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04.02.2019 von red

Stream Processing als Katalysator für Innovationen in der Finanzbranche

Finanzunternehmen durchlaufen einen umfassenden digitalen Wandel, da die Marktvolatilität zunimmt, sich das Verbraucherverhalten ändert und die Anforderungen der Regulierungsbehörden steigen. Die Kapitalmarkt- und Finanzbranche wandelt sich von der minimalen Digitalisierung und Automatisierung ihrer Geschäftsprozesse zu einer hoch automatisierten und software- und IT-gesteuerten Branche. Dieser Wandel und der Wunsch nach zunehmender Dynamik erfordern ein Umdenken in Sachen Datenverarbeitung. „Stream Processing kann hier ein bedeutende Rolle als Katalysator für Innovationen in der Finanzdienstleistungsbranche der Zukunft spielen“, ist sich Kostas Tzoumas, CEO und Gründer von data Artisans sicher.

Kostas Tzoumas, CEO und Gründer von data Artisans

Die Stream-Verarbeitung und eine Streaming-Datenarchitektur ermöglichen es Finanzdienstleistern, die notwendigen Änderungen an Geschäftsmodellen und Prozessen agil und kostengünstig umzusetzen. Durch die Aktivierung einer Streaming-Datenarchitektur wenden sich Finanzdienstleister einer neuen Art und Weise zu, auf Informationen zu reagieren: eine Art und Weise, die dem Unternehmen Einblicke in Echtzeit bietet und es ermöglicht, rund um die Uhr datengesteuerte Anwendungen zu erstellen, die alle erforderlichen Änderungen und Warnungen sofort durchführen.
 
Drei wesentliche Möglichkeiten, wie die Stream Processing als Katalysator für Innovationen in der Finanzdienstleistungsbranche wirken kann, sind die folgenden:
 

1. Betrugserkennung in Echtzeit und Reaktion auf Cybersicherheitsbedrohungen

Streaming-Datenarchitekturen ermöglichen es Finanzdienstleistern, Daten in dem Moment zu verarbeiten, in dem sie generiert werden, und zwar dann, wenn sie am wertvollsten sind. Mit der Stream-Verarbeitung können Unternehmen Echtzeit-Betrugserkennungssysteme sowie intelligente und leistungsstarke maschinelle Lernalgorithmen entwickeln, die alle auf Echtzeitdaten basieren. Da solche Tools immer ausgefeilter werden, steht Unternehmen nun eine effektive Reaktionsmöglichkeit auf Kreditkartenbetrug, Identitätsdiebstahl, betrügerische Transaktionen und andere Formen von Cybersicherheitsbedrohungen zur Verfügung.

2. Vereinfachung und Automatisierung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Finanzdienstleister und Kapitalmarktunternehmen stehen vor einer wachsenden Herausforderung, wenn es darum geht, die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen. Häufig ist manuelle Arbeit in die Berichterstattung an die Aufsichtsbehörden involviert, was für die Finanzindustrie zusätzliche Kosten und Overhead verursacht. Wenn wir die Geschwindigkeit der sich ständig verändernden Regulierungslandschaft hinzuziehen, ergibt sich eine große Herausforderung für Finanzdienstleister. Die Stream-Verarbeitung ermöglicht technologiegestützte Echtzeit-Compliance. Dies bedeutet einen Wandel von periodischen manuellen Überprüfungen hin zu einem ständig aktiven, datengesteuerten Überwachungssystem, das die verschiedenen Aufsichtsbehörden sofort über den aktuellen Geschäftsstatus informiert und darüber berichtet. Streaming-Datenarchitekturen ermöglichen es den Compliance-Abteilungen, Informationen kontinuierlich und in Echtzeit zu verarbeiten, bevor sie zu finanziellen Auswirkungen durch Regulierungsbehörden in den jeweiligen Ländern und Regionen führen.
 

3. Customer 360: Maßgeschneiderte und personalisierte Produktangebote auf Basis von Echtzeitdaten

Die Finanzindustrie steht im zunehmenden Wettbewerb mit FinTech-Unternehmen, die schneller innovativ agieren und ihren Nutzern personalisierte Erfahrungen bieten können. Die Stream-Verarbeitung kann die Antwort auf solche Herausforderungen sein, indem sie die Erstellung eines „Customer 360 View“-Programms ermöglicht, das Echtzeitdaten analysiert. Man stelle sich einen großen Finanzdienstleister mit Millionen von Kunden vor, die täglich Millionen von Transaktionen generieren. Das Unternehmen muss sich zudem mit seinen Web-Präsenzen, der Unterstützung von Mobiltechnologie sowie den Kundendienst-Tools und -Agenten beschäftigen. Die Möglichkeit, daraus hervorgehende Daten in Echtzeit zu verarbeiten und darauf zu reagieren, ermöglicht eine bessere Überwachung der Kundenzufriedenheit und -loyalität.
 
Darüber hinaus kann das Unternehmen mit einer solchen Echtzeit-Verarbeitung ein stärker personalisiertes, maßgeschneidertes Produktangebot für bestimmte Kunden erstellen – abhängig von deren Transaktionsart, Interaktion mit der Website oder dem Kundendienst des Unternehmens etc. Die Kontrolle über die Kundensicht zu übernehmen und in Echtzeit darauf zu reagieren, ist eine Lösung für die Herausforderungen des modernen Finanzdienstleistungsgeschäfts von heute.
 
„Dies sind nur drei Beispiele dafür, wie Stream Processing moderne Finanzdienstleister dazu bringen kann, in Echtzeit und softwaregesteuert zu arbeiten. Da die Akzeptanz der Stream-Verarbeitung von Tag zu Tag zunimmt und immer mehr Anwendungsfälle aufgedeckt werden, können wir erwarten, dass Stream Processing das neue Paradigma für die Datenverarbeitung in der Finanzindustrie der Zukunft werden wird“, fast Kostas Tzoumas von data Artisans abschließend zusammen.