Warum jede Bank ein modernes Stammdaten-
management braucht: Vorteile und Einblicke

Finanzdienstleistungsbranche. Große und kleine Unternehmen investieren zunehmend in Digitalisierung, Cloud-Technologie, Analyse und künstliche Intelligenz (KI), um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Umsatz zu steigern, Risiken zu managen und Branchenvorschriften einzuhalten. Gleichzeitig suchen sie nach Möglichkeiten, die Geschäftskosten zu senken. Über alle Branchen und geografischen Märkte hinweg gibt es auch einen stetigen Anstieg von Fusionen und Übernahmen, da schwächere Unternehmen von größeren Firmen übernommen werden oder mit anderen fusionieren. Nur so gelingt es manchen, in der heutigen wettbewerbsintensiven, kostenbewussten und stark regulierten Branche zu überleben.

Um erfolgreich zu sein, benötigen Banken „Fit for Business Use“-Daten: Sie sollten auf allen Systemen und Anwendungen eines Unternehmens verfügbar, und dabei bereinigt, vertrauenswürdig, gültig, relevant, transparent und gut verwaltet sein. Unabhängig von der Rolle oder Betriebszugehörigkeit, sollte sie jeder Geschäftsanwender verstehen.

Master Data Management (MDM) spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung einheitlicher, genauer und vertrauenswürdiger Daten. Bei MDM handelt es sich um eine Technologie, mit deren Hilfe für jede Person, jeden Ort oder jede Sache, die für ein Unternehmen wichtig ist, ein einziger Stammdatensatz oder Golden Record erstellt wird. Nach der Zusammenführung der Daten werden sie standardisiert, von Duplikaten befreit, abgeglichen und angereichert, damit eine maßgebliche und konsistente Informationsquelle entsteht. Die relevanten Stammdaten ermöglichen dann im gesamten Unternehmen für den Betrieb, die Analyse und die künstliche Intelligenz eine präzise Berichterstattung ohne Datenfehler und Redundanzen. Das hilft dem gesamten Team dabei, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Vorteile von MDM in der Banken- und Finanzdienstleistungsbranche:

Eine vertrauenswürdige Sicht auf die Daten

Führende Finanzinstitute setzen MDM seit Langem ein, um Kundendaten, Kontodaten und andere Informationen aus verschiedenen Quellen in einer zuverlässigen Einzelansicht zu konsolidieren. Auf diese Weise können Banken das Versprechen von personalisiertem Marketing, verbessertem Kundenservice und gezielten Produktangeboten einlösen. Einheitliche Kundendaten ermöglichen es Banken, Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten effektiver zu erkennen. Sie verstehen dann die Kunden besser und können das Produktangebot auf die jeweiligen Bedürfnisse zuschneiden. Das erhöht die Kundenbindung und -zufriedenheit.

Hilfe bei Compliance und Risikomanagement

MDM hilft Banken zudem dabei, die Branchenvorschriften einzuhalten und das Risikomanagement zu stärken. In einem stark regulierten Umfeld müssen Banken verschiedene Vorschriften beachten, darunter BCBS 239, CCAR, FR2052a, KYC (Know Your Customer) und AML (Anti-Money Laundering). MDM erleichtert fortschrittliche Analysen durch die Bereitstellung einer zuverlässigen Datengrundlage, die eine anspruchsvollere Modellierung und Simulation verschiedener Liquiditätsrisikoszenarien (einschließlich Stresstests) ermöglicht. So entsteht ein besseres Verständnis von Schwachstellen unter verschiedenen Bedingungen und eine genauere und effizientere Berichterstattung über Liquiditätspositionen für Aufsichtsbehörden und die interne Analyse.

