Open Banking: Wie sektorübergreifende Daten zusätzlichen Kundennutzen freilegt

Ein geteiltes Problem wird möglicherweise zum halbierten Problem, aber geteilte Daten bedeuten meist ein gelöstes Problem. Diese Binsenweisheit gilt für alle Branchen gleichermaßen. Immer dann, wenn Datensätze in einem übergreifenden Ökosystem offen geteilt werden, eröffnen sich neue Lösungsmöglichkeiten, die neuen Kundenwert ermöglichen.

Der Finanzsektor ist hier keine Ausnahme. Wenn die Banken vom Open Banking zu wirklich offenen Finanzmodellen übergehen, wird die Branche ungeahnte Geschäfts- und Kundenvorteile freisetzen. Aber wie kommen wir dorthin? Und was bedeuten diese Chancen für den Endverbraucher?

Gemeinsam mit den Experten unseres Partners Bud haben wir untersucht, was die Zukunft des Open Banking bringen wird...

Potenziale von Open Banking

Die Möglichkeiten, die ein wirklich offenes Bankwesen bietet, sind dieselben wie in jeder anderen Branche: Innovation, Effizienz und - letztendlich - die Schaffung von neuem Business und Customer Value. Die Branche hat bereits große Fortschritte gemacht, aber es gibt noch viel zu tun, um das volle Potenzial zu nutzen.

Der Open Banking Use Case, den die meisten Menschen vermutlich kennen, sind Budgetierungs-Tools von Drittanbietern. Sie greifen auf unsere Kontodaten zu, um uns bei der Kategorisierung unserer Ausgaben zu helfen. Bud arbeitet zum Beispiel mit Banken zusammen, um bessere und personalisierte Apps zu entwickeln, die das Interesse und den Verkauf von Produkten steigern. Im Bereich Kreditvergabe unterstützt Bud Banken dabei, Daten so zu nutzen, dass Anträge schneller zu bearbeitet und ein breiteres Spektrum von Kunden bedient werden kann.

Aber das ist nur der Anfang dessen, was mit einem offenen Bankensystem möglich wäre. Die heutigen Initiativen sind immer noch weitgehend geschäftsorientiert und relativ isoliert. Es ist aber notwendig, das Potenzial in den Vordergrund zu stellen und zu verstehen, warum die Bewegung für offene Daten vorangetrieben wird.

Denn Data Ecosystems erfordern geschäftliche und architektonische Grundlagen, die über unsere derzeitigen Bankkapazitäten hinausgehen müssen, um ihre volle Wirkung entfalten zu können.

Wie bei jedem Data Ecosystem ist Open Finance eine zugrundeliegende Technologie und nicht das Produkt oder die Dienstleistung, die den Wert an sich liefert. Die Schwierigkeit besteht jedoch darin, dass man diese wertvollen Innovationen nicht anbieten kann, ohne die Daten einem breiten Spektrum von Einrichtungen zur Verfügung zu stellen - und zwar kostenlos.

Das mag wie ein guter Weg klingen, um auf eine kurzfristige Einnahmequelle zu verzichten, aber es ist die Kernanforderung an ein echtes Data Ecosystem. Das ist es, was sie von Datenmarktplätzen unterscheidet: ungehinderter Zugang zu Daten, die dann Geschäftsmodelle ermöglichen, anstatt das Geschäftsmodell auf den Verkauf von Daten auszurichten. 

Wenn wir dies schaffen, sind wir auf dem besten Weg zum Erfolg.

Der wahre Nutzen von Data Sharing im Banking-Sektor

Wie genau sieht der Weg dorthin aus? Wo kann das Bankwesen enden, wenn die Hauptakteure zum Open Data Sharing übergehen?

Die ehrliche, kurze Antwort lautet: Wir wissen es nicht, bis wir es wissen. Es ist grundsätzlich unmöglich, die Lösungen zu entdecken, die ein Innovation Ecosystem hervorbringt, ohne dass das Ökosystem vorhanden ist. Suchen wir aber nach einer längeren Antwort, geht es weniger um den Blick in die Kristallkugel als um eine einfache Extrapolation dessen, was bereits möglich ist.

Eine Schlüsselrolle, die Datenökosysteme im täglichen Leben von Bankkunden spielen können, ist die Unterstützung bei der Automatisierung der gesamten Bandbreite finanzieller Interaktionen - und bei der Nutzung von Daten zur Beratung. Datensätze, die unternehmens- und branchenübergreifend ausgetauscht werden, könnten den Banken dabei helfen, automatisch zu erkennen, ob ein Kunde in der Lage ist, weitere Schulden aufzunehmen, ohne dass er ein einziges Formular ausfüllen oder frühere Gehaltsabrechnungen zusammensuchen muss.

Aber die Möglichkeiten gehen noch weiter. Stellen Sie sich Tools vor, die automatisch erkennen, wenn ein Kunde seine Ersparnisse an ineffizienten Stellen angelegt hat, und proaktiv ein besseres Portfolio empfehlen. Oder eine Preisvergleichsseite, die erkennt, wenn die Stromrechnungen steigen, und proaktiv ein besseres Angebot eines anderen Anbieters vorschlägt, das auf der Grundlage der Kundenangaben vorab genehmigt wurde.

Diese Art von proaktiver Personalisierung könnte zu finanziellen Erkenntnissen führen, die weit über einfache regulatorische Ratschläge hinausgehen. Sie könnte aber auch Daten aus anderen Quellen nutzen, um Instrumente zu ermöglichen, die einen ganzheitlicheren Blick darauf ermöglichen, wie man sich gesünder ernährt, mehr reist und das Leben mit weniger Hindernissen genießen kann. 

