Artikel Digitale Transformation Smart Data

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Kundenwissen - 09 Feb 2018

Banken und Versicherungen spüren einen mitunter existenzbedrohenden, disruptiven Veränderungsdruck, der aus der Digitalisierung erwächst. Start-ups krempeln Prozesse um, schneiden  sich Filetstücke aus dem Markt oder bieten gänzlich neue Banking-Konzepte an, die in aller Regel eines gemeinsam haben: Sie nutzen Big Data. Banken bedürfen dringend einer Datenstrategie.

Deutsche Marketer und Manager fahren gern ins Silicon Valley, um dort im Rahmen organisierter Touren die offensive Unternehmenskultur kalifornischer Start-ups zu bestaunen, sich zu vernetzen und auszutauschen – und am Ende festzustellen, dass der Innovationsdruck noch größer ist als angenommen. Nach Auskunft der Organisatoren sind derzeit vor allem Versicherungen und Finanzunternehmen in den Reisegruppen zu finden. Bei diesen, so einer der Veranstalter, sei echter Leidensdruck zu verspüren.

Vor vier Jahren gründete sich in Berlin ein Start-up, das Banking auf das Smartphone bringen wollte. Trotz intensiver Werbebemühungen gestaltete sich der Start eher zäh. Zahlreiche Early Adopter testeten die Anwendung frühzeitig, um dann festzustellen, dass sich der Mehrwert des Handy-Bankings in überschaubaren Grenzen hält. Und heute? Heute markiert die Gründung von Number 26 (inzwischen N26) den Beginn einer Zeitenwende. Die Digitalisierung des Finanzwesens erfolgt mit rasender Geschwindigkeit. Nicht nur den Endkunden gegenüber – was sich in signifikantem Filialabbau bemerkbar macht – sondern vor allem auch in den Wertschöpfungsstufen im Hintergrund.

Die Potenziale vieler Daten

Da es inzwischen mehr Smartphones als erwachsene Menschen in Deutschland gibt, hat jeder potenzielle Kunde zumindest theoretisch Zugang zu digitalen Plattformen. Das zeigt sich beispielsweise am Erfolg von Vermittlungsplattformen wie Uber oder Airbnb, die ohne eigene Assets nur zwischen Anbietern und Nachfragern vermitteln. Nichts anderes sind Peer-to-peer-Kredite (Kredite, die unter Privatpersonen vergeben werden) im Kreditwesen.

Der zweite Brandbeschleuniger in Sachen digitale Disruption ist die Erkenntnis über den Wert von Daten. Google und Facebook haben den Märkten vor Augen geführt, wie sich ganze Geschäftsmodelle verlagern, wenn man Daten in den Mittelpunkt stellt. Amazon greift mit dem Sprachassistenten Alexa nach allen nur denkbaren Schnittstellen, um ein möglichst umfassendes Bild von den Konsum- und Lebensbedingungen seiner Kunden zu erlangen. Daraus werden letztlich bessere Kaufempfehlungen generiert oder neue Produkte geschaffen. Gleichzeitig ist der Internetriese in der Lage, gigantische Markteintrittsbarrieren aufzubauen, weil das Wissen über den Kunden nicht nur für mehr Umsatz, sondern auch für eine Verbesserung der Customer Experience eingesetzt werden kann. Werden Alexa, Cortana, Siri oder Google Home aus den Fragen, die ihnen gestellt werden, ableiten können, wann eine Familie ein Haus plant und dafür einen Kredit benötigt? Mit Sicherheit.

Was der E-Commerce längst weiß und was die schwerfälligeren unter den stationären Einzelhändlern schmerzlich lernen mussten, steht der Finanzbranche unmittelbar ins Haus: Durch digitale Angebote wird das Banking von morgen deutlich anders aussehen als heute.

Mehr Chancen als Risiken

Das stellt die etablierten Banken vor eine dramatische Zerreißprobe. Das Branchenbild ist bislang geprägt von Stabilität, Zuverlässigkeit und Sicherheit. Die Digitalisierung zeichnet sich durch Risiko- und Experimentierfreude aus, und das bei maximaler Geschwindigkeit und Flexibilität. Ein Set-up, das geeignet ist, innovative Start-ups auf den Plan zu rufen, die dann Felder besetzen, die die Platzhirsche übersehen.

Unterdessen ist der vermeintliche Widerspruch eine nur sehr oberflächliche Betrachtung. Wer in die Tiefe geht wird feststellen, dass es jede Menge Bereiche gibt, in denen gerade die Digitalisierung dazu beiträgt, zum Beispiel die Verlässlichkeit einer Bank zu erhöhen.

Das gilt etwa für Betrugsprävention. Die Nutzung größtmöglicher Datenpools erlaubt das Erkennen von Betrugsmustern über die Grenzen des einzelnen Finanzhauses hinweg. Eine Analysesoftware durchkämmt Millionen anonymisierter Datensätze aus mitunter konkurrierenden Banken und findet Anzeichen für kriminelle Machenschaften schneller. Der Schaden wird verhindert oder geringer, und das Vertrauen in das System steigt.

