Schwellenländer springen ins digitale Banking ein

Aufstrebende Fintech-Märkte sind bei der Nutzung von Cloud Computing, Big Data, künstlicher Intelligenz und anderen Technologien für moderne digitale Bankdienstleistungen mit wenigen Einschränkungen konfrontiert.

Digital Banking wird in den kommenden Jahren große Auswirkungen haben. Die fortschreitende Entwicklung von robotergestützter Prozessautomatisierung, Big Data, künstlicher Intelligenz und anderen Technologien im Finanzdienstleistungsbereich gibt einigen Anlass zur Sorge.

Ein Hinweis auf die Auswirkungen:Wells Fargo veröffentlichte Ende letzten Jahres einen 110-seitigen Sonderbericht, der Einzelheiten zu den Auswirkungen der Digitalisierung auf die Wall Street enthielt. Die Bank prognostizierte, dass bis 2026 etwa 100.000 Bankangestellte vollständig durch digitale Technologien ersetzt werden würden.

Die Frage ist also nicht, ob Fintech sich ändern muss. Die Frage ist, was genau bewirkt das? Um dies zu verstehen, ist es entscheidend zu verstehen, welche digitalen Innovationen und organisatorischen Ansätze den Schwellenländern den Sprung ins digitale Banking ermöglicht haben.

Branches:Adressierung aus einem anderen Blickwinkel

Digitale Dienste scheinen den Bedarf an physischen Bankfilialen zu verringern. Die COVID-Pandemie hat dazu geführt, dass viele Menschen ihre Finanzangelegenheiten über Digital Banking und Geldautomaten erledigen.

Banken müssen ihre physischen Büros in digitale Banking-Ökosysteme umwandeln, da Transaktionen über E-Wallets kaum den gesamten Betriebsumfang abdecken können, den Kunden von ihren Banken verlangen.

Digitale Bankdienstleistungen scheinen für viele ältere Kunden ein Problem zu sein, die in der Praxis Unterstützung durch menschliche Spezialisten benötigen. Zusätzlich zu den traditionellen internen Verfahren, die eine persönliche Kundenbetreuung erfordern, werden heute viele „exotische“ Aktivitäten wie Rechtsberatung, Versicherungen, Makler und Immobilienberatung von Bankfilialen angeboten.

Die Bankentransformation polarisiert physische Büros und Client-Bank-Software nicht, während menschliche Angestellte nicht KI-gestützten Chatbots gegenübergestellt werden. Digitale Servicekanäle ermöglichen es Betriebsleitern, sich an „Superhelden“ zu wenden, deren menschliche Fähigkeiten durch digitale Entwicklungen ergänzt werden.

Letztendlich haben Bankfilialen die Möglichkeit, zu einem Spielplatz für Augmented Reality zu werden, wo sich physisches, digitales, menschliches und Cyber ​​effektiv verflechten können, um die aufstrebende Bankenbranche neu zu beleben.

Kundenbindung überdenken:Wie sich Banken in der digitalen neuen Normalität verhalten

Im zunehmenden Wettbewerb mit innovativen Zahlungsplattformen wie Venmo, TransferWise, PayPal, Remitly und dergleichen kommt die Aufgabe der Banken, die bestehenden Kunden mit personalisierten Ansätzen zu halten, ähnlich wie sie von Fintech-Disruptoren angeboten werden. Um diese Aufgabe zu erfüllen, sollten Banken einigen Trends folgen, die Accenture in ihrer globalen Studie Banking Technology Vision aufgezeigt hat.

Trend 1: Verwendung einer Gruppe von DARQ-Technikern, wobei D für Distributed Ledger Technologies (Blockchain), A für künstliche Intelligenz, R für Extended (oder Augmented) Reality und Q für Quantencomputing steht. Laut 47 % der Befragten ist KI die wirkungsvollste Technologie für digitales Banking.

Trend 2: Eine neue Ebene der „digitalen Nähe“ zum Kunden erreichen. Die Fähigkeit, das Kundenverhalten zu analysieren und zu interpretieren, ist entscheidend für die Schaffung hochwertiger individueller Dienstleistungen im Digital Banking.

Trend 3: Verbesserung der digitalen Kompetenzen von Bankmitarbeitern. Mehr als 75 % der Top-Manager sind sich sicher, dass ihre Mitarbeiter einen höheren „digitalen Reifegrad“ haben als die Bankorganisationen, in denen sie arbeiten.

Trend 4: Stärkung der Cybersicherheit. Trotz des globalen Trends zum Open Banking (wenn Banken Dritten Zugang zu ihren Informationssystemen gewähren) akzeptieren nur 51 % der Bankenaufsichtsbehörden ihre Partner als absolut zuverlässig in Bezug auf die Cybersicherheit digitaler Banking-Ökosysteme.

