Wissen Sie was? In den letzten Jahren wurden täglich 2,5 Billiarden Byte an Daten erzeugt, was etwa 90 % der Daten weltweit entspricht.

In der modernen Welt wird diese große Datenmenge nicht als Big Data bezeichnet, sondern der Prozess der Analyse dieser Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, wird als Big Data bezeichnet. Wenn das Volumen und die Größe der Daten so groß sind, dass sie die Kapazitäten herkömmlicher Datenbanken übersteigen, kommt die Datenanalyse ins Spiel.

Wenn wir aus den 147 Branchen (laut LinkedIn) eine Branche auswählen müssten, die am meisten von der Datenanalyse profitiert hat, dann wäre die Antwort die Finanzbranche.

Nun, schauen wir uns zunächst einige Statistiken an.

• Laut einer Umfrage von IDC werden Banken und andere Finanzinstitute in den kommenden Jahren mit 28 % den höchsten Anteil ihrer Investitionen in Big Data und Analytik tätigen.
• Im Vergleich zu 2018 ist ein Anstieg von 12 % (ca. 189,1 Milliarden US-Dollar) bei den Lösungen für Big Data und Analytik zu verzeichnen.

Die Bedeutung der Datenanalyse im Finanzsektor auf einen Blick

Da Kundenbindung im B2B- und B2C-Markt einen immensen Wert hat, wissen auch Banken um den Wert der Kundenbindung und Kundentreue.

Um diese Tricks besser zu verstehen und den Kontakt zu ihren Kunden aufrechtzuerhalten, verfolgen Banken und andere Finanzinstitute, einschließlich der Versicherungsbranche, einen proaktiven Ansatz, der die Einführung von Big-Data-Analysen in ihrer Branche umfasst.

Im Folgenden sind einige Punkte aufgeführt, die einen Überblick über die Bedeutung von Datenanalysen geben.

Sicherheit für Wachstum und bessere Kundenansprache

Durch die richtige Analyse der Kundendaten können Banken und andere Institute anhand des routinemäßigen Transaktionsvolumens das Handelsverhalten ihrer Kunden nachvollziehen.

Wenn Banken beispielsweise einen Rückgang des Transaktionsvolumens feststellen, können sie ihren Kunden bessere Konditionen anbieten (z. B. niedrigere Zinssätze), was zu einer höheren Kundenbindung und der Gewinnung eines besseren Kundensegments führen kann.

Bessere Vermarktung neu gestalteter Produkte

Finanzinstitute nutzen die Vorteile der Big-Data-Analyse voll aus, um die gewünschten Kunden anzusprechen, wie wir oben bereits erläutert haben. Mithilfe dieses Ansatzes entwickeln sie bessere Produkte, die den Wünschen, Bedürfnissen und Anforderungen der Kunden sowohl heute als auch in Zukunft entsprechen.

Lassen Sie uns nun die Bedeutung der Datenanalyse für verschiedene große Finanzinstitute wie die folgenden näher betrachten:

Wie sich Datenanalyse in verschiedenen Finanzsektoren als vorteilhaft erweist

Banken

Risikovorhersage

Dank Datenanalyse können Banken detaillierte Einblicke in das Risikoprofil von Kreditantragstellern gewinnen und damit ihre Kreditvergabepolitik verbessern.

Das wichtigste Merkmal der Datenanalyse ist ein fortschrittliches Warnsystem, das Banken dabei hilft, ihre Risikokosten zu senken und Betrugsfälle viel früher zu erkennen.

Verbesserung der Entscheidungsfindung und Produktivität

Mithilfe einer fundierten Analyse unter Verwendung von Datenanalyse-Tools sind Banken in der Lage, ihren Kunden innerhalb kurzer Zeit präzise und genaue Antworten zu geben. Verfeinerte Daten helfen der Bank bei der einfachen Entscheidungsfindung für alltägliche Aktivitäten.

Ohne Datenfilterung oder unstrukturierte Daten wäre es für Banken eine sehr hektische Angelegenheit gewesen, einen Geldautomaten am richtigen Ort aufzustellen, die Anzahl der Schalter für den Kundenservice festzulegen und zu entscheiden, welcher Geldautomat wie viel Bargeld benötigt.