Investitionsentscheidungen mithilfe von fortschrittlichen Analysen

MDM-Lösungen stellen auch sicher, dass Investitionen in KI und maschinelles Lernen (ML) einen greifbaren geschäftlichen Nutzen bringen. Mithilfe von MDM kommen in Investmentbanken fortschrittliche KI- und ML-Algorithmen zum Einsatz, die tiefere Einblicke in Markttrends, Anlagemöglichkeiten und Kundenverhalten gewähren. MDM garantiert, dass die vorliegenden Daten zeitnah, zuverlässig und umfassend sind, was zu besseren Ergebnissen der Analysemodelle führt.

Support bei Fusionen und Übernahmen

Darüber hinaus hilft MDM bei Fusionen und Übernahmen, indem es relevante Daten konsolidiert, eine effektive Entscheidungsfindung unterstützt und als einzige Quelle für Stammdaten fungiert. Dies beschleunigt die Konsolidierung, Integration und Migration von Anwendungen nach Fusionen und schafft einen Mehrwert für Kunden, Mitarbeiter und Aktionäre.

Alte MDM-Systeme eignen sich nicht mehr für moderne Anforderungen

MDM kommt als etablierte Disziplin und Technologie in der Banken- und Finanzdienstleistungsbranche zum Einsatz, um Kundendaten zu deduplizieren, systemübergreifend zu vereinheitlichen und in operativen und analytischen Systemen gemeinsam zu nutzen. Viele der bestehenden MDM-Lösungen, die entweder selbst entwickelt oder gekauft wurden, sind seit mehr als zwei Jahrzehnten in Betrieb, um die zahlreichen Datenberge in den Geschäftssilos zu bewältigen. Viele Unternehmen verlassen sich immer noch auf ältere Softwarelösungen, doch diese schaffen es längst nicht mehr, Millionen von Datensätzen in Dutzenden von Systemen korrekt zu verwalten – unabhängig davon, ob sie sich On-Premises oder in der Cloud befinden.

Fazit: Warum Unternehmen ihre lokale MDM-Lösung modernisieren sollten

Eine moderne Lösung verbessert zudem die Kosteneffizienz, denn ältere MDM-Systeme vor Ort können teuer in der Wartung und Aktualisierung sein. Hinzu kommt, dass sie in der Regel eher technologieorientiert, als geschäftsorientiert sind und nicht für Geschäftsanwender entwickelt wurden, um ihre Stammdaten zu verwalten.

Durch die Anforderungen der heutigen Kunden, Aufsichtsbehörden und Markttrends benötigen Bank- und Finanzdienstleistungsunternehmen eine MDM-Lösung, die KI-gestützt, flexibel, offen und skalierbar ist und eine moderne Microservices-Architektur nutzt. Nur so gelingt es, eine breite Palette von On-Premises-, Cloud- und Hybridsystemen zu unterstützen.

 

29. Mai 2024

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Autor

Peter Ku

Als VP, Chief Industry Strategist – Financial Services bei Informatica zeichnet Peter Ku für die Definition und Leitung der Go-to-Market-Strategie von Informatica verantwortlich, um die Akzeptanz der Intelligent-Data-Management-Cloud-Plattform von Informatica weltweit zu steigern. Ku arbeitet seit 16 Jahren bei Informatica und leitete zuvor die Bereiche Vertical Industry and Business Consulting Services, Global Industry Marketing und Platform Solutions Marketing für Data Warehousing, Data Migration und Data Governance. Er verfügt über mehr als 28 Jahre Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement, Datenqualität, Data Governance, Predictive Analytics, Stammdatenmanagement, künstliche Intelligenz, Datenintegration, Cloud-Computing und Data-Warehousing-Technologien in der Finanzdienstleistungsbranche. Er tritt regelmäßig als Redner auf einschlägigen Veranstaltungen auf und leitet die Mitgliedschaft von Informatica im Enterprise Data Management Council (www.edmcouncil.org). Ku besitzt einen Master of Business Administration in Corporate Finance von der University of San Francisco sowie einen Bachelor of Science in Marketing und angewandter Statistik von der Hawaii Pacific University.

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