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Neue Technologien bestimmen schon lange die Zukunft des Bankensektors. Die größte Herausforderung besteht darin, herauszufinden, welche dieser Entwicklungen für ein bestimmtes Unternehmen die größte Relevanz besitzen werden. Sind es Big Data und AI? Vielleicht ist auch Cloud Sharing die Zukunft? Oder Open Banking? Wir befinden uns an einem entscheidenden Wendepunkt. Die Beobachtung von Technologietrends in der Finanzbranche war noch nie so wichtig wie heute. Der starke Konkurrenz durch Fintech-Unternehmen und High-Tech-Giganten hat die Erwartungen der Verbraucher innerhalb der Branche verstärkt. Seitdem investieren Banken und Kreditgenossenschaften stark in die Nutzung neuer Technologien, um erfolgreiche Zukunftsstrategien zu entwickeln.
Voice-Biometrie
Stimmerkennung ist die neue Gesichtserkennung. Voiceprint verwendet biometrische Daten zur Identifikation von Kunden, während ihrer Interaktion mit dem Kundenservice per Telefon. Die Stimmen-Authentifizierung erkennt einzigartige Merkmale im Stimmmuster einer Person und vergleicht diese mit zuvor erstellten Aufnahmen. Banken wollen so Betrug (z. B. durch Social Engineering) vorbeugen. Die Eingabe von Kundennummern und persönlichen Daten wird so überflüssig. HSBC, Citi, Barclays, TD und JP Morgan nutzen bereits Sprachbiometrie, um Kundenidentitäten während eines Anrufs zu bestätigen.
Eyeprint-Biometrie
Eyeprint-Authentifizierung ermöglicht es Nutzern sich mittels Augen-Scanning in ihre Geräte einzuloggen, ohne dabei ein Passwort oder Sicherheitsfragen für die Kundenidentifikation zu verlangen. Dies ermöglicht einen geschmeidigen und unproblematischen Login-Prozess. Kunden wie Wells Fargo, Mountain America Credit Union und First Internet Bank profitieren bereits von der Eyeprint-Authentifizierung.
Fingervenenerkennung
Die Technologie der Fingervenenerkennung wird zur Autorisierung von Transaktionen verwendet. Kunden legen einfach ihren Finger in einen kleinen Desktop-Scanner, anstatt Passwörter oder PINs einzutippen. Diese Technologie erkennt unveränderliche und persönliche Venenmuster. Barclays arbeitete hier z. B. mit dem Technologieriesen Hitachi zusammen und entwickelte eine entsprechende Technologie für ihre Geschäftskunden.
Maschinelles Lernen in der Finanzbranche
Viele Banken stehen vor dem immensen Problem mit Fintechs mitzuhalten, da diese sich in der Regel weitaus schneller und agiler an Veränderungen anpassen können als die großen Finanzinstitute. Andererseits haben die etablierten Banken mehr Erfahrung und Daten, auf die sie zurückgreifen können. Dies bedeutet, dass Banken durch die Nutzung leistungsfähiger KI und Machine Learning einerseits Kosten senken, die Kundenbeziehungen vertiefen und die Einhaltung von Vorschriften effizienter gestalten können. Zahlreiche Finaanzinstitute nutzen mittlerweile maschinelles Lernen zur Optimierung jeglicher Arbeitsprozesse, von der Risikoanalyse über die Betrugserkennung bis hin zum Marketing, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.So führte die Bank of America bereits 2018 ihren virtuellen Assistenten Erica ein. Dieser Chatbot nutzt Predective Analytics und Cognitive Messaging, um Kunden 24/7 zu helfen. Erica liefert Kontostandinformationen, überweist Geld von einem Konto auf ein anderes, zeigt vergangene Transaktionen an und plant weitere Geldgeschäfte.
Cloud-basierte Servicemodelle
Die Nachfrage für cloudbasierte Lösungen nimmt zu. Die nahe Zukunft verspricht Cloud-Infrastruktur als Standard-Webserver-Umgebung und als Go-To-Umgebung für Unternehmen, auch um die Digitalisierung im Bankensektor zu beschleunigen. Cloudbasierte Servicemodelle bieten eine realistische Möglichkeit, die eigenen Wertschöpfungspotenziale zu heben sowie Komplexität und Kosten zu reduzieren. Banken nutzen bereits Amazon Web Services und andere bekannte Cloud-Anbieter für effizientes E-Mail-Management, Personalwesen, Softwareentwicklung und -tests, Customer Relationship Management und andere Aufgaben. Auch wenn diese nicht direkt mit dem Kerngeschäft von Banken zu tun haben, gehen viele Shareholder davon aus, dass es nicht allzu lange dauern wird, bis fast alle Finanzinstitute die Cloud für ihre grundlegenden Dienste nutzen werden.
