Das Potenzial von Daten in Finanzdienstleistungen erschließen – Eine Diskussionsrunde mit leitenden Finanzmanagern

Im Zeitalter der schnellen Digitalisierung übertreffen datengesteuerte Unternehmen ihre Kollegen. Unternehmen können es sich nicht leisten, mit veralteten Tools und Strategien auf der Strecke zu bleiben. Aber was ist mit einem Sektor, der so stark reguliert ist wie Finanzdienstleistungen? Wie können Finanzdienstleister ihre Datenreise beginnen und gleichzeitig die Datenschutzvorschriften einhalten?

Um nach Antworten zu suchen, trafen sich leitende Finanzdienstleister zu einer Diskussionsrunde zum Thema „Das Potenzial von Daten in Finanzdienstleistungen erschließen“. Sie wurde von Jicara Media organisiert und von Rackspace Technology® und Amazon Web Services (AWS) veranstaltet.

Laut Shwetank Sheel, Director of Data Services Sales APJ bei Rackspace Technology, erleben Banken einen dramatischen Wandel der Kundenerwartungen. Er sagte, sie wollen Erlebnisse wie in sozialen Medien. Dies erfordert jedoch, dass Banken immer größere Datenmengen nutzen, um Geschäftstransformationen voranzutreiben und gleichzeitig die regulatorischen und internen Anforderungen der Interessengruppen zu erfüllen.

Sheel sagte: „Das Bedürfnis der Kunden, bei der Interaktion mit ihren Finanzpartnern die gleiche Erfahrung zu machen wie bei der Nutzung von Facebook, hat zu einem tiefgreifenden Wandel geführt, der den Bedarf an Datentransformation erhöht."

Die realen Datenherausforderungen von Finanzmanagern

Wenn Unternehmen ihr Geschäft ausbauen, vervielfacht sich auch die Menge der ihnen zur Verfügung stehenden Daten. Das Thema: Wie sollen sie mit riesigen Datenmengen umgehen - vor allem, wenn das Gleichgewicht zwischen Datenzugang und Datenschutzbestimmungen für eine globale Investmentbank so wichtig ist.

Ein IT-Manager der Investmentbank erklärte: „Wenn es um den Zugriff auf Daten geht, bereitet die Strukturierung große Probleme.“ Die Herausforderungen sind Zugang und Datenschutz. Natürlich werden uns immer die Hände gebunden sein. Basierend auf den verschiedenen Regeln und Vorschriften und dem, was ich tun darf, ist es immer eine Herausforderung.“

Im Fall eines großen Versicherungsunternehmens in Südostasien ging es um die Zentralisierung und Dezentralisierung von Daten. Der CIO der Versicherungsgesellschaft gab an, alle Dokumente zu digitalisieren. Was die Quelldaten betrifft, verfügen sie über ein zentrales Repository mit einem Data Warehouse und Analysetools.

„Wir schwanken ständig zwischen Zentralisierung und Dezentralisierung“, sagte der CIO. „Ursprünglich war alles dezentralisiert. Nun haben wir nach und nach damit begonnen, die Daten zu zentralisieren. Als das Volumen explodierte, gab es verschiedene andere Herausforderungen. Wir denken jetzt wieder über eine Dezentralisierung nach.“

In Bezug auf den Betrieb in Singapur sagte der CIO, dass derzeit nicht „so viele Daten“ verwendet würden. Daher glauben sie, dass Zentralisierung derzeit der richtige Ansatz ist. Einem leitenden IT-Entscheidungsträger zufolge gehört die Komplexität zu den größten Herausforderungen, denen sich eine große internationale Bank mit Sitz in Singapur im Bereich Daten stellen muss.

Umgang mit Silos und Silos voller Daten

„Eine unserer größten Sorgen sind die Altdaten, die von verschiedenen Märkten und Kunden in unterschiedlichen Formen und Ausprägungen beigesteuert werden. Die Standardisierung von Daten ist wichtig und die Datenmodellierung ist wichtig, aber wie integrieren wir die Daten in die Multicloud-Infrastruktur? Und wie präsentieren wir dem Kunden die Demokratisierung der Daten?“

Bei einer in Singapur ansässigen Wertpapierfirma kollidieren nun uralte Branchenpraktiken mit Datenschutzgesetzen, insbesondere in Bezug auf Datensilos. Laut der führenden Systemarchitektur des Unternehmens waren „wir nicht so daran interessiert, Daten aus der Vergangenheit zu nutzen.“

„Es gab Silos und Silos voller Daten. Aufgrund der strengeren Datenvorschriften stehen wir jetzt vor der Herausforderung, Einwilligungen zu erteilen, z. B. für die Konten unserer Kunden bei Google®, als der regulative Framework noch nicht festgelegt war. Jetzt müssen wir einen Großteil dieser Einwilligungen zurückverfolgen, dokumentieren lassen und sicherstellen, dass der Inhalt und die Zustimmung erreicht werden, was sich auf unsere Legacy-Systeme auswirkt, die sich ebenfalls noch in Silos befinden."

