Datensilos beseitigen: Eine Checkliste in 5 Schritten für Finanzdienstleistungen

Im Hype rund um die Künstliche Intelligenz (KI) und all die erstaunlichen Dinge, die sie leisten kann, ist es leicht, sich mitreißen zu lassen. Aber ist Ihr Unternehmen wirklich bereit dafür, diese Möglichkeiten zu nutzen?

Sie haben gehört, dass KI personalisierte Kundenerlebnisse schaffen kann, die unmittelbar auf die individuellen finanziellen Bedürfnisse der Kund:innen zugeschnitten sind. Das kann aber nur gelingen, wenn Kundendaten einheitlich erfasst sind und nicht beispielsweise in einem System als „John Doe“, in einem anderen aber als „J. Doe“ angezeigt werden. Noch komplexer wird es, wenn John Doe in einem Haushalt oder als Begünstigter eines Treuhandverhältnisses verschachtelt ist.

Sie wollen für Ihre Versicherten da sein, wenn es darauf ankommt, und sie auf der Basis von Empathie und Vertrauen proaktiv auf sensible Lebensereignisse vorbereiten. Das ist jedoch schwierig, wenn Sie davon abgelenkt sind, dass Sie Informationen an zu vielen Stellen manuell suchen müssen.

Als Treuhänder:in wollen Sie im besten Interesse Ihrer Kund:innen handeln und mit der bestmöglichen Beratung Vertrauen in Ihren Service wecken. Ihre Kund:innen erwarten von Ihnen Unterstützung beim Entwurf ihrer Strategien zur Vermögensplanung, was aber nahezu unmöglich ist, wenn Sie nicht auf ihre Ziele und Pläne zugreifen können. 

Sie merken schon: Ohne Daten geht nichts.

Bevor Sie die Vorteile von KI wirklich nutzen können, müssen Sie Ihre Daten in Ordnung bringen. Sprechen wir also über Daten als Grundlage für KI und die Herausforderungen, die Daten für Finanzdienstleistungsinstitute (FDI) mit sich bringen. 

Wir betrachten Herausforderungen wie ungenaue oder separierte Daten und Zugriffsprobleme, die die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch zwischen Abteilungen und Teams verhindern – also das, was sich hinter dem gefürchteten Begriff „Silos“ verbirgt. Anschließend können Sie anhand unserer Checkliste den Zustand Ihrer Daten bewerten, um auf dieser Grundlage zu einem erfolgreichen KI-Unternehmen zu werden.

Dieser Blog umfasst die folgenden Themen:

Daten: Die Grundlage eines KI-Unternehmens
Die Herausforderungen von Datensilos in der Finanzdienstleistungsbranche
Checkliste in 5 Schritten zur Bewertung der Datenreife für Finanzdienstleistungen
Auf dem Weg in eine datengestützte Zukunft für Finanzdienstleistungen

Daten: Die Grundlage eines KI-Unternehmens

Der Ausgangspunkt auf dem Weg zu einem KI-Unternehmen sind Daten. Zuerst müssen Sie den aktuellen Zustand Ihrer Daten verstehen. Das schließt auch Ihre Kundendaten mit ein. Sind sie korrekt? Sind sie einheitlich? Sind sie zugänglich?

Das Training und das Lernen der KI basiert auf Ihren Daten. Wenn diese Daten nicht einheitlich, veraltet oder ungenau sind, wird das Ergebnis dementsprechend ausfallen. Wir bezeichnen das als Garbage In, Garbage Out – Müll rein, Müll raus. Die Integrität der Daten ist entscheidend.

Gehen wir einen Schritt weiter.

• Sind Ihre Daten sicher?
• Befolgen Sie bei der Handhabung und Nutzung von Daten die branchenspezifischen Regulierungsstandards? 
• Gibt es rechtliche Aspekte, die Sie beachten müssen?

Und dann sind die großen Fragen: Wissen Sie, wo sich Ihre Daten befinden? Haben alle Teams in Ihrem Unternehmen Zugriff auf alle Daten, die sie benötigen, oder ist es schwierig, alles zu finden, was Sie für Ihre Arbeit brauchen? Da 72 % der IT-Führungskräfte angeben, dass die Anwendungen ihres Unternehmens nicht miteinander verknüpft sind, scheint wohl Letzteres der Fall zu sein. 

