Alte und neue Wettbewerber drängen auf den Markt für Finanzdienstleister. Agilität, Customer Journey und Digital Experience werden immer wichtiger. Ein aktuelles Whitepaper zeigt, wie Banken den Weg in die digitale Transformation erfolgreich beschreiten können.
Die Elemente der Customer Journey.
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Die Ausgangslage der Banken ähnelt der Situation in der Automobilindustrie. Die etablierten Volumenhersteller investieren derzeit massiv in neue Antriebsarten, insbesondere Elektromobilität. Die alte, mit Verbrenner-Technologie groß gewordene Industrie, scheut keine Innovationskosten gegenüber den „First Movern“ und holt schnell auf bei neuer Technologie für das Auto.
Dieser Wettbewerb erinnert stark an den zwischen etablierten Banken und den Neobanken oder auch FinTechs. Die Herausforderer oder auch „First Mover“ überzeugen in den Customer Journeys und fahren satte Reputationsgewinne ein, auch wenn sie dafür kurzfristig auf Gewinne verzichten. Das Geschäftsmodell der FinTechs gerät jedoch unter Druck, da sich der risikolose Zins dem Ende entgegen neigt.
Kosten senken und Produktivität steigern
Nach der Pandemie heißt es erstmals für die „First Mover“ Kosten senken und Produktivität steigern. Für die etablierten Banken ist es nichts Neues. Software wird hier längst permanent dazu genutzt, um Abläufe zu automatisieren. Die alte Bankenwelt fokussierte sich lange auf Prozesse und Technik – nicht „fancy“, aber ertragsgenerierend. Jetzt rückt auch das Management aller Berührungspunkte entlang der Customer Journeys in den Fokus, um neue Erlösquellen zu erschließen.
Mit dem Fortschreiten der Digitalisierung wird Software zur Quelle der Transformation von Produkten und Geschäftsmodellen. FinTechs und Neobanken machen das konsequent über die „Ausbeutung“ aller Daten mit Hilfe von Big Data & Analytics. Etablierte (Groß-)Banken haben das erkannt und folgen. Der Aufbau moderner Datenplattformen, z.B. eines „Data Lake“ oder eines „Data Mesh“, steht im Fokus. Die punktuelle Datenauswertung verschiebt sich in Richtung datengetriebener Transformation von Produkten und Geschäftsmodellen. Im Gegensatz zu FinTechs und Neobanken mit kurzer Historie, sitzen (Groß-)Banken auf einem Datenschatz mit Potenzial. Kurzfristig muss die „alte“ Bankenwelt mit Data Analytics und Digital UX aufschließen, um die Abstände zu den „First Movern“ deutlich zu verkürzen oder selbst die Führungsrolle einzunehmen.
Nie wieder: Kunden „wandern“ zur Konkurrenz
Diese Stoßrichtung über Investitionen in neue Industriesoftware und neue Daten-Konzepte stärkt die Kapitaleffizienz der Finanzwirtschaft, indem sie bislang ungenutzte Werte hebt. Doch wie sieht eine solche neue Datenplattform aus und taugt diese Technologie gar als Game Changer?
Neue Datenplattformen und -modelle bilden die grundlegende Voraussetzung zur Strukturierung und Klassifizierung von Daten. Sie liefern die Basis für einheitliche Touchpoints mit dem Kunden schon bei grundlegenden Geschäftsprozessen, wie der Ausführung einer Überweisung oder der Eröffnung eines Girokontos. Das Ziel ist klar: nie wieder einen Kunden an den Wettbewerb verlieren!
Aktualität und Verfügbarkeit von Daten sind der Schlüssel
Die Aktualität und die Verfügbarkeit von Daten in den unterschiedlichen Channels sind der Schlüssel. Die Verschmelzung der alten Bank-Daten mit langer Historie und frischer Daten aus bereits stark digitalisierten Prozessen, erlaubt den Shift zu einem neuen Level mit Blick auf die Kundenbeziehung und Erlöse. Indikatoren zeigen beispielsweise frühzeitig einen Bank-Wechsel an und erlauben sogar gezielte Prognosen, die dedizierte Kundenansprachen ermöglichen.
