Datenlösungen für Finanzdienstleister

Für die Kenntnis Ihres Kunden benötigen Sie Einblick in den Kundenlebenszyklus, müssen die Kundendaten schnell im gesamten Unternehmen verknüpfen können und den Kontext kennen, in dem die Kunden handeln.

In den meisten Fällen mangelt es den Finanzdienstleistungsdaten nicht an Quantität. Daten mangelnder Qualität und unvollständige Daten können jedoch schwerwiegende und kostspielige Probleme verursachen.

Früher wurden Kundeninformationsdateien (Customer Information Files, CIF) verwendet, um Daten im gesamten Unternehmen zu verknüpfen, und Endbenutzer müssen noch mit großem Aufwand Kundendaten bearbeiten, die sich ständig ändern. Dieser Typ des Datenmanagements führt häufig zu fehlerhaften und unvollständigen Informationen. Die Effizient der CIFs kann im Zeitverlauf nachlassen, und CIFs lassen sich nicht effektiv in die bestehenden Kernprozesse des Bankwesens integrieren.

Die Sicht auf Ihren Kunden ist dann unvollständig. Dies beeinträchtigt Ihre Marketing- und Betriebsaktivitäten sowie die Datenanalyse in allen Kanälen – sowie Ausführungsrichtlinien, Risikomanagement und Risikoprüfung.

Sie lösen dieses Problem mit einer umfassenden 360°-Sicht. Dank einer leistungsstarken Kombination von robusten Datenqualitätsfunktionen und Graphdatenbank-Technologien gehört das fehleranfällige Datenmanagement mit mehreren Tools der Vergangenheit ein, und Sie können bedeutendere und bessere Entscheidungen treffen.

Sichtbarkeit und Kontext erzeugen ein neues Maß an Zuverlässigkeit und Auswertbarkeit der Kundendaten. Sie ermöglichen die Bereitstellung optimierter, personalisierter Kundenerlebnisse und Angebote, die von den Kunden inzwischen erwartet werden. Ihr Unternehmen erzielt so schneller einen höheren ROI und kann seinen Wettbewerbsvorsprung halten.

Zufriedene Kunden, bessere Geschäftschancen – was wünschen Sie mehr?

Finanzdienstleister waren lange Zeit Ziele für Finanzkriminelle. Geldwäschebekämpfung (Anti-Money Laundering, AML), Identitätsbetrug sowie Datenschutz und Sicherheit sind weiterhin wichtige Themen in ihrer Prioritätenliste.

Die Branche leidet unter Vertragsstrafen und Geldbußen, zu einem nicht geringen Teil wegen komplexer Vorschriften, die strenger Aufsicht unterliegen und sich ständig ändern, z. B. Know Your Customer (KYC), AML, DSGVO und CCPA, um nur einige zu nennen. Es ist nicht einfach, den Überblick über diese Vorschriften zu behalten. Die Überprüfung anhand weiterer Listen und die Generierung von noch mehr Warnungen bewirken lediglich eine Zunahme von falsch positiven Ergebnisse – ihr Anteil beträgt bis zu 98 %.

Die Kosten von Complianceproblemen beeinträchtigen nicht nur das Nettoergebnis Ihres Unternehmens – sie beeinträchtigen auch das Markenimage und die Kundenbindung. Negative Medienberichte zu diesen Themen verbreiten sich schnell, und da der Wechsel zu Ihren Mitbewerbern nur einige Mausklicks erfordert, ist es zu riskant, untätig zu bleiben.
Die meisten Screeningplattformen bieten keine Funktionen für die Datenqualität oder die Identifizierung juristischer Personen, und die Kosten für der Erfassung von Ermittlerdaten und die Warnungsüberprüfung sind hoch. Was also ist die beste Lösung? Überdenken Sie den gesamten Screeningprozess, und verbessern Sie die Qualität Ihrer Daten, bevor Sie den mühsamen Prozess in Angriff nehmen.

Die richtige Finanzdatenlösung bietet einen vollständig auditierbaren Abgleich, der mit effektiver Datenqualität und Identifizierung juristischer Personen die Einhaltung der Gesetze zur Geldwäsche- und Betrugsbekämpfung sicherstellt, sodass Sie effizient und effektiv Warnungen bezüglich verdächtiger Aktivitäten erkennen und eskalieren können. So werden falsch negative Ergebnisse vermieden, die Anzahl falsch positiver Ergebnisse wird reduziert, Warnungen werden schneller aufgelöst, und Ihr Ermittlungsteam spart wertvolle Zeit.

Ein stabiles Data-Governance-Framework für Finanzdienstleister ist von wesentlicher Bedeutung für die Implementierung von Prozessen, mit denen Datenrichtlinien für regulatorische Anforderungen und FCC identifiziert und durchgesetzt werden. Es stellt sicher, dass Sie mühelos wichtige Datenassets systemübergreifend durchsuchen, auswerten und als vertrauenswürdig einstufen können, um eine genauere und fundiertere Entscheidungsfindung und Berichterstattung zu ermöglichen. Dies bewirkt eine effizientere Risikobewertung, mit der die finanziellen Ressourcen und die Reputation Ihres Unternehmens geschützt werden.

