Wenig Systematik, kaum Verantwortung: Der Umgang vieler Firmen mit ihren Daten ist schlecht. Das zeigt eine aktuelle Studie. Dabei ließe sich viel Umsatz machen, wenn man es richtig anginge – ja sogar ein Wirtschafts-Boom wäre drin.
Eine weltweite Studie zeigt, warum vermögende Kunden ihren Anlageberater wechseln und nennt fünf Erfolgsfaktoren für eine personalisierte Beratung. Dabei spielen Personalisierung und Unterstützung durch Künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle.
Gefährden neue Verfahren zur Datenanalyse das traditionelle Leasing-Geschäft? Was bedeutet Advanced Analytics für die Beschäftigten der Branche und wie kann sich die mittelständische Leasing-Wirtschaft weiterentwickeln?
Die Markt- und Wettbewerbsdynamik nimmt weiter zu. Finanzinstitute müssen die richtigen Trends erkennen und sich schnell anpassen. Jörg Engels und Thomas Peek von Deloitte erläutern im Interview, welche das sind und wie die Anpassung gelingen kann.
Die Nutzung von digitalen Kanälen bei Bankkunden ist stark angestiegen. Daraus resultieren neue Herausforderungen für Banken. Ein aktuelles Whitepaper zeigt wie Kundenbindung und Sicherheit durch neue Digitalisierungsprozesse gesteigert werden können.
Embedded Finance ermöglicht die Integration von Finanzdienstleistungen in die Produkte und Prozesse von Nichtbanken. Eine Studie analysiert Vorteile und das Potential am Beispiel des E-Commerce in Deutschland.
Tagtäglich rollt in der Finanzbranche eine regelrechte Datenflut über Menschen und Organisationen hinweg. Die Herausforderung: Diese Daten richtig einsetzen, um Nutzen aus Ihnen zu generieren. Das Konzept der Smart Data Fabric liefert dafür die optimale Grundlage.
Auf einmal geht es doch: Die Finanzbranche drängt in die Cloud. Sind die jahrelangen Bedenken auf einmal Schnee von gestern? Und wie steht es um die Autonomie der Finanzinstitute? Antworten auf die wichtigsten Fragen auf dem Weg in die Datenwolke.
Eine aktuelle Studie informiert darüber, wie gut es in den Bankhäusern um Digitalisierung und Customer Experience bestellt ist. Dabei zeigte sich: Die Mehrheit der Institute weisen in jenen Bereichen noch große Schwächen auf.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Datenanalyse gehören zum kleinen Einmaleins des modernen Business. Doch scheint diese Entwicklung weitgehend an deutschen Banken vorbeizugehen. Bleiben noch Chancen im Wettlauf gegen die globale, volldigitale Konkurrenz?
Bei den meist gelesenen Beiträge im Monat Juni standen praktische Fallstudien zur Nutzung von Datenanalysen sowie neuen Führungsmodellen im Blickpunkt. Auch das Büro der Zukunft und das Banking von übermorgen fand reges Interesse.
Finanzdienstleister erheben schon bei der Erfassung eines Neukunden unzählige Informationen. Doch die wenigsten nutzen diese sinnvoll für Up- und Cross-Selling. Dabei ist es mit KI-Unterstützung ganz einfach möglich, aus Kundendaten echte Werte zu schaffen.
Je höher der betriebliche Reifegrad, desto leistungsfähiger das Unternehmen. Eine aktuelle Studie hat untersucht wie beide Faktoren zusammenhängen. Deutsche Unternehmen stehen im internationalen Vergleich zwar gut da, investieren aber unzureichend in die Zukunft.
Das Internet der Dinge spielt in den Zukunftsüberlegungen der meisten Finanzdienstleister heute noch keine besondere Rolle. Dabei bietet es interessante Möglichkeiten, nicht nur für Optimierungen, sondern für neue Finanzprodukte und Differenzierung.
2021 geht es für viele Banken darum, sich nach dem Fahren auf Sicht auch wieder mit der strategischen Zukunft zu befassen. Technologisch betrachtet gehören Quantencomputer auf jeden Fall auf das Themenradar, auch weil sie die IT von heute verändern werden.
Wie kann die Gesellschaft von der Digitalisierung profitieren, ohne dabei zu sehr von den Internetgiganten abhängig zu sein? Datengenossenschaften können eine Lösung sein, mit denen sich die persönliche und wirtschaftliche Datensouveränität zurückgewinnen lässt.
Mit Hilfe von Daten identifizieren Institute KPIs, isolieren und beseitigen Pain Points für Kunden und stärken zugleich die Kundenbindung. Doch in vielen Finanzinstituten lassen sich bei der Datenkonsolidierung drei Dilemmas feststellen.
Künstliche Intelligenz als Schlagwort ist in aller Munde. Doch welche konkreten Einsatzmöglichkeiten bieten sich bereits heute für Banken? Ein Einblick in Strategie und Praxis des Data Science Teams der DKB gibt Antworten.
Beyond Banking bestimmt die Zukunft Finanzbranche. Im Kampf um Relevanz müssen Banken und Sparkassen neue Geschäftsmodelle und Plattformen aufbauen. Dazu gilt es, vorhandene und neue Daten mit intelligenten Technologien besser nutzbar zu machen.
Neobanken greifen an! – Darum ist es gerade jetzt wichtig, Kunden auch zu halten. Einige Banken adaptieren bereits verschiedene Kundenbindungsprogramme. Doch was macht ein gutes Customer-Retention-Programm wirklich aus?
Europas Banken befinden sich in einem Dilemma: Die Nutzung von Daten ist von fundamentaler Bedeutung für die erfolgreiche digitale Transformation. Zugleich stellt der Datenschutz eine hohe Hürde dar. Synthetische Daten können hier ein Ausweg sein.
Eine internationale Studie befasste sich mit der Frage, welchen Wert Daten und deren Freigabe aus Kundensicht haben. Deutsche Konsumenten sind demnach erstaunlich offen für eine Weitergabe ihrer Daten, allerdings nur unter bestimmten Bedingungen.
Laut einer aktuellen Studie ist die Bereitschaft zur Datenpreisgabe in Deutschland erstaunlich hoch – wenn die Gegenleistung stimmt. Über die Möglichkeiten der intelligenten Datennutzung bei Banken habe ich mich mit Dr. Henning Stolze, EOS Deutscher Inkasso-Dienst, unterhalten.
Statt Rechenschieber und Taschenrechner kommt heutzutage moderne Finanzsoftware bei der Aufstellung von Bilanz und GuV zum Einsatz. Über die aktuellen Anforderungen an das Finanzwesen sprach ich mit den beiden Gründern von IDL Software, Bernward Egenolf und Harald Frühwacht.
Viele Banken und Sparkassen streben eine stärkere Orientierung am Kunden oder – noch stärker formuliert – eine echte Kundenzentrierung an. Um dies zu erreichen, müssen Finanzinstitute an Organisation und Kultur gleichermaßen arbeiten.
Daten sind ein wichtiger Rohstoff der digitalen Transformation. Gerade Finanzinstitute haben viel davon und könnten doch noch mehr aus ihnen machen. Doch neue Technologien allein reichen nicht aus, um den vorhandenen Schatz richtig zu nutzen.
CFOs von Finanzinstituten können sich über mangelnde Aufgaben nicht beschweren und die Anforderungen in den nächsten fünf Jahren werden massiv ansteigen. Eine aktuelle Studie analysiert, wie dies bewältigt werden kann.
