Personalisierte Angebote und Services mit Mehrwert – genau dann, wenn sie für den eigenen Alltag relevant sind: Das ist es, was Bankkund:innen heutzutage von ihrem Finanzinstitut erwarten. Und Transaktionsdatenanalyse mit AI macht es möglich. Die Auswertung von Kontobewegungen liefert die nötigen Informationen für eine individuelle Kundenzentrierung. Doch nur wenige Finanzinstitute verfügen von Haus aus über die dafür erforderlichen technologischen Fähigkeiten.

Vor diesem Hintergrund müssen Banken dringend klären, wie sie bei der Entwicklung kundenzentrierter Angebote möglichst effizient und schnell vorgehen. Sollen sie die nötigen AI-Fähigkeiten zur Transaktionsdatenanalyse selbst aufbauen – oder doch lieber externe Lösungen einkaufen?

Im Folgenden analysieren wir die kritische »Make or buy«-Frage etwas genauer. Und wir erklären, warum die smarte Antwort darauf für viele Finanzinstitute kein Entweder-Oder ist, sondern eine Zusammenarbeit. Denn durch diese bewusste strategische Aufstellung können Banken schnell, agil und flexibel von externen Partnerunternehmen profitieren.

Auf den ersten Blick hat die eigene Entwicklung digitaler Fähigkeiten zur Transaktionsdatenanalyse eine Reihe von Vorteilen. Das Institut bleibt unabhängig von Drittanbietern, es kann die Erfüllung von individuellen Anforderungen priorisieren. Dem stehen aber wesentliche Nachteile entgegen:

• Ressourcen- und Talentmangel: Fachkräfte mit den nötigen Skills für Entwicklung und Wartung sind Mangelware, häufig bringen Banken keine ausreichenden IT-Ressourcen mit.
• Time-to-market: Softwareentwicklung und das Trainieren von AI-Modellen benötigen viel Zeit und etliche Iterationen. Das Ausrollen neuer Angebote wird verzögert, interne Erwartungen etwa aus dem Vorstand können nicht schnell genug erfüllt werden.
• Hohe Kosten: Der Total Cost of Ownership (TCO) für eine Eigenentwicklung ist erheblich, etwa durch hohe Anfangsinvestitionen sowie durch Kosten für laufende Weiterentwicklung der Modelle.
• Technologische Komplexität: Die eigene Entwicklung von AI-Anwendungen stellt hohe fachliche Anforderungen und führt zu Risiken. Fehler können extrem kostspielig werden.
• Innovationsstau: Mit dem Launch ist es nicht getan: Banken müssen Anwendungen ständig weiterentwickeln.
• Long-Tail-Effekt: Eine umfassende Anreicherung von Transaktionsdaten ist äusserst anspruchsvoll. Das liegt am sogenannten Long-Tail-Effekt: Die ersten 70% der Transaktionen sind relativ leicht zu kategorisieren. Bei den verbleibenden Transaktionen steigt der Aufwand jedoch exponentiell, da ungleich mehr Daten zum Abgleich erforderlich sind. In diesem schwer zu kategorisierenden Bereich finden sich häufig einmalige, aber besonders wichtige Ausgaben (mehr zum Long-Tail-Effekt findest du hier).

Die angeführten Nachteile und Risiken zeigen, eine komplette Eigenentwicklung lohnt sich nur, wenn das Finanzinstitut bereits über eingespielte Teams und entsprechende Technologieplattformen verfügt.

Sind diese Voraussetzungen nicht gegeben, dann bietet sich die Zusammenarbeit mit Fintechs wie Contovista an. Sie lösen die technologischen und geschäftlichen Herausforderungen einer Eigenentwicklung durch einsatzbereite SaaS-Anwendungen für die API- und AI-basierte Transaktionsdatenanalyse.

Angesichts dieser Vorteile dürfte für viele etablierte Finanzinstitute »Buy« die deutlich klügere Wahl sein.

Mit Contovista wird »Buy« zur smarten Entscheidung, bei der Banken mitgestalten können und spezifische Schweizer Rahmenbedingungen erfüllt sind:

• Aktive Mitgestaltung: Banken können im Rahmen der Contovista-Community Input zur Lösung und zur Entwicklungs-Roadmap geben, etwa über das Productboard.
• Kurze Time-to-Market: Durch Nutzung einsatzbereiter Anwendungen verkürzt sich die Zeit für Entwicklung und Ausrollen kundenzentrierter Angebote.
• Präziser Kategoriesierungsansatz: Contovista bietet Transaktionsdatenanalyse mit überragender Genauigkeit von 98% dank fortschrittlichster Algorithmen . Die Lösung wird kontinuierlich weiterentwickelt, neue Releases kommen im Halbjahres-Rhythmus. Damit sind neueste Trends im Markt wie Hyperpersonalisierung und smarte AI-Anwendungen zukunftssicher abgedeckt.
• Shared Learning Effekt: Der Ansatz von Contovista bringt Banken bessere Ergebnisse dank geteilten Insights. Die Partnerbanken senden nicht-personenbezogene Daten (Non-CID Data) an unser Data Center. Durch diese viel grössere Datenbasis können die Algorithmen weiter verfeinert werden, wovon alle Institute profitieren. (Mehr über den Shared Learning Effekt erfahren)
• Optimale Compliance: Schweizer Vorgaben zu Datenschutz und Compliance werden erfüllt, der Betrieb erfolgt in einem Schweizer Data Center.
• Massgeschneiderte Optionen: Unsere Lösung ermöglicht attraktive Services, die exakt auf Endkund:innen in der Schweiz und ihre spezifischen Bedürfnisse ausgerichtet sind, etwa in den Bereichen Steuer oder Altersvorsorge.
• Integration im Ökosystem: Contovista arbeitet mit weiteren Technologie-Anbietern zusammen und erleichtert so die Einbindung neuer Fähigkeiten (z. B. CRM, ERP, Workbenches).
• Erfahrener Partner: Contovista ist seit über zwölf Jahren am Markt und in der Schweiz führend.
• Made in Switzerland: Die Lösungen von Contovista werden in der Schweiz entwickelt und bieten eine Garantie für Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit. Die Produktion und der Support vor Ort gewährleisten die Einhaltung der strengen Datenschutz- und Privatsphäre-Standards.

Die Antwort heisst Zusammenarbeit!

Das Fazit für ambitionierte Banken, die ihre digitale Transformation beschleunigen wollen: Wer seine Datenstrategie ernst meint, denkt nicht in starrem Entweder-Oder, sondern in Ökosystemen. Banken müssen keinesfalls alles selbst entwickeln – aber sie sollten strategisch einkaufen und dabei auf enge Zusammenarbeit mit ihrem Technologie-Provider setzen.

Die Lösung von Contovista bringt maximale Funktionalität bei minimalem Eigenaufwand:

• Schnelligkeit: Unkomplizierte Integration, schnelle Ergebnisse
• Skalierbarkeit: Leistungsreserven und modulare Erweiterung unter anderem auch im SaaS-Modell
• Zukunftsfähigkeit: Ständige Weiterentwicklung und neue AI-Features

Contovista eröffnet dir durch zukunftsweisende Finance Management- und Analytics-Lösungen völlig neue Möglichkeiten, etwa bei der Kundenzentrierung.