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GBB-Blitzumfrage | Chancen und Risiken von Big Data im digitalisierten Geschäftsumfeld | September 2017 1

Chancen und Risiken von Big Data im

digitalisierten Geschäftsumfeld

Ergebnisse GBB-Blitzumfrage

Stefan Koll, Bernd Bretschneider | GBB-Rating Gesellschaft für Bonitätsbeurteilung mbH, Köln

Dr. Peter Kotzian, Prof. Dr. Barbara E. Weißenberger | Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre,

insbes. Accounting, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Prof. Dr. Corinna Ewelt-Knauer | Lehrstuhl für Wirtschaftswissenschaften,

insbes. Financial Accounting, Justus-Liebig-Universität Gießen


Digitalisierung & Big Data

Im Zuge der Digitalisierung von Abläufen in Unternehmen fallen in zunehmendem Maße

Daten an, die Geschäftsabläufe, aber auch den Gehalt von Geschäftsbeziehungen er-

fassen.

Typische Beispiele hierfür sind Prozessdaten („Wie lange dauerte eine Transaktion?“)

oder Kundendaten („Wie wurde ein Kunde betreut und welche Produkte nahm er in An-

spruch?“). Verstärkte Beachtung finden mittlerweile auch Verhaltens- und Social-Media-

Daten.

Entscheidend für Unternehmen ist es, Daten konsistent zu erfassen und zu speichern,

geeignete Daten auszuwählen und strukturiert zu analysieren, um die daraus gewonne-

nen Erkenntnisse in geeigneter Form in Prozesse, Produkte und Dienstleistungen um-

zusetzen.

Verwandte Themen aus der GBB-Blitzumfrage:

Fintechs – Bedrohung oder Chance für die Geschäftsmodelle von Banken │ April 2016

Die Banken und der digitale Strukturwandel │ April 2014

(siehe auch https://www.gbb-rating.eu/de/presse/blitzumfrage/Seiten/default.aspx)


Hintergrund & Zielsetzung

Der Begriff Big-Data-Analysen umschreibt die

Sammlung und Analyse großer Datenmengen

aus einer Vielzahl von Quellen. Durch die zuneh-

mende Digitalisierung von Geschäftsprozessen

haben sich die in den Unternehmen anfallenden

Datenmengen deutlich erhöht. Aus den IT-Syste-

men können diese Daten extrahiert und gezielt

nach bestimmten Fragen oder rein explorativ ana-

lysiert werden. Oftmals fehlen in Unternehmen

derzeit aber Kapazitäten für den strukturierten

Umgang mit dieser neuen Herausforderung.

Durch Digitalisierung und Big Data ergeben sich

für die Unternehmen neue Möglichkeiten der

Beratung, Kundenansprache sowie der Dienst-

leistungs- bzw. Produkt- und auch Prozess-

gestaltung.

Digitalisierung und Big Data sind Themen, denen

ein großes Potenzial zugesprochen wird,

bestehende Geschäftsmodelle zu verbessern

oder neue Geschäftsfelder zu erschließen.

In den Medien und der Literatur wird viel über

Digitalisierung und Big Data berichtet und es stellt

sich die Frage, ob bzw. wie Big Data in der Praxis

angekommen ist.

Vor diesem Hintergrund bestand das Ziel der

Studie darin, die Einschätzungen von Fach- und

Führungskräften im Banken- und Finanzdienst-

leistungssektor hinsichtlich des Status Quo, des

erwarteten Nutzens, aber auch der Hemmnisse,

für den Einsatz von Big Data zu erfassen.

Hierzu wurde im Rahmen der GBB-Blitzumfrage

gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Betriebs-

wirtschaftslehre, insbesondere Accounting, an der

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf und dem

Lehrstuhl für Wirtschaftswissenschaften, insbe-

sondere Financial Accounting an der Justus-Lie-

big-Universität Gießen ein strukturierter Online-

Fragebogen entwickelt, der die relevanten The-

menfelder zu Big Data adressiert.

Die Ergebnisse dieser Umfrage erheben nicht

den Anspruch repräsentativ zu sein. Sie werfen

jedoch ein wichtiges Schlaglicht auf den Umgang

mit dem Thema Big Data.

