Heute hier, morgen da – die sich rasant wandelnde Landschaft der Banktechnologie


Die Summe an Bankenregulierungen ist in den letzten acht Jahren exponentiell gestiegen – die Kosten für Compliance sind proportional dazu gewachsen. Die Finanzlandschaft hat sich im Hinblick auf Kundenbedürfnisse und Technologien ebenfalls weiterentwickelt – welche Möglichkeiten warten also hinter dem Horizont?

Die Finanzkrise scheint eine Ewigkeit her zu sein, doch sie hat in einigen wenigen Jahren dazu geführt, dass das Risiko aufseiten der Finanzinstitute komplett überdacht wurde und neue Regulierungen (Basel III, MiFID II, Dodd-Frank) auf beiden Seiten des Atlantiks aus dem Boden geschossen sind, die dafür konzipiert wurden, sowohl die Position der Banken als auch die Gesetze zur Behandlung von Kunden zu stärken.

Kürzlich eingetretene politische Veränderungen sowohl in Großbritannien als auch in den USA (der Brexit und ein neuer Präsident), werden zweifellos Auswirkungen auf die regulatorische Landschaft haben, die nicht sofort voraussagbar sind (wie beispielsweise die mögliche Abschaffung von Dodd-Frank), und werden möglicherweise dazu führen, dass weitere technologische Innovationen benötigt werden. Es gibt jedoch auch Veränderungen und Chancen, deren weitreichende Auswirkungen für Finanzinstitute bereits jetzt erkennbar sind.

In den letzten zwei Jahren ist das Interesse am Thema Artificial Intelligence (AI, Künstliche Intelligenz) gestiegen, denn während es immer weiter an Raffinesse gewinnt, erhöhen sich auch die Anwendungsszenarien. Viele Zeitungsartikel neigen dazu, über die möglichen negativen Auswirkungen auf Arbeitsplätze zu berichten, aber AI steht auch für die große Chance, unsere Gesellschaft umzuformen und auch den Platz der Banken in unserer Gesellschaft zu verändern.

Banken beschäftigen sich mit der Möglichkeit, AI dafür zu nutzen, ihre Compliance- und Risk-Systeme zu verbessern und die Art von Checks und Balances einzuführen, die unsere Gesellschaft als ein ganzes noch besser vor unbeabsichtigten Fehlern oder böswilligem Opportunismus schützen. Big Data wird ebenfalls eine große Rolle in diesem Absicherungsmechanismus spielen, in dem die Unzahl von Legacy-Systemen und inkompatiblen Datenquellen zentralisiert und bereinigt werden muss, um eine automatisierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Seit der Finanzkrise 2008 haben Banken massiv rekrutiert, um mit den neuen Regulierungen umgehen zu können und zwar nicht nur auf Strategieebene, sondern viel mehr noch, um mit papierbasierten Informationen und Routineaufgaben klarzukommen. Zu behaupten, dass die Einführung von AI keine Auswirkungen auf diese Recruitment-Strategie haben wird, wäre naiv. Aber da die Anzahl an Mitarbeitern, die von Banken für den Bereich Risikominimierung beschäftigt ist, gestiegen ist – in manchen Fällen sogar auf 10 % der Betriebskosten – ist der Fall für den Bedarf und die Verwendung von Automatisierung klar. Jetzt, wo in vielen Ländern die Tendenz zu höheren Löhnen und höherqualifizierten Mitarbeitern geht, kann es sogar Vorteile bringen, wenn Menschen von reinen Mechanikern auf Bereiche umgeschult werden, in denen menschliche Aufsicht und Methoden nach wie vor eine Voraussetzung sind.

Neben Routineaufgaben und der Datenorganisation ist auch Machine Learning ein Bereich, in dem AI Vorteile bringen kann, beispielsweise beim Erkennen von Trends und Mustern; das gilt vor allem für die Gebiete Know Your Customer (KYC) und Anti-Money Laundering (AML), in denen Transaktionen, Produktnutzungen und Veränderungen zum normalen Verhalten effektiver identifiziert und verfolgt werden können.

