Eine aktuelle Studie untersucht die Herausforderungen im Umgang mit Big Data und zeigt, wie Finanzdienstleister ihre Unternehmens- und Kundendaten besser verwalten und nutzen können, welche Potenziale sich daraus ergeben und wie sie ihr Big-Data-Vorhaben wirksam angehen sollten.
Big Data ist einer der umfassendsten Technologietrends und aufgrund der Vielfalt seiner Anwendungsmöglichkeiten auch für Banken und Sparkassen relevant. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien rund um dieses interessante Thema.
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Potential Big Data
Big Data ist einer der wichtigsten Technologietrends gerade für Finanzinstitute die über eine Fülle an Informationen über ihre Kunden verfügen, diese aber bislang nur unzureichend nutzen. Mit Big Data verbinden sich zahlreiche Chancen aber auch neue Fragen nach Datenschutz und Datensicherheit.
Herausforderungen und Möglichkeiten durch den Einsatz von Big Data
Typische Anwendungsgebiete in Banken sind u.a.
- Bessere Betrugsverhinderung;
- Verbessertes Risikomanagement;
- Verbesserung der Customer Experience;
- Unterstützung bei Kapitalanlagen;
- Gewinnung von Effizienzvorteilen.
Aktuelle Studie bietet Orientierungshilfe
Eine neue Studie der GFT soll Finanzdienstleistern eine Einführung und Orientierungshilfe rund um den Umgang mit Big Data bieten. Sie zeigt, dass es nicht alleine darum geht, neue Technologien zu implementieren. Auch die Entwicklung konkreter Einsatzfälle, die sinnvolle Integration in bestehende Prozesse und die Ausbildung neuer Kompetenzen in der Organisation sind notwendig, um Potenziale vollständig ausschöpfen zu können.
Die Studie enthält zudem konkrete Vorschläge, wie Finanzinstitute ihr erstes Big-Data-Projekt zum Erfolg bringen können. Unterteilt nach Investmentbanking, Retailbanking und Versicherungen zeigt sie vielfältige Effekte auf, die sich mithilfe von Big-Data-Technologien erzielen lassen. Diese ermöglichen beispielsweise eine umfangreichere und bessere Datenanalyse und tragen zu einem gezielten, kundenzentrierten Marketing bei. Auch verbessern sie die Betrugsprävention sowie die Risikokalkulation und steigern die Effizienz im operationalen Geschäft.
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