Wir bedanken uns bei allen Teilnehmern dieser

Umfrage.

Hintergrund Zielsetzung


Status Quo

17,9%

51,3%

7,7%

23,1%

Ja

Nein

Geplant

Weiß nicht/keine Angabe

Big Data als Thema ist – so der bisherige Eindruck – bereits länger auf der Agenda der

Unternehmen.

Wurden in Ihrem Haus bereits Projekte im Zusammenhang mit Big Data-

Anwendungen durchgeführt?

Lediglich bei einem Viertel der Unternehmen sind bisher Big Data-Projekte

durchgeführt worden bzw. geplant.


Geschäftsfelder

In welchen Geschäftsfeldern werden Big-Data-Analysen derzeit schon eingesetzt

bzw. wo bestünde Bedarf an solchen Analysen?

Als bedeutende Anwendungsbereiche werden derzeit das Konsumentenkredit- und

das Einlagengeschäft gesehen. Potenzial wird darüber hinaus bei Vermögensver-

waltung und -beratung erwartet. Auffällig ist der hohe Anteil an Antworten, die in

verschiedenen Geschäftsfeldern Big-Data-Analysen als nicht notwendig erachten.

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

Vermögensverwaltung & -beratung

Investmentbanking

Wertpapiergeschäft

Immobilienfinanzierung

Zahlungsverkehr

Einlagengeschäft

Firmenkundenkreditgeschäft

Konsumentenkreditgeschäft

Ergebnisse von Big-Data-Analysen bereits verwendet

Big-Data-Analysen benötigt, derzeit noch nicht verwendet

Big-Data-Analysen nicht benötigt

Kein Geschäftsfeld von uns

Fehlend zu 100%: Weiß nicht/keine Angabe


Leistungspotenzial

Big-Data-Analysen können rein explorativ verwendet werden, aber auch gezielt für die

Beantwortung konkreter Fragen.

Bestehen bereits konkrete Vorstellungen darüber, was Big Data leisten soll?

Lediglich 22,2 % der befragten Unternehmen äußerten konkrete Analyseziele zu

haben und über entsprechendes Know-how zu verfügen. Bei der überwiegenden

Mehrzahl ist hingegen ein Beratungsbedarf anzunehmen.

22,2%

11,1%

51,9%

14,8%

Ja, konkrete Analyseziele & Wissen welcheInformationen benötigt sind

Ja, konkrete Analyseziele, aber kein Wissen,welche Informationen benötigt sind

Nein, noch keine Vorstellung zum Einsatz vonBig Data



Nutzen

Unabhängig vom derzeitigen Einsatz ist der erwartete Nutzen von Big-Data-Analysen

zu sehen.

Wo wird der Nutzen am höchsten eingeschätzt?

Der höchste Nutzen wird in den Bereichen Risikoerkennung und Kundenbeziehungen

erwartet, Potenzial wird aber auch bei der Prozessoptimierung gesehen.

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5

Kostenreduktion

Dynamische Preisgestaltung

Erschließung neuer Geschäftsfelder

Erkennung von Unregelmäßigkeit

Verbesserte Entscheidungsfindung

Optimierung bestehender Geschäftsfelder

Verbesserte Kundenorientierung

Prozessoptimierung

Verbesserte Analyse der Kundenbedürfnisse

Stärkung der Kundenbindung durch spezifische Angebote

Verbesserte Risikoerkennung

Mittelwert auf einer Skala von 1 ‚kein Nutzen‘ bis 6 ‚sehr hoher Nutzen‘


Hemmnisse

Big-Data-Analysen bergen Potenziale, ihrer effektiven Anwendung stehen allerdings

auch eine Reihe von Hemmnissen entgegen.

Welche sind dies in der Praxis?

Kritisch gesehen werden der Zugang zu Expertise, aber auch die Modalitäten der

Verwendung: Was ist rechtlich erlaubt? Welche Restriktionen ergeben sich durch

Datenschutzvorgaben? Und vor allem: Was billigen die Kunden (Reputations-/Ver-

trauensverlust).

