Angst vor Fintechs?

Intelligente Analysen im Bankgeschäft

Im Interview zeigt Dr. Steffen Gutjahr, Head of Compliance Solutions bei der ­Targens GmbH in Stuttgart, auf, wie sich Banken im Zuge der zunehmenden Digitali­sierung erfolgreich positionieren können und Fintechs nicht fürchten müssen.

Steffen Gutjahr, Targens

Steffen Gutjahr, Targens

IT-DIRECTOR: Herr Gutjahr, wie stehen deutsche Finanzinstitute aktuell im Digitalisierungsprozess da?
S. Gutjahr:
Die Finanzinstitute versuchen, mit­hilfe der Digitalisierung neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und die Automatisierung von Prozessen voranzutreiben. Blockchain, Künstliche Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) sind dabei zentrale Technologien, die prototypisch eingesetzt oder im Rahmen eines Machbarkeitsnachweises evaluiert werden. Obwohl die Investitionsbereitschaft steigt, sind die Finanzinstitute noch zurückhaltend, auch aufgrund beschränkender regulatorischer Anforderungen wie der Datenschutz-Grundverordnung. Führend in dem Bereich sind vor allem die USA sowie China und es bedarf großer Anstrengungen, um den bereits bestehenden Vorsprung zu verringern.

IT-DIRECTOR: Wie können Finanzinstitute die Digitalisierung künftig verstärkt vorantreiben?
S. Gutjahr:
Eine große Herausforderung sind die mit der neuen Technologie einhergehenden Verfahrensmodelle und Innovationszyklen. Die Zusammenarbeit von Fach- und IT-Experten im Rahmen solcher Projekte gestaltet sich agil und damit völlig anders, als es Fi­nanzinstitute bisher gewohnt sind. Verantwortung wird auf alle Mitarbeiter verteilt, was insbesondere im Management zu einem Umdenken führen muss. Parallel dazu gibt es mit den Fintechs neue Player. Sie beschleunigen den Markt, weshalb Finanzinstitute neue Zusammenarbeitsmodelle entwickeln sollten, um von diesen mobilen, schnellen Start-ups zu profitieren.

IT-DIRECTOR: Welche Ratschläge sollten die Verantwortlichen beherzigen, um Digitalisierungsprojekte tatsächlich auch erfolgreich umzusetzen?
S. Gutjahr:
Alle Mitarbeiter sollten in den Prozess eingebunden werden, auch wenn sie nicht direkt an den aufgesetzten Digitalisierungsprojekten beteiligt sind. So können Vorbehalte abgebaut und Chancen in den Vordergrund gerückt werden. Um das Projektrisiko zu minimieren, sollten Firmen neue Geschäftsideen schnell auf Tauglichkeit prüfen. „Fast Fail“ ist hier das Schlagwort, d.h. schnelle Prüfung, ob sich eine tiefergehende Analyse lohnt.

IT-DIRECTOR: Welche Rolle spielt das Thema Data Analytics im Bankenumfeld?
S. Gutjahr:
Der fundamentale Werttreiber für das Geschäftsmodell von Banken sind Informationen. Informationen über Märkte sowie Kunden und deren Geschäftsmodelle stellen die Basis für passgenaue Finanzprodukte und für die Einschätzung der damit verbundenen Risiken dar. Daher spielt das Thema Data Analytics eine herausragende Rolle. Nur die Banken, die ihre Kunden und Märkte am besten kennen und in der Lage sind, die riesige Menge an Daten zu analysieren, um neue Erkenntnisse zu erhalten, haben eine Chance, sich durchzusetzen. Dies wird ohne Data Analytics nicht möglich sein.

IT-DIRECTOR: Worauf kommt es beim intelligenten Datenmanagement besonders an? Welche Rolle spielen dabei Compliance-Vorgaben wie der Datenschutz?
S. Gutjahr:
Vorrangig ist der Aufbau eines zentralen Datenspeichers (Data Lake), um alle relevanten Daten, strukturierte und unstrukturierte, an einem Ort zusammenzufassen und zu verknüpfen. Bei Data Analytics handelt es sich um einen Trial-and-Error-Prozess, d. h. man muss viele Modelle trainieren, um das beste Ergebnis zu erzielen. Daher braucht es eine performante Zugriffsschicht, um die Daten zur Verfügung zu stellen und anschließend die Ergebnisse der Datenevaluation zurückzuschreiben. Über Datenauswertungs-Tools können dann die Ergebnisse bewertet und verglichen werden. Im Vorfeld aller Bemühungen steht jedoch die Datenqualität. Es ist einfach: Wenn die Daten fehlerhaft und widersprüchlich sind, muss man erst in diesen Bereich investieren, bevor man sich mit dem Aufbau teurer Datenmanagementsysteme beschäftigt. Und es müssen die regulatorischen Rahmenbedingungen eingehalten werden. Daher sollten die Datenschutzverantwortlichen früh in den Prozess eingebunden werden.

IT-DIRECTOR: Welche Potentiale eröffnen sich durch den Einsatz von Analyse- und Vorhersagemethoden?
S. Gutjahr:
Durch verbesserte Analyse-Ergebnisse wird das mit dem Geschäft verbundene Risiko genauer bewertet. Sie können bei Kreditentscheidungen im Zusammenhang mit Bonitätsvorhersagen unterstützen oder präventiv bei der Betrugs- und Geldwäscheprognose fungieren. Immer dann, wenn auf Basis von Daten Entscheidungen oder Vorhersagen getroffen werden, die sich algorithmisch nicht fassen lassen, leisten solche Methoden einen wertvollen Beitrag. Eine weitere Anwendungsform besteht in der automatischen Abarbeitung von standardisierten Prozessen. Gerade im Compliance-Umfeld lassen sich bei Embargo- und Sanktionsprüfungen hier Kostenpotentiale heben.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 1-2/2019. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

IT-DIRECTOR: Worauf sollte man bei der Auswahl entsprechender Software-Tools für Data Analytics achten?
S. Gutjahr:
Einfache Bedienbarkeit und Transparenz in der Methodik sind von großer Bedeutung. Gerade bei Modellen, die mit KI-Methoden arbeiten, ist eine größtmögliche Transparenz und systemgestützte Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse wichtig. Die Programmiersprache Python hat sich als inoffizieller Standard im Bereich Data Analytics herauskristallisiert. Um am engen Personalmarkt erfolgreich zu sein, muss dies berücksichtigt werden.

Bildquelle: Targens

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