Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Der Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor (BFSI) ist aufgrund seiner Abhängigkeit von globalen Trends, sich ändernden Vorschriften und der sich verändernden demografischen Zusammensetzung der Verbraucher am stärksten von Unsicherheiten betroffen.
Das Kundenerlebnis ist ein sehr wichtiger Parameter für jede Branche, insbesondere aber im Finanzdienstleistungssektor (BFSI). Kunden teilen ihre sensibelsten Informationen, wie Finanz- oder Gesundheitsdaten, mit ihren Banken/Versicherungsanbietern, was wechselseitige Auswirkungen hat;
Erstens haben diese Institutionen eine größere Chance, diese Informationen mithilfe von Bankanalysen oder Versicherungsanalysen zu nutzen.
Zweitens sind ihre Kunden der Ansicht, dass ihre Dienstleister verpflichtet sind, sie auf dem Laufenden zu halten, und daher ist es sehr schwierig, ein Gleichgewicht zwischen Kundenerwartung und -zufriedenheit zu erreichen.
Die führenden Unternehmen dieser Branche nutzen Daten und Analysen, um neue Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Sie erweitern ihre Kundeninformationen durch die Gewinnung neuer Daten von Telekommunikationsanbietern, Einzelhändlern und sozialen Medien. Mit dieser umfassenden Kundensicht können sie Umsätze steigern, Risiken minimieren, Opportunitätskosten senken und ihre Abläufe optimieren.
In diesem Blogbeitrag werden wir uns mit Anwendungsfällen von Analysen für BFSI-Unternehmen befassen – von deskriptiven Analysen über Data Science und prädiktive Analysen bis hin zu Big Data für Banken und Finanzinstitute – , die ihnen helfen könnten, die in ihrem operativen Umfeld begründeten Unsicherheiten zu beantworten oder sich darauf vorzubereiten:
- Wie lassen sich Ereignisse, die noch nicht eingetreten sind, effektiv vorhersagen und planen?
- Wer sind unsere idealen Kunden und wie hoch ist ihre Bereitschaft, zu investieren oder weitere Käufe zu tätigen?
- Welches Kundensegment weist eine alarmierend hohe Quote an notleidenden Krediten auf?
- Entsprechen Ihre Betriebsanlagen den regulatorischen Anforderungen?
Lassen Sie uns nun die Anwendung von Datenanalysen für den Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor (BFSI) im Hinblick auf die Funktionsweise der einzelnen Funktionen näher betrachten:
Diagramm mit den wichtigsten Anwendungsfällen für Finanz- und Bankanalysen
Banken benötigen erhebliche Investitionen in Form von Mitarbeitern, um den täglichen Betrieb, insbesondere im Kundenkontakt, zu gewährleisten. Die Implementierung von Maßnahmen zur Steigerung der betrieblichen Effizienz kann die Kosten deutlich senken. Eine leistungsstarke Analyselösung für Banken bietet einer Bank folgende Vorteile:
Die Umsatz- und Ertragsanalyse hilft Banken, laufende Kosten durch die Analyse operativer Prozesse zu senken. Das Verständnis von Verkaufsmustern im Hinblick auf einen Kunden kann die Wiederholbarkeit erhöhen. Der Vertrieb ist eine strategisch wichtige Funktion, und Business-Intelligence-Tools (BI) können dabei helfen, Kennzahlen wie die Anzahl neuer Kunden festzulegen und das profitable Segment unter den Bestandskunden zu identifizieren.
Die Vertriebsleistungsanalyse liefert einen umfassenden Bericht zur Mitarbeiterleistung. Sie ermöglicht es, Engpässe in der Leistung von Mitarbeitern mit Kundenkontakt – wie Vertriebsmitarbeitern, Kundenbetreuern und Kassierern – zu identifizieren und so Wege zur Verbesserung des Kundenerlebnisses aufzuzeigen. Diese Analyse kann auch auf neue Finanzprodukte oder -dienstleistungen ausgeweitet werden, um deren Rentabilität zu ermitteln und strategische Anpassungen im Einklang mit den langfristigen Zielen des Instituts vorzunehmen.
