Über das Potenzial fortgeschrittener Datenanalytik herrscht in den Führungsetagen deutscher Unternehmen weitgehend Einigkeit. Auch Banken und Versicherungen erwarten vom Data-Science-Einsatz mehrheitlich verbesserte Entscheidungsgrundlagen sowie eine höhere wirtschaftliche Performance – so eine aktuelle Potenzialanalyse von Sopra Steria Consulting. Allerdings zielen die meisten Projekte auf abteilungsspezifische Fragestellungen, während übergreifende Datenauswertungen Seltenheitswert haben.
Im Zuge der Digitalisierung fallen auch in der Finanzwirtschaft massenhaft Daten an, die von Banken und Versicherungen verstärkt als Rohstoff für fortgeschrittene Analyseanwendungen eingesetzt werden. Laut der aktuellen Potenzialanalyse Data Science von Sopra Steria Consulting erhofft sich die Branche vor allem eine verbesserte wirtschaftliche Performance (93 Prozent) sowie beschleunigte und besser fundierte Entscheidungsprozesse (90 Prozent).
Rund die Hälfte aller Unternehmen setzt bereits Datenanalysen ein – und zwar vorrangig zur Kundenbindung und -gewinnung, zur Minimierung von Kreditrisiken, zur Betrugsprävention sowie in Versicherungen auch zur Schadensprüfung und Schadensvorhersage. Zu diesem Ergebnis kommt die gemeinsame Anwenderstudie „Advanced and Predictive Analytics“ von Sopra Steria Consulting und dem Business Application Research Center (BARC).
Die meisten Analysen richten sich bislang auf isolierte, abteilungsspezifische Fragestellungen. Nur sehr vereinzelt sind bereits abteilungsübergreifende Data-Science-Projekte anzutreffen – nämlich bei lediglich neun Prozent der befragten Finanzdienstleister. Mit 17 Prozent liegt der Durchschnittswert über alle betrachteten Branchen zwar fast doppelt so hoch, doch zeigt auch diese Zahl, dass ganzheitliche Data-Science-Anwendungen generell noch in den Kinderschuhen stecken.
„Geschäftsprozesse nehmen keine Rücksicht auf Abteilungs- oder Unternehmensgrenzen. Analyseprojekte, die Daten aus verschiedenen Bereichen zusammenführen, fördern grundlegend neues Wissen zutage und liefern damit eine wertvolle Basis für innovative Servicemodelle und effizientere Prozesse“, sagt Stefan Seyfert, Leiter der Kompetenzunit Datenmanagement bei Sopra Steria Consulting. „Angesichts verschärfter Wettbewerbsbedingungen und branchenfremder Konkurrenz durch FinTech-Startups und digitale Unternehmen sollten klassische Finanzdienstleister die Chancen von Data Science für neuartige Geschäftsmodelle und höhere Prozesseffizienz keinesfalls ungenutzt lassen.“
Es gelte, den maximalen Nutzen aus den verfügbaren Daten zu ziehen und einen Wettbewerbsvorteil durch Informationen zu erzielen, so Seyfert. Das Verstehen bislang unbekannter Zusammenhänge schafft die Grundlage für eine erfolgreiche Unternehmensentwicklung und die Transformation zu datengetriebenen Geschäftsmodellen.
Interview mit Claudia Zimmermann