Damit der Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen zum Erfolg wird, müssen Sie all diese Fragen mit „Ja“ beantworten können. Sie sollten sich nicht nur auf die Daten selbst verlassen können, sondern auch wissen, wo sie sich befinden und wie Sie darauf zugreifen können. Denn sowohl im Bank- und Versicherungswesen als auch in der Vermögensverwaltung stellen Datensilos ein Hindernis dar.

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Die Herausforderungen von Datensilos in der Finanzdienstleistungsbranche

Laut dem Mulesoft Connectivity Benchmark Report sind 81 % der IT-Führungskräfte in der Finanzdienstleistungsbranche der Ansicht, dass Datensilos ihre Bemühungen für eine digitale Transformation behindern. 

Daten, die nicht miteinander verknüpft, sondern auf mehrere Systeme verteilt sind, scheinen die Norm zu sein. Allein in Banken kommen über 500 verschiedene Anwendungen zum Einsatz. Angesichts so vieler Datenquellen kann es sein, dass Sie zwischen mehreren Systemen wechseln müssen, um die richtigen Daten zur richtigen Zeit zu finden. Wenn Sie sich aber erst durch verschiedene Fenster klicken müssen, um eine Kundenanfrage zu beantworten, nutzen Sie Ihre Zeit nicht effektiv.

Das muss nicht so sein. Stellen Sie sich einmal vor, wie viel besser Sie Ihren Kund:innen weiterhelfen könnten, wenn Sie alle Kundendaten auf einen Blick in einem einzigen Fenster sehen könnten – kein Hin und Her mehr und kein Klicken durch verschiedene Ansichten.

Sie können alles einsehen, von früheren Finanztransaktionen und Service-Interaktionen bis hin zu den individuellen Finanzzielen und -plänen. Auf dieser Grundlage können Sie Serviceanfragen aller Art problemlos unterstützen, ob beim Onboarding von Kund:innen oder bei beanstandeten Zahlungsvorgängen von Endkund:innen oder Rückbuchungen von Händler:innen. Sie können Risikoprüfungsverfahren vereinfachen und Policen individuell an die jeweilige Situation von Kund:innen anpassen.

Durch die Verknüpfung von Transaktions- und Verhaltensdaten (denken Sie nur an Datenpunkte wie Website-Traffic, die Nutzung von Inhalten und Stimmungsanalysen) entsteht ein zunehmend dreidimensionales Kundenbild. So können Sie die Erwartungen Ihrer Kund:innen und Versicherungsnehmer:innen noch besser erfüllen, indem Sie ihnen individuelle Erlebnisse bieten.

Wenn Ihre Kundendaten aus einer einzigen Quelle kommen, kann KI exzellente Ergebnisse liefern. Anhand der Daten kann sie Empfehlungen und Warnungen ausgeben, um die individuellen finanziellen Anforderungen Ihrer Kund:innen zu erfüllen. Und Sie kann auch Ihnen helfen, Ihre Arbeit besser zu machen, weil Sie all die Informationen haben, die Sie benötigen, um Supportanfragen und Probleme schneller zu bearbeiten.  

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Checkliste in 5 Schritten zur Bewertung der Datenreife für Finanzdienstleistungen

Die Datenreife bildet die Grundlage für jedes KI-Unternehmen. Die Beseitigung von Datensilos ist nur ein Teil davon. Befinden sich die Daten in Ihrem Unternehmen in einem Zustand, der den erfolgreichen Einsatz von KI erlaubt? Anhand dieser Checkliste finden Sie heraus, wo Sie stehen.

❑ Ihr Unternehmen verfolgt klar definierte Ziele.

Ihr FDI weiß, was Sie erreichen wollen. Sie verfolgen klare Ziele, die spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und fristgebunden sind (SMART-Ziele) und Ihrem Unternehmen, Ihrer Agentur oder Ihrer Maklergesellschaft und den jeweiligen Kundenserviceanforderungen entsprechen. Diese Ziele stehen mit den strategischen Zielen Ihres Unternehmens in Verbindung mit der Datenreife und KI-Implementierung im Einklang.

❑ Ihre Technologieplattform ist einfach und automatisiert. 

