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Predictive Analytics – Mit Big Data und künstlicher Intelligenz Potenziale erkennen, Kundenzufriedenheit steigern und Rentabilität erhalten
Banken müssen sich immer mehr gegen neue Wettbewerber mit lukrativen Geschäftsmodellen in Nischensegmenten behaupten. Künstliche Intelligenz und Predictive Analytics unterstützen sie dabei, in ihrem Kerngeschäft wettbewerbsfähig zu bleiben.
Mit diesen Verfahren können große Datenmengen schneller analysiert, daraus wertvolle neue Erkenntnisse gewonnen und so ein Wettbewerbsvorteil erzielt werden. Kundenindividuelle Ansprache sind schnell und kostengünstig möglich, undifferenzierte Massenmailing werden vermieden und Potenziale und Cross-Selling-Möglichkeiten schnell identifiziert. Die Kunden bekommen eine höhere Servicequalität, Kündigungs- und Abwanderungsquoten werden reduziert und – in Verbindung mit einem zielgenaueren Sonderkonditionsmanagement – die Marge aus der gesamten Kundenbeziehung optimiert. Außerdem reduziert eine zielgenauere Kundenansprache die Vertriebskosten.
Predictive Analytics und maschinelles Lernen – Best Practice aus der Digital Economy ins Banking übertragen
Ziel von Predictive Analytics ist es, mithilfe von Algorithmen und Datenmodellen Vorhersagen über mögliche Ereignisse in der Zukunft zu treffen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Kernelement von Predictiv Analytics ist maschinelles Lernen, das heißt:
- Algorithmen trainieren auf Basis vorgegebener Trainingsdaten,
- suchen selbstständig nach Mustern in bestehenden Datensätzen,
- wenden diese auf neuen Datensätzen an und
- leiten daraus Vorhersagen ab oder führen Zuordnungen zu Segmenten/Clustern durch.
Somit unterscheidet sich Predictive Analytics deutlich von klassischen regelbasierten Ansätzen, wo sämtliche Regeln und Varianten vorgegeben werden mussten. Predictive Analytics ist somit ein Assistenzsystem zur Entscheidungsfindung. Im Wesentlichen gibt es beim maschinellen Lernen zwei große Anwendungsfelder:
Beispiel Provisionsgeschäft – Anwendungsfall für die Klassifizierung
Viele Banken kompensieren fallende Margen im Kreditgeschäft durch Ertragssteigerungen im Provisionsgeschäft. Im Kundenstamm gibt es bereits einige Fondbesitzer. Die Frage ist: Welche Kunden, die noch keinen Fonds besitzen, weisen eine hohe Affinität für Fonds aus?
Oder anders formuliert: Wäre die Bank in der Lage, diese potenziellen Fondskunden zu selektieren, so würde eine zielgerichtete Vertriebskampagne eine höhere Abschlussquote erzielen, als eine breitangelegte Massenkampagne. Und zwar bei geringerem Ressourcenaufwand.
Discovery Workshop und Prototyp – Einstieg mit geringem Aufwand
Der Einstieg in eine potenzialorientierte Vertriebssteuerung unter Einsatz von Predictive Analytics ist mit geringem Aufwand möglich und erlaubt eine sukzessive schrittweise inkrementelle Weiterentwicklung.
Eine Vorstudie gliedert sich dabei in den Discovery Workshop und die Erstellung eines Prototypen. Mit dem Discovery Workshop legen wir die Basis für den Einstieg in die Arbeit mit Predictive Analytics. Er umfasst folgende Leistungen:
- Einführung in kognitive Systeme
- Umfeld- und Datenanalyse, zum Beispiel Gesprächsleitfäden, Wissensdatenbanken etc.
- Identifikation geeigneter Kunden- beziehungsweise Produktsegmente
- Ideensammlung und Auswahl geeigneter Anwendungsfälle
- Definition zu erwartender Ergebnisse
- Aufbau von Know-how bei den Mitarbeitern
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Wir unterstützen Sie umfassen, herstellerunabhängig und kompetent
In Zusammenarbeit mit unserer Muttergesellschaft msg unterstützen wir Sie sowohl konzeptionell als auch in der Umsetzung - beginnend bei der Entwicklung einer Strategie und Konzeption. Unsere Leistungen erstrecken sich weiter über die Umsetzung der optimalen Architektur einschließlich der Auswahl passender Plattformen und Werkzeuge bis hin zur Unterstützung im laufenden Betrieb. Damit decken wir den gesamten Lebenszyklus kognitiver Systeme ab.
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Andreas Strunz leitet bei msg for banking das Center of Competence Financial Artificial Intelligence.
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