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Das Wissen über Kunden und die Kenntnis allfälliger Risiken bilden in der Wettbewerbslandschaft der Finanzindustrie einen erfolgskritischen Faktor. In Sachen Business Intelligence hinken die Banken anderen Unternehmen aber noch hinterher.

Kaum eine andere Branche verfügt über derart grosse Datenmengen und ist auf eine so hohe und konsistente Datenqualität angewiesen wie die Finanzindustrie. «Das Bewusstsein über den möglichen Geschäftswert der an verschiedenen Stellen im Unternehmen verteilten Daten liegt bei den Banken aber noch Jahre hinter demjenigen der Telekommunikationsindustrie zurück», kritisiert Frank Dieter Heinzelmann, Business Development Manager Banking beim Business-Intelligence-Spezialisten SAS Institute.

In der Bankenwelt kommt Business Intelligence heute vor allem im Retail Banking zum Einsatz. Dieses umfasst das Kundenmanagement, die Girokontenführung, den Zahlungsverkehr und das Wertpapiergeschäft. Um eine globale Sicht auf den Kunden zu erhalten, müssen Banken ihre Datenbestände aus diesen vier Bereichen erfolgreich miteinander verknüpfen. Das stellt eine grosse Herausforderung dar: «Die Zusammenführung der Geschäftsfelder im Retail Banking ist in der Finanzindustrie teilweise noch unterentwickelt», sagt Rüdiger Spies, Analyst beim Marktforschungsunternehmen IDC.

Proprietäre Systeme erschweren Integration

Dafür gibt es verschiedene Gründe: Weil die elektronischen Lösungen für die einzelnen Geschäftsfelder historisch bedingt oft Eigenentwicklungen sind, ist die Integration schwierig. Wenn etwa ein Manufacturing- Unternehmen eine Standard-ERP-Software verwendet, kann eine Business-Intelligence-Lösung ab Stange eingesetzt und mit verhältnismässig geringem Aufwand implementiert werden.

Banken hingegen müssen solche Lösungen aufwändig anpassen oder selber entwickeln. «Erschwerend für die Akzeptanz von Business-Intelligence Projekten bei Banken wirkt sich zudem aus, dass auch mit erfolgreichen Analyseanwendungen die Differenzierungsmöglichkeiten gering sind, weil sich die Produkte der einzelnen Marktteilnehmer sehr ähneln», so Spies weiter.

Unterstützung für die Trader

In anderen Geschäftsbereichen sind Banken sogar auf Lösungen mit Echtzeit-Analysefunktionen angewiesen. Auch diese stehen meist nicht ab Stange zur Verfügung und müssen angepasst oder selber entwickelt werden. Ein Beispiel dafür ist das Handelsgeschäft. «Früher zählten auf dem Trading Floor nur Erfahrung und Gespür der Händler. Die Entscheidung, ob eine Transaktion mit dem Risikoprofil der Bank vereinbar ist, wird heute aber immer mehr auf Data Warehouse- und Business Intelligence-Software abgestützt», sagt Spies. Solche Systeme analysieren laufend Marktbewegungen und vergleichen sie mit historischen Daten. Sie generieren Alerts, die die Händler rechtzeitig auf Veränderungen aufmerksam machen und in ihren Entscheidungen untersützen.

Verhinderung von Kartenmissbrauch

Auch im Kreditkartengeschäft implementieren Banken Business-Intelligence-Systeme mit Echtzeit-Funktionalitäten (Churn-Management). Hier geht es darum, Kreditkartenbetrug zu entdecken und zu verhindern: «Wenn das klassische Nutzungsmuster einer Kreditkarte aus dem Ruder läuft und etwa plötzlich ungewohnt häufig und teuer eingekauft wird, kann gestützt auf den Vergleich der historischen Daten mit dem aktuellen Verhalten ein Missbrauch erkannt und die Karte gesperrt werden», führt Spies aus. «Echtzeit-Analysen sind bei Banken überall dort am weitesten gediehen, wo umgehend grössere finanzielle Konsequenzen für die Gesamtorganisation drohen», sagt Heinzelmann von SAS Institute. Dass die höchsten Risiken aus internem Fehlverhalten entstünden – wie das Beispiel der Societé Générale gezeigt hat – und dort
Handlungsbedarf bestehe, sei zwar weitgehend bekannt, aber in der Praxis noch zu wenig berücksichtigt.

Banken sind nicht die Pioniere

Auch wenn Banken heute vermehrt auf Echtzeit-Analyse setzen, sind sie bei Business Intelligence keine Front Runner: «Bei Telekommunikationsunternehmen ist die Entwicklung eindeutig weiter voran geschritten», bilanziert Heinzelmann. Rasche Wettbewerbs- und Marktveränderungen würden die Telekommunikationsindustrie zu teils radikalen Veränderungen von Preis oder Tarifmodellen zwingen: «Der Aufbau integrierter Data-Warehouse-Strukturen und mächtiger Business-Intelligence-Fähigkeiten ist dort noch existentieller als im Banking», so Heinzelmann. Erschwerend komme hinzu, dass die Banken bis vor kurzem noch mit schwierigen und langwierigen Einführungen von Core-Banking-Systemen beschäftigt gewesen seien: «Es stellt sich grundsätzlich die Frage, wann Banken nach diesem IT-Marathon in der Lage sein werden, durchgängige operationelle Business-Intelligence-Systeme zu realisieren», wendet Heinzelmann ein.

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