Bankenbranche: Cognitive Computing und Data Analytics

Für Banken stellt sich aktuell verstärkt die Frage, wie dauerhaftes, profitables Wachstum in allen Geschäftsfeldern erreicht werden kann. Es geht darum, bei Produkten, Services, Konditionen, etc. besser zu sein als der Wettbewerb (Verdrängungswettbewerb). Zu den Gewinnern zählt nur, wer dauerhaft und profitabel wächst.

Vor dem Hintergrund des aktuellen Marktumfelds sind Bankmanager sehr daran interessiert, ihre Data-Analysen zielgerichteter und ergebnisorientierter zu gestalten. Strategisches Ziel ist es, Muster aus Daten über Märkte, Kunden und Partner zu extrahieren und daraus innovative (profitable) Konzepte für die Zukunft zu entwickeln.

Cognitive Computing hat aktuell Priorität auf der Agenda. Das IT-Management der Banken evaluiert die Potenziale und hat große Erwartungen an Analytics und Cognitive Computing um Innovationen voranzutreiben. Business-Manager sehen in diesen Entwicklungen eine erhebliche strategische Relevanz zur Verbesserung der Wettbewerbsposition.

Zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit sollten die Banken lernen, ihren steigenden Datenpool (interne und externe Datenströme mit hoher Datenqualität) mit modernen Managementmethoden zu verbinden und in adäquate Geschäftsstrategien sowie entsprechend angepasste Finanzprodukte und Services zu transformieren. Banken sollten eine »Data Governance« zur Beantwortung der Frage nach der Ownership von Daten und Interpretationsergebnissen und Kapazitäten und Skills in eigenen Organisationseinheiten («Analytics Center of Excellence«) bündeln.

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Einsatzmöglichkeiten

Cognitive Computing (»Artificial Intelligence«) bezieht sich auf eine breite Palette von Methoden, Algorithmen und Technologien, um Software so smart zu machen, dass sie auf Außenstehende wie eine menschliche Intelligenz wirkt. Cognitive Computing kombiniert Technologien wie Spracherkennung, Bildverarbeitung, Text Mining und Machine Learning und ergänzt damit die menschliche Intelligenz.

In der Bankenindustrie gibt es eine Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten für Datenanalysen: Sie reichen von der Betrugserkennung und -vermeidung über das Risikomanagement und der Überwachung der Compliance-Regeln bis hin zur Schaffung von personalisierten Produkten. Zur Durchführung der Analysen können Banken auf Datenbanken (digitales Datenmanagement) mit strukturierten und unstrukturierten Daten zurückgreifen, der sich aus vielen verschiedenen Quellen speist wie Konto- und Transaktionsdaten, Handels- und Finanzfakten, Informationen aus der Multi-Channel-Kundenkommunikation (CRM) oder regulatorische Daten.

Insbesondere in der Datenanalyse in neuen Anwendungsfeldern wie Verhaltensdaten und Social-Media-Daten liegt ein enormes Potenzial, im Zuge der zunehmenden Digitalisierung von Vertriebswegen Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und die Kundenorientierung zu optimieren. Beispiel: Kognitive Systeme und Realtime Analytics können Beratungsgespräche individuell unterstützen. Das Ergebnis wäre eine steigende Beratungsqualität. Zu den Daten, die dafür ausgewertet werden, gehören auch Finanzberichte, Produktinformationen und Kundenhistorie.

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Ausblick

IBM, Microsoft, Facebook, Google, SAS etc. erwarten, dass AI-based Platforms »will drive the next big wave of IT investment«. Ein Trend zeigt die aktuelle Markteinführung von IBMs cloud-based Analytics Platform. Unter dem Projekt »DataWorks« treibt IBM sein Vorhaben voran, eine Cloud-Plattform zu implementieren, auf der Anwender integriert verschiedene Funktionen für das Datenmanagement, Analytics, Collaboration und Künstliche Inteligence (KI) nutzen können. Technisch basiert die neue Daten- und Analytics-Plattform auf IBMs Cloud-Plattform »Bluemix«. Dort sind weitere Techniken wie Apache Spark, IBM Watson Analytics sowie IBM Data Science Experience zusammengeschaltet.

Bei IBM zählt die Kategorie »Strategic Imperatives« zu den wachsenden Geschäftsfeldern. In diese Kategorie fallen neben Cloud auch Analytics, Security und Cognitive Systems (Watson-Technologie). Zusammengenommen sind die neuen Geschäftsfelder im dritten Quartal 2016 um 15 Prozent gewachsen. IBM kündigte Ende September 2016 die Übernahme des Finanzdienstleisters Promontory Financial Group an. Dessen Portfolio für Risk Management und Compliance soll mit Watson-Systemen verknüpft werden (Cognitive Solutions for Risk and Compliance). IBM nennt als Referenzen u.a. die ANZ Bank und DBS Bank im Bereich »Wealth Management Business«.

Arnold Wagner, Experton Group, www.experton-group.de


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