Schweizer Banken besitzen einen ausgezeichneten Ruf in der Welt, doch um Data-Driven Banking erfolgreich zu implementieren, gilt es noch einige Hürden zu überwinden. Insbesondere, wenn sie auch in Zukunft profitabel bleiben wollen. Schweizer Banken müssen sich mehr öffnen, um den Digital Natives eine ansprechende Customer Experience zu bieten und im Banking auch in Zukunft die Spitzenposition halten zu können.
Die zwei wichtigsten Technologien, die künftig eine entscheidende Rolle spielen werden, sind die Datenanalyse und die Künstliche Intelligenz, oder Neudeutsch "Data Analytics" und "Artificial Intelligence". Wenn man den Analysten von Pricewaterhouse Coopers Glauben schenkt, wird AI bis zum Jahr 2030 15.7 Billiarden US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen.[1] Auch die Analysten von McKinsey & Company kommen zu einem ähnlichen Ergebnis. Sie rechnen mit einem branchenübergreifenden Umsatz von 9.5 bis 15.4 Billiarden US-Dollar jährlich – und das selbstredend nur in den Bereichen Data Analytics und AI.[2] Der Bankensektor und das Versicherungsgeschäft sollen von dieser Entwicklung mit jeweils rund einer Billiarde US-Dollar Umsatz profitieren können.
Grössere Tech-Unternehmen, darunter auch Google, haben diese Entwicklung schon vor einiger Zeit erkannt und haben sich zu Pionieren auf dem Feld der Datenanalyse entwickelt. Durch diese Stellung verfügt Google über grosses Know-how und gehört auch deshalb zu den führenden Unternehmen in diesem Bereich. Der Bankensektor jedoch ist dieser Entwicklung etwas spät gefolgt, weshalb im Bereich Data Analytics oft Nachholbedarf besteht.
Viele Schweizer Banken setzen zu viel auf traditionelle Werte
Die Geschwindigkeit, mit der Unternehmen neue Technologien adaptieren, ist nicht nur rasend schnell, sie nimmt sogar noch weiter an Fahrt auf. Um am Markt bestehen zu können, darf man sich solchen vielversprechenden Entwicklungen nicht verschliessen. Doch gerade einige Schweizer Banken haben sich in der letzten Zeit ein wenig ausgeruht. Sie konnten zwar trotz steigendem Finanzvolumen die Kosten auf einem ähnlichen Niveau halten, in den Gewinnen spiegelt sich dieser Trend jedoch nicht wider. Diese Entwicklung führt lediglich dazu, dass die dünnen Margen der Banken weniger offensichtlich werden. Ein signifikantes Wachstum konnten Finanzinstitute deshalb in den letzten Jahren nur durch Konsolidierung oder das Verdrängen ihrer Mitbewerber erzielen.
Als Google Cloud möchten wir nun einen Beitrag leisten, um einen Mehrwert für die Industrie und schlussendlich auch für die Endkunden zu erzielen. Dieser muss nicht immer direkt an den Endverbraucher gerichtet sein, weshalb Google Cloud mit einer Mehrzahl von grossen Schweizer Kantonal-, Retail- und Wealth Management Banken zusammenarbeitet. So zum Beispiel auch mit unserem Partner Radicant, einer NextGen Bank für nachhaltige Investitionen, welche nun auch in der Schweizer Finanzbranche zu einer positiven Entwicklung beiträgt. Google Cloud stellt hier Kapazitäten im Bereich AI zur Verfügung, um Kundinnen und Kunden eine personalisierte, effiziente und digitale Bankbeziehung zu ermöglichen.
Grundsätzlich besitzen Banken seit jeher eine grosse Menge an Daten, welche sich grob in drei Unterkategorien unterteilen lassen:
- Master Data, grundlegende Informationen über Kunden, wie aktuelle und vergangene Position am Markt, ihre Produkte und Services, sowie sozioökonomische-, demografische- und geografische Daten.
- Transaction Data, Informationen über Zahlungsverhalten, vorhandene (Zahl-) Karten und Kontobewegungen.
- Behavioral Data, welche Informationen zum Verhalten der Kunden auf verschiedenen Kanälen zusammenfassen. Zuletzt öffentlich zugängliche Daten, aus Zeitungen, dem Fernsehen, aus Blogs und auch von Social Media.
Bevor diese Daten produktiv genutzt werden können, müssen sie jedoch erst einmal aufbereitet werden. Dies beinhaltet das Zusammenführen verschiedener Daten aus unterschiedlichen Quellen, die Qualitätssicherung, das Erkennen von Ausreissern und zuletzt auch die Umwandlung der Daten in ein geeignetes Format. Besonders diese Arbeitsschritte sind es, die für gewöhnlich sehr arbeitsintensiv sind und somit eine Menge Ressourcen binden .
Der Grundstein für eine datengesteuerte Zukunft im Bankwesen
Um von diesen datengesteuerten Strategien zu profitieren, muss die genutzte Infrastruktur offener und leichter zugänglich werden – Stichwort “Open Banking”. Hierfür müssen zwangsläufig grosse Teile der IT in die Cloud ausgelagert werden. Das aktuelle "On-Premise"-Modell hat daher auf lange Sicht ausgedient. Für eine neue und bessere Herangehensweise werden sowohl neue Fähigkeiten, als auch ein komplett überarbeitetes Cloud-Governance-System benötigt. Dies wiederum gibt Banken die Möglichkeit, sich künftig strategisch umzuorientieren.
