Wie die Nutzung von Smart Data das Forderungsmanagement im Banken-Sektor verbessern kann 

Kundendaten sind Gold wert und zwar für jede Bank. Umso mehr Daten vorliegen, desto mehr Wissen haben Finanzinstitute auch über ihre Kunden und deren individuelle Bedürfnisse. Doch die Menge an gesammelten Daten wird immer umfangreicher. Big Data wird zu Bigger Data und viele Banken stehen vor einer großen Herausforderung: Wie können große Datenmengen effektiv genutzt werden? Die Digitalisierung und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz machen es möglich: Mit Smart Data lassen sich Daten in nützliche Informationen umwandeln, von denen Finanzinstitute und Kunden profitieren können. Die richtige und „smarte“ Nutzung von Daten schafft ein kundennahes Banking und kann das Forderungsmanagement im Banken-Sektor verbessern. 

Das Wichtigste in Kürze

• Nicht die Masse an Daten ist wichtig für ein effektives Nutzen im Banken-Sektor, sondern die Relevanz der Informationen.
• Durch die Nutzung von Smart Data und Künstliche Intelligenz lassen sich große Datenmengen in nützliche Informationen umwandeln.
• Mit Smart Data Analytics kann das Forderungsmanagement in Banken optimiert werden, da Risiken früher identifizierbar sind. 

Kurz erklärt: Was ist Smart Data?

Smart Data sind relevante Daten, die mithilfe von intelligenten Algorithmen durch Künstliche Intelligenz aus umfangreichen Datenmengen extrahiert werden. Oder einfacher: Smart Data sind qualitativ hochwertige, nutzbringende und abgesicherte Daten. Die Daten werden nach bestimmten Kriterien aus großen Datenbeständen in Echtzeit herausgefiltert und enthalten relevantes Wissen. 

Während es sich bei Big Data um riesige Datenmengen handelt, die nicht verarbeitet oder analysiert sind, wird mit Smart Data die große Datenflut geordnet und ausgewertet. Denn nicht die Masse an Daten ist für eine effektive Datennutzung von Vorteil, sondern die Relevanz der Informationen. Das Wissen über Kunden verschafft Banken einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz.
 

Vorteile von Smart Data im Banken-Sektor 

Keine Frage: Ein großer Datenbestand in Banken ist unverzichtbar – doch was bringen viele Daten, wenn die Informationen daraus wenig aussagekräftig sind? 

Von einer smarten Datenanalyse in Echtzeit können Finanzinstitute und Bankkunden profitieren. Smart Data und KI-Systeme erkennen Zusammenhänge, die neues Wissen bereitstellen. Bei den analysierten und ausgewerteten Daten handelt es sich um nutzbringende Informationen, die durch unterschiedliche Aktionen einen Mehrwert für Banken und Kunden bieten. Wesentliche Vorteile von Smart Data sind: 
 

Effektive Datennutzung

Für ein professionelles Datenmanagement in Banken sind große Datenmengen aus verschiedenen Quellen erforderlich. Die gesammelten Daten sind aber nur effektiv verwertbar, wenn eine hohe Datenqualität unter Berücksichtigung der Datenschutzrichtlinien gewährleistet ist. Durch das intelligente Sammeln, Analysieren und Auswerten von Datenbeständen können Banken smarter mit ihren Daten umgehen. Smart Data ist eine Art Veredlungsprozess von Datenbeständen – die gewonnen Informationen können zum Beispiel bei Kreditentscheidungen, Kontoeröffnungen, Zahlungsverkehr oder Vermögensbildung effektiv genutzt werden. 
 

Individuelle Kundenberatung 

Smart Data bietet sich als Chance, das Verhalten von Kunden besser zu verstehen und ihnen somit individuelle Angebote zu unterbreiten. Wie ist das Nutzungsverhalten des Kunden auf den digitalen Kanälen? Werden vom Kunden regelmäßige Überweisungen im Online-Banking getätigt? Holt sich der Kunde immer wieder Informationen zu Immobilien oder Wertpapieren? Die intelligente Datenauswertung aus verschiedenen Datenpools bietet Banken gute Anhaltspunkte für eine persönliche Kundenberatung mit passgenauen Angeboten. Auch digitale, und auf den Kunden zugeschnittene Services, können mit dem neuen Wissen angeboten werden.
 

