»Big Data ist in den Banken angekommen«

März 2018 | Wirtschaftswoche | Risikomanagement

»Big Data ist in den Banken angekommen«

Kunden besser verstehen und daraus zielgerichtete Angebote ableiten – das Kreditwesen arbeitet mit Hochdruck an der Optimierung ihrer Services.

Illustration: Mario Parra
Julia Thiem / Redaktion

Christoph Sporleder beschäftigt sich seit über 20 Jahren mit Advanced Analytics – also der automatisierten oder semi-automatisierten Analyse großer Datenmengen, die heute gerne unter dem Buzzword „Big Data“ zusammengefasst wird. Doch erst seit drei bis vier Jahren käme das Thema raus aus der Nische und würde zunehmend zum Mainstream, erklärt der Senior Expert Data & Analytics bei der Beratungsgesellschaft McKinsey & Company: „Advanced Analytics, Artificial Intelligence und Machine Learning sind vor allem in den Branchen stark im Kommen, in denen sich ein besseres Verständnis der Kunden in direkte Geschäftserfolge umwandeln lässt.“ So auch im Kreditwesen. Denn egal ob im Retail-, Corporate Banking oder im Wertpapiergeschäft – zu wissen, wer seine Kunden sind und mit welchen Angeboten man sie gezielt ansprechen kann, sorgt für ein Mehr an Geschäft.

„Big Data ist längst im Bankwesen angekommen – und zwar in allen Bereichen“, erklärt McKinsey-Berater Sporleder. „Die große Herausforderung ist jetzt, die Datenanalyse durch die gesamte Organisation hinweg zu skalieren. Und das ist eine durchaus komplexe Thematik.“ Was der Experte damit meint: Ein Großteil der Analysearbeit ist heute noch das Finden und Bearbeiten der Daten. Nun gilt es, Prozesse aufzusetzen, die dafür sorgen, dass man nicht bei jeder Fragestellung buchstäblich wieder von vorne anfangen muss. „Dafür braucht es zum einen die nötige Daten- und Analytikstrategie sowie -infrastruktur, zum anderen aber auch die passenden Talente“, glaubt Sporleder. Und das seien eben nicht nur die Data Scientists, sondern auch Translator, die als „Vermittler“ zwischen den Datenwissenschaftlern und Bankberatern agieren. Denn beide sprächen nicht unbedingt immer dieselbe Sprache: „Wir sind gerade zum Beispiel sehr intensiv dabei, gemeinsam mit der Branche interne Analytics-Akademien aufzubauen, die darauf ausgerichtet sind, bei bestehenden Mitarbeitern ein Grundverständnis für die Methoden, Vorgehensweisen und Sprache der Datenanalyse zu schaffen.“

Hier sieht auch Mario Zillmann vom Beratungsunternehmen Lünendonk & Hossenfelder eine der großen Herausforderungen für die Branche: „Die Kreditwirtschaft muss für den Schritt in das digitale Zeitalter vor allem in neue Kompetenzen ihrer Mitarbeiter investieren.“ Und er warnt vor Silodenken: „Kreditvergabe, Privatkunden- oder Wertpapiergeschäft – hier darf es keine Datensilos geben. Wer Advanced Analytics zielführend einsetzen will, muss die Daten innerhalb der Organisation harmonisieren.“ Zillmann glaubt, dass das Kreditwesen für die schwierigen und umfangreichen Aufgaben dennoch bereits relativ gut aufgestellt ist, denn im Gegensatz zu anderen Bereichen der Finanzbranche verfügen Banken über eine vergleichsweise moderne IT-Landschaft und die sei essenzielle Basis für jede Analyse.

Und auch Sporleder bestätigt, dass ein Großteil des Kreditwesens schon sehr weit mit der Harmonisierung und der Skalierung der Datenanalyse sei – auch deshalb, weil gerade die Banken durch die immer strenger werdende Regulatorik dazu gezwungen wurden, ihren „Datenhaushalt“ unter Kontrolle zu bringen. Und das war vielleicht schon die halbe Miete.