Datenverwaltungsaktivitäten und die Anwendung von Datenanalysetechnologien sind für Organisationen im Bankensektor nichts Neues.

Laut Nguyen Thanh Son, Direktor des Schulungszentrums der Vietnam Banking Association (VNBA), hat die VNBA seit 2017 zahlreiche Seminare und Schulungsprogramme für ihre Mitgliedseinheiten organisiert. Während damals die meisten nur Interesse zeigten und nur wenige nach Möglichkeiten suchten, Technologie in Geschäftsaktivitäten, Entscheidungsfindung und Risikomanagement einzusetzen, hat sich heute, fünf bis sechs Jahre später, alles geändert.

Beim Workshop „Daten für den Erfolg nutzen“ am 19. September in Hanoi sagte Herr Nguyen Thanh Son, dass viele Banken neue Technologien zur Betrugsprävention und für Zahlungsaktivitäten im digitalen Ökosystem einsetzen, darunter auch Datenverwaltungsanwendungen.

Banken haben den großen Vorteil, über ein riesiges Data Warehouse zu verfügen. Wenn sie wissen, wie sie diesen Vorteil nutzen können, können sie ihren Wettbewerbsvorteil steigern, ihre Marke stärken und Risiken minimieren.

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Herr Nguyen Thanh Son, Direktor des Schulungszentrums der Vietnam Banks Association (VNBA), hielt die Eröffnungsrede beim Workshop „Daten für den Erfolg nutzen“ am 19. September in Hanoi. Foto: Thai Khang

Um dieses Kapital jedoch nutzen zu können, müssen die Daten zunächst kontrolliert und verarbeitet oder, anders ausgedrückt, effektiv verwaltet werden.

Laut dem VNBA-Vertreter haben große Banken Datenstrategien mit Governance-Rahmenwerken, Vorständen, Mitarbeitern und Fachabteilungen sowie Richtlinien herausgegeben, die die Rollen der Beteiligten regeln, Strategien für jede Phase festlegen und diese systematisch umsetzen. Kleinere Banken setzen Datenstrategien hingegen auf einer niedrigeren Ebene um.

Frau Dinh Hong Hanh, stellvertretende Generaldirektorin und Leiterin der Finanzberatungsdienste bei PwC Vietnam, erklärte, dass der Nutzen, den Daten bieten, ausschließlich auf deren Verwaltung beruht. Nur gute, nachhaltige und sichere Verwaltungstools können Daten effektiv nutzen.

Ein weiterer Vorteil einer effektiven Datenverwaltung für Banken besteht darin, dass sie ihnen dabei hilft, sich weltweit an die sich ständig ändernden Vorschriften und gesetzlichen Anforderungen anzupassen und diese einzuhalten.

In Südostasien entwickeln Finanzinstitute ihre Datenverwaltung aufgrund des Drucks regulatorischer Anforderungen, der Treiber der digitalen Transformation und der Notwendigkeit, grenzüberschreitende Daten zu verwalten, zunehmend weiter.

Der Einsatz von Technologie verhilft Banken zu Durchbrüchen

Im Bankensektor trägt der Einsatz neuer Technologien wie GenAI und maschinelles Lernen durch das Verständnis von Kundenpräferenzen und -verhalten zu bahnbrechenden Lösungen bei. Gleichzeitig ermöglicht die Big-Data-Analyse personalisierte Dienstleistungen, empfiehlt passende Produkte, erfüllt die finanziellen Ziele jedes Einzelnen und verbessert so die Kundenzufriedenheit und das Engagement mit der Bank.

Darüber hinaus tragen die Lernfähigkeiten von GenAI dazu bei, komplexe Prozesse zu automatisieren, Fehler zu reduzieren, Betriebszeit zu sparen und ein leistungsstarkes Risikomanagement zu ermöglichen. GenAI und neue Technologien tragen zu einem besseren Risikomanagement bei, indem sie abnormale Verhaltensmuster erkennen und so betrügerisches Verhalten verhindern.

Durch die Analyse historischer Daten prognostiziert GenAI Markttrends, trifft intelligentere und genauere Entscheidungen, eröffnet Möglichkeiten zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen und reagiert auf schnelle Marktveränderungen.

Laut einer Studie des McKinsey Institute könnten KI im Allgemeinen und GenAI im Besonderen durch Produktivitätssteigerungen bis zu 340 Milliarden US-Dollar beitragen. Laut Statista werden die Investitionen der Bankenbranche in GenAI bis 2030 voraussichtlich 85 Milliarden US-Dollar erreichen.

Banken verwenden GenAI für Aktivitäten wie: Zusammenfassung, tiefgreifende Informationsbeschaffung, Transformation/Übersetzung, Erweiterung/Verbesserung vorhandener Inhalte, Fragen und Antworten, Erstellung neuer Inhalte.

Mit der zunehmenden Nutzung von KI im operativen Geschäft steigt jedoch auch die Menge der erstellten Daten und Modelle. Dies birgt Risiken für Cybersicherheit, Datenschutz, Betriebsabläufe, Rechtmäßigkeit und Compliance. Um potenzielle Risiken zu minimieren, ist daher ein verantwortungsvoller Einsatz von KI erforderlich.