Exponential Banking auf der Finovate London – vier Säulen, ein Gesamtbild


Vergangenen Monat war ich mit meinem Team auf der Finovate London. Die Konferenz verspricht, bahnbrechende Neuheiten und Technologien aus den Bereichen Banking, Finanzen und Zahlungsverkehr durch kurze Demo-Formate vorzustellen. Wir haben uns vorrangig für FinTech-Lösungen interessiert und einige vielversprechende Konzepte entdeckt, auf die ich später eingehen werde. Auf dem Rückweg von London nach Barcelona hat mich darüber hinaus die Keynote von Futurist und Autor Rohit Talwar beschäftigt. Er hat nicht nur über künstliche Intelligenz referiert, sondern auch von exponentiellem Wachstum in Wissenschaft und Technik, das explosionsartig universal verfügbar sein könnte. Interessanterweise ist genau das der Knackpunkt der Exponential-Banking-Idee, die immer häufiger Bestandteil unserer Gespräche mit Finanzinstituten weltweit ist.

Getrieben vom exponentiellen Technologie-Anstieg im letzten halben Jahrhundert, beobachten wir auch in der Finanzdienstleistungsbranche eine immer schnellere Ausbreitung der Digitalisierung. Neue Trends kommen auf, von Mobile Computing und Cloud über künstliche Intelligenz und dem Internet of Things bis hin zu Augmented und Virtual Reality. Um am Ball, aber auch, um in einer Ära wettbewerbsfähig bleiben zu können, in der Firmen aus anderen Technologiebereichen, der Industrie und sogar der Agrarwirtschaft ihre eigenen Bankinfrastrukturen erschaffen, haben Banken nur eine Wahl: Sie müssen sich den Methoden des Exponential Bankings annehmen.

Die gute Nachricht lautet: Exponentielle Technologien bieten ein enormes Potential über vier Pfeiler hinweg. Durch die richtige Kombination von Open Banking, Augmented Banking, Automation Banking und Cognitive Banking kann es einer Bank gelingen, das zukunftssicherste System zu bilden, das der Markt derzeit hergibt. Noch besser: Für jede einzelne dieser Säulen wird bereits heute an tollen Lösungen getüftelt.

Augmented Banking

Beginnen wir mit Augmented Banking – einem Begriff, der weit mehr als den klassischen Omni-Kanal beschreibt. Durch die Bereitstellung verschiedenster Kontaktpunkte können Banken ihren Kunden Finanzberatung immer zur richtigen Zeit und am richtigen Ort anbieten. Ein gutes Beispiel für diesen Denkansatz ist unblu. Das FinTech, übrigens auch Partner von GFT, hat verstanden, dass ein gelungenes Kundenerlebnis der Schlüssel zum Erfolg im Finanzsektor ist. unblu selbst sieht sich als Wegbereiter, um Banken dabei zu helfen, effektiver und persönlicher mit ihren Kunden in Kontakt zu treten und sie auf jedem Schritt ihrer digitalen Reise begleiten zu können. 

Genau darum geht es beim Augmented Banking: Die Beziehung zwischen Kunde und Bank wird verstärkt, indem personalisierte Beratung und individualisierte Dienste durch kontextabhängige Interaktion geboten wird. Im Falle von unblu setzt man auf die Steigerung der Akzeptanz digitaler Kanäle. Das Ergebnis persönlicher Interaktion und Kollaboration durch diese Kanäle sind nicht nur ein einzigartiges Kundenerlebnis, sondern letzten Endes auch ein Umsatzanstieg.

Open Banking

Wir haben schon oft über die Relevanz des Open Bankings geschrieben, das durch Regulierungen wie PSD2 und GDPR erst kürzlich einen neuen Schub erfahren hat. Doch nicht nur regulatorische Reize sind Treiber: Es geht auch um den Wunsch, durch Mehrwertdienste, neue Geschäftsmodelle und verbundene Marktplatz-Produkte von Drittparteien die bestmöglichste Kundenerfahrung zu bieten. Das bedeutet, dass Dienste von anderen Anwendern mit denen der Bank kombiniert werden, um dem Kunden einen insgesamt gesteigerten Nutzen anstelle einzelner Lösungen zu bieten.

