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1 Vertrauen Kompetenz Innovation Big Data in der Finanzindustrie - Praxisbericht European Computing Conference März 2015, Hannover Joachim Kolbe, Dr. Christopher Schulz

2 Hohes Big Data Potenzial für die Finanzindustrie!? Quelle: McKinsey Global Institute Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, June

3 Die Referenten Joachim Kolbe Leiter Smart Data Management 25 Jahre Erfahrung in der IT von Banken und Versicherungen Big Data Strategien, Durchführung von Big Data Projekten, Lambda-Architektur, Predictive Analytics, Verfahren und Methoden zur Mustererkennung Dr. Christopher Schulz Senior Consultant, Business Unit Application Engineering >8 Jahre Berufserfahrung in Transformationsprojekten und IT Service Management in der der Automobil- & Finanzindustrie >30 Publikationen zu Strategische IT Planung, Enterprise Architecture und IT Service Management (www.christopher-schulz.com) 3

4 Über SYRACOM Eckdaten Business und IT Engineering Gründungsjahr: 1998 Inhabergeführt 105 Mitarbeiter 13,1 Mio. Umsatz (2013) München, Stuttgart, Wiesbaden, Zürich Seit 2012 Bestandteil der Consileon Gruppe Geschäftsbereiche Beratung SYRACOM Consulting Produkt PINQ Case Management Consileon Gruppe Management-, Business- und IT-Beratung 262 Mitarbeiter (inkl. SYRACOM) 42 Mio. Umsatz (inkl. SYRACOM) Hohe Eigenkapitalbasis: 15 Mio. 5 Zielbranchen DACH, Polen, Ukraine Branchen Telekommuni- kation Finanzdienst- leistungen Handel Automobil Health Care 4

5 Themen Trends und kann man denen glauben? Passt Big Data und die Finanzbranche überhaupt zusammen? Was denkt Otto-Normal-Bürger und der Staat über Big Data? Finanzbranche und Big Data 5 Beispiele und was wir daraus lernen. Unsere Erfahrungen und ein Vorgehensmodell für Big Data bei Banken 5

6 Trends und Aussagen USA - Deutschland Wettbewerbs Banken vorteil in USA 37% 63% Hindernisse 37% 63% Big Data Initiativen 3% Ja Nein Wettbewerbs vorteil Unternehmen in BRD fehlende Fähigkeiten andere 31% Umsetzungsb 69% arrieren 31% 69% Big Data Projekte Ja Nein Ja Nein Das größte Hindernis: 65 % sagen, dass zu wenig Experten verfügbar sind Weitere Hemmnisse: Anforderungen an die IT-Sicherheit (61 %) Datenschutzrechtlich e Bestimmungen (48 %) im Einsatz Series2 60% 40% in Planung Series2 6 Quellen: BITKOM, Fraunhofer 2013

7 Kompatibilität von Big Data und der Finanzbranche Finanzbranche zurückhaltend & konservativ Big Data innovativ & offen zukunftsorientiert 7

8 Ist Big Data Chance oder Bedrohung? N = 198 Quelle: Bürgerdialog Big Data Fraunhofer SIT 8

9 Welchen Branchen vertrauen Sie bzgl. Big Data? N = 198 Quelle: Bürgerdialog Big Data Fraunhofer SIT 9

10 Was berechtigt Einschränkungen der Privatsphäre? N = 198 Quelle: Bürgerdialog Big Data Fraunhofer SIT 10

11 Bürgerdialog Big Data Fraunhofer SIT Zusammenfassung Akzeptanz von Big Data benötigt Transparenz Bürger wünschen sich bessere Umsetzung der Datenschutzrechte Vertrauen in Anwender von Big Data ist gering Einige Anwendungen von Big Data werden aber begrüßt Verbrechensbekämpfung & Terrorbekämpfung Wissenschaft & Medizin Banken müssen besonders intensiv aufklären, wenn Big-Data-Ansätze Verwendung finden Quelle: Bürgerdialog Big Data Fraunhofer SIT 11

12 Auszug aus dem Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) 4 Zulässigkeit der Datenerhebung, -verarbeitung und -nutzung (1) Die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten sind nur zulässig, soweit dieses Gesetz oder eine andere Rechtsvorschrift dies erlaubt oder anordnet oder der Betroffene eingewilligt hat. (2) Personenbezogene Daten sind beim Betroffenen zu erheben. Ohne seine Mitwirkung dürfen sie nur erhoben werden, wenn 1. eine Rechtsvorschrift dies vorsieht oder zwingend voraussetzt oder 2. a) die zu erfüllende Verwaltungsaufgabe ihrer Art nach oder der Geschäftszweck eine Erhebung bei anderen Personen oder Stellen erforderlich macht oder b) die Erhebung beim Betroffenen einen unverhältnismäßigen Aufwand erfordern würde und keine Anhaltspunkte dafür bestehen, dass überwiegende schutzwürdige Interessen des Betroffenen beeinträchtigt werden. 12

