Von Business Intelligence bis Künstliche Intelligenz: So unterstützt Syncwork Finanzdienstleister in der Krise

10.07.2020

Die Coronakrise zwingt Unternehmen dazu, sich schnell an ein neues volatiles Betriebsumfeld anzupassen, um Schäden abzuwenden und Existenzen zu sichern. Vor allem Banken spüren die Folgen in den eigenen Büchern, beispielsweise im Kredit- und Ausfallrisiko. Bestehende Modelle mit vorhandenen Daten fortzuführen wird immer schwieriger. Der Datenbestand aus der Berechnung bankenaufsichtsrechtlicher Risikoparameter von vor der Krise ist unbrauchbar geworden und bildet die aktuelle Realität nicht mehr ab. Hinzu kommen neue Stressszenarien, die es zu implementieren gilt. Die Syncwork AG begleitet Banken und Finanzdienstleister durch diese neue Zeit und unterstützt in den Bereichen Business Intelligence, Robotic Process Automation, Künstliche Intelligenz, Datenqualität sowie Advanced Analytics.

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Business Intelligence: mit umfassender Geschäftsanalytik zum Erfolg


Unternehmen, die unterschiedliche Datenarten und -größen optimal vernetzen, sind ihren Mitbewerbern eine Nasenlänge voraus. Business Intelligence macht es möglich, Daten umfassend zu analysieren und bereitzustellen, sodass Managemententscheidungen bestmöglich getroffen werden können. Im Finanzwesen gestaltet sich das schwieriger: In der Bankenarchitektur gibt es neben einem großen Data Warehouse oftmals eine Datenbewirtschaftung, die sich auf die aufsichtsrechtlichen Anforderungen – mit ihren hohen Qualitätsansprüchen – spezialisiert. Innerhalb der Datenhaushalte werden zum Beispiel Kennzahlen berechnet und in Verbindung gebracht. Der Output der Prozesse innerhalb der Systeme ermöglicht die Interpretation und unterstützt das Risikomanagement der Banken.


In diesen Datenhaushalten findet eine Mehrwertschöpfung der betriebswirtschaftlichen, risiko- und meldewesenrelevanten Daten statt. Diese kennzahlenorientierten Systeme, die unter anderem für die Groß- und Millionenkreditmeldung benötigt werden, berechnen Kernprozesse wie beispielsweise den Value at Risk, die Ausfallwahrscheinlichkeit, den Loss Given Default und die Liquidität. Durch die Änderung in der Datenlage und der regulatorischen Vorgaben, müssen Prozesse zur Berechnung der Kennzahlen schnell angepasst und neue Datenbestände hinzugefügt werden. Für eine genaue Analyse bieten sich moderne Technologien wie Robotic Process Automation zur Effizienzsteigerung sowie Advanced Analytics oder Künstliche Intelligenz an.


Flexibel und effizient dank moderner Automatisierungs- und Analyseverfahren – ihr Wegbereiter zur Künstlichen Intelligenz


In Krisenzeiten gilt es flexibel zu bleiben und insbesondere die Zahl wiederkehrender Routinearbeiten zu verringern, um Freiraum für werthaltige Arbeit zu schaffen. Das gelingt zum Beispiel, indem Geschäftsabläufe mittels Robotic Process Automation, kurz RPA, automatisiert werden.


Auch der richtige Umgang mit großen Datenmengen wird zum Wettbewerbsfaktor: Im Bankensektor haben bestehende Modelle zur Berechnung des Kreditrisikos ausgedient. Die Daten sind nicht mehr aktuell und können deshalb nicht weiterverarbeitet werden. Sind genügend neue Daten vorhanden, müssen Finanzdienstleister diese unstrukturierten Datenmengen so analysieren, dass Korrelationen und Muster erkennbar werden. Statt traditioneller statistischer Praktiken, bieten sich hierfür Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) an. KI eignet sich besonders im Falle komplexer Daten, die sinnhaft gedeutet werden sollen. Durch Musteranalyse und Mustererkennung lassen sich große Datenmengen strukturieren, greifbar machen und neue Daten erschließen.


Vertrauen ins Data Warehouse? Eine Frage der Datenqualität!


Ob Nutzer Vertrauen in die Analysen und Berichte ihres BI-Systems haben, hängt von der Qualität der Daten ab. Sie entscheiden darüber, ob Data Warehouse (DWH)-Systeme tatsächlich genutzt werden. Die Datenqualität im Data Warehouse wird durch die Quellsysteme und die Prozesse bestimmt: Um ein hohes Qualitätsniveau der Daten auch in unsicheren Zeiten beizubehalten, gilt es, technische und organisatorische Maßnahmen aufeinander abzustimmen.


Deshalb unterstützt die Syncwork AG Organisationen in Bereichen, wie:


  • Definition der „Data Quality Policy“ im Warehouse,
  • Machbarkeitsstudien/Feasibilities, Auswahl von DQM-Tools,
  • Implementierung von Data-Qualitätswerkzeugen und
  • Qualitäts- und Projektdiagnosen bei Warehouse-Implementierungen.


Advanced Analytics: mehr als Reporting


Advanced Analytics geht über das reine Reporting weit hinaus und bietet eine Reihe von Analysemethoden, um den Nutzen der eigenen Daten auch bei einem sich schnell verändernden Datenzufluss immer wieder neu zu erschließen. Syncwork bringt Erfahrungen der verschiedenen Analyseansätze mit und unterstützt bei der


  • Identifikation der Anwendungsfälle,
  • Auswahl der Analysemethoden,
  • Auswahl der geeigneten Werkzeuge und
  • der Umsetzung im Projekt.


Interdisziplinäre Teams schaffen individuelle Lösungen


Die Beraterteams aus Informatikern, Mathematikern und Bankenexperten konnten bereits in vielen Business-Intelligence- und DWH-Projekten unter Anwendung Künstlicher Intelligenz und moderner statistische Verfahren schnell bedarfsgerechte Ergebnisse bei großen Datenmengen erzielen. Ob Robotic Process Automation, wissensbasierte Systeme oder andere KI-Methoden: Syncwork berät Banken und Finanzdienstleister individuell und mit der jeweils passenden Lösung.


Ansprechpartner:


Kurt Reinartz, Bereichsleiter Banking & Finance
Tel.: +49 (0) 30 854081-47
E-Mail: reinartz@syncwork.de