Es ist kein Geheimnis, dass herkömmliche Unternehmen aufgrund der Zunahme digitaler Känale und des Wunschs der Kunden nach Bequemlichkeit mit sinkender Nachfrage zu kämpfen haben.

Finanzdienstleister sind von diesem Trend nicht ausgenommen, und bei der Standortoptimierung von Zweigstellen müssen strategische Entscheidungen getroffen werden, damit sich die hohen Investitionen auszahlen.

Wie sieht der Markt aus? Wie hoch ist die optimale Anzahl der Zweigstellen in Anbetracht des Bedarfs? Wenn ein Umbau erwogen wird – welche Attribute erzielen wahrscheinlich die größte Wirkung? Die während des Prozesses zu berücksichtigenden Fragen scheinen zahllos zu sein, die Antworten beruhen jedoch immer auf datengesteuerten Standortanalysen, die es Ihnen ermöglichen, zuverlässige Daten in Echtzeit zu visualisieren und sogar mehrere Szenarien zu testen.

Diese Analysen liefern Informationen für intelligentere chancenbasierte Umsatzziele entsprechend den jeweiligen Merkmalen und der besonderen Marktdynamik der jeweiligen Zweigstelle. Pauschale Umsatzziele, die häufig nicht dem tatsächlichen Potenzial eines Standorts entsprechen, gehören der Vergangenheit an.

Wenn diese Informationen mit Demografiedaten und Geschäftsdatensätzen gekoppelt werden, sind Sie auf einem guten Weg zum Erreichen wichtiger Geschäftsziele, z. B. dem Erfüllen oder Übertreffen der jährlichen Erlös- und Investitionsziele auf Produktebene, Verbessern des Filialmanagements, Erweitern oder Bewahren des Marktanteils und Verbessern der Kundenzufriedenheit dank besserer, datengesteuerter Personalisierung und Angebote.

Ihr Finanzdienstleistungsunternehmen hat Zugriff auf mehr Daten als jemals zuvor. Diese Daten sind jedoch von geringem Nutzen, wenn sie über komplexe und ungleichartige Systeme verstreut sind.

Unvollständige, fehlerhafte und mangelhaft ausgewertete Daten führen zu Geschäftsanalysen und -berichten, die nicht nur fehlerhaft sind, sondern langfristig auch schaden. Sie beeinträchtigen Ihre Kenntnis des Kunden (Know Your Customer, KYC), Ihr Assetmanagement und Ihre Fähigkeit Finanzdelikte in Echtzeit zu erkennen und die FCC-Anforderungen (Financial Crime Compliance) einzuhalten.

Deshalb wechseln viele Finanzdienstleister zu cloudnativen Plattformen und anderen Datenmodernisierungsplattformen, um das Problem zu lösen. Data Governance ist hier von wesentlicher Bedeutung.

Mit zunehmender Verflechtung von Geschäft und IT wächst der Bedarf an vollständigen Datenkatalogen und umfassender Data Governance, die Datenqualität, Datenintegration und Metadatenmanagement kombiniert, um die Analysen auf allen Ebenen des Unternehmens zu beschleunigen und zu optimieren.

Eine  erfolgreiche Data-Governance-Initiative für Finanzdienstleister basiert auf einem unternehmensfreundlichen Framework, das nahtlos die Kenntnis der Herkunft, der Verwendung, der Richtlinien, der Qualität und der regulatorischen Anforderungen Ihrer Daten im gesamten Unternehmen vermittelt. Geschäftsbenutzer und Datenbenutzer können wichtige Daten in der gesamten Organisation finden, auswerten, auf ihre Zuverlässigkeit vertrauen und sie nutzen. Dies führt zu besseren KYC-Ergebnissen, besserer Kenntnis der Finanzrisiken und -delikte und höherer Performance der Filialen.

Data Governance ist das Fundament der Datenqualität im gesamten Unternehmen. Beide hängen voneinander ab und sind für wichtigere, bessere Entscheidungen auf Grundlage zuverlässiger Daten erforderlich.

Deshalb müssen Sie eine Lösung bereitstellen, die in branchenführende Datenqualitätslösungen integriert ist. Sie brauchen weniger Zeit für zweifelhafte Daten aufzuwenden und können diese Zeit stattdessen nutzen, um das Unternehmen zu neuen Erfolgen zu führen.

Unternehmen in der Finanzdienstleistungsbranche wünschen umfassendere Informationen über ihre Kunden, die Markttrends, Investitionschancen und neue Initiativen, die sich auf die Rentabilität auswirken, z. B. die Zunahme der ESG-Investitionen.

Zuverlässige Analysen und Vorhersagedatenmodelle können einen wesentlichen Beitrag zu einem optimalen Verständnis leisten, sie erfordern jedoch genaue, konsistente und kontextualisierte Daten. Finanzinstitutionen untersuchen trotz der enormen Mengen an internen Geschäftsdaten auch zuverlässige externe Daten, um Analysemodelle mit neuen und relevanten Attributen zu versorgen und bedeutsame Erkenntnisse zu gewinnen.

Mit mehr als 9.000 Datenattributen zu Personen und Orten und unzähligen Details für jeden beliebigen Standort verfügen Finanzdienstleister über gute Voraussetzungen, um die Informationen zu erhalten, die sie benötigen, um ihr Unternehmen voranzubringen und wettbewerbsfähig zu bleiben.