Know Your Customer:
Das große Potential von KYC-Daten nutzen

Digitale Geschäftsmodelle kommen ohne sie nicht aus: Daten. Gerade in der Finanzbranche verfügen die Unternehmen über teils gigantische Mengen an Transaktions- und Kundendaten. Diese lassen sich nutzen, um neuartige Dienste zu entwickeln und zusätzlichen Mehrwert für Verbraucher zu schaffen. Damit Banken sich zu einer datengetriebenen Organisation transformieren können, müssen neben regulatorischen Vorgaben hinsichtlich des Datenschutzes auch technologische Hürden genommen werden. Hierdurch können datenbasierte Prozesse integriert werden.

Senacor hat sieben Prüfsteine definiert, um zu ermitteln, ob und inwiefern eine Bank ihre Daten nutzen sollte. Vor allem was Künstliche Intelligenz und Big Data angeht, lohnt sich ein prüfender Blick, damit sich die geplanten Investitionen auch tatsächlich auszahlen.

  1. Zahlt das Datenprojekt auf den Vertrieb und die Schnittstelle zum Kunden ein? Aus den Transaktions- und Bestandsdaten lassen sich beispielsweise anlassorientierte Ansprachen, Peer-Group-Vergleiche oder ein Portfolio-Optimierer entwickeln.
  2. Zielt das Datenprojekt auf schlankere Abläufe innerhalb der Bank und damit auch auf geringere Kosten? Process-Mining, OCR und Machine-Learning gehören zu den relevanten Technologien, die eine Bankorganisation nach vorne bringen können.
  3. Sollen sich durch das Datenprojekt interne beziehungsweise externe Compliance-Prozesse verbessern und kann die Bank damit sowohl sich selbst wie auch ihre Kunden besser schützen? Know-your-Customer-Prozesse (KYC) etwa erfordern, intern gesammelte Kundeninformationen wie auch extern zugelieferte Daten von offiziellen Stellen, Nachrichtenportalen oder Anbietern von Daten zu integrieren. Zu beachten sind die verschiedenen Formate bei zugelieferten Daten sowie die teils unterschiedlichen Geschwindigkeiten und Volumina, die stark variieren können.

Sofern der fachliche Schwerpunkt auf Big Data liegt, gewinnen die folgenden vier Punkte an Gewicht.

  1. Big Data bedingt, dass ein umfangreiches Datenschutz- und Berechtigungskonzept erstellt werden muss, um den Nutzerkreis der Daten festzulegen. Dafür eignen sich organisatorische Lösungen mit einem auf die Data-Scientists eingeschränkten Nutzerkreis sowie eine etwas komplexere technische Lösung via Low-Level-Access.
  2. Big Data lebt von präzisen Use-Cases, die ihrerseits genau definieren, welche Daten und welche Integrationstiefe benötigt werden und auf welchen Kanälen die Lösung später ausgerollt werden soll. Beispiel: Eine anlassorientierte Kundenansprache, die auf Geo-Location basiert, erfordert, App-Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Dagegen können Prozesse zur internen Betrugserkennung (Fraud-Detection) durch klassische End-of-Day-Analysen unterstützt werden.
  3. Big Data verführt unserer Erfahrung nach dazu, unnötige Investitionen in Infrastruktur zu tätigen, die oft nicht erforderlich ist. Bankdaten liegen zumeist bereits strukturiert vor und unterschreiten die für Big Data relevante Schwelle im Petabyte- und Exabyte-Bereich bei Weitem.
  4. Big Data kann dazu verleiten, zu viel selbst zu entwickeln, obwohl sich die für Banken relevanten Tools wie Texterkennung/OCR, Bilderkennung oder die Klassifizierung von Umsätzen leicht zukaufen lassen. Erst bei internen Prozessen fällt die „Make or buy“-Entscheidung anders aus, weil sich die Institute durch die Qualität ihrer Abläufe vom Wettbewerb differenzieren.

 

Senacor liefert das Rüstzeug für die Digitalisierung einer Bank

Wir unterstützen Banken von der Produktidee über die Organisation bis hin zur technischen Einführung und setzen das, was wir vorschlagen, auch um. Dazu gehören auch Big-Data-Szenarien, die wir für besonders zukunftsträchtig halten, weil der Datenschatz von Banken besonders wertvoll ist, um innovative Dienste für die eigenen Kunden zu entwickeln.

Senacor unterstützt zudem dabei, datenorientierte Lösungen aufzubauen. Dabei stehen wir mit Rat und Tat zur Seite, wenn es um die fachliche Konzeption, organisatorische Umstellungen oder eine neue Architektur geht, die wir mit dem richtigen Technologiefundament unterlegen. Uns zeichnet eine 360-Grad-Sicht auf Fachlichkeit, Technologie und Organisation aus – drei Dimensionen, die zu harmonisieren erfahrungsgemäß unentbehrlich ist.

Schließlich empfehlen wir uns als Spezialisten für Datenintegration und Data-Engineering sowie dafür, technologische Plattformen in den Bereichen ETL und API zu bauen. Senacor verfügt darüber hinaus über die notwendige Expertise, um Architekturen auf Basis von Microservices konzeptionell und technisch herzustellen.

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