Open Banking
Das Konzept des Open Bankings für Finanzdienstleistungen basiert auf mehreren Prinzipien:- Einführung offener APIs (Application Programming Interfaces), mit denen externe Entwickler Anwendungen und Dienste für Finanzinstitute entwickeln können
- schnellere, simplere und effizientere Finanzdienstleistungen für den Kunden
- die Umsetzung dieser Prinzipien durch die Anwendung von Open-Source-Technologien
Data-Sharing erfolgt normalerweise durch eine API, eine intelligente Verbindung, die den Datenstrom zwischen Systemen ermöglicht.
Was bedeutet dies für den Verbraucher? Open Banking ermöglicht es den Kontoinhabern, viel einfacher von einem Anbieter zum anderen zu wechseln, um die besten Konditionen zu erhalten.
Intelligente Lösungen zur Betrugsbekämpfung
Die Herausforderungen der Cybersicherheit sind für die Banken zu einem alltäglichen Kampf geworden. Untersuchungen zeigen einen klaren Anstieg von gehackten und öffentlich zugänglich gemachten Daten, die von gängigen Quellen wie Mobilgeräten und IoT-Geräten stammen.Cyberangriffe sind nichts Neues für Banken. Eine Zunahme der Angriffe legt nahe, dass herkömmliche Lösungen nicht mehr ausreichen. Analysetechnologien werden immer präziser darin, die Bereiche und Aktivitäten zu identifizieren, in denen ein erhöhtes Risiko besteht. Banken, denen es gelingt, betrügerische Transaktionen oder Cyberangriffe aufzudecken, werden langfristig auch vertrauensvollere Beziehungen zu ihren Kunden aufbauen können. Anbieter sind hier z. B. DataVisor, OpenML Engine und Teradata, die Lösungen zur Betrugserkennungen entwickelt haben. Diese Anwendungen basieren in der Regel auf Machine Learning oder Predictive Analytics.
Voice Banking
Intelligente Sprachschnittstellen ermöglichen Echtzeit-Kommunikation und Interaktion zwischen menschlichen Benutzern und einem virtuellen Assistenten. Dies erleichtert die Verwendung von Freisprecheinrichtungen sowie schnelles Reagieren auf Fragen und Probleme. Marktführer im privaten und mobilen Verbrauch sind hier unter anderem Siri, Cortana, Alexa und Google Assistant. Voice Banking ist insbesondere eine perfekte Lösung für ältere und eingeschränkte Kunden, um Komplikationen auf dem Weg in eine örtliche Bank zu vermeiden. Top-Fintech-Unternehmen entwickeln zunehmend APIs, die Sprachassistenten geschickt in Banksysteme integrieren können, um effizientes Voice Banking voranzutreiben.
Digital Banking
Die digitale Bank ist keine Vision der Zukunft mehr. Immer mehr Finanzinstitute ersetzen ihre physischen Filialen durch rein digitale Angebote und erfüllen so die Anforderungen an die neue Kundenkommunikation. Diese muss schnell, interaktiv, persönlich und überall verfügbar sein. Damit wird zum Risiko, worauf traditionelle Banken jahrzehntelang mit Erfolg gesetzt haben. Finanzinstitute sollten auch deshalb effiziente Startup-Relationship-Management-Programme entwickeln, um das technische Know-how von Fintechs für die Entwicklung digitaler Lösungen zu nutzen. Die in Berlin ansässige mobile Bank N26 bietet Privat- und Geschäftsbankkonten über eine ausschließlich digitale Infrastruktur. Geschäftsmodell und Einnahmequellen von N26 ähneln die der traditionellen Banken, die Kosten sind jedoch aufgrund von Einsparungen an Mieten und Verwaltung deutlich geringer. Dadurch profitieren Kunden von reduzierten Tarifen.
Im Finanzwesen entstehen so viele innovative Produkte und Dienstleistungen wie nie zuvor. Um bei dem agilen Tempo mitzuhalten und frühzeitig Wettbewerbsvorteile aufzudecken, sollten Banken ihr Unternehmensumfeld kontinuierlich überwachen und auf Risiken und Chancen untersuchen. Das interne Innovationsmanagement kann hierbei durch ein effizientes Trend- und Technologiescouting beschleunigt werden. Mehr dazu am Beispiel des Genossenschaftsverbands Bayern e. V. (GVB), einer der größten deutschen Bankenverbände, der gemeinsam mit mehr als 130 Banken strategische Innovationsprojekte auf einer Innovationsplattform bündelt und zum Erfolg führt.
