Von Ralf Keuper
Bereits vor einigen Jahren hob der ehemalige Vorstandschef der Credit Suisse, Hans-Ulrich Doerig, die wachsende Bedeutung der IT für die Kundenbindung hervor:
Wer dank IT das Finanzprofil des Kunden >besitztzuhören< zu können. (in: Universalbank – Banktypus der Zukunft).
In etwa zur selben Zeit entwarf Adrian Slywotzky das Modell des Customer Solutions Profit:
Invest to know the customer, create a solution, develop the relationship. This causes losses early in the relationship, and significant profits thereafter. (Adrian Slywotzky: The Profit Zone)
Mit “Big Data” scheinen sich viele Versprechungen der Vergangenheit auf für das Banking einzulösen. Die Auswertung riesiger Datenmengen in Echtzeit ist im Bereich des Möglichen gerückt. Nicht nur die strukturierte Daten, sondern vor allem die unstrukturierten Daten sind es, die tiefergehende Analysen zum Kundenverhalten ermöglichen.
Darin knüpft sich die Hoffnung, die Wünsche der Kunden vorzeitig zu erkennen, um darauf mit entsprechenden Angeboten, sei es Beratung oder ein Produkt, reagieren zu können. Das Berufsbild des Data Scientist stösst auch bei den Banken auf Interesse. Als großer Vorteil gilt die Tatsache, dass die Banken über Daten verfügen, die relativ genaue Rückschlüsse auf das …