Auch das Risikomanagement kann durch die Zuführung externer Daten signifikant besser werden. Eine Reihe von Start-ups in der Finance- und Payment-Branche beschäftigt sich mit der Frage, welche Daten ein detaillierteres Scoring erlauben als es bislang mit Kredit-Historie oder Schuldner-Auskunftei möglich ist. Könnte der Vernetzungsgrad eines Jungunternehmers in den Sozialen Medien ein Indikator sein für eine erfolgversprechende Unternehmensgründung? Lässt sich aus der Social-Media-Analyse extrahieren, wann ein Kunde den Wunsch nach einem Konsumkredit verspürt? Der Banker würde dadurch in die Lage versetzt, aktiver Partner zu werden, statt immer nur auf Anfragen zu reagieren. Und es lassen sich neue Kundengruppen erschließen. Pricewaterhouse-Coopers hat errechnet, dass allein in Großbritannien bis zu 25 Prozent der potenziellen Kreditnehmer unterversorgt sind. Sie erhalten beispielsweise mangels Kredithistorie keinen Zugang zu Kapital, selbst wenn ein aussichtsreiches Projekt dahintersteckt.

Sensible Daten

Daten vertiefen das Wissen über Kunden und ermöglichen eine detailliertere Bewertung des Einzelfalls. Das Beispiel einer Krankenversicherung aus dem süddeutschen Raum zeigt den unmittelbaren Geldwert der Nutzung zusätzlicher externer Daten. Um die Anzahl der für Mutter und Kind riskanten und für die Versicherung teuren Frühgeburten zu reduzieren, setzt man auf ein ganzheitliches Präventionsprogramm. Um dieses aktiv an die werdende Mutter heranzutragen, ist es wichtig zu wissen, ab wann diese schwanger ist.

Die Lösung: Es wurde ein Portal rund um Schwangerschaftsthemen geschaffen, das für die werdenden Mütter unmittelbaren Mehrwert stiftet: Mit einem Namensfinder, mit Schwangerschaftskalender oder Basisinformationen zum Kinderwunsch selbst. Dadurch angelockt, ergänzen die Nutzerinnen selbst den Datenpool um Informationen über ihre Schwangerschaft. Weniger Big als vielmehr Smart Data, aber vor allem mit unmittelbarem Sparpotenzial für die Versicherung. Das Portal generiert inzwischen auch Neukunden.
Dabei spielt das Thema Vertrauen eine sehr große Rolle. Und im Zusammenhang mit Datenerfassung und -speicherung wird das Misstrauen der Menschen eher größer. Der sorgfältige Umgang mit Daten nach den strengen deutschen Datenschutzbestimmungen. 

Vor allem im Hinblick auf die neue Datenschutzgrundverordnung die nächsten Mai in Kraft tritt, rückt das Thema in den Fokus der Öffentlichkeit. Gerade hier können deutsche Banken punkten.

Das Experiment

Doch wo fängt man an? Der Wust an potenziell verfügbaren Daten ist enorm. Wie nähert man sich einem Datenprojekt? Der Stuttgarter Managementberater Prof. Harald Eichsteller rät, bei der Strategie und den Vorständen anzufangen. Er sieht einen gravierenden Mangel an digitaler Kompetenz in den Managementebenen und bei den Aufsichtsräten und plädiert für kontinuierliche Weiterbildung dieser Gremien. Um von der Strategie möglichst zügig zur Umsetzung zu gelangen, kennt die Software-Entwicklung den Begriff der Sandbox. Das ist eine „Spielumgebung“, die zwar realen Umweltbedingungen ausgesetzt ist, aber durch die Umgrenzung keinen Schaden verursachen kann, wenn das Projekt nicht klappt.

Ähnliches gibt es für den Umgang mit großen Datenmengen. Es existieren sogenannte Datenlabore, in denen mit realen Daten Tests und Simulationen gefahren werden können, ohne dass das Kerngeschäft davon beeinträchtigt wird. Im Idealfall helfen kompetente Datenanalysten bei der Auswertung der Daten, dem Erkennen von Mustern und der Verfeinerung der Berechnungen. Erst wenn ein zugeführter Datensatz oder eine neue Berechnungsmethode stabile Ergebnisse abliefert, die einen Mehrwert für die Kommunikation mit den Kunden oder die Produkte selbst haben könnten, wird der Ansatz aus der Sandbox geholt und in den Regelbetrieb überführt. Doch bis dahin gibt es eine Reihe von Hindernissen zu überwinden. Neben dem Mangel an Know-how über die digitale Transformation fehlt es in vielen Banken an der interdisziplinären Vernetzung. Die einzelnen Fachabteilungen agieren häufig autark und greifen viel zu selten auf zentrale Datenpools zurück, die mehr Informationen beinhalten als nur die konkreten Finanzdaten. 

Silodenken und mangelndes Wissen erzeugen Existenzängste. Viele frühere Aufgaben der Bankberater werden heute von einer Software übernommen, im Privatkundengeschäft wie auch im Investment Banking. Längst erzielen Algorithmen vergleichbare oder gar bessere Ergebnisse als erfahrene Anlagestrategen. Diese Drohkulisse erzeugt eine Stimmung der Besitzstandswahrung, der Defensive: bloß keine Fehler machen. Mithin also das Gegenteil von notwendiger Experimentierkultur.

Fazit

Es wird höchste Zeit für den Umbau von Bankinstituten zu Daten-zentrierten Unternehmen. Bestehende Prozesse und ganze Geschäftsmodelle werden weiter erodieren und teilweise ersetzt durch neue Player im Markt. Der hohe Grad der digitalen Vernetzung, die intensive Nutzung des mobilen Internetzugangs mit dem Smartphone und vor allem die schier unendliche Vielfalt an verfügbaren Daten können auf der einen Seite ganze Branchen aus dem Sattel heben, sie können auf der anderen Seite aber auch dabei helfen, Kunden wieder näherzukommen und relevantere, personalisierte Produkte anzubieten.

Regional Director D/A/CH

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