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

Schwieriger Zugang zu externer Kompetenz

Fehlende interne Akzeptanz

Risiko von Fehlinterpretationen

Uneinheitliche Systemlandschaft

Bedenken hinsichtlich Datenqualität

Der Aufwand übersteigt Nutzen

Bedenken bzgl. Outsourcingmöglichkeiten

Unklare Rechtslage

Reputationsrisiken/Vertrauensverlust

Mangelnde eigene Ressourcen/Expertise

Bedenken hinsichtlich Datenschutz

Grosses Hemmnis Geringes Hemmnis Kein Hemmnis

Fehlend zu 100%: Weiß nicht/keine Angabe


Rechtliche Rahmenbedingungen

Big-Data-Analysen unterliegen den Vorschriften des Datenschutzes. Als relativ neue

Thematik ist der rechtliche Rahmen für den Umgang mit Big Data nicht in allen

Punkte klar.

Wie beurteilen die Befragten den aktuellen rechtlichen Rahmen?

Nur 12 % der befragten Unternehmen sind der Ansicht, dass die rechtlichen Rahmen-

bedingungen derzeit das Sammeln und Auswerten von Daten erlauben. Zwei Drittel

(64 %) sehen dies kritisch.

12%

52%

12%

24% Rechtliche Rahmenbedingungen verbietenDatensammlung & Auswertung

Rechtliche Rahmenbedingungen schränkenDatensammlung & Auswertung ein

Rechtliche Rahmenbedingungen erlaubenDatensammlung & Auswertung



Bedenken

Big-Data-Analysen verschärfen den Wettbewerb zwischen den Akteuren und haben in

der breiten Öffentlichkeit ein schlechtes Image.

Was macht den Befragten in dieser Hinsicht die meisten Sorgen?

Sorgen machen den Befragten eher mögliche negativen Außenwirkungen, als die

Sorge um Wettbewerbsnachteile oder eine falsche Verwendung von Big-Data-

Analysen.

Mittelwert auf einer Skala von 1 ‚keine Sorgen‘ bis 6 ‚große Sorgen‘ 0 1 2 3 4 5

Unternehmen kann nicht schnell genugKompetenz für Big Data aufbauen und

hat Wettbewerbsnachteile

Negative Publicity durch dasSammeln/Verwenden von Daten

Fehlentscheidungen basierend aufFehlinterpretationen von Big Data


Ressourcenaufbau

Die Mehrheit der Befragten sieht für ihr Unternehmen in den nächsten zwei Jahren

keine konkreten Pläne, die Personalausstattung für Big-Data-Analysen zu erhöhen.

Lediglich 36 % haben die Absicht entsprechende Ressourcen aufzubauen.

4% 4%

28%

32%

32%Absicht, Mitarbeiter für Big Data-Analysen einzustellen

Absicht, Kompetenz für Big Data extern einzukaufen

Absicht, Kompetenz intern aufzubauen (Weiterbildung)

Keine zusätzliche internen/externe Kapazitäte geplant


Big-Data-Analysen sind gegenüber Kernbereichen der IT, wie Infrastruktur aber auch

Cyber-Security, personell noch kaum ausgebaut.

Wie steht es um den Aufbau entsprechender personeller Kapazitäten?


Externer vs. interner Ressourcenaufbau

Für die Befragten sprechen viele Argumente, gerade auch Datenschutz, für eine

interne Bereitstellung von Big-Data-Analysen. Allerdings sehen sie nicht die

notwendigen methodischen (Daten auswerten) und technologischen (Daten aus

Geschäftsprozessen gewinnen) Kompetenzen; diese dauerhaft aufzubauen wird als

zu teuer gesehen.

Die Kompetenzen bzw. erforderlichen Kapazitäten für die Durchführung von Big-Data-

Analysen können intern aufgebaut werden, die Aufgabe kann aber auch an externe

Dienstleister vergeben werden.

Was sind die Gründe, die für das eine oder andere Modell sprechen?

