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03.12.2022 6 min read

Data-driven Banking:

Die wichtigsten Take-aways für Banken

Die wichtigsten Take-aways für Banken

Die wichtigsten Take-aways für Banken

Data-driven Banking ist der kürzeste Weg zu überdurchschnittlichen Kundenerlebnissen und praktikablem Everyday Banking. Auch Schweizer Banken finden in datengetriebenen Ansätzen die Antwort auf ihre dringendsten Fragen. Lies hier, wie Data-driven Banking funktioniert, wie es hilft, warum es so erfolgversprechend ist und wie es um die Umsetzung in der Schweiz steht.

«Die strukturierte, zentrale Aufbereitung der angereicherten und bereinigten Daten ermöglicht ein ganzheitliches analytisches Bild der Kund:in.»

Ilario Giordanelli, Product Manager / Data Scientist

Data-driven Banking liefert eine Antwort auf viele Herausforderungen der Bankenwelt

Das Schweizer Bankensystem steckt tief im Wandlungsprozess: kurze Veränderungszyklen und überholte Geschäftsmodelle dominieren das Gesamtbild. Das war noch vor nicht allzu langer Zeit kaum denkbar. Kund:innen haben höchste Erwartungen, auch an ihre Bank. Damit sie nicht abwandern, müssen sich Finanzinstitute anpassen.

Der Schlüssel? Liegt laut Ilario Giordanelli, Product Manager Enrichment Engine und Data Scientist bei Contovista, eigentlich auf der Hand. Alle notwendigen Informationen sind in der Bank bereits vorhanden. Jetzt heisst es: Anreichern, verknüpfen, auswerten. Dieser Ansatz des Data-driven Bankings ist bewährt, jedoch setzen ihn noch längst nicht alle Finanz­institute um. Warum?

Erfahre hier mehr zu dem Hauptproblem „Silos“ im Netzwoche-Artikel.

Mitarbeitende des Data & Analytics-Teams von Contovista

Wie funktioniert data-driven Banking?

Schritt 1

Daten strukturieren, bereinigen und anreichern

Schritt 2

Datenanalyse für eine 360-Grad-Ansicht der Kund:in

Schritt 3

Daten interpretieren und sicher teilen satt Datensilos

Warum setzen so wenige Banken data-driven Banking um?

Banken funktionierten lange in starren, dennoch erfolgreichen Strukturen. Es ist nur logisch, dass das Verständnis für Innovationen oft noch unzureichend ist. Durch gezielte Weiterbildung und Rekrutierung erreichen Banken hier die gewünschten Ergebnisse. Grösser ist die Herausforderung des Silo-Denken und -Handeln. Ilario erklärt, dass die isolierte Betrachtung von Themen, Abteilungen und Kernbereichen entspringt, die bereits isoliert voneinander aufgebaut wurden. Der Umgang mit Daten ist hier weder abgestimmt noch standardisiert, somit implementiert jede Abteilung eigene Methoden.

Data-driven-Banking schafft Abhilfe, indem es die nachgelagerten Prozesse der Datenaufbereitung aufeinander abstimmt und die Analyse standardisiert. So können alle berechtigten Mitarbeiter:innen die ausgewerteten Daten der anderen nutzen.

Lies im Artikel mehr über das Sourcing und die Beschaffenheit von verwertbaren Daten, die echten Mehrwert bringen.

Wie data-driven Banking Banken hilft ihre Herausforderungen zu meistern

Beim Data-driven Banking nutzen Banken vorhandene Daten, um Dienstleistungen und Produkte auf die persönlichen Bedürfnisse der Kund:innen auszurichten. Solche Angebote umfassen massgeschneiderte Preise, Dienstleistungen, die der Lebenssituation entsprechen oder Einblicke zur Förderung der finanziellen Gesundheit.

Banken, die den Data-driven-Approach umsetzen, können ihren Kund:innen Unterstützung zum richtigen Zeitpunkt anbieten und nutzen jede Chance für die Steigerung des Umsatzes und der Kundenzufriedenheit.

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