Personalisierte Finanzdienstleistungen

Was sind personalisierte Finanzdienstleistungen?

Finanzprodukte und -dienstleistungen werden zunehmend zur Massenware und die Verbraucher werden anspruchsvoller, da Medien und Einzelhandel verstärkt auf personalisierte Erfahrungen setzen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Banken ein ansprechendes Bankerlebnis bieten, das über das traditionelle Banking hinausgeht, und zwar durch personalisierte Erkenntnisse, Empfehlungen, die Festlegung finanzieller Ziele und 'Reporting-Funktionen – alles unterstützt durch fortschrittliche, deskriptive Analytics wie Geospatial oder Natural Language Processing (NLP). Personalisierte Finanzdienstleistungen, auch Open Finance genannt, basieren auf Prinzipien des Data Sharing, die es Banken ermöglichen, ihren Kunden ein breiteres Spektrum an Möglichkeiten anzubieten, die speziell auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Personalisierte Finanzdienstleistungen werden durch Open-Banking-Standards (siehe nächster Abschnitt) und die Weiterentwicklung der Vorschriften in aller Welt ermöglicht.

Wie sehen personalisierte Finanzdienstleistungen in der Praxis aus?

In der heutigen On-Demand-Kultur bedeuten personalisierte Finanzdienstleistungen, dass Kunden von ihren Banken, Versicherungsträgern oder Vermögensverwaltern dort bedient werden möchten, wo sie sind – in den Produkten und Channels, die sie nutzen. Beispielsweise wird die Ratenzahlung in Echtzeit, auch Buy Now Pay Later (BNPL) genannt, automatisch zu Ihrem Einkaufserlebnis im Einzelhandel hinzugefügt. Vielleicht haben Sie kürzlich Ihre Banking-App geöffnet und ein neues Feature zum Hinzufügen von Konten von anderen Banken bemerkt, das Ihnen hilft, alle Ihre Konten im Blick zu halten, oder Sie haben Ihr Konto zu Ihrer Geldanlage-App hinzugefügt, um zu sehen, wie viel Sie diesen Monat investieren können. Das alles sind Beispiele für personalisierte Finanzdienstleistungen, die Verbrauchern mehr Kontrolle über ihre Finanzen geben. Ein weiteres Beispiel ist der aktuelle Blog¹ der spanischen Bank BBVA, in dem ausführlich beschrieben wird, wie die Bank „Data Science nutzt, um Merkmale zu identifizieren, die die Kunden ausmachen (immer mit deren vorheriger Zustimmung) und ausgehend davon Empfehlungen dazu gibt, wie sie ihre Finanzen im Alltag verwalten, ihre Schulden senken, sparen oder für die Zukunft planen können.“

Warum sind personalisierte Finanzdienstleistungen wichtig?

Kunden wünschen sich mehr Auswahl, Kontrolle und ein nahtloses Kundenerlebnis. Über ihr Konto oder ihre Kreditkartensaldi hinaus wünschen sich Kunden zunehmend Zugang zu Informationen über ihre Finanzen, die ihnen helfen können, fundiertere Entscheidungen über ihr Geld und ihre finanziellen Ziele zu treffen. Gleichzeitig erwarten sie, dass ihnen personalisierte Angebote präsentiert werden, die optimal zu ihrer Anlagehaltung und ihren Präferenzen passen.
Mehr als 72 % der Kunden bewerten die Personalisierung im heutigen Finanzdienstleistungsumfeld als „sehr wichtig“.
Mehr als 60 % der Verbraucher geben an, dass sie nach einem personalisierten Einkaufserlebnis das Produkt wahrscheinlich erneut kaufen werden.

Finanzdienstleistern bringen personalisierte Dienstleistungen folgende Vorteile:

• Förderung der Kundenloyalität und -bindung durch die Bereitstellung eines verbesserten Kundenerlebnisses, das auf ihre Bedürfnisse und ihr Verhalten zugeschnitten ist.
• Steigerung der Einbindungs- und Konversionsraten, was zu einem größeren Share of Wallet/höherem Lifetime Value des Kunden führt.
• Höherer Marketing-ROI durch gezielte Marketingkampagnen und konsistente Botschaften über alle Channel hinweg.

Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung personalisierter Finanzdienstleistungen?

Veraltete Infrastruktur. Veraltete Technologien sind nicht in der Lage, Erkenntnisse aus den schnell wachsenden unstrukturierten und alternativen Datasets zu nutzen und bieten keine offenen Datenaustauschfunktionen, die die Zusammenarbeit fördern.

Strenge Datenschutzbestimmungen. Eine Reihe öffentlich bekannter Fälle von Datendiebstahl und -verstößen haben dazu geführt, dass viele Verbraucher beim Teilen ihrer personenbezogenen Daten vorsichtiger geworden sind.

Zugriff auf Daten von Drittanbietern. Anbieterabhängige und unzusammenhängende Tools behindern die Fähigkeit, Echtzeitanalysen durchzuführen, die intelligentere Finanzentscheidungen fördern und demokratisieren.

Datensilos. Hochkomplexe Workflows, unterschiedliche Technologien und eine Kultur, die nach wie vor auf Tabellenkalkulationen beruht, erschweren die Zusammenarbeit und sorgen dafür, dass Daten in Silos gespeichert sind und so nicht über mehrere Geschäftsbereiche hinweg genutzt werden können.

Wie hilft Databricks Finanzinstituten bei personalisierten Finanzdienstleistungen?

Databricks Lakehouse für Finanzdienstleistungen bietet Bank-, Versicherungs- und Kapitalmarktunternehmen die Möglichkeit, Daten und KI in einer offenen und kollaborativen Plattform zusammenzuführen, um personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, Risiken zu minimieren und Innovationen zu beschleunigen. Es beseitigt die technischen Einschränkungen von veralteten Systemen und ermöglicht Finanzdienstleistungsinstituten, alle ihre Daten zu nutzen, um Risiken zu minimieren und gleichzeitig transformative Innovationen zu beschleunigen. Es ermöglicht Finanzdienstleistungsinstituten, verschiedene Arten von Daten zu aggregieren – von Markt- bis hin zu alternativen Daten – und so hyperpersonalisierte Erlebnisse bereitzustellen, die Cross-Selling-Möglichkeiten, Kundenzufriedenheit und Share-of-Wallet fördern. Durch die Vereinheitlichung von Daten und KI sind Finanzdienstleistungsinstitute außerdem in der Lage, die regulatorische Berichterstattung, das Risikomanagement und die Compliance zu vereinfachen, indem sie die Erfassung, Verarbeitung und Übertragung von Daten sicher optimieren, um bessere Data-Governance-Praktiken zu ermöglichen.

¹ Wie BBVA Daten nutzt, um sich um das finanzielle Wohlergehen seiner Kunden zu kümmern