Big Data Analytics fürs Banking

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Von Dr. Oliver Everling | 26.Februar 2015

BITOM ist der größte Hightech-Verband Deutschlands, Big Data ist daher ein Schwerpunktthema. Verschiedene Leitfäden von BITKOM werden in der Politik in Berlin sehr aufmerksam gelesen. „Antworten auf die geschäftspolitischen Herausforderungen der Banken finden Sie darin jedoch nicht“, schränkt Dr. Thomas Keil ein, Vorstand des AK Big Data im BITKOM, Manager Field Marketing, SAS Deutschland. Keil spricht auf der Konferenz „Gesamtbanksteuerung“ des Frankfurt School Verlags.

„Big Data ist wie Teenager-Sex, jeder redet darüber, aber gemacht wird wenig“, dieses Image habe Big Data noch vor kurzem bei Banken gehabt. Heute stelle sich jedoch heraus, dass manche doch die eine oder andere „Affäre“ hätten, bleibt Keil in seinem Bild. „Mehr Daten, mehr Analytics, mehr Business“, so die Formel. Bestehende Prozesse beschleunigen, aus bekannten Daten neue Einsichten gewinnen und mit neuen Daten neue Geschäftsmodelle entwickeln sind die drei Stufen, die Banken heute zu nehmen haben.

Keil gibt Beispiele, wie Kunden besser verstanden und gebunden werden können, indem Service durch Text Analytics optimiert wird. PayPal analysiere beispielsweise das Feedback von Millionen Kunden, die ihre Kommentare schreiben.

Keil zeigt einen Schlüssel zum richtigen Verständnis des Umgangs mit Big Data auf: „Sie haben Vermutungen, aber möglicherweise sagen Ihnen die Auswertungen etwas ganz anderes, als zunächst vermutet“, ruft Keil zur Offenheit im Umgang mit Big Data auf. Big Data Analysen würden zwar mit Hypothesen starten, könnten aber auch völlig neue Erkenntnisse liefern.

Daten visuell erkunden, schnell analytische Einsichten gewinnen, Geschäft durch Analytics in der Tiefe verstehen und operativ Geschäft steuern, das sind die Aufgaben, die in Big Data Projekten zu bewältigen sind.

SAS setzt im Bereich Big Data Analytics an mehreren Stellen an: Vertrieb, Fraud, Risk und Cybersecurity. Automatisiertes Ermitteln von Vertriebschancen im Großkundenbereich, Überwachung von Kreditkartenatransaktionen, komplexe Risikoberechnungen nahe Echtzeit mit Einbezug von Textinformationen aus dem Internet sowie Entdeckung von Angriffen auf das Firmennetz von Innen und Außen.

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