Als führender Anbieter im Bereich Cloud und Digitalisierung möchten wir bei Google Cloud gemeinsam mit unseren Partnern ein Zeichen setzen. Wir wollen zeigen, dass wir die Erreichung der von der UN ausgegebenen 17 Ziele für ein nachhaltiges Wachstum (SDGs) so unterstützen können.
Schweizer Finanzinstitutionen folgen dieser Zielsetzung aktuell nur sehr vorsichtig, vornehmlich lagern sie derzeit nur wenig sensible Daten in die Cloud aus. Um künftig die Daten erfolgreich in die Cloud auszulagern sind vier Gebiete von essenzieller Wichtigkeit:
1. Verarbeitung von Daten über Bankkunden unter Einhaltung des Bankgeheimnisses
2. Transparenz und Zusammenarbeit zwischen Institutionen und Cloud-Anbietern in Bezug auf behördlich angeordnete Massnahmen
3. Auswahl eines Cloud-Anbieters und seiner Subunternehmer
4. Prüfung der Cloud-Dienste und der zu ihrer Bereitstellung verwendeten Cloud-Infrastruktur
Die Schweizerische Bankiervereinigung (SBVg) hat diese defizitären Strukturen bereits erkannt und in Zusammenarbeit mit Mitgliedsinstituten, Revisionsgesellschaften und Anbietern Richtlinien für die Nutzung von Cloud Services erarbeitet. Dies soll den Banken helfen, ihre Daten einfacher und sicherer in die Cloud zu migrieren.
Praktische Anwendungsfälle
Um einen praktischen Nutzen der neuen datengestützten Methoden zu erhalten, müssen schweizerische Banken zukünftig weitergehende Visionen haben als bis zur Präsentation der nächsten Quartalszahlen. Der Wert des Produktportfolios liegt künftig auch darin, den gesellschaftlichen Nutzen als Erfolgsmerkmal mit einzubeziehen. Besonders die junge Generation legt neben einer hervorragenden Nutzererfahrung auch viel Wert auf sozioökonomische und Nachhaltigkeits-Aspekte.
Traditionelle Banken müssen über kurz oder lang einige Herangehensweisen von FinTech-Unternehmen und Neo-Banken übernehmen, um ihre Zukunft weiterhin erfolgreich gestalten zu können. Zu diesen “must-haves” gehört beispielsweise ein unkomplizierter Service, der sich speziell auf die Makro- (das Sparen) und Mikro- (die Zahlfunktion) Finanzbedürfnisse der Kundinnen und Kunden ausrichtet.
Die drei für den Schweizer Markt essentiellen Bereiche für Data-Driven Banking
1. Reduktion der Kosten: Digitalisierung und Automation von traditionell langwierigen Prozessen.
2. Risiko-Management: Während der Erweiterung des Produktportfolios können Daten genutzt werden, um dem Kunden das richtige Produkt anbieten zu können. Zudem müssen gleichzeitig alle Unternehmens- und auch gesetzliche Vorgaben eingehalten werden.
3. Umsatzsteigerung: Durch die Ausweitung des Produktportfolios und die Vereinfachung des Zugangs können Kunden individueller angesprochen und dadurch der Umsatz gesteigert werden.
Der Weg zur Data-Driven Bank
Grund für die aktuellen Entwicklungshemmnisse sind womöglich auch die Komplexität und Mehrkosten der Transformation hin zur modernen Data-Driven Bank. Diese Annahme lässt sich jedoch entschärfen und der mögliche zukünftige Gewinn sollte hierfür ein weiterer Anreiz sein, das Thema anzupacken. Anhand eines Beispiels ist ersichtlich, wie Finanzinstitute neue Programme testen können, ohne dabei zu hohe Risiken einzugehen:
Ein solches Programm baut man modular, in Form mehrerer sogenannter “Minimum Viable Products” (MVPs) auf. Solche MVPs haben eine Laufzeit von acht bis zwölf Wochen und beginnen mit der Festlegung von Erfolgskriterien und klaren Richtlinien für die Kooperation während des Zeitrahmens. Innerhalb dieser kurzen Zeit muss das Projekt in der Lage sein, Erfolge zu erzielen. Dadurch kann man die vorher definierte Geschäftsidee in einem kurzen Zeitraum testen.
Die erste Phase des Projekts zielt darauf ab, einen kreativen Prozess ins Rollen zu bringen. Für eine optimale Performance sollte man schon von Anfang an die UX-Designer mit einbeziehen. Google Cloud kann seinen Partnern dabei helfen, ein positives Kundenerlebnis zu schaffen. In der zweiten Phase arbeiten die MVP-Teams nach dem "Fail Fast"-Prinzip. Sie holen sich schnell Feedback ein und entscheiden dann, ob und wie die Arbeit an dem Projekt fortgesetzt wird. Das MVP-Team stellt die daraus gewonnenen Erkenntnisse für das kundeninterne Stakeholder-Management zur Verfügung. Hieraus können die erforderlichen Entscheidungen getroffen werden.
Google Cloud steht bereit
Unsere GCP Region in der Schweiz und die Cloud-Suite mit dem vollen Spektrum an Services stehen bereit für unsere Kunden – und können als Grundbaustein für den digitalen Wandel dienen. Denn die Finanzwelt steht im Wandel: User Experience und Nachhaltigkeit stehen immer mehr im Fokus. Starre Prozesse und Bürokratie hingegen schrecken neue Kunden eher ab. Wir bei Google Cloud arbeiten hart daran, die Kundenbindung nicht nur aufrechtzuerhalten, sondern zu stärken.
