Ganz oben auf der Agenda: Reformen von Vorschriften und Berichterstellung, maßgeschneiderte Erfahrungen und Investitionsstrategien

Seit der Krise in den Jahren 2008 bis 2009 wurden die Berichterstellungsprozesse für Finanzdienstleister wie beispielsweise Banken, Versicherungen und Vermögensverwalter durch umfassende neue Vorschriften neu definiert. Seither haben die Vermehrung der Kanäle, disruptive digitale Technologien und neue Unternehmen auf dem Markt die Komplexität verstärkt, die Wettbewerbseinsätze erhöht und zu enorm gestiegenen Erwartungen der Verbraucher geführt.

Diese Veränderungswellen haben etwas gemeinsam: Der Schlüssel zu den Herausforderungen und Chancen, die sich aus ihnen ergeben, ist big data.

Finanzen und big data-Banken: Analysen bestimmen die Agenda

  • Optimierung der kanalübergreifenden Kundenerfahrung und Reaktionen: Millionen von Transaktionen, die täglich auf unzähligen Geräten und Kanälen ausgeführt werden, produzieren ungeheure Datenvolumen, die kontinuierlich integriert und analysiert werden müssen, um die Optimierung von Kundenerfahrungen und Reaktionen sicherzustellen.
  • Stärkung von Unternehmen durch big data-Risikomanagement: Banken und Versicherungsgesellschaften integrieren Finanz-, Risiko- und Compliancedaten, um erweiterte big data-Finanzanalysen und eine stabile Modellierung zu unterstützen. Das Ziel ist die Verbesserung der Risikosichtbarkeit, der Berichtskennzahlen und der Funktionen zur Betrugsbekämpfung.
  • Rationalisierung der Compliance: Die Berichterstellung hängt nicht mit dem Ertrag zusammen und ist letztendlich umso besser, je effizienter und integrierter sie ist.
  • Vorhersage des Kundenverhaltens durch big data-Banken: Zu wissen, welche Kunden am wahrscheinlichsten die Bank wechseln, ermöglicht zielorientierte Werbung und konzentriert Ressourcen auf die Personen, die die Gewinne steigern.
  • Effektivere Kommunikation: Ob die Kunden nun Einzelpersonen oder Institutionen sind, der Zugriff auf die richtigen Daten ermöglicht Kommunikation in beide Richtungen und personalisierte Empfehlungen.
  • Verarbeitung von „Dark Data: In den petabytegroßen Pools von Marktdaten auf der ganzen Welt sind Muster und Erkenntnisse zu Kunden vorhanden, die den Unterschied zwischen Ideen, die an die Indexspitze führen, und durchschnittlichen Zahlen ausmachen können.

Federal Reserve der Vereinigten Staaten

Betrug bekämpfen:

Finanzdelikte von epidemischem Ausmaß veranlassen einige Unternehmen, sich zur Wehr zu setzen.

big data-Banken: Erfahren Sie mehr über die Möglichkeiten einer Teradata big data-Finanzanalyse.

Finanzdienstleistungen und Investitionen in big data

Da Finanzdienstleistungsgesellschaften ein einzigartiges ROI-Wissen haben, ist auf jeden Fall zu klären, wie sich Investitionen in big data am besten auszahlen. Die wesentlichen Komponenten: