Big Data in der Finanzdienstleistungsbranche Big Hype oder Big Impact?

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1 Podiumsdiskussion Big Data in der Finanzdienstleistungsbranche Big Hype oder Big Impact? 20. November 2013 Universität Augsburg Prof. Dr. Hans Ulrich Buhl Wissenschaftlicher Leiter Fraunhofer-Projektgruppe Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT Inhaber Lehrstuhl für BWL, Wirtschaftsinformatik, Informations- & Finanzmanagement Wissenschaftlicher Leiter Kernkompetenzzentrum Finanz- & Informationsmanagement Vorsitzender des Boards Elitenetzwerk-Studiengang Finanz- & Informationsmanagement Geschäftsführender Herausgeber Zeitschriften WIRTSCHAFTSINFORMATIK und Business & Information Systems Engineering fim Finanz- & Informationsmanagement GmbH II/

2 Fokus des Kernkompetenzzentrum FIM: Ökonomische Bewertung im integrierten Finanz- und Informationsmanagement Beantwortung von Fragestellungen an der Schnittstelle von Finanzmanagement, Informationsmanagement und Wirtschaftsinformatik: Unternehmenssteuerung Kundenbeziehungen Geschäftsprozesse IT-Portfolios Rohstoffe & Energie Unser Fokus liegt auf der ökonomischen Bewertung dieser Fragestellungen Beispielsweise: Modellierung der (exogenen) Einflussfaktoren (z. B. Rahmenbedingungen, Risiken, Abhängigkeiten) in interdependenten Netzen. Finanzwirtschaftliche Bewertung von bspw. Investitionsentscheidungen in einer Gesamtportfoliosicht. 2 Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

3 Nutzung von Kundendaten mit Big Data Hype oder langfristiger Trend? Mehr als 1/3 aller Unternehmen plant den Einsatz von Big Data Tools in den nächsten zwei Jahren Quelle: CIO Magazin/Software AG Gemäß Gartner s Hype Cycle wird die produktive Nutzung von Big Data und der extrem schnellen Datenverarbeitung nach Durchschreiten des Tales der Enttäuschung in 5-10 Jahren Standard. Quelle: Gartner s Hype Cycle for emerging technologies Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

4 Die Chancen von IT wurden schon zu oft falsch eingeschätzt 1943 I think there is a worldwide market for maybe five computers. Thomas J. Watson, ehem. IBM CEO 1957 Innerhalb der nächsten zehn Jahre wird ein Computer ein wichtiges und neues mathematisches Theorem entdecken und beweisen. Herbert Simon, KI-Forscher und Nobelpreisträger 1977 There is no reason for any individual to have a computer in his home. Ken Olson, Digital Equipment Corporation (DEC) Kilobyte should be enough for anybody. Bill Gates, Microsoft Gründer 1989 OS/2 will be the platform for the 90s. Bill Gates, Microsoft Gründer 2007 There s no chance that the iphone is going to get any significant market share. No chance. Steve Ballmer, Microsoft CEO 4 Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

5 Durch sinkende Kosten, neue Medien und Kunden als Daten operator explodiert die Datenmenge aller existierenden 90% Daten wurden innerhalb der letzten zwei Jahre erschaffen. IBM Big Data Studie Weltweite Datenkapazität 1 Zetabye = 1000 Exabytes = 1 Mrd. GB! Die Menge und Art neuer unstrukturierter Daten(quellen) lässt sich mit bisherigen Technologien zur Datenspeicherung, -verarbeitung und analyse nicht mehr adäquat steuern Daher umschreibt man diese neue Datenära auch als Big Data. 5 Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

6 Was verbirgt sich inhaltlich und technisch hinter Big Data? Datenmenge Volume Datenvielfalt Variety = aus immer größer werdenden Datenbergen die relevanten Informationen möglichst in Echtzeit herausfiltern und analysieren. Welche Daten sind relevant und wie lange? Datengeschwindigkeit Velocity Big Data = mobile und soziale Netzwerke steigern die Anzahl und Vielfalt möglicher Datenquellen und unstrukturierter Daten. Wie welche Daten verarbeiten, filtern und analysieren? Datenkorrektheit Veracity = aus immer schneller wachsenden Datenbergen zur richtigen Zeit möglichst schnell die notwendigen Informationen extrahieren. Bei welchen Daten ist Echtzeit etc. notwendig? = wachsende Datenberge führen zu mehr Datenmüll, der oft besser von Mitarbeitern erkannt und verarbeitet wird als durch Analysesoftware. Welche Daten sind verlässlich und korrekt? 6 Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

