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Digitale (R)evolutionRisiken und Chancen für Finanzinstitute in Zeiten von Fintech & Co.
Patrick Hübgen – Information Builders
Daten als Problem aber auch als Chance
"Unternehmen, die Daten in Silos haben, haben es viel schwerer, einen ganzheitlichen Managementansatz anzuwenden, bei dem Abläufe und Aufgaben unternehmensweit optimiert werden."
Daten sind schwer zugänglich
„Da Unternehmen ihre digitalen Geschäftsaktivitäten beschleunigen, trägt die schlechte Datenqualität in hohem Maße zu einem Vertrauensbruch in vorgehaltenen Informationen und damit des Geschäftswerts bei, was sich negativ auf die finanzielle Performance auswirkt."
Daten sind nicht vertrauenswürdig
„Analysetools werden in den meisten Unternehmen nur von 17% der Mitarbeiter genutzt."
Tools sind begrenzt
Automotive
Business Services
Communications
Consumer Packaged Goods
Financial Services: Banking
Financial Services: Capital Markets
Financial Services: Payments
Healthcare: Payers
Healthcare: Providers
Insurance
Manufacturing
Expertise and experience across industries
Herausforderungen in derFinanzbranche
“Retail Banking 2020 Evolution or Revolution?”
27%
36%
56%
Implementing newtechnology
Regulatory compliance
Enchancing customer service
Top 3 investment priorities Six priorities for 2020
1. Developing a customer-centric business
model.
2. Optimizing distribution.
3. Simplifying business and operating models.
4. Obtaining an information advantage.
5. Enabling innovation, and the capabilities
required to foster it.
6. Proactively managing risk, regulations and
capital.
Quelle: pwc - Retail Banking 2020 Evolution or Revolution?
“Retail Banking 2020 Evolution or Revolution?”
27%
36%
56%
Implementing newtechnology
Regulatory compliance
Enchancing customer service
Top 3 investment priorities Six priorities for 2020
1. Developing a customer-centric business
model.
2. Optimizing distribution.
3. Simplifying business and operating models.
4. Obtaining an information advantage.
5. Enabling innovation, and the capabilities
required to foster it.
6. Proactively managing risk, regulations and
capital.
Quelle: pwc - Retail Banking 2020 Evolution or Revolution?
“Developing a customer-centric business model”
• “Visualize, Operationalize” - Business Performance der Bank
• Neue Einnahmemöglichkeiten über “Fee-Driven Analytics”
• Self-Service Support
Erlöse über neue Produkte steigern &Kosten durch Steigerung der Effizienz senken
• Attraktive, easy-to-use, Online & Mobile User Experience
• 360 Kunden-Sicht und Omnichannel-Sicht
• Nutzung des vorhandenen Informationsvorsprungs im Wettbewerb mit Fintech Unternehmen aus dem Nicht-Bankensektor
“Simplify Customer Experience” besserer Service
“Developing a customer-centric business model”
• Operationalisieren von Inhalten, Historien und Vorschlägen für Mitarbeiter in der Beratung
• Automatisierung und Bereitstellung der ‘Next Best Action’
• Schneller und umfassender (mobiler) Zugriff für Kundenberater
Verbesserung der Beratungsqualitätdurch bessere Informationen
• Konsolidierung und Integration ehemals “verwirrender Report-Sammlungen”
• Integration von Informationssilos (Account, Risk und Finance)
• Operationalisierung der Informationen am “Point of decision”
• Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften FSCS, GDPR, PSD II ,… (open banking).
Vereinfachte Einhaltung vonRegulatorien und Compliance-Vorschriften
• Open Banking / Open API
• Cloud
• Blockchain
• Analytics / Artificial Intelligence
Technischer Umbruch stellt neue Anforderungen
sowohl an Technik als auch an Geschäftsprozesse dar
“Enabling innovation…”
FRAGE
Hat Ihre Bank eine Datenmanagement Strategie und ist diese klar kommuniziert?