Der weitere Ausbau der Datensammlung und –digitalisierung innerhalb der Banken ist nicht nur präventiv, sondern auch befähigend. Während AI einen Schutzwall gegen die schwache Minderheit derer bieten kann, die das Bedürfnis haben, Straftaten zu begehen, kann es auch dafür eingesetzt werden, ein individualisiertes Kundenerlebnis für Bankkunden zu erschaffen. Kommunikationskanäle zwischen Finanzdienstleistern und ihren Kunden haben sich deutlich verbessert, allein im Vergleich zu vor fünf Jahren, mit zugeschnittenen und individuellen Ansätzen, die zu früherer Zeit in diesem Jahrhundert noch als unmöglich gegolten hätten.

Daten zum Kundenverhalten wurden über Jahre hinweg angesammelt und die individuellen Präferenzen können mit manuellen Methoden nicht einfach analysiert werden. Doch indem Technologien benutzt werden, die AI- und User-Experience-Methoden mit einbeziehen, können diese Daten „abgebaut“ und visualisiert werden. Das ermöglicht ein verändertes Kundenerlebnis, das zu verbesserter Bindung von wichtigen Kunden und der Fähigkeit führt, die bestgeeignetsten Produkte sowohl für Retail- als auch Unternehmenskunden anzubieten.

Anstelle eines produktzentrierten Modells ist ein kunden- und datenzentrierter Ansatz sowohl für die Betrugsverhinderung als auch ein verbessertes Kundenerlebnis essentiell. Banken müssen die Kommunikations- und Lifestyle-Präferenzen ihrer Kunden kennen und ein transparentes Erlebnis von den Wünschen des Kunden bis hin zur Realisierung zufriedenstellenden Ergebnisses anbieten. Als Teil davon gehen Banken mit Initiativen wie kontaktlosen Geldautomaten und der verstärkten Verwendung von Biometrie als Teil der Identifikationsüberprüfung in die Offensive, um so das Bankerlebnis zu vereinfachen und die Sicherheit zu erhöhen.

Ausgefeilte Sicherheitssysteme können auf biometrischer Erkennung aufbauen, egal ob durch Stimme, Gesicht oder Fingerabdruck, und durch weitere Informationsebenen wie die Messung von Hintergrundgeräuschen oder Stimmmuskeln ergänzt werden. Dieses Sicherheitskonzept kann für den Kunden transparent gemacht werden und dabei helfen, die Benutzerfreundlichkeit zu steigern, indem nicht mehr viele verschiedene Passwörter benötigt werden.

Verschiedene Kundendemographien erfordern verschiedene Nutzeroberflächen, denn sie wollen unterschiedliche Bankerlebnisse; das gilt vor allem für das Retail Banking, jüngere Kunden immer häufiger eine verbesserte Benutzerfreundlichkeit, Soforttransaktionen und bargeldlose Erlebnisse erwarten. Banken, die nicht mit den digitalisierten Gewohnheiten ihrer Kunden mithalten oder es ignorieren, die Kundenwünsche zu erfüllen, werden zwangsläufig hinter die zurückfallen, die mit dem Strom der neuen Möglichkeiten schwimmen.

Der Wunsch, diese neuen Möglichkeiten auszuschöpfen, spiegelt sich in der steigenden Zusammenarbeit mit FinTechs wider, um das Verständnis für und die Adoption dieser entscheidenden neuen Fähigkeiten zu beschleunigen, die notwendig sind, um in der digitalen Wirtschaft effektiv handeln zu können.
Etablierte Banken können Beziehungen zu Langzeitkunden und ein tiefes Verständnis für die Bankenregulierung mitbringen, während FinTechs durch das Wissen um kundenorientierte, hochmoderne Technologien bereichern, die das Kundenerlebnis verändern können.

GFT arbeitet mit Banken und FinTechs zusammen, um Strategien für die Zukunft zu entwickeln – sei es für regulatorische Einhaltungspflichten, das Kundenerlebnis, Big Data oder die Digitalisierung. In einer modernen Welt, die von intensiven Regulierungen, großen Legacy-Infrastrukturen, ansteigender Nachfrage für digitale Dienste und der Ankunft von immer agileren FinTech-Wettbewerbern geprägt ist, ist es kein Wunder, dass es Banken schwer fällt, ihre Position für zukünftiges Wachstum und fortbestehenden Erfolg zu finden. Mit der immer höheren Geschwindigkeit an Veränderungen, werden die Banken in der Zukunft erfolgreich sein, die sich auf das konzentrieren, was sie am besten können und sich dann um Kollaborationen und Mutualismus für die Aspekte der Wertschöpfungskette kümmern, die eine Belastung für ihre Organisation darstellen.