In den letzten Jahren haben Finanzinstitute die Nutzung von Daten und neuen Technologien zur Verwaltung von Kreditportfolios verstärkt. Genau genommen McKinseys
aktuelle Umfrage der Finanzinstitute gibt an, dass es erhebliche Fortschritte bei der Verwendung neuer Daten und Techniken für das Kreditportfoliomanagement gibt.
Aber es wirft auch ein Schlaglicht auf die Herausforderungen rund um Daten und Technologie im Finanzdienstleistungssektor.
In diesem Artikel fassen wir die Studie von McKinsey zusammen, untersuchen die drei wichtigsten Datenherausforderungen für das Kreditmanagement und sehen uns einige interessante Ideen an, um sie zu überwinden.
McKinseys Finanzinstitutsstudie 2022: Eine kurze Zusammenfassung
McKinsey befragte 44 Finanzinstitute weltweit zu den neuesten Entwicklungen bei Daten und Analysen für das Kreditportfoliomanagement.
Das Ziel
Verstehen der Verwendung traditioneller und alternativer Datenquellen für Kreditrisikoinformationen, Bestimmen, wie Finanzinstitute analytische Ansätze in Portfoliosegmenten verwenden, und Informieren über den weiteren Weg zur Integration von Daten und Analysen der nächsten Generation.
Die Kernaussagen
Finanzinstitute haben erhebliche Fortschritte bei der Nutzung neuer Daten für das Kreditportfoliomanagement gemacht:
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60% der Befragten gaben an, dass sie ihre Nutzung neuer Arten von Daten und den Einsatz fortschrittlicher Analysetechniken im Kreditportfoliomanagement verstärkt haben.
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75% erwarten, dass sich diese Trends in den nächsten zwei Jahren fortsetzen werden.
Es gibt jedoch neue Herausforderungen, die der Nutzung neuer Daten für das Kreditmanagement im Wege stehen, nämlich:
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Datenqualität, wie zitiert von 63% der Befragten.
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Downloads, wie zitiert von 42% der Befragten.
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Datenkosten, wie zitiert von 30% der Befragten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass trotz Fortschritten weiterhin Hindernisse für Finanzinstitute bestehen, die das Kreditportfoliomanagement verbessern wollen.
Lassen Sie uns in diesem Sinne ins Detail gehen – beginnend mit dem Einblick in die verwendeten Daten.
Welche Arten von Daten verwenden Finanzinstitute heute für das Kreditmanagement?
Bei der Suche nach neuen Analysen im Kreditmanagement beziehen Unternehmen Daten aus Quellen wie:
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Interne Daten zum Kreditverhalten und produktübergreifende Daten
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Daten der Auskunfteien
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Wirtschaftsprognosen
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Und neue Daten von externen Anbietern.
Dazu gehören auch alternative Daten; Beispielsweise verwenden, testen oder erwägen im Unternehmensportfolio mehr als die Hälfte der Befragten Nachrichtenmedien, soziale Medien oder Kontodaten von Drittanbietern.
Unserer Ansicht nach ist die Nutzung aller vorhandenen internen und Bürodaten, die sich normalerweise in separaten Teilen von Systemen und Produkt-/Kundendatenbanken befinden, ein Problem. Eine andere besteht darin, eine Kundendatenbank zu nehmen und sie mit Datenanbietern abzugleichen. Dies kann kostspielig und zeitaufwändig sein und bringt nicht unbedingt einen Mehrwert.
Die Top 3 der neusten Daten- und Technologieherausforderungen
Wie bereits erwähnt, wurde jeder Teilnehmer der McKinsey-Studie nach den größten Herausforderungen für das Kreditrisiko in den nächsten zwei bis drei Jahren gefragt.
Die drei wichtigsten neuen Herausforderungen sind:
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#1: Datenqualität: 60 % nannten die Datenqualität als wichtigstes Hindernis für die Nutzung innovativer neuer Datenquellen
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#2: Ressourcen: 42 % nannten Ressourcen als zweite neue Herausforderung.
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#3: Datenkosten: 30 % nannten die Datenkosten als drittgrößte Herausforderung.
Schauen wir uns jede Herausforderung genauer an …
#1: Datenqualität
Angesichts der Tatsache, dass Finanzinstitute enorme Datenmengen nutzen, um wichtige Verbraucherentscheidungen zu treffen, benötigen sie jederzeit Datengenauigkeit und -integrität.
Wenn Kundendaten unvollständig oder Bewertungsmethoden ungenau sind, können die Ergebnisse die Verbrauchergerechtigkeit stark beeinträchtigen. Darüber hinaus sind Finanzdienstleistungen zeitkritisch, da ein einziger Fehler nachgelagerte Prozesse schnell vervielfacht.
Die Verbesserung der Datenqualität erfordert eine erhöhte Transparenz der Daten, die von Datenanbietern wie den drei größten Büros gespeichert werden.
#2: Ressourcen
Abgesehen davon, dass Ressourcen von McKinsey als größte Herausforderung bezeichnet wurden, wurde dies auch von mehr als einem Viertel der leitenden Angestellten im Finanzsektor in einer Studie des Daten- und Analyseberatungsunternehmens hervorgehoben
Cynozure.
