Schweizer Banken und Big Data

Von Prof. Dr. Andreas Dietrich und Prof. Dr. Simon Amrein

Einige Banken haben begonnen, sich mit dem Thema von Big Data Technologien verstärkt auseinanderzusetzen. Es liegt in der Natur des Bankgeschäfts, dass Finanzdienstleister bereits über eine grosse Menge an Daten verfügen. Dazu gehören beispielsweise Informationen zu Kundentransaktionen. Zu dieser Fülle von Datenmengen können zusätzlich Daten aus sozialen Medien hinzugefügt werden. Das Zusammenführen von solchen Daten kann einen hohen Mehrwert für die Bank und für Kunden schaffen. Entsprechend sehen wir im Thema Big Data ein grosses Potenzial. Trotzdem dürfen Datenschutzüberlegungen nicht zu kurz kommen.

Mittels einer nicht repräsentativen Umfrage bei 30 Banken aus der Deutschschweiz ist Fabienne Huber in ihrer Bachelorarbeit den Fragen nachgegangen, wie Big Data Technologien bei Schweizer Banken aktuell eingesetzt werden. Zudem wurden die Banken zu ihrer Einschätzung in Bezug auf die Zukunft von Big Data Analytics (der eigentliche Prozess der Datenanalyse wird oft auch Data Mining genannt) befragt. Zu beachten ist, dass praktisch sämtliche Banken die Big Data Analytics betreiben, bisher aber noch keine Informationen von Social Media Kanälen integrieren.

Einige interessante Ergebnisse möchten wir im Rahmen dieses Blogs kurz zusammenfassen:

• Sieben Banken wenden heute bereits Big Data Technologien an. Neun Banken befassen sich zumindest mit Big Data Technologien und planen somit diese in Zukunft einzusetzen. Die anderen Banken setzen derzeit noch keine Big Data Technologien ein. Bei einigen Banken könnte das Thema aber an Relevanz gewinnen, da sich ihre (externen) IT Provider mit diesem Thema auseinandersetzen.
• Die beiden wichtigsten Anwendungsbereiche von Big Data Technologien im Kernbereich „Marketing/F&E“ sind die Generierung von Cross-Selling Vorschlägen sowie die Entwicklung einer optimierten Kundensegmentierung. Big Data wird hingegen derzeit nur sehr beschränkt im Zusammenhang mit der Customer Retention (bspw. Berechnung einer Abgangswahrscheinlichkeit) oder der Erarbeitung innovativer Produkte (bspw. Erarbeitung von sinnvollen Product Bundlings) eingesetzt.
• Vor allem im Bereich der Customer Retention, der Verbesserung bestehender Produkte und im Bereich einer weiteren und besseren Kundensegmentierung sehen verschiedene Banken in den nächsten 2-3 Jahren ein grosses und brachliegendes Potenzial, welche sie besser zu nutzen gedenken.
• Big Data wird heute insbesondere im Bereich der Risikoabschätzung und Betrugsvorbeugung eingesetzt. Vor allem im Bereich der Verbesserung der Erkennung von Betrugsversuchen (z.B. Kreditkartenbetrug, Datendiebstahl) durch die Anwendung von Big Data Analytics sind einige Banken heute schon aktiv. Zu beachten ist, dass lediglich Banken befragt wurden. Es ist anzunehmen, dass Verfahren zu Erkennung von Betrugsversuchen bei Kartenanbietern sehr verbreitet sind.
• Derzeit sind hauptsächlich die IT-Abteilungen mit dem Big Data Thema beschäftigt. Die Geschäftsleitungen sind derzeit eher wenig involviert in dieser Thematik.
• Big Data ist mit verschiedenen Herausforderungen verbunden. Die drei grössten Herausforderungen sind aus Bankensicht der Datenschutz, der Aufbau von Know-how und die Integration der neuen Technologien. Der Datenschutz ist für 81% der befragten Banken eine grosse oder mittelgrosse Herausforderung. Das Entwickeln der entsprechenden Fachkenntnisse für Big Data Analytics stellt sogar für 94% der Banken eine grosse oder mittelgrosse Herausforderung dar.

Herausforderung Datenschutz

Grundsätzlich bieten Big Data Technologien bei Banken die Möglichkeit, Kosten zu optimieren und Erträge zu steigern (bspw. durch Cross-Selling). Ebenfalls besteht die Chance, individuell auf die Bedürfnisse von Kunden eingehen zu können (Stichwort „mass customization“). Diese kommerziellen Perspektiven sind für die Banken von Vorteil. Für den einzelnen Kunden könnte dies aber auch bedeuten, dass er seine Datenhoheit verliert. Besonders in Ländern, wo der Datenschutz einen hohen Stellenwert hat, sind daher Big Data Projekte eine grosse Herausforderung. Ein Blick auf einige Allgemeine Geschäftsbedingungen (AGB’s) von Schweizer Banken zeigt, dass sich einige Banken das Recht zusichern lassen, Kundendaten mit technischen Mitteln auszuwerten. Teilweise ist sogar explizit davon die Rede, dass dies der „Auslösung von Betreuungshinweisen“ und der „Unterbreitung von bedürfnisgerechten Angeboten“ dient.

Grenzen von Big Data

Big Data Technologien führen trotz der Fülle von Daten nicht dazu, dass die Kenntnisse über den Kunden vollkommen sind. Auch die Tatsache, dass datengetriebene Analysen mit neuen, bisher noch nicht benutzten Datensätzen angereichert werden können, macht diese Ergebnisse nicht per se präziser. Die Bewertung und Interpretation der verschiedenen Daten sowie die Herstellung von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Aktivitäten bleiben ja schlussendlich immer noch dem Menschen überlassen.

Big Data auf die Spitze getrieben – Beispiel aus Singapur

Trotz zahlreicher Datenschutzbedenken gibt es bereits interessante (und für uns auch etwas befremdliche) Beispiele einer möglichen Umsetzung von Big Data Analytics. Eine der grössten Banken Asiens, die DBS Bank in Singapur, hat zum Ziel, dass ihre Kunden die Kreditkarten so oft wie möglich benutzen. Zudem möchte die Bank den Kunden zur richtigen Zeit und am richtigen Ort attraktive Angebote unterbreiten. Bei der DBS Bank hat der Kunde einen imaginären persönlichen Concierge, der weiss, wo der Kunde ist, was er macht und an was er interessiert ist. Beispielsweise weiss die Bank, dass der Kunde gerne Designer Schuhe mag (die Kreditkarten Abrechnung gibt Auskunft darüber…). Die Bank verfügt zudem über einen Retail Partner in diesem Bereich. Läuft der Kunde nun am Geschäft des Retail Partners der Bank vorbei, kann die Bank dem Kunden eine Nachricht mit folgendem Inhalt zusenden: Sie erhalten 10% Rabatt, wenn Sie in den nächsten 20 Minuten bei Retailer X etwas mit ihrer DBS Kreditkarte einkaufen (weitere Informationen finden Sie hier).

Solche Szenarien und Entwicklungen, die eher an Science Fiction Filme erinnern (bspw. Minority Report), mögen aus heutiger (Schweizer) Sicht befremdlich und sogar angsteinflössend wirken. Big Data kann aber wie oben erwähnt auch in anderen Bereichen eingesetzt werden, in welchen solche offensiven Aktionen nicht vonnöten sind. Wir sind der Überzeugung, dass es durchaus Einsatzmöglichkeiten gibt, die sowohl für Banken und Kunden einen Mehrwert generieren und sich mit Herausforderungen wie dem Datenschutz vereinbaren lassen.