Die Bankenbranche ist seit einigen Jahren im Umbruch. Grund dafür ist nicht nur das niedrige Zinsniveau oder immer neue Regulierungsanforderungen, sondern vor allem ein sich veränderndes Kundenverhalten sowie neue Informationstechnologien mit Einfluss auf das Privatkundengeschäft von Banken. Die vier wichtigsten: Big Data, Omnikanal-Management und Mobile Banking, Robo-Advisor und Automatisierung.
Unter neuen Informationstechnologien und deren Nutzung stößt man schnell auf das Schlagwort „Big Data“. Der Begriff hat keine einheitlich verwendete Definition. Das Forbes Magazine listet beispielsweise in einem Artikel aus dem Jahr 2014 zwölf unterschiedliche Definitionen auf. [1]
Eine dieser Definitionen, die vom Marktforschungsunternehmen Gartner postuliert wird, beschreibt Big Data durch die „3V“: Volume, Variety, Velocity[2]. Diese Definition geht über den rein quantitativen Aspekt der Datenmenge (Volume) hinaus und beinhaltet auch Informationen zu deren Vielfältigkeit, zum Beispiel aus sozialen Medien (Variety) sowie zu der Geschwindigkeit ihrer Produktion und Verarbeitung (Velocity).
Big Data bietet für das Privatkundengeschäft von Banken auf mehreren Ebenen diverse Chancen. Einerseits hilft es, Kundenbedürfnisse und Produktbündel besser zu verstehen und basierend darauf passende Finanzdienstleistungen anzubieten (Cross-selling, Up-selling). Außerdem können durch große Datenmengen genauere Zielgruppen gebildet und damit individuellere Marketingkampagnen gestaltet werden.
Die Auswertung von Kundendaten könnte ein neues Geschäftsmodell werden
Die Auswertung von Kundendaten könnte darüber hinaus ein neues Geschäftsmodell für Banken sein. Während Unternehmen wie Google, Apple oder Facebook mit großem Aufwand Kundendaten sammeln und damit zu den wertvollsten Unternehmen der Welt gehören, haben Banken diese Daten bereits vorliegen. Sie könnten etwa genutzt werden, indem Kund:innen Dienstleistungen von Kooperationspartnern angeboten werden. Um einen möglichst umfassenden Blick auf die Kundschaft zu erhalten, werden Innovationen, wie die Multibankenfähigkeit von Girokonten sowie persönliche Finanzmanagement-Systeme (Personal Finance Management Systems) auf den Markt gebracht. Dabei stimmt die Kundschaft meist in den Allgemeinen Geschäftsbedingungen einer Auswertung zu.
Neben den genannten Chancen ergeben sich für Big Data im Privatkundengeschäft auch Herausforderungen. Zum einen schränkt der Datenschutz in Deutschland die systematische Auswertung erheblich ein. Solange kein Einverständnis des/der Kunden/Kundin vorliegt, dürfen die Daten grundsätzlich nicht ausgewertet werden. Zum anderen gilt das Bankgeheimnis, welches die Bank über die Verschwiegenheit aller kundenbezogenen Tatsachen und Wertungen verpflichtet, von denen sie Kenntnis erlangt. Auch die traditionell siloartige Organisationsstruktur von Banken erschwert Big Data Analysen, da es keine einheitliche Sicht auf die Kundschaft gibt. Insgesamt beginnt die Branche, das Potenzial der Datenanalyse zu realisieren: der Schlüssel zu einem neuen Geschäftsmodell, kombiniert mit weiteren technologiegetriebenen Entwicklungen.
Alle Banken ergänzen die klassische Filiale mit digitalen Kanälen (Online Banking, Mobile Banking). Die Commerzbank investiert beispielsweise einen dreistelligen Millionenbetrag, um bis Ende 2018 das gesamte Privatkundengeschäft auf einer einzigen Plattform abzubilden. Die Vernetzung der verschiedenen Kanäle wird getrieben durch das sich ändernde Kundenverhalten. Die meisten Bankkund:innen betreten eine Bankfiliale höchstens einmal im Jahr und weichen immer stärker auf digitale Kanäle aus. Dabei wird oft vorausgesetzt, dass die verschiedenen Kanäle nahtlos zusammenspielen. Die wissenschaftliche Forschung widmet sich dem Thema unter dem Schlagwort Multikanal- beziehungsweise Omnikanal-Management.[3] Konzentrierte sich diese in der Anfangsphase vor allem auf die Kombination von Filiale und dem Internetkanal, gewinnt das Mobile-Banking seit dem neuen Jahrzehnt kontinuierlich an Bedeutung. Mehreren Umfragen zufolge wird bald jeder Zweite in Deutschland Mobile Banking nutzen, verglichen mit zehn Prozent im Jahr 2012. Zum Vergleich: Das Online-Banking hatte bereits 2014 eine Nutzungsrate von 55 Prozent in Deutschland (Bankenverband 2014). Auch mobile Bezahlverfahren (Mobile Payments) erleben einen ähnlichen Aufschwung und 2019 wird das globale Transaktionsvolumen von Mobile Pay-ments eine Billion US-Dollar übertreffen.[4]
Ein negativer Beschäftigungstrend, aber IT-Experten sind gesuchter denn je!