Trend 5: Einstellen von Diensten auf den Non-Stop-Betrieb. Die „bis 8 Uhr geschlossen“ Eine Entschuldigung ist kaum akzeptabel, egal um welche Bankdienstleistung es sich handelt. Rund 87 % der Top-Manager von Banken sind sich einig, dass Echtzeitdienste den wahren Wettbewerbsvorteil des digitalen Bankings darstellen.

Siehe auch: Wie wird Finance 2.0 aussehen? Einige Überraschungen

Welche digitalen Technologien sollten Banken nutzen?

Kaum eine digitale Innovation hat einen gewissen Wert für aufstrebende Fintech-Märkte. Wir haben einige bewährte Technologien ausgewählt, die derzeit von Banken verwendet werden sollten.

Cloud-Computing

Digitale Banking-Ökosysteme mit ihren Multi-User-Plattformen erfordern überdurchschnittliche Rechenleistung. Banken sollten Daten sammeln, sicher speichern und analysieren, um neue Bankprodukte zu entwickeln. Bankmitarbeiter sollen von überall und jederzeit Zugriff auf ihre Datensätze haben. Selbst die umfassendste lokale IT-Infrastruktur läuft Gefahr, eines Tages veraltet zu sein. Im Gegensatz zu Banken sind Cloud-Anbieter diejenigen, die davon leben, mit allen digitalen Innovationen Schritt zu halten, die den Kunden angeboten werden:

• Sie aktualisieren ihre Hardware regelmäßig, ohne laufende Dienste zu unterbrechen.
• Das Cloud-Computing-Management wird durch die aktuellsten Softwarelösungen erleichtert, die von den besten Software-Ingenieuren entwickelt wurden.
• Clouds bieten nahezu unbegrenzten Speicherplatz für jede Art von Daten.
• Kontinuierliche Sicherung der gesamten In-Cloud-Infrastruktur lässt Kunden den Verlust wertvoller Informationen vergessen.

Cloud Computing im Bankwesen hat eine überzeugende finanzielle Begründung, die es Banken ermöglicht, weniger Mittel für die digitale Transformation auszugeben. Die teuersten Premium-Pläne von Cloud-Anbietern scheinen ein Tropfen auf den heißen Stein zu sein im Vergleich zu den Ausgaben für lokale IT-Infrastrukturen.

Es ist berechtigt zu behaupten, dass ohne Cloud-Computing-Finanzdienstleistungen heutzutage kein nachhaltiges digitales Banking möglich ist. Die Migom Bank bietet beispielsweise Cloud-basiertes Banking nach Schweizer Standards für Schwellenländer mit dynamischem Währungsumtausch, QR-Code-Zahlungen und Verwahrung digitaler Vermögenswerte.

Big Data

Big Data ist die Ressource für Algorithmen des maschinellen Lernens, die viele effiziente Banking-Ansätze ermöglichen (z. B. KYC oder Know-your-Customer). Korrekt verarbeitete Big Data tragen wie kaum etwas anderes zu Predictive Analytics bei.

Big Data im Banking erfordert entsprechende Softwarelösungen für Analytics und Visualisierung. Sie sollten für Bankmitarbeiter ohne tiefgreifende Data-Science-Expertise verständlich sein. Auf dem Markt sind sowohl fertige Softwareprodukte für die Big-Data-Verarbeitung als auch maßgeschneiderte Lösungen erhältlich. Der zweite Ansatz ist vorzuziehen, da Big-Data-Anwendungen im Finanzwesen spezielle Zielsetzungen und Implementierungen haben. Finanzorganisationen aus Schwellenländern kommen im Banking kaum an Big Data Analytics vorbei, da die Verarbeitung von Kundendaten ein Muss für Fintech ist.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz baut auf neuronalen Netzen auf, die wiederum von Big Data angetrieben werden. Technologien für digitales Banking bilden eine Art mehrstufige Pyramide, die von KI gekrönt wird.

Wie würde die Bankenbranche künstliche Intelligenz nutzen? Das Anwendungsspektrum von KI ist im Banking vielfältig:

• KI-Algorithmen können das Kundenverhalten analysieren, um wertvolle Empfehlungen für eine bessere Kundenzufriedenheit zu liefern.
• KI erleichtert die Automatisierung von Bankroutinen, insbesondere im Risikomanagement. Es hilft, verdächtige Transaktionen zu erkennen, um sie rechtzeitig zu blockieren.
• KI kann die Datenanalyse im Bank-as-a-Service-Paradigma verbessern. Die Commonwealth Bank of Australia zum Beispiel schlägt ihren Kunden personalisierte Finanzpläne über eine KI-gestützte mobile App vor.
• KI-fähige Chatbots senken die Betriebskosten, indem sie rund um die Uhr typische Fragen von Kunden beantworten.
• KI kann die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch fehlerfreie Betrugserkennung verbessern.
• KI-gestützte Gesichtserkennung erleichtert die Kundenidentifikation im Mobile Banking.

