Digitale Banken: Die Zukunft des Privatkundengeschäfts und der Vermögensverwaltung

Interaktive Portfolio-Übersicht mit Tableau
Interaktive Zusammenstellung eines Portfolios mit automatischer Gewichtung auf Grundlage der Sharpe-Ratio

Vor gut einem Jahr habe ich mit dem Blog-Post “Digitale Banken: Welche Anforderungen bringt die Digitalisierung?” einige Ideen aufgezeigt, wie sich Banken die Digitalisierung zu Nutze machen können. Die Motivation ist meist die Steigerung des Umsatzes, Kostenersparnis und die Erschließung neuer Märkte. Die Herausforderungen sind nach wie vor schwindenden Zinserträge, härtere regulatorische Vorschriften, erhöhter Wettbewerb und anspruchsvolle Kunden.

Seither war ich an vielen weiteren Projekten im Finanzwesen beteiligt und sehe, dass besonders das Privatkundengeschäfts und die Vermögensverwaltung von der Digitalisierung profitieren. Dabei habe ich drei Kernbereiche ausgemacht, die ich nachfolgend etwas mehr in den Fokus rücken möchte.

1. Payment und Zahlungsverkehr

Vielen Menschen fällt es schwer sich die sperrige IBAN zu merken. Die Email-Adressen, die Handynummer und den Fingerabdruck haben die meisten allerdings immer parat. Neue technische Möglichkeiten treffen so auf veränderte Verbraucherbedürfnisse. Zahlungen werden immer häufiger mit dem Smartphone abgewickelt – ohne Eingabe einer IBAN. Zahlungen werden schneller – kein ganzer Tag vergeht zwischen Kontobelastung und Gutschrift, sondern nur wenige Sekunden.

Außerdem werden Zahlungen dezentral. Dazu befasst sich der Finanzsektor zunehmend mit der Blockchain-Technologie (wie hier die Deutsche Bank), mit welcher nicht nur Überweisungen sondern auch Wertpapierhandel möglich sind. Insbesondere große Institute tun sich mit der Blockchain-Technologie allerdings schwer, da die zentrale Kontrolle des Zahlungsverkehrs auch als Instrument zur Kundenbindung verstanden wird.

2. Finanzierung und Kreditvergabe

Bei der Finanzierung und Kreditvergabe stehen neue/bessere Algorithmen im Mittelpunkt. Mit diesen möchte man stets folgende Fragen beantworten: Wie lässt sich der Credit Score optimal ermitteln? Wie empfehlen wir unseren Kunden proaktiv das richtige Finanzprodukt?

Die Konstruktion von Entscheidungsbäumen, eine Form des Maschinellen Lernens, ist für solche Algorithmen eine tragende Säule. Hierbei ist es ratsam die Ergebnisse immer wieder zu kontrollieren und gegebenfalls über Parameter die Gewichtung bestimmter Variablen zu korrigieren. Sonst kann es womöglich passieren, dass einem Gutverdiener der Dispo gestrichen wird, weil sein Gehaltseingang nicht als solcher erkannt wird; oder einem Rentner ein Bausparvertrag angepriesen wird, weil sein Social-Media-Profil einen solchen Bedarf vermuten lässt.

3. Beratungsplattformen für die Vermögensanlage

Zu Zeiten der Null-Zins-Politik ist bei der Vermögensanlage zunehmend Kreativität gefragt. Diese lässt sich schwer in starren Systemen aus dem Zeitalter der Mainframes abbilden. Stattdessen lassen sich Anlagestrategien aus unterschiedlichen Blickwinkeln mit Analytics-Anwendungen, wie Tableau (“Datenanalyse für Banken“), beleuchten und sich ggf. um quantitative Funktionalität aus R anreichern.

Beispielsweise lässt sich mit Hilfe der Sharpe-Ratio interaktiv eine optimale Portfolio-Gewichtung berechnen, und die Williams-Percent-Range als Indikator für Chart-Trends nutzen. Ein solcher Self-Service-Gedanke passt zur Unternehmenskultur der Datendemokratisierung und lässt auch die Mitarbeiter aus Vertrieb und Beratung an der Digitalisierung teilhaben.