Mit verschiedenen Analysetools ist es Banken jedoch möglich, dies zu verstehen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.

Eine persönliche Note für jeden Kunden

In Bezug auf ein besseres Kundenerlebnis und eine bessere Kundenpersonalisierung wird der Einzelhandel immer allen anderen Branchen voraus sein.

Auch Banken und andere Finanzdienstleister orientieren sich in Sachen „Kundenerlebnis und Personalisierung“ am Einzelhandel.

Ansätze wie Tap and Go, Produktvorschläge auf Basis der Kaufhistorie und die Erstellung von Angeboten auf Basis geografischer Daten und saisonaler Verkäufe sind einige der Tricks, die Einzelhändler schon lange vor anderen Branchen verstanden haben.

Viele Bankkunden wünschen sich und erwarten ähnliche Dienstleistungen von ihren Banken. Eine Umfrage zeigt, dass 45 % der Bankkunden Sonderangebote und Rabatte von ihren jeweiligen Banken wünschen, 40 % wünschen sich personalisiertere Dienstleistungen und 63 % der Kunden sind damit einverstanden, ihre persönlichen Daten an Banken weiterzugeben, um personalisierte Angebote für Produkte und Dienstleistungen zu erhalten, die für sie relevant sind.

Versicherung

Verbesserung des Schadenmanagements

Der Einsatz von Datenanalyse-Tools in der Versicherungsbranche hilft ihnen, Prioritäten beim Schadenmanagement zu setzen. In der Versicherungsbranche sind zwei Begriffe sehr geläufig, nämlich einfache Schäden und komplexe Schäden.

Datenanalysen helfen dabei, einfache Schäden besser zu verstehen und schneller zu regulieren, und ermöglichen eine bessere Bearbeitung komplexer Schadenfälle.

Rückstellung für Verluste

Wenn ein Schaden gemeldet wird, ist es oft schwierig, dessen Umfang, Dauer und Komplexität einzuschätzen. In solchen Fällen ist es jedoch unerlässlich, den Schaden zu prognostizieren und genau zu berechnen, insbesondere bei Langzeitschäden wie Haftpflicht- und Arbeitsunfallschäden.

Mithilfe von Datenanalyse-Tools ist es jedoch mittlerweile einfach, den Schaden durch einen Vergleich mit ähnlichen Schadenfällen genau zu berechnen.

Anschließend, sobald Ihr Versicherungsanspruchsdatum von Ihrer Versicherungsgesellschaft aktualisiert wird, bewertet das Analysetool die Schadenrückstellung neu, sodass Sie eine Vorstellung davon bekommen, wie viel Geld Sie für Ihre zukünftigen Ansprüche benötigen.

Kreditgenossenschaft

Mitgliederzahl erhöhen

Es gibt ein altes Sprichwort, das besagt, dass jeder anderen Menschen helfen sollte, und genau auf dieser Grundlage wurde vor vielen Jahren die Kreditgenossenschaft gegründet. Es sind die persönlichen Kontakte und die persönliche Note der Kreditgenossenschaft, die sie von den Banken unterscheiden.

Da sich der Bankensektor jedoch durch die Einführung von Mobile- und Internet-Banking täglich verbessert, stellt dies eine Bedrohung für die Kreditgenossenschaften dar. Verschiedene proaktive Ansätze in der Datenanalyse können jedoch eine Möglichkeit bieten, diese Interaktionen mit Zielkunden zu personalisieren und ihnen durch individuelle Aufmerksamkeit das Gefühl zu geben, verbunden zu sein.

Dies wird einen Unterschied machen und zu einem Anstieg der Mitgliederzahlen führen.

Zunahme der Zielkunden und ihrer Loyalität

Mithilfe von Analysetools lässt sich anhand des Kaufverhaltens (nach Analyse des Personenprofils) leicht herausfinden, welche Mitglieder das Produkt oder die Dienstleistung benötigen.

Sobald dies festgestellt wurde, ist es einfach, innerhalb kurzer Zeit auf das jeweilige Zielmitglied zuzugehen. Wenn wir genauer hinschauen, können wir verstehen, dass ein Kunde nur dann loyal sein kann, wenn man ihm Loyalität entgegenbringt, und dass man durch die Anpassung der Kundenansprache loyale und zufriedene Kunden gewinnen kann.