Die Mehrheit der Bankenexperten ist der Meinung, dass künstliche Intelligenz im Bank- und Finanzwesen die wertschöpfendste digitale Technologie ist.

Robotic Process Automation

Da die Mehrheit der bankinternen Vorgänge immer noch manuell verarbeitet wird, muss die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) bei Finanzdienstleistungen breiter eingeführt werden. Manuelle Banking-Routinen greifen nach dem wertvollsten Gut – der Zeit. Außerdem wird das Risiko möglicher Fehler nicht eingedämmt.

Fortune Business Insights prognostiziert, dass die RPA-Marktkapitalisierung bis 2026 6,81 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

RPA-Anwendungsfälle im Bankwesen umfassen ein so anständiges Beispiel für die Automatisierung von Roboterprozessen wie die AML-Analyse (Anti-Money Laundering). AML-Untersuchungen implizieren sich wiederholende Verfahren auf der Grundlage stark regulierter Regeln. Daher können MLA-Verfahren problemlos durch Robotik im Bankwesen erfüllt werden.

Ein weiteres Beispiel für RPA bei Finanzdienstleistungen ist die Verarbeitung von Kontoschließungen. KI-fähige RPA-Bots können Bankangestellte vollständig ersetzen, damit sich menschliche Mitarbeiter auf das konzentrieren können, was wirklich kreative menschliche Intelligenz erfordert. RPA ist entscheidend für die stets verfügbaren Bankenökosysteme, die die Armut in Schwellenländern durch mobile Zahlungen lindern. Alvarez &Marsal zum Beispiel entwickeln Infrastrukturen für mobile Zahlungsbanken für afrikanische Banken, um Geldleistungen für die ärmste Bevölkerung bereitzustellen.

Cybersicherheit

Cyberangriffe auf Banken scheinen unvermeidliche Folgen der Digitalisierung zu sein. Hacker werden immer versuchen, sich Kundendatenbanken anzueignen, um sie über den Schwarzmarkt an Vermarkter und Werbetreibende zu verkaufen.

Sie greifen sowohl Bankkundensysteme für juristische Personen als auch persönliche Mobile-Banking-Apps an.

Neben technischen Mitteln zum Hacken verwenden Betrüger Social Engineering, während sie unter dem Deckmantel ihrer Banken Anrufe bei potenziellen Opfern tätigen.

Die folgenden digitalen Technologien können Cyberbedrohungen für Finanzinstitute mindern:

• KI-gestützte Betrugsbekämpfungsanalysen können mehrere Datenquellen sofort überprüfen, um Diskrepanzen in Dokumenten und Transaktionen zu erkennen.
• Digitale Identifikationstechnologien wie 2-Faktor-Authentifizierung und plattformübergreifende Verifizierung machen Bankensysteme weniger anfällig für unbefugten Zugriff.
• Kryptografisch verschlüsselte E-Mails erleichtern die Sicherheit der privaten Kommunikation zwischen Banken und Kunden.

Datenschutz wird heutzutage zu einem Eckpfeiler des digitalen Bankings. Glücklicherweise mangelt es nicht an digitalen Technologien, um im Finanzsektor für ausreichende Cybersicherheit zu sorgen. Eine der mexikanischen „Neobanken“, Klar, bietet hochsichere Banklösungen für normale Kunden, denen staatliche Depotdienste vorenthalten sind.

Ein letztes Wort

Sowohl entwickelte als auch aufstrebende Märkte haben überraschenderweise die gleichen Chancen für die digitale Transformation. Darüber hinaus sind Schwellenländer besser gerüstet, um in das digitale Banking einzusteigen.

Software-Outsourcing-Anbieter aus Osteuropa, dem asiatisch-pazifischen Raum, Lateinamerika, Russland und Indien bieten fortschrittliche Digital-Banking-Lösungen an, die billiger sind als ähnliche Systeme, die in den USA und Westeuropa entwickelt wurden.

Aufstrebende Fintech-Märkte sind bei der Nutzung von Cloud Computing, Big Data, künstlicher Intelligenz und anderen Technologien für aktuelle digitale Bankdienstleistungen mit wenigen Einschränkungen konfrontiert. Der nächste Schritt besteht darin, ein tieferes Verständnis dafür zu erlangen, wie diese Innovationen funktionieren.