Demokratisierung von Zugriff auf und Übernahme von Daten zwischen Silos

Ein ebenso dringendes Problem, mit dem sich die Führungskräfte im Finanzbereich konfrontiert sehen, ist die Demokratisierung des Datenzugriffs und der Datenübernahme in allen Abteilungen. Moody's Analytics, das in diesem Bereich mit Rackspace Technology zusammengearbeitet hat, teilte mit, wie es bei seiner Datenreise vorgegangen ist.

Louis Chapman, Senior Director, Predictive Analytics, Product Strategy, and Operations bei Moody's Analytics erklärte. „Als Rackspace Technology zu uns kam, war die erste Herausforderung, die sie uns bei der Bewältigung geholfen haben, die Frage, wie wir unsere Daten jemandem präsentieren können, der sie nutzen wird? Das war ein großer Erfolg für uns. Wenn Sie Ihre Präsentationsebene intuitiv gestalten können, lösen Sie viele Probleme.“

Darüber hinaus erklärte Chapman: „Die Leute könnten denken, dass es sich hier um ein Dokumentationsproblem handelt.“ Dass Sie sich treffen müssen, um dies zu besprechen. Sie müssen in der Lage sein, Videos zu erstellen und sie unternehmensweit zu verbreiten. Die Quintessenz ist, dass das Design der Präsentationsschicht intuitiv sein muss und Sie in der Lage sein müssen, die richtigen Daten voranzutreiben. Was wir also tun, ist, ein Durcheinander von Daten zu nehmen, sie über einen langen Zeitraum zu sammeln und sie dann zu etwas zu synthetisieren, das einfach ist."

Laut Sheel spielt die Reife eines Unternehmens eine wesentliche Rolle bei der Datenzusammenarbeit. „Wenn eine Datenorganisation gut finanziert und gut verstanden ist, arbeiten wir in der Regel als zusätzliche Hand mit ihr zusammen. So arbeiten wir in erster Linie mit Moody's zusammen. Insgesamt wissen sie, was sie erreichen wollen.“

Sheel sagte, dass sie in der Regel mit gut finanzierten und gut bekannten Datenorganisationen zusammenarbeiten, um ein zusätzliches Paar Hände zu haben, und nannte Moody's als Beispiel. Aber wenn Unternehmen den Wert von Daten noch nicht erkannt haben, schätzen sie in der Regel deren Ernsthaftigkeit ein und empfehlen oft, dass sie klein anfangen, um mögliche Anwendungsfälle zu ermitteln. Er schlug zum Beispiel vor, dass ein Versicherungsunternehmen die aufgezeichneten Analysen nutzen könnte, um seine IVR zu verbessern - ein potenzieller Anwendungsfall mit einer großen Investitionsrendite.

Den Wert von Daten erkennen und sie zentraler machen

Inzwischen hat sich das Spotify-Modell auch für einige Kunden von Rackspace Technology bewährt, so Hemanta Banerjee, Vice President Public Cloud Data Services bei Rackspace Technology. „Aber wie bringt man Menschen außerhalb der normalen Berichtshierarchie zur Zusammenarbeit?“

Der Ansatz eines Kunden bestand darin, Gilden und Abteilungen zu Themen wie Power BI, Katalogisierung von Lieferketten und Lebensmittelbeschaffung sowie Messung der Akzeptanz von Analysen zu bilden. Es präsentierte Daten mithilfe von Dashboards während der Besprechungen. Dadurch wurden Verhaltensweisen von oben nach unten erzwungen und klare Strukturen für die Zusammenarbeit geschaffen.

Letztendlich ist der Schlüssel zum Ausgleich von Daten die Zustimmung des Unternehmens, mit der die meisten Finanzmanager zu kämpfen haben. „Im Finanzwesen gibt es eine Reihe von Organisationen, die sich immer noch mit der organisatorischen Akzeptanz befassen und klein anfangen, um herauszufinden, wie sie die Daten in ein brauchbares Format bringen können, dann zur Synthesefrage und zur Schaffung von Governance und Transparenz."

Sheel fügte hinzu: „Das geht so lange, bis man sich einbringt. Dann geht es darum, Ergebnisse zu liefern, die dafür sorgen, dass Ihr CEO gut aussieht. In jeder Phase dieser Reise stellt sich die Frage, wie wir die Show vorantreiben können.“

Sheel hofft, dass die Unternehmen den erwiesenen Wert von Daten erkennen und sie in ihren Organisationen stärker in den Mittelpunkt rücken, was dazu führt, dass Budgets für größere, längerfristige Datenprojekte bereitgestellt werden.

Dieser Beitrag wurde mit Amazon Web Services (AWS) Sponsoring erstellt.