{"id":2203,"date":"2014-08-04T08:39:11","date_gmt":"2014-08-04T06:39:11","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/?p=2203"},"modified":"2026-02-11T14:52:45","modified_gmt":"2026-02-11T13:52:45","slug":"schweizer-banken-und-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/schweizer-banken-und-big-data\/","title":{"rendered":"Schweizer Banken und Big Data"},"content":{"rendered":"\n\n\n<p>Mittels einer nicht repr\u00e4sentativen 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 Einsch\u00e4tzung 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 s\u00e4mtliche Banken die Big Data Analytics betreiben, bisher aber noch keine Informationen von Social Media Kan\u00e4len integrieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Einige interessante Ergebnisse m\u00f6chten wir im Rahmen dieses Blogs kurz zusammenfassen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>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 k\u00f6nnte das Thema aber an Relevanz gewinnen, da sich ihre (externen) IT Provider mit diesem Thema auseinandersetzen.<\/li><li>Die beiden wichtigsten Anwendungsbereiche von Big Data Technologien im Kernbereich \u201eMarketing\/F&amp;E\u201c sind die Generierung von Cross-Selling Vorschl\u00e4gen sowie die Entwicklung einer optimierten Kundensegmentierung. Big Data wird hingegen derzeit nur sehr beschr\u00e4nkt im Zusammenhang mit der Customer Retention (bspw. Berechnung einer Abgangswahrscheinlichkeit) oder der Erarbeitung innovativer Produkte (bspw. Erarbeitung von sinnvollen Product Bundlings) eingesetzt.<\/li><li>Vor allem im Bereich der Customer Retention, der Verbesserung bestehender Produkte und im Bereich einer weiteren und besseren Kundensegmentierung sehen verschiedene Banken in den n\u00e4chsten 2-3 Jahren ein grosses und brachliegendes Potenzial, welche sie besser zu nutzen gedenken.<\/li><li>Big Data wird heute insbesondere im Bereich der Risikoabsch\u00e4tzung 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.<\/li><li>Derzeit sind haupts\u00e4chlich die IT-Abteilungen mit dem Big Data Thema besch\u00e4ftigt. Die Gesch\u00e4ftsleitungen sind derzeit eher wenig involviert in dieser Thematik.<\/li><li>Big Data ist mit verschiedenen Herausforderungen verbunden. Die drei gr\u00f6ssten Herausforderungen sind aus Bankensicht der Datenschutz, der Aufbau von Know-how und die Integration der neuen Technologien. Der Datenschutz ist f\u00fcr 81% der befragten Banken eine grosse oder mittelgrosse Herausforderung. Das Entwickeln der entsprechenden Fachkenntnisse f\u00fcr Big Data Analytics stellt sogar f\u00fcr 94% der Banken eine grosse oder mittelgrosse Herausforderung dar.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Herausforderung Datenschutz<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Grunds\u00e4tzlich bieten Big Data Technologien bei Banken die M\u00f6glichkeit, Kosten zu optimieren und Ertr\u00e4ge zu steigern (bspw. durch Cross-Selling). Ebenfalls besteht die Chance, individuell auf die Bed\u00fcrfnisse von Kunden eingehen zu k\u00f6nnen (Stichwort \u201emass customization\u201c). Diese kommerziellen Perspektiven sind f\u00fcr die Banken von Vorteil. F\u00fcr den einzelnen Kunden k\u00f6nnte dies aber auch bedeuten, dass er seine Datenhoheit verliert. Besonders in L\u00e4ndern, wo der Datenschutz einen hohen Stellenwert hat, sind daher Big Data Projekte eine grosse Herausforderung. Ein Blick auf einige Allgemeine Gesch\u00e4ftsbedingungen (AGB\u2019s) 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 \u201eAusl\u00f6sung von Betreuungshinweisen\u201c und der \u201eUnterbreitung von bed\u00fcrfnisgerechten Angeboten\u201c dient.