Nein – aber wir arbeiten daran
Ja – aber ich kenne keine Details
Ja – die Strategie ist definiert und kommuniziert
Das weiß ich nicht
Ergebnis der Live-Umfrage während dieses GoToWebinar - Digitale (R)evolution - Risiken und Chancen für Finanzinstitute in Zeiten von Fintech & Co.
Der Kunde und seine Anforderungenim FOKUS
Millennial Disruption Index (MDI) – 2013
• 53% ist der Meinung, dass ihre Bank nichts anderes bietet als andere Banken
• 71% würden lieber zum Zahnarzt gehen als ihrer Bank zuzuhören
• 73% würden sich eher für Finanzdienstleistungen von GOOGLE, AMAZON, PAYPAL , … begeistern als für die ihrer Bank
Quelle: Viacom Media Networks
2013 – 2019
Consumer Payments Markt in Deutschland
• 2013 – N26 geht als Onlinebank auf den Markt
• 2018 – Apple Pay
• 2018 – Kostenlose Amazon Kreditkarte
….
2013 – 2019
Developing a customer-centric business model
•2013 – N26 geht als Onlinebank auf den Markt
•2018 – Apple Pay
•2018 – Kostenlose Amazon Kreditkarte
….
2013 – 2019
•2013 – N26 geht als Onlinebank auf den Markt
•2018 – Apple Pay
•2018 – Kostenlose Amazon Kreditkarte
….
Developing a customer-centric business model
Data Driven Organization
360 Grad Sicht auf den Kunden
360°Kunde
Beschwerde-management
Online Banking
Kernbanksysteme
Marketing Tools
Externe Datenlieferanten
360 Grad Sicht auf den Kunden
360 Grad Sicht auf den Kunden
„Die wichtigsten Trends für BI-Anwender 2019 sind keine BI-Trends“
Master Data Management und Datenqualität
Quelle: Barc https://barc.de/news/die-wichtigsten-trends-fur-bi-anwender-2019-sind-keine-bi-trends
Data driven - Datenqualität ist die Grundlage
Herausforderungen:
• Datenqualitätsinitiativen sind oft IT-getrieben oder nur für Risikoberichterstattung gedacht
• Verschiedene Systeme haben uneinheitliche Daten
• Kunden sind mehrfach vorhanden und Konten/Kunden-Beziehungen sind nicht nachvollziehbar
• Systeme haben falsche Daten
• Wichtige Attribute fehlen oder sind inkonsistent
• Daten sind für die Verwendung im Fachbereich nicht optimiert
Data driven - Datenqualität ist die Grundlage
Data driven - Datenqualität ist die Grundlage
Datenqualität: IT und Fachbereich – Hand in Hand
Embedded Information
Embedded Information
Embedded Information bietet den Anwendern einen Mehrwert, indem es ihnen ermöglicht, wichtige Dateneinblicke und aussagekräftige Informationen in den Anwendungen zu sammeln, die sie jeden Tag zur Ausführung ihrer Aufgaben verwenden.
Embedded Information – Wo?
• Einbettung von Informationen in operative Anwendungen - z.B. CRM Systeme oder Ticketing-Systeme
• Einbettung von Informationen in Informationsportale für externe und interne Nutzer – z.B. Internet/Extranet/Intranet
• Einbettung von Informationen in operationale Prozesse – ohne Frontend –z.B. in der Steuerung von Kreditfreigabeprozessen
• Einbettung von Informationen bereits in Datenbewirtschaftungsprozessen –z.B. Swift, EDI Transaktionen oder ETL Prozessen
Embedded Information – CRM
Embedded Information – CRM
Operationalisierungvon Informationen
Prozessoptimierung, Steuerung und Überwachung
• Operatives Berichtswesen - Einsatz von Daten für Prozessmonitoring
• Prozessabläufe verfolgen mittels Echtzeit-Reporting der einzelnen Key-Prozessabschnitte
• Interne Prozesse wie z.B. für Kreditgenehmigung oder den Kundensupport überwachen
• Automatische Alert-Auslösung bei Über- sowie Unterschreitung der KPI‘s
• Kunden aktiv über Prozess-Status informieren
Call Center
Call Center
Call Center
FRAGE
Haben Sie / Ihre Mitarbeiter alle Informationen in ausreichender Qualität und Form?