Die Analyse der Vertriebskanäle Filial- und Online-Kanäle unterstützt Banken bei der Entwicklung einer optimalen Kanalstrategie. Kunden interagieren heute über verschiedene Kanäle mit ihren Banken. Ihre Wege durch diese Kanäle sind oft äußerst komplex: Sie beginnen häufig auf einem Kanal, führen Zwischenschritte auf anderen durch und schließen den Kaufprozess auf einem weiteren ab. Banken können dies nutzen, um ein nahtloses Multichannel-Erlebnis zu bieten, indem sie Echtzeitdaten erfassen und mithilfe von Analysen die Customer Journey nachvollziehen. Dies hilft ihnen auch, den Wettbewerb im Blick zu behalten.
Banken können die Transaktionsdaten ihrer Kunden proaktiv nutzen, um ihnen relevante Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen. Dies führt zu einer höheren Konversionsrate und Kundenzufriedenheit. Datenanalysen im Bank- und Finanzwesen helfen ihnen dabei, die folgenden kundenbezogenen Informationen zu analysieren.
Banken können Transaktionsanalysen wie Einzahlungen, Auszahlungen oder Zahlungsinformationen für Bestandskunden durchführen. Dies hilft Bankern, das Ausgabeverhalten ihrer Kunden zu verstehen und ihnen attraktive Angebote für Kredit-/Debitkarten oder neue Finanzprodukte zu unterbreiten. Die Analysen können auch genutzt werden, um rechtzeitig Benachrichtigungen und Erinnerungen an anstehende Zahlungen zu versenden und so das Kundenerlebnis zu verbessern.
Die Banktransaktionen und Anfragen dieser Kunden geben Aufschluss über ihren Bedarf an Hypotheken und Krediten . Werden ihnen die passenden Vorteile geboten und sie zum richtigen Zeitpunkt angesprochen, könnte dies zu einer deutlichen Steigerung der Abschlussquote führen.
Dank des Zugriffs auf große Mengen historischer Verhaltens- und Kredithistoriendaten hat sich die Big-Data-Analyse im Bankwesen als entscheidend erwiesen. Sie ist ein wichtiges Instrument zur Betrugserkennung und -prävention und trägt maßgeblich zur Bekämpfung des drängenden Problems steigender notleidender Kredite bei.
Durch die Verfolgung der Transaktionshistorie von Kunden und die Identifizierung von Mustern können Banken betrügerische Transaktionen aufdecken und präventive Maßnahmen ergreifen. Analysen im Bankwesen umfassen datengestützte Verfahren wie digitale Kreditwürdigkeitsprüfung, fortschrittliche Frühwarnsysteme, Stresstests der nächsten Generation und Analysen des Forderungseinzugs, um Kunden vor Betrug zu schützen. Viele Anbieter von Bankanalysen bieten diese fortschrittlichen Lösungen mittlerweile an, um Finanzinstituten zu helfen, neuen Risiken einen Schritt voraus zu sein und die allgemeine Sicherheit zu erhöhen.
Die stetig wachsende Menge an Kundeninformationen bietet Banken die Möglichkeit, Risiken zu reduzieren oder, wo immer möglich, Vorsichtsmaßnahmen zu ergreifen. Ein Business-Intelligence-System kann frühzeitig auf diese potenziellen Risiken hinweisen und zu deren Minderung beitragen, indem es:
Die Kreditrisiko- und Expositionsanalyse für Kunden liefert Erkenntnisse über Kunden mit Zahlungsausfällen in der Vergangenheit. Durch die Erstellung eines Kreditprofils dieser Kunden, das ihre Vermögenswerte und Verhaltensinformationen wie ausstehende Zahlungen, Kredite oder Darlehen, Einkommen usw. hervorhebt, kann für jeden Kunden ein Kredit-Score ermittelt werden.
