{"id":18760,"date":"2023-07-17T08:57:00","date_gmt":"2023-07-17T06:57:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/?p=18760"},"modified":"2026-02-11T14:53:00","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:00","slug":"so-veraendern-daten-die-zukunft-des-bankings","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/so-veraendern-daten-die-zukunft-des-bankings\/","title":{"rendered":"So ver\u00e4ndern Daten die Zukunft des Bankings"},"content":{"rendered":"\n\n\n

Direkt zum Download der Studie<\/a><\/p>\n\n\n\n

Finanzinstitute geh\u00f6ren nicht zu den Pionieren auf dem Gebiet der Datenanalyse und KI, sondern grosse Technologieunternehmen wie Amazon, Apple, Google, Meta und Netflix. Sie haben sich diese Konzepte zunutze gemacht, was sich auch in den B\u00f6rsenkursen zeigt. Abbildung 1 gibt einen \u00dcberblick einer datengetriebenen Bank und deren Implementierung. Der Nutzen, welche durch eine Datenorientierung geschaffen werden k\u00f6nnen, sind Kostensenkung, Risikoreduktion und Umsatzsteigerung. Im ges\u00e4ttigten Schweizer Finanzmarkt ist es vor allem eine Kosten- und Risikoreduktion, die anhand von Daten erzielt werden kann. Drei der wichtigsten technologischen Grundlagen in diesem Zusammenhang sind vorhanden. Es handelt sich dabei um Cloud Computing, offene Finanz\u00f6kosysteme und k\u00fcnstliche Intelligenz. Neben den technologischen Triebkr\u00e4ften sind auch Data Governance und Einhaltung der bestehenden daten- und technologiebezogenen Regulierungen relevant.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 1: Treiber und Anwendungsf\u00e4lle des Data-Driven Bankings<\/em><\/p>\n\n\n\n

Technologische Treiber dr\u00e4ngen Banken in eine datengest\u00fctzte Zukunft<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Digitalisierung hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Schweizer Bankenlandschaft. Dieser Trend zur Digitalisierung hat den Banken dabei geholfen, ihre Effizient zu verbessern. Dies zeigt sich insbesondere darin, dass die Finanzinstitute ihre Bilanzsumme und die von ihnen verwalteten Verm\u00f6gen in den letzten Jahren im Durchschnitt steigern konnten, w\u00e4hrend ihre Kosten weitgehend stabil geblieben sind, wie die Grafik in Abbildung 2 zeigt. Ein Grund f\u00fcr diese Effizienzsteigerung liegt in der Technologie, genauer gesagt in der Digitalisierung. Die f\u00fcr die Schweizer Finanzindustrie als besonders relevant erachteten Treiber erm\u00f6glichen eine agile Skalierung, standardisierte und damit effiziente Formen der Interaktion zwischen verschiedenen Dienstleistern sowie neueste methodische Konzepte zur Auswertung von Daten. Daten, deren Analyse und deren Verarbeitung sind die grundlegende Ressource aller drei Technologietreiber, auf deren Basis Finanzinstitute einen Mehrwert f\u00fcr sich und ihre Kunden generieren k\u00f6nnen. Die Schweizer Banken verf\u00fcgen \u00fcber eine Vielzahl von Daten, die in drei Hauptkategorien unterteilt werden k\u00f6nnen: Stammdaten (inklusive Kundendaten und sozio\u00f6konomische Daten), Transaktionsdaten (wie Zahlungen, Handelsgesch\u00e4fte) und Verhaltensdaten (wie Interaktionen \u00fcber verschiedene Kan\u00e4le). Eine der gr\u00f6ssten Herausforderungen dabei ist es, die richtige IT-Infrastruktur und ein Datenverwaltungssystem zu implementieren, welches verschiedene Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, verarbeiten und speichern kann. Durch den rasanten Anstieg der technischen Kapazit\u00e4ten, getrieben durch Innovationen im Bereich des Deep Learning, den Zugang zu immer gr\u00f6sseren Datenmengen und g\u00fcnstiger Rechenleistung (z.B. durch Cloud Computing), sind eine Vielzahl von innovativen Anwendungsf\u00e4llen wie Large Language Models (LLMs) wie Bard oder ChatGPT entstanden, welche auch f\u00fcr das Banking eine grosse Relevanz aufweisen (vgl. Blogartikel<\/a>). Viele Schweizer Banken setzen bereits KI in einem oder mehreren Gesch\u00e4ftsbereichen ein, und auch die Schweizer FinTechs erkennen zunehmend die M\u00f6glichkeiten, die KI bietet.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 2: Gr\u00f6ssen-, Kosten- und Ertragsindikatoren f\u00fcr Schweizer Banken, indexiert auf 100.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Regulatorische Aspekte sind kein Hindernis<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Regulierungslandschaft des Schweizer Finanzsektors wird durch eine Reihe von Bundesgesetzen und Ausf\u00fchrungsverordnungen gepr\u00e4gt. Zwei kritischen Aspekte sind: Data Governance und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Die potenziellen Vorteile der gemeinsamen Nutzung von Daten m\u00fcssen gegen die Auswirkungen auf den Datenschutz abgewogen werden. Technologische L\u00f6sungen zur Verbesserung der Datenschutz k\u00f6nnen dazu beitragen, Bedenken hinsichtlich der gemeinsamen Nutzung von Daten zu zerstreuen. Unabh\u00e4ngig davon, f\u00fcr welche Cloud-Variante sich Finanzdienstleister entscheiden (ob Private, Public oder Multi-Cloud), m\u00fcssen die Datenhosting-Infrastruktur und die Kontrollmechanismen den regulatorischen Anforderungen der Eidgen\u00f6ssischen Finanzmarktaufsicht FINMA entsprechen. Die aktuellen Vorschriften in der Schweiz stellen jedoch kein Hindernis f\u00fcr die Auslagerung von Gesch\u00e4ftsprozessen dar (einschliesslich Datenanalyse, -verarbeitung oder Datenspeicherung in der Cloud, auch im Ausland). Aus regulatorischer Sicht sind die Voraussetzungen f\u00fcr Data-Driven Banking daher gegeben.<\/p>\n\n\n\n