Die Studie ergab auch, dass 39 % der Meinung waren, dass Führungskräfte den Wert von Daten nicht vollständig verstanden haben. Einer der Hauptgründe für diese Qualifikationslücke liegt in der Geschwindigkeit des technologischen Wandels.
Ebenso sind Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Dateningenieure sehr gefragt.
Im Großen und Ganzen gibt es zwei Möglichkeiten, um die Lücke zu schließen: Umschulung und Weiterbildung vorhandener Mitarbeiter, um ihnen bessere Datenkenntnisse zu vermitteln; oder die Einstellung externer Talente.
#3: Datenkosten
Laut PWC geben große Banken auf der ganzen Welt so viel aus wie
88 Millionen US-Dollar pro Jahr für Daten – Informationen Sie sind verpflichtet, fundierte Entscheidungen zu treffen und Vorschriften einzuhalten. Bei der Preisgestaltung für Bürodaten herrscht jedoch ein deutlicher Mangel an Transparenz. Etwas, das wir in früheren Artikeln ausführlich besprochen haben.
Aus unserer Zusammenarbeit mit Banken und anderen Kreditgebern wissen wir, dass Finanzinstitute die Kosten für den Kauf von Daten erheblich reduzieren können.
Banken und Kreditgeber sehen starke Ergebnisse:
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Vertragsverhandlungen während der Laufzeit sparen durchschnittlich 25 % bis 40 % der Datenkosten – selbst wenn sie beim selben Anbieter bleiben.
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Die Verwendung von Daten aus mehreren Büroquellen kann bei der Preishebelung und verschiedenen Datenquellen helfen – und sogar Lücken in der Kredithistorie schließen, die andere Büros möglicherweise haben.
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Eine Bank reduzierte die Kosten sogar um 3 Millionen £ pro Jahr, was einer Einsparung von 50 % entspricht, mit fortlaufender Flexibilität, zusätzliche Daten im Kundenlebenszyklus ohne zusätzliche Kosten zu nutzen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es für Kreditgeber eine erhebliche Chance gibt, ihre Datenkosten zu senken und qualitativ hochwertigere Daten durch erhöhte Transparenz bei Datenpreisen und -qualität zu gewinnen.
Bewältigen Sie diese Herausforderungen mit dem richtigen Rahmen
Die McKinsey-Umfrage zeigt, dass Kreditportfoliomanager zwar beginnen, innovative Datenquellen zu nutzen, dass jedoch nach wie vor große Hindernisse bestehen. Von der Suche nach der richtigen Datenqualität bis hin zu Ressourcen und Datenkosten.
McKinsey fährt fort, dass die Auswertung von Datenquellen sowie eine erhöhte Transparenz den Finanzinstituten helfen werden, die sich entwickelnde Daten- und Anbieterlandschaft zu verstehen. Und dem stimmen wir auf jeden Fall zu.
Aus unserer Sicht sind diese Herausforderungen nichts Neues. Dies sehen wir immer wieder bei unserer Arbeit zur Unterstützung von Finanzinstituten.
Die gute Nachricht ist: Finanzinstitute können fünf Schritte unternehmen, um die wichtigsten Datenprobleme anzugehen:
#1: Datenanforderungen verstehen: Dazu gehören Datenquellen, Datenqualität und Datengenauigkeit. Durch die Zusammenarbeit mit externen Spezialisten können Sie vorhandene Datenquellen und Ihre Kosten abbilden.
#2: Datenqualität und Preislücken bewerten: Vergleichen Sie Ihre Preise mit anderen mit demselben Anbieter und derselben Präsenz.
#3: Werten Sie den Datenbenchmark des Unternehmens aus: Suchen Sie nach allen potenziellen Einsparungen und entdecken Sie Zielpreise.
#4: Bauen Sie den Wasserfall von Daten und Büros auf, die Sie verwenden sollten: Mehr dazu hier.
#5: Verhandeln: Oder aktualisieren Sie Datenverträge, Richtlinien und Verfahren mit Unterstützung zusammen mit Verhandlungshebeln während jeder Iteration des Benchmarking-Prozesses.
Bewältigen Sie Ihre Datenherausforderungen mit Daten-Benchmarking
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Vorteile eines Daten-Benchmarking-Ansatzes klar sind und Institutionen motivieren sollten, ihre Anstrengungen zu intensivieren, um die qualitativ hochwertigsten Daten zum richtigen Preis zu beschaffen.
Ein vollständiger Einblick in die Preise, Qualität und Genauigkeit von Datenbüros kann einen personalisierten Vergleich liefern, um Lieferantenverhandlungen zu informieren – unabhängig davon, ob Sie sich dafür entscheiden, bei Ihrem aktuellen Anbieter zu bleiben, zu einem anderen zu wechseln oder einen Ansatz mit mehreren Büros zu verfolgen.
Wenn Sie daran interessiert sind, wie Daten-Benchmarking funktioniert, hinterlassen Sie unten einen Kommentar.
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