Menschen, die neu im Land sind oder ein unregelmäßiges Einkommen haben, könnten zum Beispiel zu Recht das Gefühl haben, dass das derzeitige Finanzsystem ihnen den Erfolg versperrt. Wie wäre es aber, wenn Open-Banking-Daten einen klareren Echtzeitüberblick über die aktuellen Finanzen und Handlungen dieser Menschen und nicht über ihre Schwierigkeiten in der Vergangenheit geben könnten? Kreditscores, die den Kontext verstehen, der sich hinter den verschiedenen Datensätzen verbirgt, könnten neben Tools eingesetzt werden, die echte, praktische Ratschläge zu Kontobewegungen geben, die sich auf die Erschwinglichkeit auswirken könnten - und zu den Änderungen, die der Kunde in seinem Lebensstil vornehmen könnte.

Bei Bud gibt es bereits eine Version dieser Intelligenz auf Transaktionsebene, die so genannte "Portfolioüberwachung". Sie hilft den Kunden von Bud, mehr über ihren Kundenstamm als Ganzes zu erfahren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn eine Bank beispielsweise nur die Produktleistung betrachtet, kann sie durch die Hinzufügung weiterer Transaktions- und Verhaltensdaten zusätzliche Informationen gewinnen. Interessiert sich eine bestimmte Kundengruppe, selbst auch Mieter, beispielsweise nicht für eine Dienstleistung, ist ggf. ein maßgeschneiderter Ansatz für das Angebot von Hypotheken für diese Zielgruppe erforderlich.

Darüber hinaus finden sich auch noch weniger populäre Perspektiven – nämlich die Dinge, die niemand kommen sieht. Öffnet man Daten vollständig und ermöglicht den Zugriff über mehrere Branchen hinweg, eröffnen sich Möglichkeiten für bahnbrechende Innovationen, die die Gesellschaft auf ganz neue Weise beeinflussen können.

Eine gute Vorstellung davon, wohin dies führen könnte, vermittelt die jüngste Studie des Imperial College London über Kundenkartendaten. Knapp 300 Frauen hatten sich bereit erklärt, ihre Einkaufsdaten weiterzugeben, um den Forschern zu helfen, mögliche Muster für die frühe Anzeige von Eierstockkrebs-Symptomen zu finden. Die Studie konnte einen starken Zusammenhang zwischen Frauen, die Gaviscon gegen Verdauungsbeschwerden kauften, und späteren Eierstockkrebsdiagnosen aufdecken:

Wie erreichen wir dieses Ziel?

Der Haken an der Sache: All die genannten Möglichkeiten setzen die kostenfreie, gemeinsame Nutzung und den kostenfreien Zugang zu Daten voraus.

Ein Datenmarktplatz geht per Definition davon aus, dass die zur Verfügung gestellten Daten zum Zeitpunkt des Zugriffs einen bestimmten finanziellen Wert haben - und verlangt dafür Gebühren. Ein Data Ecosystem hingegen stellt die Daten frei zur Verfügung, und die Unternehmen im Ökosystem zahlen nur für die Informationen, die sie genutzt haben, wenn auf deren Grundlage brauchbare Dienste entwickelt werden.

Stellen Sie sich das wie eine Tüte mit Süßigkeiten vor: Sie können von Anfang an alles sehen, was angeboten wird, und zahlen nur für das, was Sie nehmen, anstatt im Voraus für eine Tüte zu zahlen, ohne die Ware gesehen zu haben.

Dieses Umdenken ist für jede datenzentrierte Organisation schwierig, ganz zu schweigen von Finanzinstituten. Aber es ist notwendig, wenn sie den besten Service bieten wollen. Andernfalls besteht die Gefahr, dass sie nur noch als Vermittler in einem Wettlauf um den letzten Platz agieren. 

Deshalb ist es wichtig, dass die Banken bei der Datennutzung ehrgeizigere gesellschaftliche Ziele verfolgen. Das Mindset muss lauten: "Wir wollen die Gesellschaft verbessern" und nicht nur Geld verdienen – in dem Glauben, dass das Geld fließt, wenn sie neue Wege zur Innovation finden.

Mit anderen Worten: Die Finanzinstitute sollten anfangen, proaktiv mit tangentialen Anbietern zusammenzuarbeiten – und mit einer breiteren Palette von Datensätzen – und dann hinterfragen, wo sie zum Wohle der Allgemeinheit zusammenarbeiten könnten.

Regulatorische Änderungen können uns helfen, dieses Ziel zu erreichen, aber dieser Wandel muss aus allen Richtungen kommen – von außen und von innen. Denn bevor Sie Ihre Bank für die gemeinsame Nutzung von Daten über die Unternehmensgrenzen hinaus öffnen können, müssen Sie Ihre eigenen Datensilos überwinden und damit beginnen, interne, getrennte Datensätze zu verbinden. 

Starten Sie damit und entwickeln Sie die interne Fähigkeit, Daten in wertvolles und umsetzbares Echtzeit-Business-Know-how zu verwandeln. Das ist der erste Schritt auf dem Weg zu einem echten Banking Data Ecosystem.

Entdecken Sie, wie unsere multidisziplinären Teams und Partner Banken und andere Finanzorganisationen unterstützen, durch Co-Innovation, moderne Technologie und wirkungsvolle AI Solutions frühzeitig und dauerhaft Mehrwert zu schaffen.