 

Alle hier gezeigten Beispiele sind echten Szenarien nachempfunden. Die Portfolio-Optimierung kann als Tableau Packaged Workbook (twbx) hier heruntergelanden werden, und benötigt Tableau mit R-Integration. Auch hierzu freue ich mich wieder über Feedback, Fragen und Anregungen…

4 Methoden um mit Predictive Maintenance Kosten zu senken

Predictive Maintenance Dashboard auf Tableau Mobile und IoT Realtime Feed auf Tableau Desktop
Predictive Maintenance Dashboard auf Tableau Mobile und IoT Realtime Feed auf Tableau Desktop

Instandhaltungskosten machen einen großen Teil der Fertigungskosten aus. Je nach Industrie werden die Instandhaltungskosten auf 15 bis 60 Prozent der Gesamtkosten geschätzt.

Das Ziel von Predictive Maintenance (PdM), der vorausschauenden Instandhaltung, ist es vorherzusagen wann eine Maschine ausfällt. Wird Predictive Maintenance als Instandhaltungsstrategie eingesetzt, werden Maschinen nur noch gewartet, sobald ein Ausfall vermutlich eintreten wird. Somit hilft Predictive Maintenance die Instandhaltungskosten deutlich zu senken.

Jene Vorhersagen, die häufig im Kontext mit Industrie 4.0 gesehen werden, lassen sich auf Grundlage folgender Fakten treffen:

  • Aktuelle Sensordaten: Wie verhält sich die Maschine gegenwärtig?
  • Historische Sensordaten: Wie hat sich die Maschine in der Vergangenheit verhalten?
  • Benachbarte Sensordaten: Wie haben sich andere, ähnliche Maschinen verhalten?
  • Instandhaltungsprotokoll: Wann wurde die Maschine zuletzt gewartet oder getauscht?
  • Instandhaltungsempfehlung: Welche Wartungsintervalle empfiehlt der Hersteller?

Solche Daten aus dem “Internet der Dinge” (IoT) lassen sich nun nicht ohne weiteres sinnvoll auf einem Dashboard darstellen. Ein Blick auf die bloßen Daten lässt hier kaum Schlüsse zu. So ist es für erfolgreiches Predictive Maintenance essentiell, dass statistische Methoden wie diese angewandt werden:

1. Mustererkennung: Das Erkennen von Abhängigkeiten zwischen bestimmten Ereignissen und Ausfällen von Maschinen zeigt zum Beispiel auf, dass eine Maschine ausfällt, die durch die Verarbeitung eines bestimmten Materials besonders belastet worden ist.

2. Trendmodell: Der Trend gibt den Verlauf der Zeitreihe bis zum Ausfall der Maschine wieder. Die Modellierung erfolgt mit Hilfe verschiedener Regressionsansätze und umfasst eine Trendkomponente, eine Saisonkomponente und eine Rauschkomponente.

3. Ereigniszeitanalyse: Die Analyse historischer Daten zu Ausfällen liefert ein weiteres Modell, das gegen aktuelle Messdaten gelegt werden kann, um damit die Dauer bis zum nächsten Ausfall bestimmen zu können.

4. Kritische Schwellwerte: Die Prüfung, ob bestimmte Schwellwerte überschritten worden sind. Solche Schwellwerte werden initial von Experten festgelegt, können aber später durch Maschinelles Lernen korrigiert werden.

Diese Methoden lassen sich zum Beispiel in R implementieren. Die Resultate zeigen konkrete Handlungsempfehlungen und eignen sich somit ausgezeichnet für Dashboards, die auch auf Tablets oder Smartphones gut zur Geltung kommen und fortlaufend aktualisiert werden.

Welche Daten und Methoden nutzen Sie für Ihre Instandhaltungsstrategie? Ich freue mich auf Kommentare und Anregungen.