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Technologische Kompetenz

Methodische Kompentenz

Kosten-Nutzen-Abwägungen

Datenschutz

Interne Bereitstellung Externe Bereitstellung Weiß nicht


Kooperation

Die Weitergabe und das Zusammenlegen von Daten aus eigenen Geschäftsbe-

ziehungen wird restriktiv gesehen. Dies soll nur vollständig anonymisiert oder

überhaupt nicht geschehen.

Big-Data-Analysen profitieren gerade vom Poolen von Daten aus verschiedenen

Quellen, aber auch von der reinen Menge der verfügbaren Daten. Interessant sind

daher Möglichkeiten, vorhandene eigene Daten zu ergänzen.

Wie steht es um die Bereitschaft zum Poolen von Daten?

Angaben in Prozent gültiger Fälle0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Bereitschaft, andere Daten zu kaufen, um eingene zuergänzen?

Bereitschaft, mit anderen Unternehmen gemeinsameDatenpools aufzubauen?

Bereitschaft, Daten aus Geschäftsprozessen anderenverfügbar zu machen?

Ja Nein


Kundenakzeptanz

40% der befragten Unternehmen glauben nicht, dass ihre Kunden eine Weitergabe

von Daten akzeptieren würde. Mehr als die Hälfte halten andererseits eine zumindest

anonymisierte Weitergabe aus Kundensicht für akzeptabel.

Big-Data-Analysen sind aufgrund datenschutzrechtlicher Überlegungen, aber auch

der Sensibilität der Daten ein heikles Thema.

Wie wird die Bereitschaft der Kunden, Daten weiterzugeben, eingeschätzt?

44%

8%

40%

8%

Unsere Kunden akzeptieren eineanonyme Weitergabe

Unsere Kunden akzeptieren aucheine nicht-anonyme Weitergabe

Unsere Kunden akzeptieren keineWeitergabe



Angaben zu den Teilnehmern der Studie

Kontaktiert wurden etwa 200 Personen. Teilgenommen haben davon 40 (20%).

28%

36%

16%

12%

4%4%

Unternehmensgröße

11 bis 50 51 bis 200

201 bis 500 501 bis 1.000

5.001 bis 10.000 Mehr als 10.000

16%

64%

16%

4%

Position im Unternehmen

Angestellte/r

Leitende/r Angestellte/r

Geschäftsführung

Mitglied Aufsichts-/Verwaltungsrat

40%

40%

4%

16%

Branche

Banken

Sonstige Finanzdienstleister

Öffentliche Verwaltung/Universitäten

Andere Unternehmen


Kernergebnisse

1. Teilnehmer der Umfrage waren Fach- und Führungskräfte insbesondere aus dem Banken-

und Finanzdienstleistungsbereich in Deutschland.

2. Big-Data-Analysen kommen im Banken- und Finanzdienstleistungsbereich bei den

Befragten bisher nur rudimentär zum Einsatz. Mit einer kurzfristigen Änderung dieses

Sachverhalts ist derzeit nicht zu rechnen.

3. Insbesondere das Konsumentenkredit- und das Einlagengeschäft im Bankenbereich

werden als Anwendungsfeld für Big-Data-Analysen gesehen bzw. diese kommen dort

bereits zum Einsatz.

4. Als Hemmnisse für die Verwendung von Big-Data-Analysen werden insbesondere

mangelnde eigene Expertise und Ressourcen sowie Datenschutzbestimmungen

angesehen.

5. Sorgen machen den Befragten zudem mögliche negative Außenwirkungen durch das

Sammeln und Verwenden von Daten.

6. Big-Data-Analysen sind in personeller Hinsicht bei den Unternehmen gegenüber den

Kernbereichen IT-Infrastruktur oder Cyber-Security bisher kaum ausgebaut. Konkrete

Pläne für einen Aufbau der Personalausstattung im Bereich Big Data liegen nicht vor.

7. Big-Data-Analysen sind angesichts datenschutzrechtlicher Bestimmungen und der

Datenstruktur insbesondere im Banken- und Finanzdienstleistungsbereich ein sensibles

Thema. Die Bereitschaft der Weitergabe von Daten oder Ergänzung aus anderen Quellen

zur ganzheitlichen Analyse wird von der Mehrzahl der Befragten kritisch gesehen.

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