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Grenzen von Big Data<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Big Data Technologien f\u00fchren trotz der F\u00fclle von Daten nicht dazu, dass die Kenntnisse \u00fcber den Kunden vollkommen sind. Auch die Tatsache, dass datengetriebene Analysen mit neuen, bisher noch nicht benutzten Datens\u00e4tzen angereichert werden k\u00f6nnen, macht diese Ergebnisse nicht per se pr\u00e4ziser. Die Bewertung und Interpretation der verschiedenen Daten sowie die Herstellung von Zusammenh\u00e4ngen zwischen verschiedenen Aktivit\u00e4ten bleiben ja schlussendlich immer noch dem Menschen \u00fcberlassen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Big Data auf die Spitze getrieben &#8211; Beispiel aus Singapur<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Trotz zahlreicher Datenschutzbedenken gibt es bereits interessante (und f\u00fcr uns auch etwas befremdliche) Beispiele einer m\u00f6glichen Umsetzung von Big Data Analytics. Eine der gr\u00f6ssten Banken Asiens, die DBS Bank in Singapur, hat zum Ziel, dass ihre Kunden die Kreditkarten so oft wie m\u00f6glich benutzen. Zudem m\u00f6chte die Bank den Kunden zur richtigen Zeit und am richtigen Ort attraktive Angebote unterbreiten. Bei der DBS Bank hat der Kunde einen imagin\u00e4ren pers\u00f6nlichen 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 dar\u00fcber&#8230;). Die Bank verf\u00fcgt zudem \u00fcber einen Retail Partner in diesem Bereich. L\u00e4uft der Kunde nun am Gesch\u00e4ft 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 n\u00e4chsten 20 Minuten bei Retailer X etwas mit ihrer DBS Kreditkarte einkaufen <a href=\"http:\/\/corporateblog.progress.com\/2012\/07\/banking-on-a-future-in-big-data-how-dbs-bank-is-driving-customer-engagements-with-decision-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">(weitere Informationen finden Sie hier).<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Solche Szenarien und Entwicklungen, die eher an Science Fiction Filme erinnern (bspw. Minority Report), m\u00f6gen aus heutiger (Schweizer) Sicht befremdlich und sogar angsteinfl\u00f6ssend wirken. Big Data kann aber wie oben erw\u00e4hnt auch in anderen Bereichen eingesetzt werden, in welchen solche offensiven Aktionen nicht vonn\u00f6ten sind. Wir sind der \u00dcberzeugung, dass es durchaus Einsatzm\u00f6glichkeiten gibt, die sowohl f\u00fcr Banken und Kunden einen Mehrwert generieren und sich mit Herausforderungen wie dem Datenschutz vereinbaren lassen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Einige Banken haben begonnen, sich mit dem Thema von Big Data Technologien verst\u00e4rkt auseinanderzusetzen. Es liegt in der Natur des Bankgesch\u00e4fts, dass Finanzdienstleister bereits \u00fcber eine grosse Menge an Daten verf\u00fcgen. Dazu geh\u00f6ren beispielsweise Informationen zu Kundentransaktionen. Zu dieser F\u00fclle von Datenmengen k\u00f6nnen zus\u00e4tzlich Daten aus sozialen Medien hinzugef\u00fcgt werden. Das Zusammenf\u00fchren von solchen Daten kann einen hohen Mehrwert f\u00fcr die Bank und f\u00fcr Kunden schaffen. Entsprechend sehen wir im Thema Big Data ein grosses Potenzial. Trotzdem d\u00fcrfen Datenschutz\u00fcberlegungen nicht zu kurz kommen.<\/p>\n","protected":false},"author":1270,"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":"","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[23682,19461],"tags":[27737,19513,43984,7465],"class_list":["post-2203","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-digitalisierung","category-vertriebsmanagement","tag-big-data","tag-informationstechnologie","tag-kundenservice","tag-trend"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Schweizer Banken und Big Data - IFZ Retail Banking Blog<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/schweizer-banken-und-big-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Schweizer Banken und Big Data - IFZ Retail Banking Blog\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Einige Banken haben begonnen, sich mit dem Thema von Big Data Technologien verst\u00e4rkt auseinanderzusetzen. 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