Aus Bankensicht bedeutet diese Idee, sowohl eigene Produkte, als auch die von Drittparteien durch Open APIs und Front-Ends zu verbreiten, damit Kunden problemlos Informationen mit verschiedenen Anbietern austauschen können.

Wir nennen das die Bank-as-a-Platform-Vision, ein Begriff, der auch vom tesobe open bank-Projekt genutzt wird. Die Idee hinter diesem Projekt ist ein „Open Source API und App Store“ für Banken, der es Finanzinstituten ermöglicht, ihre digitales Offering sicher und schnell aufzuwerten, indem ein Ökosystem aus Anwendungen und Diensten von Drittparteien genutzt wird. Kurzum: Es soll ein Netzwerk aus FinTechs und Banken entstehen.

Automation Banking

Abgesehen vom menschlichen Faktor – dem Kundenerlebnis – gelten auch Aspekte wie gesteigerte Effizienz und verbesserte Prozesse als Haupttreiber für Banken. Sowohl das Business Process Management (BPM) und die Robotic Process Automation (RPA), als auch künstliche Intelligenz (KI) werden dabei helfen, viele Bankprozesse effizienter zu gestalten. Das führt dann übrigens auch wieder zu einem besseren Kundenerlebnis, indem ein Mehrwert durch personalisierte Kundendaten geschaffen wird.  

Automation Banking verknüpft intelligente Automatisierung mit den organisatorischen Ressourcen der Bank, um die Arbeitsweise der Mitarbeiter in Einklang mit den Anforderungen des neuen Kundenerlebnisses zu bringen. Eines der vielen Beispiele, die wir dazu auf der Finovate Konferenz gesehen haben, kommt von aixigo. Die Lösung des deutschen Startups deckt eine Reihe von Faktoren ab, begonnen bei Robo Advisory zum Portfolio Management über Personal Finance Management (PFM) bis zu einer „Bank to go“ – einer virtuellen Filiale, die von überall auf der Welt zu erreichen ist.

Cognitive Banking

Zu guter Letzt werden kognitive Technologien über alle Technologieplattformen einer Bank hinweg arbeiten, eine ganze Bandbreite an für Kunden verfügbaren Diensten ankurbeln und die interne Effizienz maximieren. Ein sehr interessantes FinTech aus diesem Bereich ist DataSine, das psychologische Aspekte mit maschinellem Lernen und Finanzen koppelt. Der Ansatz des Startups beruht darauf, dass unsere eigene Persönlichkeit für jede Entscheidung, die wir treffen, verantwortlich ist. Basierend auf historischen Transaktionen wir somit eine Kundensegmentierung in introvertierte und extrovertierte Menschen getroffen. Ein weiteres beeindruckendes Beispiel kommt vom FinTech Be-IQ, das Einschätzungen zur Risikoaversion basierend auf psychologischem Profiling trifft.

Die Bereiche Machine Learning, Deep Learning und Natural Language Processing (NLP) werden Banken zunehmen Möglichkeiten liefern, ihre Kunden besser zu verstehen und deren unterschiedliche Bedürfnisse durch eine noch stärkere Individualisierung des Portfolios besser zu decken.

Vier Bereiche – ein Gesamtbild

Wir können heute mit Sicherheit sagen, dass sich einige der Hypes der letzten Jahre einen festen Platz in unserer Gesellschaft gesichert haben. Wenn auch nicht immer auf den ersten Blick ersichtlich, arbeiten fast alle Startups, denen wir bei Finovate zugehört haben, mit künstlicher Intelligenz und haben diese in ihre Lösungen integriert. Ähnlich verhält es sich mit Open APIs, über die ebenfalls viele FinTechs gesprochen haben. Das ist wenig überraschend, denn Startups sind dadurch in der Lage, ihre Lösungen zu monetisieren, während Banken das Konzept zunehmen nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Andere Trends sind noch in der Entstehungsphase, doch jede einzelne der vier Säulen – Open Banking, Augmented Banking, Automation Banking und Cognitive Banking – sind sichtbar, einsatzbereit und boomen. Die wichtigste Erkenntnis dabei ist, dass sie zusammengehören. Indem nicht nur eine, sondern alle vier Säulen angenommen und praktiziert werden, können Banken ein Gesamtbild erschaffen – das wir Exponential Banking nennen.

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