Markt- und Portfolioanalysen sind sowohl für die Neukundengewinnung als auch für die Kundenbindung von entscheidender Bedeutung. Ein Analysesystem unterstützt Portfoliomanager dabei, eine stetige Rendite zu erzielen und Kunden auf Basis ihrer bestehenden Portfolios Investitionsmöglichkeiten vorzuschlagen. Darüber hinaus ist die Marktanalyse unerlässlich für den Aufbau eines Portfolios, das auch in wirtschaftlich turbulenten Zeiten erfolgreich ist.
Operatives Risiko & Liquiditätsrisiko: Sämtliche Bankprozesse lassen sich beschleunigen und effizienter gestalten. Banken können unter anderem mithilfe fortschrittlicher Analysen schneller und präziser auf regulatorische Anfragen reagieren und ihren Teams datengestützte Entscheidungshilfen bereitstellen.
Banken unterliegen sehr strengen Compliance- und regulatorischen Anforderungen. Dies hängt maßgeblich mit dem Umfang des Abwärtsrisikos zusammen, dem sie ausgesetzt sind. Die Kundenidentifizierung (KYC) ist sowohl für die Erfüllung der regulatorischen Anforderungen als auch zur Risikominderung von großer Bedeutung. Business-Intelligence-Tools (BI-Tools) unterstützen Analysten im Bereich der Geldwäschebekämpfung (AML) bei der effizienten Identifizierung und Überwachung verdächtiger Kontoinhaber.
Lösungen für Banken und Finanzdienstleistungen von Polestar Analytics
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Kontaktieren Sie unseren Branchenexperten Wie in jedem anderen Unternehmen ist der Finanzbereich das Herzstück jeder Organisation. Bei Banken ist er sogar noch wichtiger – neben dem Tagesgeschäft müssen sie auch die finanziellen Bedürfnisse ihrer Kunden erfüllen. Hier spielt die Datenanalyse eine entscheidende Rolle. Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle für Datenanalysen im Bankwesen, die die finanzielle Entscheidungsfindung, die operative Effizienz und die Kundenzufriedenheit verbessern können.
Banken müssen ihre Liquidität sichern, um Auszahlungen effizient zu verwalten und regulatorische Vorgaben zu erfüllen. Mithilfe ihrer historischen Ausgabenanalyse können sie ihr Budget effektiv planen und dabei Faktoren berücksichtigen, die den Finanzbedarf beeinflussen. Dies kann zu klaren Erfolgsfaktoren führen, die kurzfristige Kostensenkungen in langfristige, nachhaltige Veränderungen und ein optimales Kostenmanagement umwandeln.
Business-Intelligence-Systeme (BI-Systeme) vereinfachen die Finanzplanung und -analyse (FP&A) und ermöglichen ein effektives Reporting an wichtige Stakeholder. Durch die automatische und regelmäßige Erstellung wichtiger Berichte reduzieren diese Systeme den Aufwand für die Finanzberichterstattung erheblich. Sie tragen außerdem zu einer schnelleren Informationsverbreitung bei und halten Entscheidungsträger über die finanzielle Lage der Bank auf dem Laufenden.
Die Gewinn- und Verlustrechnung nach Geschäftsbereichen ermöglicht es Entscheidungsträgern, die Rentabilität eines bestimmten Geschäftsbereichs zu ermitteln. Auf Basis dieser Informationen können die betroffenen Finanzinstitute Auszahlungen unter Berücksichtigung der Interessen des Instituts und zur Sicherstellung einer gesunden kurz- und langfristigen Geschäftsentwicklung genehmigen.
Seit der Digitalisierung der Bankprozesse spielen IT und Backoffice-Support eine zentrale Rolle im Bankgeschäft. Banken verfügen entweder über eigene Teams oder lagern diese Prozesse aus; in jedem Fall ist deren Überwachung entscheidend für ein optimales Kundenerlebnis.