Dieses Kästchen können Sie ankreuzen, wenn Sie manuelle Prozesse, die auf mehreren nicht miteinander verknüpften Datenquellen beruhen, bereits ermittelt und beseitigt haben. Ihr Unternehmen nutzt Automatisierungs- und Integrationslösungen, um die Erfassung und Verarbeitung von Daten bei beanstandeten Ansprüchen oder Transaktionen zu vereinfachen. Sie verfügen über eine zentrale Informationsquelle für alle Kunden- oder Mitgliedsdaten. Sie müssen keine Datensilos entfernen, weil es keine gibt.

❑ Bei Ihnen gelten solide Governance- und Due-Diligence-Richtlinien.

Mit verlässlichen Richtlinien und Verfahren für das Datenqualitätsmanagement sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten korrekt und sicher sind und Branchenvorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) eingehalten werden. Ihr Unternehmen überprüft regelmäßig die Datenqualität und validiert Prozesse, um die Integrität Ihrer Daten aufrechtzuerhalten. Mithilfe regulärer Audits bewerten und überwachen Sie Ihre Datenverwaltungspraktiken.

❑ Ihr Unternehmen handelt auf der Grundlage fundierter Erkenntnisse.

Ihr Unternehmen nutzt Datenanalyse– und Business Intelligence-Tools, um aus Ihren Daten wertvolle Einblicke zu gewinnen. Anhand dieser Erkenntnisse ermitteln Sie anschließend Trends, Muster und Verbesserungsmöglichkeiten. Intern können diese Erkenntnisse zeigen, wie die Markteinführung neuer Finanzprodukte beschleunigt und Kundenerlebnisse während des Onboardings verbessert werden können. Für Kund:innen können diese Erkenntnisse dazu dienen, Kreditbewilligungsraten zu verbessern oder zukünftige Markttrends und Kundenverhaltensweisen vorauszusagen. Ihre Führungskräfte treffen auf der Grundlage dieser Einblicke bessere Entscheidungen.

❑ Sie nutzen Dateneinblicke, um die digitale Transformation voranzubringen.

Ihr Unternehmen ist auf dem Weg zur digitalen Transformation schon weit gekommen. Die Teams nutzen Daten, um die Produkte, Prozesse und Services zu verbessern, beispielsweise die Schadenbearbeitung im Versicherungswesen, das Risikomanagement im Bankwesen oder die personalisierte Finanzplanung in der Vermögensverwaltung. Sie profitieren von einer datengestützten Kultur, der Sie Ihre Vorreiterrolle verdanken.

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Finanzdienstleistungen auf dem Weg in eine datengestützte Zukunft

Wenn Sie oben nicht jedes der Kästchen abhaken konnten, ist das verständlich. Und wir können Ihnen helfen. 

Der richtige Einsatz von KI ist ein gewaltiges Unterfangen, das überwältigend wirken kann. Deshalb ist es wichtig, einen Schritt zurückzutreten und die wesentlichen Elemente der Datenreife zu bewerten, die Ihnen, Ihrem Team und dem gesamten Unternehmen zum KI-Erfolg verhelfen wird.

Gleichzeitig können Sie schon jetzt Maßnahmen ergreifen, um Produktivität und Umsatz zu steigern. Es gibt Aufgaben, bei denen Sie KI mit den Daten, die Sie bereits haben, in kleinem Maßstab einsetzen können. So können Sie mithilfe von KI beispielsweise die Notizen einer Vermögensberaterin und ihrer Kund:innen transkribieren und dann eine Mitteilung mit Aktionspunkten aus dem Telefonat zur Nachverfolgung versenden. Oder Sie können eine Erstschadenmeldung mit Auto-Fill auf der Grundlage interner und externer Daten vereinfachen, um Versicherungsansprüche besser zu sortieren und ihre durchgängige Bearbeitung zu ermöglichen, was die Produktivität steigert und die Bearbeitungskosten senkt.

Wenn Sie Datensilos beseitigen und für all Ihre Kundendaten eine zentrale Informationsquelle nutzen, können Sie die Vorteile von KI umfassender nutzen.  

Erfüllt Ihr FDI die Voraussetzungen, um im neuen digitalen Zeitalter von einem datenzentrierten Ansatz zu profitieren und erfolgreich zu sein? Sichern Sie sich Ihr Exemplar des Leitfadens für effektive Datenreife im Bereich Finanzdienstleistungen, um zu einem erfolgreichen KI-Unternehmen zu werden.