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Inwiefern kann der Einsatz von Big-Data-Analyse einen messbaren Erfolg auf Seiten der Erlöse und auf Seiten der Kosten bringen?

ELCA verfolgt mit ihren Big-Data-Aktivitäten und dem Lab bewusst einen Ansatz, der sowohl die Ertragssteigerung in den Bereichen Marktdurchdringung, Kundenbindung, Selling Proposition und Geschäftsmodell wie auch die Kostenreduktion abdeckt, indem die Effizienz gesteigert und die Effektivität erhöht wird. In diesem Zusammenhang gibt es eine ganze Reihe von möglichen Anwendungsfällen, die im Kontext eines FinLAB-Mandates untersucht werden können.

Es hängt vom individuellen Fall und der jeweiligen Geschäftsstrategie des Finanzunternehmens ab, ob dies beispielsweise (a) die Erkennung des Kunden-Abwanderungspotenzial, (b) die Personalisierung von Angeboten oder (c) eher neuere Konzepte im Anlagebereich darstellt. ELCA beschäftigt sich zurzeit beispielsweise sehr stark mit dem Thema «Robo Advice», der maschinengenerierten Aufbereitung von Entscheidungsgrundlagen.

Dabei geht es uns primär darum, die heutigen Big-Data-Konzepte, zum Beispiel auf das Active Advisory oder auf die Erzielung einer umfassenden 360-Grad-Sicht auf die Kunden, zu applizieren und daraus reelle Anwendungsmöglichkeiten zu identifizieren.

ELCA wendet im Bereich der Datenanalyse auch «Natural Language Processing» an. Worum handelt es sich hierbei?

Natural Language Processing, kurz NLP, verbindet künstliche Intelligenz, Linguistik und Statistik und beschreibt die automatische Verarbeitung natürlicher, gesprochener Sprache per Computer. NLP ist per se keine neue Disziplin, man befasst sich schon seit über 50 Jahren damit.

«Einsatzmöglichkeiten für Natural Language Processing»

Doch erst der technologische Fortschritt der letzten Jahre hat auch dank Spracherkennung und Sentiment-Analyse die Einsatzmöglichkeiten enorm erweitert. Schätzungsweise 80 Prozent der Inhalte, die von einer durchschnittlichen Organisation täglich verarbeitet werden, handelt es sich um unstrukturierte Informationen wie Textdokumente, Bilder, Audio- und Video-Inhalte. Mithilfe von NLP können diese unstrukturierten Inhalte automatisch und effizient durchsucht und analysiert werden.

Im Kontext von Big Data nimmt NLP daher vermehrt eine zentrale Rolle ein. Die automatische Analyse von Dokumenteninhalten oder die Interpretation der Kundeninteraktion im Call-Center-Gespräch sind nur zwei konkrete Beispiele, welche interessante Einsatzmöglichkeiten für NLP im Finanzumfeld bieten.

Ein konkretes Beispiel: Eine Bank will in die digitalen Kanäle investieren. Sie will aber mit den Innovationen bestehende Kundenbedürfnisse und -beziehungen nicht beeinträchtigen, gleichzeitig aber zukünftige Kundenbedürfnisse adressieren. Wie kann ELCA hier helfen?

Eine (Big-)Data-Strategie ist eng mit den genutzten Kommunikationskanälen verbunden, die einerseits der Übermittlung und Verbreitung von Informationen dienen, andererseits aber aufgrund der heutigen Analysetechnologien selbst eine Informationsquelle darstellen. Daher ist es wichtig, dass man am Anfang für beide Bereiche eine klare Strategie definiert und diese auch aufeinander abstimmt. Dabei gibt es keinen «One size fits all»-Ansatz. Unterschiedliche Kundensegmente wollen angemessen angesprochen werden.

«Finanzunternehmen aus einer Hand beraten»

ELCA bringt langjährige Praxiserfahrung und umfassendes Know-how aus allen hier notwendigen Bereichen mit: der Strategieberatung, der Entwicklung der digitalen Kanäle, der digitalen Transformation, der Technologie und deren Integration sowie die Kenntnisse im Bereich Business Intelligence und Data Analytics. Wir können Finanzunternehmen aus einer Hand beraten.

Die Finanzbranche ist mit enormen und vielfältigen Herausforderungen konfrontiert. Viele Finanzunternehmen sind überfordert, die Probleme und Entwicklungen strukturiert anzugehen. Was sind Ihre Empfehlungen?

In diesem Kontext gilt für mich ganz klar der altbewährte Grundsatz «think big, start small». Am Anfang sollten die Finanzinstitutionen eine klare Vision und Strategie festlegen, die dann schrittweise umgesetzt wird. Dies ist nicht nur ein sequenzieller, sondern innerhalb der einzelnen Schritte auch ein iterativer Prozess – und genau dabei hilft der Ansatz des ELCA Big Data Lab, indem es Potenziale und Möglichkeiten aufzeigt, prüft und Investitionen so nachhaltig sichert.