungen ihrer Kunden auf Social Media Plattformen zu erweitern. Dies ist nicht nur für die eigene Marke relevant ("Social VIPs") sondern auch für die Identifikation von Möglichkeiten. Um Social-Media-Daten effektiv nutzen zu können, müssen Banken interne und externe Datenquellen schnell verbinden können. Der Angang ist "explorativ". Dies bedeutet, dass das Analyseergebnis zunächst offen ist.

Die Datenvirtualisierung bildet hierfür die Brücke, die interne und externe Datenquellen nahtlos miteinander verbindet und die integrierten Daten sofort für die erforderlichen Analysen zur Verfügung stellt.