Das Tuning von Daten-Infrastrukturen erlaubt eine völlig andere Omnichannel-Strategie. Hier liegt ein Data Analytics-Pool vor, der neue Services und Produkte erst möglich macht.
Make or buy: Omnichannel-Strategie
Zur Auswertung historischer Daten und Einführung neuer Kundenportal-Lösungen finden sich viele Firmen vor der Entscheidung wieder, eine Lösung individuell zu entwickeln oder eine Lösung von der Stange zu integrieren. Eine holistische Betrachtung von Lösungsoptionen ist hierfür unerlässlich. Da es für den Vergleich von Lösungsoptionen für einzelne Building Blocks keine One-Size-Fits-All Lösung gibt, muss ein Bewertungsframework bei der Entscheidungsfindung angewandt werden. Folgendes Rahmenwerk aus sechs Prüfdimensionen bietet sich an:
- Functional Fit untersucht den Business-Nutzen und strategischen Fit. In der Finanzbranche ist zudem der Blick auf Compliance-Regeln geboten.
- Die nächste Dimension des Technical Fit wird häufig unzureichend betrachtet und bezieht sich auf das Datenmodell, die Integrationsfähigkeit einer neuen Lösung in die bestehende digitale Infrastruktur und die Anforderungen an Performance oder Verfügbarkeit.
- Häufig unterschätzt wird der Vendor Fit, indem untersucht wird, ob ein Vendor kulturell (Sprache) und organisatorisch (nearshore, offshore) passt. Die beste Software-Lösung ist ohne einen Operations Fit Neben dem Betrieb sind Schulungen/Ausbildungen an der neuen Lösung sowie das Supportmodell wichtige Prüfpunkte.
- Budget Fit und zeitlicher Fit umfassen alle Kosten für die initiale Entwicklung oder für Lizenzen über die Infrastruktur, den Betrieb wie auch Kosten für die Weiterentwicklung. Die Entscheidung für eine neue Software-Lösung resultiert häufig aus einer Business-Entscheidung mit einem klaren Liefertermin. Neben den Konzeptions- und Umsetzungszeiträumen müssen hier auch für den produktiven Einsatz notwendige IT-Migrationen betrachtet werden.
Ein Rahmenwerk erlaubt die Entwicklung einer Risikomatrix über alle sechs Prüfdimensionen. Im Ergebnis entsteht eine holistische Sicht, die es erlaubt das Bild eines neuen Kundenportals zu entwerfen. Marketing, Vertrieb und Produktentwicklung müssen sich daran orientieren. Das Tuning der Daten-Infrastruktur liefert die Erkenntnisse über Bedürfnisse rund um Produkte und Dienstleistungen.
Software und Daten sind die treibende Kraft
Für die großen Cloud-Anbieter sind die Zutrittsschranken hoch, da sie immer öfter ihre eigenen Computerchips in ihren Cloud-Architekturen verwenden. Sie überlassen die Anpassung dieser Art Industriesoftware spezialisierten Dienstleistern. Durch weniger Wettbewerb bekommen Banken mehr Investitionssicherheit, denn die großen Cloud-Konzerne waren für spezialisierte Infrastruktursoftware-Firmen eine große Bedrohung. Diesen IT-Spezialisten kommt in den nächsten Jahren besondere Bedeutung zu: sie müssen die Entwicklung von Software trotz De-Globalisierung sicherstellen und stärker industrialisieren. Nur ein schlankes, agiles, datengetriebenes Produktionsmodell erlaubt das rasche Implementieren von Services, das Testen, aber auch das Ändern und Abmanagen. Kundenorientierte Software-Entwicklung wird zu einer tief in die Finanzwirtschaft integrierten Wertschöpfungskette und kurzfristig ein weiterer Treiber im Wettbewerb zwischen altem und neuem Geld.
Das Whitepaper „Banken auf dem Weg in die digitale Transformation“ können Sie hier beziehen.