7 Datensammeln hat im Geschäftsmodell von klassischen Finanzdienstleistern Tradition Massive Datensammlung - durch Fragebögen - in Verkaufsgesprächen - beim Filialbesuch - Den Kunden so genau wie möglich kennen Höhere Präzision bei - der Angebotserstellung - der Preisfestlegung - der Berechnung des Risikoprofils/Ratings Optimiertes, individuell auf den Kunden zugeschnittenes Produkt Kundenindividuelle Produkte verlangen nach einem hohen Maß an Kundendatenerfassung und -verarbeitung Wie hoch sind die Kosten, um Daten in großem Umfang zu erfassen und zu verarbeiten? Lohnt sich die massive Datensammlung und können Finanzdienstleister damit in allen Bereichen erfolgreich sein? 7 Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

8 Im Retail-Bereich setzen einige Anbieter bereits seit vielen Jahren erfolgreich auf wenige Daten und starke IT-Unterstützung! Idee - geringe Datenerhebung - schnelles Angebot - günstiger Vertrieb Günstiger und schneller Sofortkredit Produkt - Ratenkredit mit Sofortzusage - Rating basiert auf Einkommen und positive Schufa - Bspw. Tilgung zw. 12 und 84 Monaten - Begrenzung auf bspw. max Standardisiertes, schnelles und unkompliziertes Produkt auf Basis weniger Daten Margenschwaches Geschäft im Retail-Banking mit standardisierten Produkten erfordert wenige, aber entscheidungsrelevante Kundendaten! Erfassung und Verarbeitung weniger Kundendaten mit starker IT-Unterstützung leichter umsetzbar! 8 Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

9 Herausforderung an der Kundenschnittstelle Neue Technologien erlauben es, immer mehr Daten zu sammeln und auszuwerten Der Wille zur umfangreichen Dateneingabe auf Kundenseite nimmt immer weiter ab 99% der notwendigen Daten sollten bei Anfragen vorliegen der Kunde gibt nur 1% neu ein! Schneller Zugriff und ad-hoc Verarbeitung von großen Datenmengen notwendig aber wie? Der Großteil der relevanten Daten muss bereits aus unterschiedlichen Quellen vorgehalten werden, wenn der Kunde nur noch wenige restliche Daten für den jeweiligen Vorgang eingibt Kunden erwarten Sensibilität für Data Privacy Hohe Datenqualität der vorgehaltenen Daten ist erforderlich 9 Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

10 Datenqualität, Datensicherheit und Datenschutz als zentrale Themen bei der Nutzung von Daten Die Möglichkeiten, große (unstrukturierte) Datenmengen IT-gestützt und günstig zu verarbeiten, wachsen unaufhaltsam Basis für die erfolgreiche Nutzung von Big Data + + Sicherstellung von hoher Datenqualität Bewertung von Investitionen in Datensicherheit Datenschutz garantieren und sinnvoll nutzen 10 Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

11 Herzlichen Dank für die Aufmerksamkeit It is a capital mistake to theorize before one has data. Sherlock Holmes in seinem ersten Fall A Study in Scarlet 11 Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

12 Begrüßung und Vorstellung der Teilnehmer Karsten Roesch Managing Director, Leiter PBC Magellan Programm, Deutsche Bank AG, Frankfurt a.m. Gregor Hohpe Enterprise Architecture, Allianz SE, München Jens Quadbeck Industry Leader Finance, Google Germany GmbH, Frankfurt a.m. Stefan Lauritzen Partner, BearingPoint GmbH, Frankfurt a.m. Prof. Dr. Hans Ulrich Buhl Wissenschaftlicher Leiter, Kernkompetenzzentrum Finanz- & Informationsmanagement und Fraunhofer-Projektgruppe Wirtschaftsinformatik, Universität Augsburg 12 Euro Finance Week 2013 FIM Kernkompetenzzentrum

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