Daten

Von Datensilos zu Datenströmen

Unsere Studie zeigt, wie Finanzdienstleister Daten nutzen und wo Herausforderungen liegen.

Keyfacts:

  • Ein unternehmensweiter Blick auf Daten ist für Finanzdienstleister erfolgskritisch.
  • In der Praxis zeigt sich jedoch, dass es in Banken und Versicherungen noch immer zahlreiche Silos und Blockaden gibt.
  • Eine der großen Herausforderungen in den kommenden Jahren wird es deshalb sein, sich in der fachübergreifenden Sammlung, Speicherung und Verwertung von Daten zu verbessern.

Ob Transaktionen, Kundeninformationen oder Marktdaten zu Finanzprodukten – immer größere Datenberge türmen sich in den Finanzinstituten auf, die sinnvoll gespeichert und analysiert werden müssen. Ein effizienter Umgang mit Daten ist für ihren Geschäftserfolg von zentraler Bedeutung. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass es in Banken und Versicherungen immer noch siloartige Datenarchitekturen gibt.

Unsere gemeinsam mit Lünendonk erstellte Studie „Von Datensilos zu Datenströmen“ beleuchtet, wie Finanzdienstleister aktuell Daten organisieren und nutzen. Sie identifiziert Hemmnisse in der Einführung von Data Lakes und zeigt, inwiefern Banken ihre Entwicklung zu datengetriebenen Unternehmen vorantreiben.

Die Rolle der Daten in Banken und Versicherungen

Dass sich die Datenmengen bei Finanzdienstleistern in den letzten Jahren massiv erhöht haben, liegt zum einen an der zunehmenden Digitalisierung und Technologien, die Datensammlung überhaupt erst möglich machen, und zum anderen an zahlreichen regulatorischen Anforderungen, die Datenauswertung und -management erfordern.

Beispiele sind die Umsetzung der EU-Richtlinie zum Open Banking (PSD2), Solvency II, sowie die EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). Darüber hinaus erwartet der Gesetzgeber, dass sowohl Banken als auch Versicherungen im Rahmen der Know-Your-Customer (KYC)-Prozesse die eindeutige Identifizierung der jeweiligen Privat- oder Geschäftskunden, der eigenen Lieferanten oder Investoren nachweisen kann. Noch mehr Regulatorik kommt durch die EU-Taxonomie, der Richtlinie zur Klassifizierung nachhaltiger Wirtschaftsaktivitäten nach Umwelt-, sozialen und Governance-Kriterien (ESG).

Regulatorische Vorgaben erfüllen

Die Umsetzung immer neuer regulatorischer Anforderungen dominiert aktuell das Datenmanagement und ist mit immer weiter steigendem Aufwand und Kosten verbunden, so die Studie. Es ist nicht verwunderlich, dass für 91 Prozent der befragten Unternehmen die bessere Erfüllung regulatorischer Anforderungen im Fokus von Datenstrategien steht.

Zukünftige Use Cases sind stark auf Kunden ausgerichtet

Des Weiteren sind Banken und Versicherer zunehmend daran interessiert, Effizienzvorteile im Datenmanagement zu erzielen, um gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Zukünftige Use Cases im Zusammenhang mit Datenanalysen zielen auf die Integration verschiedener Daten aus unterschiedlichsten Quellen, inklusive externer Partner, um sie über Analytics-Tools nutzbar zu machen und Erkenntnisse über Kund:innen zu gewinnen.

Für eine effizientere Datenhaltung und -analyse wird es entscheidend sein, alle für ein Reporting notwendigen Daten schnell und in hoher Qualität zentralisiert zusammenzuführen – also einen unternehmensweiten Blick auf Daten zu erhalten. Vor diesem Hintergrund versuchen 71 Prozent der befragten Banken und Versicherungen, hybride Daten-Architekturen von Data Warehouse und Data Lake zu realisieren.

Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen

Für Banken und Versicherungen gilt es nun, ihre datengetriebenen Prozesse strukturierter, transparenter und übergreifender zu managen, um die Möglichkeiten der Digitalisierung zu nutzen. Die Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen ist ein wichtiges Ziel der Befragten. Für 75 Prozent ist es sogar eines der wichtigsten Fokusthemen der kommenden Jahre. Dabei gehen sie davon aus, dass eine Transformation mit mehr Kosteneinsparungen (84 Prozent), einer verbesserten Prozessqualität (81 Prozent) und schnelleren und besseren Entscheidungen einhergeht (90 Prozent).

Daten zentraler, aber noch in schlechter Qualität

Erste Erfolge auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen können die Finanzdienstleister laut Studie bereits verzeichnen. So ist der Anteil der Banken und Versicherer mit einer komplett zentralen Datenhaltung, die nicht mehr in einzelne Silos aufgeteilt ist, von 38 auf 40 Prozent gestiegen. Weitere 52 Prozent haben Teile ihrer Unternehmenssteuerung – vor allem den regulatorischen Bereich – durch ein zentrales Datenmanagement strukturiert.

Mehr als die Hälfte der Befragten beschreiben ihre Datenqualität trotzdem bestenfalls als mittelmäßig. Die Gründe sind sowohl organisatorischer als auch technischer Natur. Als wichtigste Qualitätsbremse nennen die Befragten mit 82 Prozent eine nicht ausgeprägte Datenkultur im Unternehmen. Umso mehr ist es ratsam, die notwendigen Veränderungsschritte jetzt konsequent und mit hoher Priorität anzugehen.

Förderung der Datenkultur und Befähigung der Mitarbeitenden

Um der schlechten Datenkultur zu begegnen, empfiehlt es sich saubere Datenumgebungen aufzubauen, damit Mitarbeitende auf konsistente Daten zugreifen können und sich Vertrauen bildet. Ein Effekt, der durch Weiterbildungen und Neueinstellungen von Talenten verstärkt wird, genauso wie durch ein Vorangehen des Top-Managements. Zu guter Letzt geht es auch darum Datensilos einzureißen und Schnittstellen zu schaffen, um einen offenen Austausch und End-to-End-Prozesse zu ermöglichen.

Unternehmen, denen es künftig gelingt, Daten gezielt und transparent zu erheben, diese effizient zu nutzen und mit Hilfe intelligenter Technologien zu analysieren, werden ihre Wettbewerbsposition verbessern. Sie werden regulatorische Vorgaben leichter erfüllen, ihre Informationslage optimieren und sich so auch neue Geschäfte erschließen können.

Die Studie „Von Datensilos zu Datenströmen“ mit allen Ergebnissen der Umfrage finden Sie zum Download hier.

Lünendonk-Studie: Von Datensilos zu Datenströmen

Gemeinsam mit Lünendonk haben wir Banken und Versicherungen befragt, wie gut ihnen der Wandel zu datengetriebenen Unternehmen gelingt.

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Entlang der gesamten Wertschöpfungskette arbeiten Finanzinstitute (Asset Manager, Banken, Real Estate Manager und Versicherungen) im Wesentlichen mit einem: Daten. Egal ob für ein besseres Verständnis von Kundenbedürfnissen zur personalisierten Ansprache, eine optimale Ausnutzung der Marketingbudgets, eine effektive Abbildung von ESG-Anforderungen, automatisierte Prozesse in Middle- und Backoffice oder modernes Risikomanagement  – der Umfang an Daten, die den Unternehmen zur Verfügung stehen, wächst dabei rasant und Technologien bieten gleichzeitig immer mehr Möglichkeiten.

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