Mehrere Analyseprogramme machen Sie auf Wettbewerber, d. h. Banken, aufmerksam und bieten Ihnen Chancen.

Anlageverwaltung

Entdecken Sie die Bewertung

Kürzlich entwickelte Analysetools machen uns deutlich bewusst, dass die Bewertung eines Unternehmens nicht nur von Finanzberichten und Zahlen abhängt.

Tatsächlich wird die Bewertung heutzutage auch vom Unternehmensumfeld und anderen sozialen Faktoren beeinflusst. Dies geschieht mithilfe einer ordnungsgemäßen Validierung von Techniken zur Analyse von Geschäftsdaten, die von Unternehmen eingesetzt werden, um große Datenmengen aus Nachrichten, sozialen Medien, gesellschaftlichen Ereignissen und politischen Faktoren zu erfassen.

Diese Faktoren ergeben dann den tatsächlichen Wert des Unternehmens, und auf dieser Grundlage kann beurteilt werden, ob die Investition rentabel sein wird oder nicht.

Profitable Investition

Wie wir alle wissen, erlebt der E-Commerce seit einigen Jahren aufgrund des Web-Traffics einen enormen Aufschwung, was ihn zu einem wichtigen Faktor für verschiedene Branchen macht.

Aus diesem Grund verlagern immer mehr Unternehmen ihr Offline-Transaktionsgeschäft auf moderne Online-Transaktionen über verschiedene Portale und Gateways.

In solchen Situationen spielt die Datenanalyse eine entscheidende Rolle, indem sie den Web-Traffic und seine Auswirkungen auf den Marktanteil in Echtzeit effektiv visualisiert, sodass Investoren leicht entscheiden können, ob sie in ein bestimmtes Unternehmen investieren möchten oder nicht.

Führende Tools für die Datenanalyse

• Apache Hadoop

Apache Hadoop gilt als Spitzenreiter im Bereich der Verarbeitung riesiger Datenmengen. Es handelt sich um ein Open-Source-Framework für Big Data, das über die Cloud betrieben werden kann und nur sehr geringe Hardwareanforderungen stellt.

Merkmale:

• HDFS – Hadoop Distributed File System ist mit enormen Bandbreiten kompatibel.
• MapReduce – ein hochgradig anpassbares Modell für die Verarbeitung und Filterung von Big Data.
• YARN – Interne Funktion des Tools, mit der die Ressource ihre Arbeit und Ressourcenverwaltung für die oberste Ebene planen kann.
• Hadoop-Bibliotheken – Ermöglichen die Zusammenarbeit von Modulen von Drittanbietern mit Hadoop.

• Splice Machine

Splice Machine ist ein nützliches Tool zur Analyse von Big Data, dessen Architektur über mehrere öffentliche Clouds wie Azure, AWS und Google zugänglich ist.

Merkmale:

• Es kann leistungsstark von einigen wenigen bis zu einer großen Anzahl von Knoten skaliert werden, um Anwendungen auf jeder Ebene zu unterstützen.
• Reduziert Verwaltungsaufwand, ist schneller einsetzbar und verringert das Risiko.
• Verarbeitet schnell Streaming-Informationen, erstellt, testet und sendet KI-Modelle.

• Plotly

Dieses Tool wird verwendet, um Diagramme und Dashboards zu erstellen, um die Inhalte online zu teilen.

Merkmale:

• Sobald Sie die Daten hochgeladen haben, können diese ganz einfach in eine auffällige und informative Grafik umgewandelt werden.
• Ideal für die Datenherkunft, da es geprüften Branchen ihre tiefgreifend analysierten Informationen zur Verfügung stellt.
• Mit den kostenlosen Community-Tarifen können Sie unbegrenzt viele öffentliche Dateien hosten.

Zusammenfassung:

Seit einigen Jahrzehnten ist Big Data für viele Branchen eine wichtige Wachstumsquelle, aber für den Finanzsektor hat es einen besonderen Stellenwert.

Banken, Kreditgenossenschaften, Investmentmanager und viele andere Unternehmen investieren viel Geld in Analysen und Analysetools, um ihre Geschäftsanalyseprozesse zu verbessern.