„Data Mining“ als Wettbewerbsfaktor bei Finanzdienstleistern

15. Oktober 2009 | Von | Kategorie: IT & Risk

it_backsideJosef Schmid, Inhaber des Softwareanbieters SPSS AG, äußert sich im Interview mit dem Fachblatt „Schweizer Bank“ zur wachsenden Bedeutung der Datenanalyse („Data Mining“) in Finanzinstituten.
Hier stünden vor allem die Großbanken recht gut da – bei kleineren Institute und Privatbanken gebe es allerdings noch Nachholbedarf. Auch neue regulatorische Anforderungen forcieren nach Aussage Schmids den Trend zur Einführung entsprechender „Data Mining“-Tools: „Im Bereich Risikominderung und Betrugsbekämpfung geben die Behörden und Reglementarien zum Beispiel mit Basel II den entscheidenden Anstoß, eine Lösung einzuführen.“ „Data Mining“ könne helfen, Kunden zu gewinnen, Daten zu segmentieren und Kunden passende Angebote zu machen. Es könne weiter dazu beitragen, dass gute und schlechte Risiken vorhergesagt werden können.

Schmid verweist im Folgenden auf die Bedeutung des „Data Mining“ im Wettbewerb der Finanzdienstleister: „Viele Firmen würden in den heutigen hoch kompetitiven Märkten ohne diese Technologien bald aus dem Markt gedrängt.“ Die „Schweizer Bank“ verweist zudem auf die Tatsache, dass die Datenanalyse bei Kreditrisikoberechnungen präventiv eingesetzt werden kann. Beispielhaft sei hier das private Schweizer Geldinstitut Cornèr Bank AG. Das Bild oftmals verschwimmender Grenzen zwischen „Business Intelligence“-Lösungen (BI) und den Anwendungen zur Datenanalyse versucht das Blatt wie folgt aufzulösen: „Ein Analyseziel von Business Intelligence wären z.B. die Umsätze pro Kundenberater und nach Region. Data Mining würde versuchen, den Erfolg des Kundenberaters durch weitere Variablen wie seine Sprachkenntnisse oder Aus- und Weiterbildung zu erklären.“

 


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