Die Finanzwirtschaft wird zunehmend durch Big Data, Künstliche Intelligenz und Cloud-Technologien geprägt. Um die sich daraus ergebenden Chancen zu ergreifen, sind fortschrittliche Decisioning-Systeme unverzichtbar. Wie Banken erfolgreich mit grossen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen arbeiten und KI-gestützte Einblicke nutzen können, erklärt Roberto Lopez, Senior Banking Business Advisor bei SAS Schweiz, im Interview mit finews.ch.
Herr Lopez, SAS ist auf Decisioning Systeme spezialisiert. Entschuldigen Sie meine Unwissenheit – was ist das überhaupt?
Decisioning Systeme sind Softwarelösungen, die optimale Entscheidungen automatisiert treffen oder Mitarbeitende gezielt unterstützen. Diese Systeme kombinieren datenbasierte Muster und Geschäftsregeln mit Advanced Analytics – also KI – dort, wo es sinnvoll und nützlich ist. So hilft SAS Banken, nicht nur präzise Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, sondern auch Risiken frühzeitig zu erkennen, Betrug zu verhindern und Kundenerlebnisse zu personalisieren.
Big Data und Cloud-Lösungen sind also die Schlüsseltechnologien für die Digitalisierung im Banking?
Absolut. Eine wirksame Datenintegration ist entscheidend, doch deren Umsetzung ist komplexer, als sie erscheint. Besonders in der Schweiz, wo Banken den Anforderungen des neuen Datenschutzgesetzes (DSG) gerecht werden müssen. SAS bietet mit seiner Plattform vielfältige Möglichkeiten, Daten sicher und effizient zu integrieren. So können Banken Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, analysieren und in Echtzeit bereitstellen – und dabei stets die Datenschutzvorgaben einhalten.
«Mit datengetriebenen Lösungen können Banken ihren Betrieb verschlanken und effizienter gestalten, ohne Kompromisse bei der Servicequalität einzugehen.»
Welche Rolle spielt Big Data bei der Fähigkeit, Risiken schneller zu erkennen und zu managen?
Echtzeit-Entscheidungen sind heute für ein effizientes Risikomanagement unerlässlich, besonders in unsicheren wirtschaftlichen Zeiten. Die jüngsten Zinsanpassungen der Schweizerischen Nationalbank (SNB) sind ein Beispiel für solche Einflüsse auf das Bankgeschäft. Mit der SAS-Decisioning-Plattform können Banken schnell auf veränderte Marktsituationen reagieren, Szenarien analysieren und fundierte Entscheidungen treffen, bevor Risiken zu Problemen werden. Von der Risikosimulation bis zum Stresstest hilft unsere Plattform, Strategien für die Zukunft zu entwickeln und auf sichere Entscheidungen zu bauen.
Wie verändert Künstliche Intelligenz das Banking?
KI hat die Kraft, Banken grundlegend zu transformieren, insbesondere in der Betrugsprävention, Risikomodellierung und im personalisierten Kundenkontakt. Die wachsende Anzahl an Cyberangriffen stellt hohe Anforderungen an Banken. Die Systeme von SAS helfen, Betrug schon in der Entstehung zu erkennen. Unsere KI prüft Transaktionen nach Mustern und passt sich automatisch an neue Bedrohungen an. In der Kundenbindung eröffnet KI Banken neue Möglichkeiten: SAS ermöglicht es, Angebote im richtigen Moment bereitzustellen und so die Kundenbindung zu stärken.
Welche Vorteile bietet die Cloud?
Eine Cloud-Strategie gibt Banken Flexibilität und Zugriff auf die neueste Technologie – und das, ohne an Sicherheitsstandards einzubüssen. SAS unterstützt hier sowohl öffentliche als auch hybride Cloud-Lösungen und erlaubt einen schrittweisen Übergang, der keine «Big Bang»-Migration erfordert. Banken können so auswählen, welche Applikationen sie in die Cloud verlagern und welche lokal bleiben sollen.
«Die jüngsten Zinsanpassungen der Schweizerischen Nationalbank sind ein Beispiel für solche Einflüsse auf das Bankgeschäft.»
