Banking is data – Top Ten der Anforderungen an ein effektives Datenmanagement

Das Datenmanagement der Finanzindustrie steht vielen Herausforderungen gegenüber. Dazu gehören:

• Komplexe IT-Landschaften bestehend aus vielen verschiedenen Datensilos
• Mangel an einheitlichen Datentransferstandards sowohl für interne als auch externe Datenkonsumenten
• Zunehmende Regulierung des Finanzsektors mit intensiver Auswirkung auf das Datenmanagement (z.B. Basel III, MiFID II, DSGVO)
• Notwendigkeit der Speicherung unstrukturierter Daten
• Hohe Datenflut
• Wachsende Anforderung an Datensicherheit & Datenschutz bei gleichzeitig steigender Bedrohung

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, muss die Finanzindustrie viele Aspekte des Datenmanagements gleichzeitig optimal organisieren. CURENTIS hat die Top Ten der Anforderungen an das Datenmanagement in der Finanzindustrie zusammengestellt:

1. Datenerfassung und -speicherung: Banken und Versicherungen sammeln und speichern eine große Menge unstrukturierter Daten wie zum Beispiel Kundendaten, einschließlich persönlicher Informationen, finanzieller Transaktionen, Kontoinformationen und mehr. Es ist wichtig, robuste Systeme und Technologien zu haben, um diese Daten sicher zu erfassen, zu strukturieren und zu speichern. Dabei spielt ebenso die Herkunft der Daten eine Rolle (intern vs. extern), die Frequenz der Bereitstellung sowie die die Verortung innerhalb der eigenen Architektur.
2. Datenqualität und Datenintegrität: Um genaue und verlässliche Informationen zu gewährleisten, ist es entscheidend sicherzustellen, dass die Daten qualitativ hochwertig sind und keine Fehler oder Inkonsistenzen enthalten. Banken und Versicherungen verwenden verschiedene Methoden und Techniken, um die Datenqualität sicherzustellen, wie beispielsweise Datenvalidierung, Dubletten-Prüfung und Fehlerkorrektur. So kann zum Beispiel eine Datenbank mit Kundennamen, – adressen und anderen Informationen obigen Prüfungen und Validierungen unterlegen, um die Datenintegrität, das heißt, die Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Konsistenz von Daten während der gesamten Lebensdauer, sicherzustellen.
3. Datenschutz und Sicherheit: Da Banken sensible Informationen über ihre Kunden verwalten, ist der Schutz der Daten von größter Bedeutung. Dies umfasst Maßnahmen wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Firewalls, Intrusion-Detection-Systeme und andere Sicherheitsvorkehrungen, um unbefugten Zugriff, Datenlecks oder Betrug zu verhindern. Seit dem 25. Mai 2018 gilt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Erstmals wird damit europaweit einheitlich geregelt, wie Banken und andere Unternehmen mit personenbezogenen Daten umgehen dürfen. Für alle Kunden der Bank ist die DSGVO von großer Bedeutung.
4. Datenanalyse und Business Intelligence: Banken und Versicherungen nutzen Datenanalysetechniken, um Einblicke in Kundenverhalten, Risikomanagement, Betrugserkennung, Marketingstrategien und andere geschäftliche Entscheidungen zu gewinnen. Fortschrittliche Analysemethoden wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz werden eingesetzt, um Muster und Trends zu erkennen und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
5. Compliance und regulatorische Anforderungen: Finanzunternehmen müssen Compliance-Vorschriften und regulatorische Anforderungen einhalten, die auch das Datenmanagement intensiv treffen. Dazu gehören Datenschutzgesetze, Anti-Geldwäsche-Vorschriften, Know-Your-Customer-Vorschriften und andere branchenspezifische Vorschriften. Das Datenmanagement muss darauf abzielen, diese Anforderungen zu erfüllen und sicherzustellen, dass die Daten gemäß den gesetzlichen Bestimmungen verwaltet werden.
6. Datenarchivierung und -aufbewahrung: Banken sind verpflichtet, bestimmte Daten für einen festgelegten Zeitraum aufzubewahren, sei es aus rechtlichen, Compliance- oder Geschäftsgründen. Ein effektives Datenmanagement umfasst die Archivierung und Aufbewahrung von Daten gemäß den Vorschriften und ermöglicht eine effiziente Wiederherstellung und Nutzung, wenn sie benötigt werden.
7. Risikomanagement: Datenmanagement spielt eine wesentliche Rolle im Risikomanagement der Banken. Durch eine gründliche Erfassung und Analyse von Daten können potenzielle Risiken erkannt und bewertet werden, sei es im Hinblick auf Kreditrisiken, Betrugsversuche, operationelle Risiken oder andere Arten von Risiken. Eine gute Datenverwaltung ermöglicht es den Banken, Risiken proaktiv anzugehen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um diese zu minimieren.
8. Geschäftsanalyse und Entscheidungsfindung: Daten sind ein wertvolles Gut für Banken, da sie Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends, Produktleistung und andere geschäftsrelevante Aspekte liefern. Ein effektives Datenmanagement ermöglicht es den Banken, Daten effizient zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die bei der Geschäftsplanung, Produktentwicklung, Marketingstrategie und Entscheidungsfindung helfen.
9. Effizienz und Kundenservice: Eine gute Datenverwaltung ermöglicht es Banken, Informationen schnell und genau abzurufen. Dadurch können sie den Kunden einen besseren Kundenservice bieten, beispielsweise durch schnelle Bearbeitung von Anfragen, personalisierte Angebote und maßgeschneiderte Lösungen. Eine effiziente Datenverwaltung trägt auch zur Optimierung der internen Abläufe und Prozesse bei, was zu einer verbesserten Effizienz und Kostenreduzierung führt.
10. Wettbewerbsfähigkeit: In der heutigen datengetriebenen Wirtschaft ist eine effektive Nutzung von Daten ein wesentlicher Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Banken. Durch eine strategische Datenverwaltung können Banken ihren Kunden einen Mehrwert bieten, innovative Produkte entwickeln, personalisierte Dienstleistungen anbieten und ihre Geschäftsstrategien optimieren. Ein schlechtes Datenmanagement kann hingegen zu ungenauen Informationen, ineffizienten Prozessen und einem Wettbewerbsnachteil führen.

Datenmanagement ist ein essenzieller Erfolgsfaktor der Finanzindustrie. CURENTIS unterstützt die Finanzindustrie aktiv in diesem komplexen Themengebiet.