Capgemini Invent adressiert die CxO Daten-Strategie und unterstützt seine Kunden bei der datengetriebenen Wertschöpfung.
Mit Inventive Finance, Risk & Compliance (Inventive FRC) meistern wir die Herausforderungen der Finanz-, Risiko- und Compliance-Funktion im Finanz-Sektor. Dieser Blog-Artikel fokussiert auf Compliance.
Ständige Veränderung des regulatorischen Rahmens und enttäuschte Investoren setzen Banken zunehmend unter Druck. Darüber hinaus zählen Zeit-intensive manuelle Prozesse zu den wesentlichen Kostentreibern. Gerade im Compliance Umfeld bieten Technologieneuheiten wie u.a. Machine Learning (ML) enorme Potentiale, beispielsweise in der Optimierung der KYC-Prozesse. Doch viele Organisationen zögern wegen Bedenken vor Neuerungen oder fehlenden Mutes ein solches Wagnis einzugehen. Ergreifen Sie die Chance des MLs, um sich selbst und Ihr Unternehmen voranzubringen. Globale Player in der außereuropäischen Bankenbranche nutzen bereits die Potentiale durch den Einsatz von ML.
Warum folgen insbesondere deutsche Banken diesem Technologie-Trend nicht?
Deutsche Banken und Finanzdienstleister müssen jetzt nachziehen, um ihre künftige Position auf dem internationalen Markt auszubauen. Mit Machine Learning Modellen können zwar große Erfolge erzielt werden, doch die Umsetzung gestaltet sich schwierig. Die drei wesentlichen Herausforderungen sind:
- Komplexität der gezielten Investitionen in z.T. überholte IT-Infrastrukturen
- Fehlendes Technologie Know-how sowie Bereitschaft zur Übernahme von komplexen Projekten
- Konsistente Datenqualität und Verfügbarkeit einer Data Governance
Mit ML der Konkurrenz einen Schritt voraus sein? Definitiv!
Durch ML Modelle können beispielsweise aufwändige, wiederkehrende KYC-Prozesse im Rahmen der Neukundenannahme und Bestandskundenprüfung in kürzester Zeit durchgeführt werden. Die Technologie ermöglicht eine schnelle und effiziente Bearbeitung von großen Datenmengen, was sich mithilfe herkömmlicher Technologien nur schwierig gestalten lässt. Dadurch kann zum einen die Effizienz gesteigert und zum anderen die Anzahl der Backlogs reduziert werden.
Darüber hinaus wird bei der ML Modellierung auf Testdaten zurückgegriffen, um das beste Ergebnis zu erzielen und komplexe, zukünftige Szenarien abzudecken. So können umfangreiche Analysen durchgeführt sowie Trends ermittelt werden. Das ML zeichnet sich außerdem durch eine ausgeprägte Lernfähigkeit aus, wodurch es gelingt, das eingesetzte Modell mithilfe neuer Daten weiterzuentwickeln. Dadurch können Prozessoptimierungen im Rahmen von Gesetzesänderungen bei Bedarf schnell vorgenommen werden.
Der internationale Bank-Transformation, -Technologie und -Geldwäsche-Experte „Gebhard Wengenroth“ fasst den Wertbeitrag wie folgt zusammen: Diese Beispiele machen es deutlich – Machine Learning ist im Rahmen der smarten Prozessentwicklung unabdingbar. Die IT-Infrastruktur der meisten Banken weist z.T. schwerwiegende Lücken bei der Datenqualität auf, daher ist es an der Zeit, diese Mängel zu beheben. Denn vom Einsatz hochentwickelter Algorithmen profitieren nicht nur die Datenqualität, sondern auch die Spezialisten Ihres Unternehmens. Fangen Sie schon heute damit an – denn sie haben die Daten und wir die Lösung.
Vielen Dank an die Co-Autorin Ayse Sahgül.