[Update 16 Mar 2016]: Predictive Maintenance mit Tableau wird außerdem auf der CeBIT 2016 am Stand der Deutschen Telekom im Rahmen von “Echtzeit-Analysen von Maschinendaten und externen Datenquellen” vorgestellt:

Generation Y: Was erwarten Digital Natives von der Arbeitswelt?

Seattle: Space Needle
Innovation kann nicht diktiert werden, sondern muss erwünscht sein

Die Generation Y, zwischen 1977 und 1998 geboren, gilt als sehr gut ausgebildet. Sie sind als Digital Natives in der digitalen Welt aufgewachsen und rasche Veränderung gewohnt. Sie gelten als kreativ und technikaffin. Wären dies nicht die idealen Kandidaten, um die Digitalisierung bei Banken voranzutreiben, um Datenschätze mittels Data Science zu erschließen und um Fachwissen, Geschäftsverständnis und Kreativität zu vereinen?

Als potentieller Arbeitgeber stellt sich darüber hinaus noch eine viel wesentlichere Frage: Wie komme ich an die High Potentials dieser Generation und wie kann ich sie halten? Tatsächlich besteht für etablierte Unternehmen sogar akuter Handlungsbedarf, um weiterhin als Arbeitgeber attraktiv zu bleiben. Allein mit höheren Gehältern und Prestige klappt das nicht. Es ist vielmehr die intrinsische Motivation und die Sinnfrage, die hier zum Zuge kommen.

Traditionelle Unternehmenskulturen sind eine Hürde für die Generation Y und der Digitalen Transformation gleichermaßen. Heute verändern sich die Märkte so rasant, dass Unternehmen nur erfolgreich sein können, wenn sie zügig antizipieren und reagieren. Jedoch setzen die meisten Unternehmen mehr auf Risikominimierung als auf Entscheidungsfreiheit und Fortschritt: Informationen werden zurückgehalten oder gefiltert, Strukturen und Prozesse sind verkrustet und aufgebläht, tatsächliche Entscheidungen werden nur von wenigen getroffen und nur zögerlich kommuniziert.

Dies steht den Digital Natives im Weg. Die Generation Y braucht eine Arbeitsatmosphäre, die zu ihr passt. Dies muss in die Kultur der Unternehmen übergehen, in die Arbeitsweise und Entscheidungsphilosophie. Bürokratie muss auf ein Minimum reduziert werden, um schnelles Handeln zu ermöglichen. Innovation kann nicht diktiert werden, sondern muss erwünscht sein. Ideen können durch jeden, überall und zu jeder Zeit entstehen – man muss ihnen nur den Freiraum geben.

5 Vorteile von Data Science

Deutschherrnbrücke mit Skyline von Frankfurt am Main
Nicht nur Banken handeln ihre Daten als Gold des 21. Jahrhunderts

Keine Frage, die Digitalisierung prägt unseren Alltag und stellt auch an Banken immer neue Anforderungen. Daten werden als das neue Gold gehandelt. Und genau darin liegt die große Chance der Banken: Finanzinstitute hatten schon immer enorme Mengen an Daten, oft aus vielen verschiedenen Quellen. Aber wie wird das volle Potenzial dieser Daten genutzt und wie werden Erkenntnisse aus diesen gewonnen? Hier kommt Data Science ins Spiel.

Wie gewinnen Sie Erkenntnisse aus Ihren Daten?

Data Science verwendet Methoden aus der Mathematik, Statistik und Informationstechnologie. Data Scientists verfügen darüber hinaus über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten auf sämtlichen Ebenen eines Unternehmens und bereiten Ergebnisse für das Management der einzelnen Fachabteilungen genauso verständlich auf wie für den CEO. Banken können dazu neben Kontoinformationen auch Kundentransaktionen, Kundenkommunikation, Kanalnutzung, Kundenverhalten und Social-Media-Aktivitäten. Vieles davon wird idealerweise nahezu in Echtzeit verarbeitet und ausgewertet.