Hohe Zeit- und Kostenersparnis  

Die Digitalisierung und die Nutzung von Smart Data im Banken-Sektor sorgt für eine hohe Zeit- und Kostenersparnis. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und einer Datenanalyse in Echtzeit werden einzelne Prozesse im Bankwesen optimiert. Smart Data verarbeitet die Daten automatisch und leitet die Informationen in ein internes Datenprogramm weiter. Für die Mitarbeiter in Banken und Finanzinstituten ist die digitale Datenauswertung eine große Arbeitsentlastung. Die relevanten und abgesicherten Kundendaten befinden sich in der internen Datenbank und stehen den Bankmitarbeitern direkt zur Verfügung. 
 

Smart Data zur Prozessoptimierung im Forderungsmanagement 

Zugegeben: Der digitale Wandel hat auch seine Nachteile. Bankkonten werden online eröffnet und häufig fehlt der persönliche Kontakt zwischen Kunde und Bankmitarbeiter. Doch auch ein Bankmitarbeiter kann dem Kunden nur vor den Kopf gucken. Ob der Kunde pünktlich seinen Kredit bezahlt, lässt sich in einem Kundengespräch nur schwer feststellen. 

Smart Data kann das Forderungsmanagement im Banken-Sektor optimieren. Neben der Adressermittlung und Bonitätsprüfung hilft die intelligente Datenauswertung dabei, Risiken frühzeitig zu erkennen. Durch ein geringeres Ausfallrisiko bei Krediten und weniger Betrugsfälle können Banken die NPL-Quote verbessern, ohne Forderungen verkaufen zu müssen. 
 

Risikokunden frühzeitig identifizieren  

Zahlungsunwillige oder zahlungsunfähige Kunden oder Betrüger lassen sich nicht am Aussehen identifizieren. Viele Banken haben jedoch mit einem hohen NPL-Bestand, also einem hohen Bestand an Risikopositionen (z. B. Kredite mit Schuldnerverzug oder widerrufliche und unwiderrufliche Kreditzusagen), zu kämpfen. Mit Smart Data können Risikokunden frühzeitig identifiziert werden, beispielsweise durch eine Bonitätsprüfung in Echtzeit für Online-Kredite. 
 

Zahlungsausfälle minimieren  

Mit einer Datenanalyse kann die Zahlungsfähigkeit von Kunden bewertet werden, um das Risiko von Zahlungsausfällen zu minimieren. Algorithmen werten die vorhandenen Datenbestände aus und nutzen die relevanten Informationen für Kreditvergaben oder Kontovalidierung. Erkennt das System beispielsweise einen Risikokunden mit schlechter Bonität oder einen Kunden, der viele Kredite gleichzeitig laufen hat, erfolgt keine automatische Kreditvergabe. 
 

Betrugsfälle reduzieren  

Es gibt Kunden, die unverschuldet in Zahlungsschwierigkeiten kommen – sei es durch Arbeitslosigkeit oder Krankheit. Genauso gibt es aber auch Betrüger, die Kredite aufnehmen und diese bewusst nicht zurückzahlen wollen oder die Bankkonten eröffnen, um Geldwäsche zu betreiben. Mit Smart Data lassen sich Kriminelle oft identifizieren und das Risiko von Betrugsfällen in Banken kann deutlich verringert werden.

Customer Experience verbessern      
Kunden wünschen sich eine „smarte“ Customer Experience im Banking. Heutzutage läuft fast alles über Online-Banking, bezahlt wird bargeldlos mit dem Smartphone und auch Angebote wie Immobilien, Kredite oder Wertpapiere sollen schnell und am besten online verfügbar sein. Mit Smart Data und Künstlicher Intelligenz können Banken ihr digitales Angebot passgenau auf die Bedürfnisse des Kunden zuschneiden. Die Folge: Eine erhöhte Kundenzufriedenheit und eine langfristige Kundenbindung! 
 

Fazit: Mit Smart Data das Forderungsmanagement und den Kundenservice verbessern   

Fakt ist: Digitalisierung, Smart Data und Künstliche Intelligenz leben von Daten und können miteinander verknüpft verschiedene Prozesse im Bankwesen optimieren. Dabei hat jedoch nicht die Masse an Daten höchste Priorität, sondern die Relevanz der Informationen. Die Nutzung von Smart Data im Banken-Sektor ist nicht nur eine Arbeitsentlastung für Mitarbeiter, sondern bietet Finanzinstituten und Kunden einen Mehrwert: Ein effizientes Forderungsmanagement und einen verbesserten Kundenservice. 

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