Ein Banking-Analysetool kann auf folgende Weise helfen:
Analytik im Bankensektor Sie unterstützen das effiziente Management von IT-Systemen und Service-Level-Agreements (SLAs). Diese Systeme liefern den Beteiligten alle relevanten Leistungsindikatoren der Mitarbeiter. Diese Informationen helfen Entscheidungsträgern, die Effektivität der Anbieter zu bewerten und unnötige Kosten zu vermeiden.
Die Optimierung von Filialen und Netzwerken ist wichtig, um Kosten zu sparen und gleichzeitig das Kundenerlebnis zu verbessern.
Durch den Einsatz von BI-Tools zur Vorhersage des Bargeldbedarfs an jedem einzelnen Geldautomaten im ganzen Land und die Kombination dieser Erkenntnisse mit Routenoptimierungstechniken können die Banken eine Geldautomatenrationalisierung erreichen.
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Manchmal ist es erforderlich, bestehende Kunden anders anzusprechen. Banken müssen ihnen neue und optimierte Produktportfolios empfehlen, und diese Informationen sollten sie zum richtigen Zeitpunkt erreichen. Die Analyse bestehender Kunden deckt die besten Strategien auf, die sich in der Vergangenheit bewährt haben und die auch für Neukunden eingesetzt werden können.
Mithilfe von BI-Systemen lassen sich tiefergehende und detailliertere Kundenprofile erstellen. Zusammen mit Transaktions- und Handelsanalysen können so die Kundengewinnung und -bindung sowie Cross- und Upselling verbessert werden.
Kundenportfolio und -segmentierung sind ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für Datenanalyse in Finanzsystemen. Um Kunden erfolgreich anzusprechen, ist eine präzise Segmentierung unerlässlich. Im Finanzdienstleistungssektor kann die Kundensegmentierung beispielsweise Kunden umfassen, die sich nach einem Immobilien- oder Autokredit erkundigen, oder sich auf bestimmte Bankkonten wie Giro- oder Geldmarktkonten beziehen. Ein passendes Angebot oder ein Anruf des Kundenbetreuers kann zu einem erfolgreichen Abschluss führen. Ebenso kann die Zielgruppe für die Einführung neuer Angebote anhand der Bonität der Kunden eingegrenzt werden.
Die Prognose von Kundenabwanderung und die Modellierung des Kundenlebenszeitwerts haben für Banken und Versicherungen in den letzten Jahren deutlich an Bedeutung gewonnen. Tausende von Marken konkurrieren um die Aufmerksamkeit der Kunden, was enorme Investitionen erfordert. Sobald ein Kunde gewonnen ist, ist es von größter Wichtigkeit, kein Potenzial ungenutzt zu lassen. Die Analyse der Customer Journey hilft, das Kundenverhalten zu verstehen, ihre Bedürfnisse zu erkennen und Upselling zu ermöglichen.
Die Analyse von Marketingkampagnen bietet einen Überblick über die effektivsten Kanäle einer Bank und optimiert die Ausgaben über diese Kanäle hinweg. Führende Banken nutzen die Daten aus Kreditkartentransaktionen (sowohl von ihren eigenen Terminals als auch von denen anderer Banken), um Angebote zu entwickeln, die Kunden zu regelmäßigen Einkäufen bei den Partnerhändlern der Bank anregen.
Bei Polestar Analytics haben wir Strategien entwickelt und effektive Datenanalyse-, Managementinformations- (MIS) und Reporting-Plattformen für Unternehmen unterschiedlichster Größe und mit verschiedenen Herausforderungen implementiert. Wir sind stolz darauf, mithilfe von Daten und unterstützenden Technologien drängende Geschäftsprobleme zu lösen.
Unsere Discovery Workshops helfen Kunden, unseren Ansatz zu verstehen und zusätzliche Transformationsmöglichkeiten zu erkennen. Wenn Sie Ihre BFSI-Analytics-Strategien optimieren möchten, legen wir gerne los.