Die „automatisierte“ Geldanlage (Robo-Advisor) spielt eine immer wichtigere Rolle im Privatkundengeschäft. Beim Robo-Advising wird die persönliche Anlage- und Investitionsberatung durch eine digitale Dienstleistung ersetzt.[5] Mit Robo-Advising können Banken ihren Kund:innen bereits bei vergleichsweise kleinen Beträgen Anlagemöglichkeiten anbieten, ohne dafür Personalkosten für einen Vertriebsmitarbeiter aufwenden zu müssen. An die Kundschaft werden die Kostenvorteile üblicherweise in Form von Transaktionsgebühren im Promillebereich weitergereicht. Diverse Banken in Deutschland bieten Robo-Advising bereits an, unter anderem Deutsche Bank und comdirect. Entwickelt wurden Robo-Advisors zuerst von FinTechs, beispielsweise vaamo oder fintego. Das Unternehmen niiio bietet sogar bereits den ersten Meta Robo-Advisor Europas an. Um diesen Trends zu begegnen, sind (Wirtschafts-)Informatiker:innen daher in Banken gesuchter denn je.
Die Commerzbank plant bis zum Jahr 2020 mit 2.300 neuen Stellen, fast nur im IT-Bereich. Ein ähnliches Bild lässt sich von der Deutschen Bank zeichnen. Auch die IT-Dienstleister der Sparkassen-Finanzgruppe (Finanz Informatik) sowie der Volks- und Raiffeisenbanken (Fiducia) haben offene Stellen, trotz des überwiegend negativen Beschäftigungstrends der Branche. (Wirtschafts-)Informatiker:innen werden dabei weiterhin als klassische Entwickler:innen gesucht, wobei ein großer Teil der Entwicklungsarbeit in deutschen Großbanken nach Asien (insbesondere Indien) ausgelagert wurde. (Wirtschafts-)Informatiker:innen profitieren jedoch von der immer wichtigeren Schnittstelle zwischen Business und Technologie. Dies äußert sich in vierfacher Hinsicht:
- Da Daten für Banken weiter an Bedeutung gewinnen werden in zunehmenden Maße Datenanalysten (Data Analysts / Data Scientists) gesucht, die Algorithmen für Auswertungen entwickeln und anwenden können und gleichzeitig in der Lage sind, die Ergebnisse zu interpretieren.
- Aber auch auf der klassischen Fachseite (zum Beispiel im Produktmanagement) sind (Wirtschafts-)Informatiker:innen immer häufiger anzutreffen, da neue Anwendungen gemeinsam in agilen, interdisziplinären Projektmanagementteams entwickelt werden, die oft eine hohe Technologieaffinität erfordern.
- Darüber hinaus bieten auch die internen Unternehmensberatungen von Banken (beispielsweise Commerz Business Consulting) interessante Perspektiven für (Wirtschafts-)Informatiker:innen.
- Zuletzt gibt es in vielen Banken eigene Abteilungen für Digitalisierung, oft mit einem eigenen Chief Digital Officer (CDO). Diese Stellen sind oftmals auch außerhalb von Deutschland angesiedelt, zum Beispiel in den Digitallaboren der Deutschen Bank in London und San Francisco.
Zusammenfassend bedeutet dies, dass sich die Finanzindustrie weiter im Umbruch befindet und derzeit nicht abzusehen ist, wie die Bankenindustrie in Zukunft ausgestaltet ist. (Wirtschafts-) Informatiker:innen können von den derzeit aussichtsreichen Einstiegsmöglichkeiten profitieren und den digitalen Wandel der Industrie aktiv mitgestalten.
Stand: Frühjahr 2017
Weitere Beiträge zur Consulting-Branche gibt’s hier.
Weitere Beiträge zur Finanzbranche gibt’s hier in der Übersicht.
Referenzen
[1] www.forbes.com/sites/gilpress/2014/09/03/12-big-data-definitions-whats-yours/#28cf8e6c21a9
[2] www.gartner.com/newsroom/id/1731916 (Link nicht mehr abrufbar)
[3] Hummel, D., Schacht, S., Mädche, A. Determinants of Multi-Channel Behavior: Exploring Avenues for Future Research in the Services Industry. International Conference on Information Systems 2016, Dublin, Ireland
[4] http://www.statista.com/statistics/226530/mobile-payment-transaction-volume-forecast/
[5] http://uk.businessinsider.com/what-are-robo-advisors-robo-advice-2016-3?r=US&IR=T
Prof. Dr. Alexander Mädche ist Professor für Wirtschaftsinformatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Forschungsgruppe fokussiert sich auf das Design von intelligenten und nutzerzentrierten digitalen Dienstleistungssystemen.
Dennis Hummel ist Consultant bei Commerz Business Consulting, dem Inhouse Consulting des Commerzbank-Konzerns, und externer Doktorand am KIT. Seine Forschung beschäftigt sich mit dem Kundenverhalten in einem Multikanal-Umfeld.