Wenn die Daten das Öl unseres Zeitalters sind, sitzen die Banken auf einem riesigen Vermögen, das sie (noch) ungenügend nutzen. Kaum ein anderes Unternehmen weiss so viel über die Lebensgewohnheiten seiner Kunden wie eine Bank. Und noch einen Vorteil haben die Banken: Der Umgang mit sensiblen Kundendaten ist seit Jahrhunderten Teil ihres Geschäfts und sie geniessen grosses Vertrauen, wenn es um Datensicherheit und Datenschutz geht.

Doch noch wird der Datenschatz ungenügend genutzt. Da liegt viel Potenzial brach und im globalen Wettbewerb werden diejenigen Banken die Nase vorn haben, die rasch mittels künstlicher Intelligenz und Datenanalysen die Möglichkeiten ausschöpfen, um Prozesse zu automatisieren, neue Produkte zu lancieren und eine personalisierte Kundenbeziehung zu pflegen.

Dem Datenschutz kommt dabei eine grosse Bedeutung zu: In der Schweiz sind die Bankkunden durch das Schweizer Datenschutzgesetz und das Bankkundengeheimnis geschützt.

Google und Amazon machen es vor

Was bei Google und Amazon bereits Standard ist, steckt in der Bankbranche noch in den Kinderschuhen: Mit Hilfe von Algorithmen und Datenanalyse könnte den Investoren auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Angebote präsentiert werden. Den Anlegern bringt dies einen Mehrwert: Statt mit unbedeutenden Produktvorschlägen zugedeckt zu werden, sieht jeder die Produkte, die ihn persönlich interessieren und für ihn relevant sind.

Vontobels Vorteil ist, dass wir unsere Kunden bereits auf digitalen Plattformen haben, auf denen Kunden unterschiedliche Finanzgeschäfte abschliessen, die weit über das herkömmliche e-Banking hinausgehen.

Mehrwert für die Bankkunden

Der Weg hin zum datenbasierten Nutzererlebnis ist so nicht mehr weit: Beispielsweise wurden früher den registrierten Kunden Produktvorschläge präsentiert, die nach einer gewissen Zeit durch neue ersetzt wurden. Alle Kunden, ob risikoaffin oder auf Sicherheit bedacht, sahen die gleichen Vorschläge.

Nun könnte die Maschine das Kundenverhalten analysieren und könnte daraus ableitend Produkte vorschlagen, die der Risikoneigung und den Investitionsvorlieben der Anleger entsprechen. Die Vorschläge wären somit personalisiert. Die Bankkunden würden so massgeschneiderte, ihrem Profil entsprechende Investitionsvorschläge erhalten.

Je aktiver die Kunden auf den Plattformen sind, desto präziser könnten die Vorschläge sein, da die Maschine mehr Daten hat und so mit Hilfe künstlicher Intelligenz laufend dazulernt.

Was uns datenbasiertes Banking noch bringen wird

Das Beispiel zeigt zweierlei: Ähnlich wie bei der Umstellung zu agilem Banking (lesen Sie dazu meinen LinkedIn Beitrag Bank und agil – ein Widerspruch?) empfiehlt es sich, zunächst einzelne Prozesse und Dienstleistungen zu automatisieren oder personalisieren, und sie nach und nach auf weitere Bereiche auszudehnen. Die Erkenntnisse können so in die nächsten Projekte einfliessen.

Es zeigt auch, wie datenbasiertes Banking in der Zukunft aussehen könnte: Bevor sich die Bankkunden dessen bewusst sind, identifiziert der Computer mit Hilfe der Datenanalyse ein zukünftiges Bedürfnis und bietet die Lösung an. Ein Mehrwert für die Kunden: Sie würden eine individuelle, datenbasierte Anlageberatung erhalten, die perfekt abgestimmt ist auf Lebenslage, Investitionsverhalten und Marktsituation.

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