Trends in der Bankenwelt 18.08.2020, 14:32 Uhr

Plattformen, Machine Learning & Automatisierung

Neue Technologien, verändertes Kundenverhalten, höhere Anforderungen: Die Banken stehen im neuen Jahrzehnt vor gewaltigen Herausforderungen. Lesen Sie, welche IT-Trends Banken bei der digitalen Transformation & der Sicherstellung ihres Geschäftsmodells helfen können.
(Quelle: Pexels / energepic.com)
Die Finanz- und Bankenbranche sieht sich unruhigen Zeiten ausgesetzt. Sie muss zum einen die Digitalisierung weiter vorantreiben und zum andern ihre Profitabilität verbessern, um für die Zukunft gerüstet zu sein. Die Corona-Pandemie hat diese Anforderungen noch stärker in den Vordergrund gerückt. In Zeiten von Social Distancing setzt die Branche beispielsweise zunehmend auf Videoberatung, wie etwa der Finanzdienstleister Swiss Life Select.

Auch wenn die Schweizer Banken die Krise bisher vergleichsweise gut überstanden haben, kann niemand seriös prognostizieren, welche Effekte eine zweite oder dritte Welle der Pandemie auslösen würde.
 
Die Zukunft des Bankgeschäfts ist digital
Umso wichtiger ist, dass die Banken auf das veränderte Kundenverhalten eingehen und sich für ein längeres Andauern der Pandemie rüsten, indem sie die Interaktion mit ihren Kunden grundsätzlich vermehrt auf digitale Kanäle verlagern. Online-Logins per Smartphone, die digitale Eröffnung neuer Konten, Aktiengeschäfte per Online-Banking – all dies ist für viele Privat- und Firmenkunden heute schon selbstverständlich und wurde durch die Auswirkungen des Coronavirus noch verstärkt.
 
Es besteht kein Zweifel: Die Zukunft des Bankgeschäfts ist digital. Das gilt nicht nur für die täglichen Bankgeschäfte, sondern auch für die Vermögensverwaltung. Um die Bedürfnisse der Kunden bestmöglich zu befriedigen, sollten sich auch etablierte Banken den aktuellen IT-Trends der Finanzbranche nicht verschliessen.
 
Plattformmodelle für ein digitales Ökosystem
 
Wie der aktuelle World Retail Banking Report von Capgemini und Efma nahelegt, sollten Banken neue Technologien als Basis für plattformbasierte Modelle verwenden. Auf diese Weise liessen sich neue Geschäftsmodelle und Erlösquellen entwickeln sowie differenzierte und individualisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten. Zugleich würden fixe Investitionskosten in der IT-Entwicklung reduziert.
 
Dem Report zufolge kommen drei grundsätzliche Optionen für den Übergang zu einem plattformbasierten Modell infrage. Banken können
 
● eine neue Plattform kaufen und integrieren
● eine eigene Plattform aufbauen oder
● gebrauchsfertige Plattformen gemeinsam nutzen
 
Bedenken zu Plattformmodellen äusserten Führungskräfte der Banken vor allem hinsichtlich der Cybersecurity und des Datenschutzes sowie der Identifizierung der infrage kommenden Partner.
 
Prozessautomatisierung und Machine Learning
 
Nach einer Cofinpro-Studie stehen 2020 vor allem zwei technologische Trends auf der Agenda der Finanzdienstleister: Prozessautomatisierung und Machine Learning auf der Basis von Künstlicher Intelligenz. Auch auf die kommenden fünf Jahre bezogen werden diese Technologie die Banken am stärksten prägen und verändern, ergab die Untersuchung.
 
So kann vor allem Robotic Process Automation (RPA) zur Effizienzsteigerung bei Bankprozessen beitragen, indem klassische sachbearbeitende Aufgaben zur automatisierten Bearbeitung an eine Software ausgelagert werden. Aber auch Business Process Management (BPM) stellt für die digitale Transformation eine wichtige Grundlage dar. Ganzheitlich umgesetzt erlaubt BPM das Management von Transaktionen unabhängig vom Verkaufskanal, sei es das Smartphone, der Laptop, die Filiale vor Ort oder der Bankautomat.
 
Machine Learning verspricht für das Banking der Zukunft ebenfalls gewaltige Möglichkeiten. Digitale Assistenten, Chatbots oder Sprachsysteme, die von Jahr zu Jahr intelligenter werden, können die Rolle eines Kundendienst- oder Vertriebsmitarbeiters bereits weitgehend ausführen. Durch Deep Learning profitiert das Datenmanagement, da Kundenaktivitäten und Transaktionen so vollumfänglich erfasst werden können. Darüber hinaus verspricht Machine Learning grosses Potenzial beim Risikomanagement in verschiedenen Bereichen.


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