Wie sehen Sie die Zukunft von Decisioning-Plattformen im Bankensektor?
Die Zukunft des Decisioning liegt in agilen und flexiblen Lösungen. Besonders in der Schweiz, wo Banken stetig ihre Effizienz verbessern müssen, sind schnelle Entscheidungsprozesse essenziell. Die SAS Viya Plattform erlaubt es, Decisioning-Prozesse zu automatisieren, unabhängig davon, wo Daten gespeichert sind. Mit unseren offenen APIs und der Unterstützung von Open-Source-Umgebungen können Banken ihre Daten optimal nutzen und passgenaue Lösungen entwickeln, die ihre Effizienz und Kundenorientierung steigern.
Inwiefern helfen Big Data und KI Banken, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen und die Kundenbindung zu stärken?
Mit Big Data und KI können Banken ihre Kunden besser verstehen und auf sie zugeschnittene Angebote entwickeln. SAS unterstützt Banken mit Customer-Intelligence-Lösungen, die Kundendaten in Echtzeit analysieren und relevante Angebote im Dialog bereitstellen. Das verbessert die Kundenzufriedenheit und die wirtschaftliche Leistung – Kunden fühlen sich besser betreut und erhalten individuell zugeschnittene Services.
Wie unterstützt SAS Banken bei der Einhaltung regulatorischer Anforderungen im Bereich KI und Big Data?
Mit fortlaufend neuen Regelungen ist Compliance im Bankenbereich anspruchsvoll. Die Plattform von SAS hilft, regulatorische Anforderungen wie das revidierte Geldwäschereigesetz (GwG) und das Datenschutzgesetz (DSG) zu erfüllen. Unsere Compliance- und Fraud-Management-Tools bieten die notwendige Transparenz und Kontrolle, um Risiken zu minimieren und gleichzeitig den wirtschaftlichen Erfolg zu sichern.
«Dadurch können Data Scientist und Bankmitarbeiter jederzeit auf aktuelle, relevante Informationen zurückgreifen und diese über alle Bankkanäle hinweg anwenden.»
Wie sieht der Weg der KI-Modelle in die bestehende IT-Architektur der Banken aus?
Die Integration neuer Technologien kann eine Herausforderung darstellen. SAS reduziert dieses Risiko durch eine Architektur, die nahezu alle Datenpools einbindet, Kosten senkt und Effizienz verbessert. SAS bietet Banken eine durchgängige Modell-Governance, die sicherstellt, dass alle Modelle gut nachvollziehbar und regelkonform genutzt werden können. Dadurch können Data Scientist und Bankmitarbeiter jederzeit auf aktuelle, relevante Informationen zurückgreifen und diese über alle Bankkanäle hinweg anwenden – ob im Beratungsgespräch oder direkt in der Banking-App.
KI bringt oft auch ethische Fragen mit sich. Wie geht SAS mit diesen Herausforderungen um?
Wir bei SAS unterstützen Banken dabei, ethische Standards im Umgang mit KI einzuhalten. Mit unserer Responsible AI-Strategie stellen wir sicher, dass Entscheidungen transparent und nachvollziehbar getroffen werden und Vorurteile, die in historischen Daten stecken, so weit wie technisch möglich ausgeschlossen werden. SAS ermöglicht eine faire und verantwortungsvolle Nutzung von KI, die den Anforderungen des reformierten Schweizer Datenschutzgesetzes gerecht wird.
Angesichts des steigenden Margendrucks: Wie können Banken effizienter wirtschaften, ohne Abstriche bei der Qualität zu machen?
Mit datengetriebenen Lösungen können Banken ihren Betrieb verschlanken und effizienter gestalten, ohne Kompromisse bei der Servicequalität einzugehen. KI und Machine Learning schaffen Automatisierung und entlasten die Mitarbeiter von Routineaufgaben, die sie früher selbst bewältigen mussten.
Roberto Lopez ist Senior Banking Business Advisor bei SAS Schweiz, einem globalen Anbieter von Analytics-Software. SAS hilft Banken, ihre Entscheidungsprozesse zu automatisieren und so die Effizienz in Bereichen wie Kundenbindung, Betrugsprävention, Compliance und Risikomanagement zu steigern.