Grosses Potenzial in vielen Banking-Bereichen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wie bereits beschrieben, bietet Data-Driven Banking drei wichtige Mechanismen, um den Gesch\u00e4ftserfolg der Banken zu steigern. Erstens kann es dabei helfen, Kosten zu senken. Beispiele hierf\u00fcr sind automatisierte Onboarding-Prozesse f\u00fcr Kunden oder die automatische \u00dcberpr\u00fcfung von Personen, die potenziell politisch exponiert sind. Zweitens kann es dazu beitragen, Gesch\u00e4ftsrisiken zu minimieren, zum Beispiel im Bereich der Kreditvergabe durch genauere Ausfallprognosen. Drittens k\u00f6nnen die Banken ihre Einnahmen steigern. Dies kann etwa durch Empfehlungssysteme, die dazu f\u00fchren, dass mehr Produkte verkauft werden oder dass weniger Kunden abspringen, erreicht werden. Aber nicht nur die Banken profitieren, auch die Kunden haben etwas davon – beispielsweise durch eine bessere Personalisierung und ein verbessertes Kundenerlebnis, was wiederum zu einer h\u00f6heren Kundenzufriedenheit f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n

Der Weg zu Data-Driven Banking<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Eintrittsschwelle f\u00fcr das daten-getriebene Banking sind gering. Der Einstieg kann schrittweise und iterativ erfolgen, so dass kontinuierlich Erfahrungen gesammelt und genutzt werden k\u00f6nnen. Ein Ansatz, der auf einem Minimal Viable Product (MVP) basiert und mit spezialisierten Technologieanbietern zusammenarbeitet, kann hier hilfreich sein, insbesondere wenn die notwendigen Ressourcen intern nicht vorhanden sind (siehe Abb. 3). Innerhalb weniger Wochen k\u00f6nnen so erste Ergebnisse erzielt werden, die als Ausgangspunkt f\u00fcr weitere Entwicklungen im datengetriebenen Banking dienen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 3: MVP-Ansatz<\/em><\/p>\n\n\n\n

Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass in der Schweiz die technischen wie auch die regulatorischen Voraussetzungen f\u00fcr das datengetriebenen Banking gegeben sind. Just do it.<\/p>\n\n\n\n

Download der Studie Data-Driven-Banking in Switzerland<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Schweizer Banken verf\u00fcgen \u00fcber grosse Datenbest\u00e4nde. Mehr und mehr Banken erkennen die Vorteile von Big Data und KI und nutzen diese Technologien in verschiedenen Gesch\u00e4ftsbereichen. Dabei k\u00f6nnen selbst kleinere Projekte einen beachtlichen Mehrwert generieren. Die folgenden Inhalte st\u00fctzen sich auf die Studie \u00abData-Driven-Banking in Switzerland\u00bb, welche in Zusammenarbeit mit ti&m und Google Cloud erstellt wurde.<\/p>\n","protected":false},"author":165,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"18457,922,14720,4805,8977,3828","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[46482,46509,23682,1041461,650798,647334],"tags":[],"class_list":["post-18760","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-bank-it","category-bankstrategie","category-digitalisierung","category-kuenstliche-intelligenz","category-oekosystem","category-open-banking"],"acf":[],"yoast_head":"\nSo ver\u00e4ndern Daten die Zukunft des Bankings - 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