Nein – Informationen sind nur teilweise verfügbar
Ja – aber in verschiedenen Systemen
Ja - alle Daten sind nutzerfreundlich und voll verfügbar
Das weiß ich nicht
5,6 %
2,8 %
Ergebnis der Live-Umfrage während dieses GoToWebinar - Digitale (R)evolution - Risiken und Chancen für Finanzinstitute in Zeiten von Fintech & Co.
Analytics zur Unterstützung von Geschäftsprozessen
Analytics dient der Entdeckung, Interpretation und Kommunikation von sinnvollen Mustern in Daten und deren Anwendung für eine effektive Entscheidungsfindung.
Mit anderen Worten, Analytics kann als das Bindeglied zwischen Daten und effektiver Entscheidungsfindung innerhalb eines Unternehmens verstanden werden.
Analytics
Analytics - Use-Cases im Finanzumfeld
• Fraud Detection
• Bewusst falsche Daten (z.B. Fake-Kunden), Mehrfachregistrierungen, unbefugte Finanztransaktionen (z.B. Abbuchungen), …
• Compliance und regulatorische Anforderungen / Risikomanagementz.B. Kreditrisiko, Millionenkredite, Insolvenzrisiken ,…
• Automatisierte Datenaufbereitung, vorausschauende Risikoerkennung, Frühwarnindikatoren
• Ermittlung und Bewertung von Kundengruppen zur besseren Ansprache über Marketing, sowie bessere Beratung im direkten Kundenkontakt
• Anreicherung von Kundendaten durch interne und externe Daten
Analytics - Automatisiertes Kundenscoring
Analytics - Automatisierte Handlungsempfehlungen
Daten als Rohstoff: Mehrwert schaffen
Daten als Rohstoff
• Daten werden immer mehr zum Wirtschaftsgut und gewinnen an Bedeutung
• Der Zugriff auf Daten ist nicht länger exklusiv - Open Banking, PSD2
• Kunden erwarten einfachen Zugriff auf und Mehrwert aus ihren Daten.Nicht nur das „datenerzeugende“ Unternehmen ist datengetrieben
• Neue Geschäftsmodelle von Fintech Unternehmen basieren auf den Daten von Finanzunternehmen – z.B. Outbank, ….
Standard-Reporting und automatische Verteilung
• Standardberichte (PDF, PPT, Excel ,….)
Ihre Anlage im Überblick
Standard-Reporting mit modernen Ausgabeformaten
Interaktive offline Dokumente zur Verteilung an Kunden und Partner
Infographik
Payment Overview 2019
Interaktives Reporting on- und offline
Payment Analytics - Informationen als Mehrwert
Payment Analytics - Informationen als Mehrwert
FRAGE
Bieten Sie Ihren Kunden einen Mehrwert aus den über sie gespeicherten Daten?
Nein – unsere Kunden haben nie danach gefragt
Nein – unsere Kunden haben schon oft danach gefragt
Ja – wir stellen den Kunden Datenextrakte zur Verfügung
Ja - Daten werden als Service kostenlos bereitgestellt
Ja - Daten werden als Service kostenpflichtig bereitgestellt
Ergebnis der Live-Umfrage während dieses GoToWebinar - Digitale (R)evolution - Risiken und Chancen für Finanzinstitute in Zeiten von Fintech & Co.
Es geht nicht (nur) um Technologie
Business Value
Business Value
Senkung der Kosten
Reduzierung des Zeitbedarfs
Erhöhung der Effektivität
Verbesserung der Durchführbar-
bzw. Wiederholbarkeit
Erhöhung des Umsatzes
Zielsetzung: Erarbeitung maßgeschneiderter Lösungen, mit dem Fokus,den erzielbaren Business Value der Lösung zu maximieren
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