13 Das BDSG betrifft bei Banken fast alle Geschäftsobjekte Konto Kredit Kunde Transaktion Sparbuch Wertpapier Kreditkarte EC- Karte Vertrag 13

14 Big Data zur Bestimmung der Kreditwürdigkeit : Die Wirtschaftsauskunftei SCHUFA Holding AG kündigt an, gemeinsam mit dem Hasso-Plattner-Institut (HPI) soziale Netze als Quelle der Beurteilung der Kreditwürdigkeit zu nutzen : Das HPI kündigt den Vertrag mit der SCHUFA, da wissenschaftliche Projekte nicht unbelastet und in Ruhe durchgeführt werden können : Der SCHUFA Vorstand beschließt, dass Web-Forschungsprojekt mit dem HPI nicht weiter zu verfolgen, da eine wissenschaftliche Arbeit auf sachlicher Ebene nicht möglich ist Quelle: Focus Money Online, Quelle: ^Spiegel Online Netzwelt,

15 Kreditvergabe basierend auf Big Data Kreditech Holding SSL GmbH Mission: Aufbau einer digitalen Bank für Konsumenten weltweit, die keinen Kreditscore haben. Finanzdienstleistungsunternehmen, Hauptsitz in Hamburg Kreditvergabe basierend auf selbstlernenden Algorithmen und Big Data Quelle: Website Kreditech Holding SSL GmbH, Ortsbasierte Daten (GPS) Soziale Netzwerke Hardware Daten Online Shopping Verhalten Webbrowsing Verhalten 15

16 Real-Time News Analytics Projekt bei der Baader Bank : Baader Bank und Clueda bringen Big Data Analyse Tool clueda.trader an die Handelsarbeitsplätze. Die Software filtert + komprimiert News-Ströme : Auf der Best in Big Data 2013 Konferenz erhalten beide Unternehmen für Ihr Analyse Tool die Auszeichnung Bestes Big Data Projekt : Die Baader Bank erhöht ihren Anteilsbesitz bei der Clueda AG von 10% auf 18,2% Ausschließliche Auswertung von externen und nichtpersonenbezogenen Daten 16

17 Fraud Mining in der Finanzbranche Betrugserkennung in Kreditkarten- Transaktionen Entdecken von verdächtigen Betrugs-Profilen Feststellen von lokalen Mustern und extrahieren von umfassenden Regeln Konstruieren einer vielschichtigen Basis von Regeln für ie das Risiko-Scoring Lernen von echten Betrugsfällen Leistungsvergleich von verschiedenen Ansätzen Interaktives integrieren von Expertenwissen aus Fach- Domänen MasterCard Worldwide Globale Datenschutzrichtlin Verwendung der erfassten Daten: Schutz gegen Betrug, unerlaubte Transaktionen, Forderungen und andere Verbindlichkeiten sowie zum Quelle: Fraunhofer IAIS Risikomanagement Quelle: und Fraunhofer 17

18 Fraud Mining in der Finanzbranche Risikoerkennung in der Sachversicherung Erkennung von Risikofaktoren in der Gebäude-Sachversicherung Erkennung lokaler Risikomuster Großes Spektrum an externen Einflussfaktoren, z.b.: Schadensberichte & Lokalnachrichten Geo-Daten, Soziodemographie Kriminalitäts-Statistik, Quelle: Fraunhofer IAIS 18

19 Vorgehensmodell Big Data Enabling Analyse Bewertung Maßnahmen Big Data Strategie: Was ist Big Data? Daten Datenschutz Architektur Aufklärung und Transparenz Eingliederung in die bestehende Situation Szenarien finden Prozesse Business- Case Ausbildung Machbarkeit und Mehrwert Skalierbarkeit Mehrwert schaffen Prototyp 19

20 Ausblick Enormes Potenzial, aber speziell in Finanzbranche ist ein strukturierter Ansatz wichtig: Festlegung einer Big Data Strategie Aufklärung und Transparenz Identifikation geeigneter Big Data Szenarien Daten-Landkarte Prototyp (Proof-of-Concept) & Business-Case Datenschutz Ausbildung und damit Erfolg haben :-) 20

21 Sprechen Sie mit uns Joachim Kolbe Leiter Smart Data Management SYRACOM Consulting AG Otto-von-Guericke-Ring Wiesbaden Mobil: Dr. Christopher Schulz Senior Consultant SYRACOM Consulting AG Parkring Garching b. München Mobil: Wiesbaden Otto-von-Guericke Ring Wiesbaden Tel Fax München Parkring Garching Stuttgart Königsbau Passage Königstraße Stuttgart Zürich Leutschenbachstrasse Zürich 21

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