Der Daten-Leverage-Effekt:

Da der Bankensektor weiterhin mit knappen Margen und und schwindendem Gewinn zu kämpfen hat, ist es für Finanzinstitute äußerst wichtig einen Hebel anzulegen, um Kosten zu reduzieren, Kunden zu binden und neue Einnahmequellen zu erschließen. Einen solchen Daten-Leverage-Effekt erzielen Sie mit ihren Daten – sofern Sie auf Data Science und damit einhergehend auf eine erweiterte Analyse setzen.

Betrachten Sie diese fünf Vorteile:

  1. Bessere Erkenntnisse: Gewinnen Sie eine neue Sicht auf Ihre treuesten und profitabelsten Kunden und verstehen Sie deren Bedürfnisse bereits vor dem Kundengespräch. Datenanalyse kann helfen, den Überblick zu behalten und Vorschläge für entsprechende Kommunikationskanäle zu liefern.

  2. Kundenbindung: Sorgen Sie für zufriedenere Kunden und finden Wege treue Kunden zu belohnen. Zudem lassen sich Kunden identifizieren, die ggf. eine Kündigung erwägen. Führen Sie dazu die Metriken “Loyalität” und “Churn” ein, um hierfür ein Messinstrument zu haben.

  3. Kostengünstiges Marketing: Entwickeln Sie effektives Marketing und Kampagnen, die an die richtige Person zur richtigen Zeit ausgerichtet sind. Dabei hilft Ihnen eine Cluster-Analyse, um Kundensegmente zu identifizieren.

  4. Minimieren von Risiken: Beschleunigen und verbessern Sie Ihr Risiko- und Fraud-Management durch Mustererkennung und Maschinenlernen.

  5. Handeln Sie: Behalten Sie Ihr Dashboard mit den wesentlichen Kennzahlen im Auge und ergreifen Maßnahmen, deren Auswirkung Sie zeitnah beobachten können. Nutzen Sie die Daten und Vorhersagen als Kernelement für Ihre Storyboards mit denen Sie das Top-Management überzeugen.

Nutzen Sie bereits die richtigen Werkzeugen zur Datenanalyse und Datenvisualisierung in Ihrem Unternehmen? Falls nicht, wäre es nun an der Zeit über den Einsatz von Data Science nachzudenken.

Beitrag zuerst veröffentlicht am 19.06.2015 im Capgemini IT-Trends-Blog.

How to unleash Data Science with an MBA?

Servers record a copy of LHC data and distribute it around the world for Analytics

My Data Science journey starts at CERN where I finished my master thesis in 2009. CERN, the European Organization for Nuclear Research, is the home of the Large Hadron Collider (LHC) and has some questions to answer: like how the universe works and what is it made of. CERN collects nearly unbelievable amounts of data – 35 petabytes of data per year that needs analysis. After submitted my thesis, I continued my Data Science research at CERN.

I began to wonder: Which insights are to be discovered beyond Particle Physics? How can traditional companies benefit from Data Science? After almost four exciting years at CERN with plenty of Hadoop and Map/Reduce, I decided to join Capgemini to develop business in Big Data Analysics, and to boost their engagements in Business Intelligence. In order to leverage my data-driven background I enrolled for the Executive MBA program at Frankfurt School of Finance & Management including an Emerging Markets module at CEIBS in Shanghai.

Today companies have realized that Business Analytics needs to be an essential part of their competitive strategy. The demand on Data Scientists grows exponentially. To me, Data Science is more about the right questions being asked than the actual data. The MBA enabled me to understand that data does not provide insights unless appropriately questioned. Delivering excellent Big Data projects requires a full understanding of the business, developing the questions, distilling the adequate amount of data to answer those questions and communicating the proposed solution to the target audience.

“The task of leaders is to simplify. You should be able to explain where you have to go in two minutes.” – Jeroen van der Veer, former CEO of Royal Dutch Shell