Finanzdienstleistungsunternehmen im gesamten asiatisch-pazifischen Raum stehen vor einer ständig wachsenden Reihe von Daten- und Technologieherausforderungen, die sich sowohl aus dem Wachstum des Volumens der generierten Kunden- und Geschäftsdaten als auch aus der Verbreitung von Datensilos über verschiedene Anwendungen und Plattformen ergeben.
Dies hat dazu geführt, dass Finanzorganisationen dringend auf ihre Daten zugreifen, diese verwalten und effektiv nutzen müssen, um die betriebliche Effizienz zu verbessern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und letztendlich ihre Kunden besser zu bedienen.
In einer kürzlich herausgebrachten Umfrage von InterSystems, einem Anbieter von Datenverwaltungslösungen, an dem 176 führende Unternehmen in der APAC-Region beteiligt sind, wurden mehrere wichtige Daten- und Technologieherausforderungen identifiziert, die Finanzdienstleistungsunternehmen in der Region gemeinsam sind.
Das Hauptziel der Studie bestand darin, die wichtigsten technologie- und datenbezogenen Herausforderungen der Region zu ermitteln, mit denen Finanzdienstleistungsunternehmen konfrontiert sind, sowie ihre kritischen Dateninitiativen und -prioritäten für das folgende Jahr.
Daten- und Technologieherausforderungen bei Finanzdienstleistungen
Daten werden häufig über verschiedene Systeme hinweg fragmentiert, innerhalb eines Unternehmens isoliert, in unterschiedlichen Formaten und Strukturen gespeichert und mit unterschiedlichen Namenskonventionen und Metadaten gekennzeichnet.
Es sind erhebliche Investitionen an Zeit und Geld erforderlich, um diese verstreuten Daten zu verstehen. Darüber hinaus erhöhen veraltete, manuelle Tabellenkalkulationen und die Abhängigkeit von der IT für kundenspezifische Berichte die Komplexität und behindern die Fähigkeit eines Unternehmens, sofort auf relevante Daten zuzugreifen.
Laut der Umfrage sind die größten von den Befragten gemeldeten Datenherausforderungen die Unfähigkeit, alle relevanten Daten zu melden (36 Prozent), die Unfähigkeit, Daten aus allen erforderlichen Quellen zu erhalten (35 Prozent) und der verzögerte Zugriff auf Daten (34 Prozent). .
Die meisten dieser Herausforderungen ergeben sich aus übermäßig komplexen Dateninfrastrukturen, die mit einer unzusammenhängenden Reihe von Technologien und Anwendungen aufgebaut wurden. Diese Infrastrukturen schaffen Silos, die es schwierig machen, Informationen und Erkenntnisse schnell und auf eine Weise zu erhalten, die leicht interpretierbar und gemeinsam nutzbar ist.
Unterdessen stößt eine Mehrheit (87 Prozent) der Finanzdienstleistungsunternehmen im asiatisch-pazifischen Raum auf Probleme und Bedenken bei der Verwendung ihrer Daten zur Entscheidungsfindung, ähnlich wie der globale Prozentsatz (86 Prozent).
Zu den größten Datenherausforderungen, mit denen diese Organisationen konfrontiert sind, gehören die Unfähigkeit, alle relevanten Daten zu melden (36 Prozent), die Schwierigkeit, Daten aus allen erforderlichen Quellen zu erhalten (35 Prozent) und der verzögerte Zugriff auf Daten (34 Prozent).
Schwierigkeiten bei der Überwachung und Vorhersage von Kundeninteraktionen
Mit zunehmender Datenmenge stehen Finanzorganisationen vor größeren Herausforderungen bei der Überwachung und Vorhersage von Kundeninteraktionen. Dies wirkt sich nicht nur auf das allgemeine Kundenerlebnis aus, sondern stellt auch Herausforderungen in Bezug auf die Gewinnung, Bindung und Erweiterung von Kundenkonten dar.
Die Folgen dieser Verzögerungen sind weitreichend und beeinträchtigen die Fähigkeit der Unternehmen, ein umfassendes Verständnis der Kunden zu erlangen, wie 41 Prozent der Befragten angaben. Laut 39 Prozent der Befragten ist es eine Herausforderung, anhand von Daten Entscheidungen zu treffen, wobei diese Zahl in Malaysia auf 68 Prozent steigt.
Im Vergleich dazu geben 35 Prozent der Befragten an, dass sie keine Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten treffen können und daher häufig gezwungen sind, sich auf Annahmen zu verlassen, die möglicherweise nicht immer zutreffend sind. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die Genauigkeit der Informationen und die daraus resultierenden Entscheidungen.
Erkundung von Kooperationsmöglichkeiten mit Fintech und Neobanken
Es wird allgemein angenommen, dass traditionelle Banken in direktem Wettbewerb mit Fintechs und Neobanken stehen, die für ihre Agilität und ihren innovativen Einsatz von Technologie bekannt sind, wodurch sie ihren Kunden wettbewerbsfähige Finanzprodukte und -dienstleistungen anbieten können.
Auf der anderen Seite sind traditionelle Banken für ihre Legacy-Systeme und ihren konservativen Innovationsansatz bekannt.
Viele traditionelle Banken gehen jedoch jetzt Partnerschaften mit Fintechs und Neobanken ein, da sie erkennen, dass sie einzigartige Stärken und Perspektiven in die Finanzbranche einbringen. Diese Partnerschaften tragen dazu bei, die Lücke zwischen traditionellem und digitalem Banking zu schließen und Kunden das Beste aus beiden Welten zu bieten.
Laut der Umfrage haben 47 Prozent der Finanzdienstleistungsunternehmen Interesse an einer Zusammenarbeit bekundet, im Gegensatz zu der öffentlichen Wahrnehmung, dass traditionelle Banken und Fintechs in direkter Konkurrenz stehen.
Die Umfrage zeigt auch, dass mehr als die Hälfte (60 Prozent) der Unternehmen glauben, mit der Konkurrenz Schritt halten zu können. Über ein Drittel (34 Prozent) der Unternehmen glauben jedoch, dass sie der Kurve voraus sind, wobei Hongkong mit 63 Prozent die Nase vorn hat.
In Vorfreude auf das, was vor uns liegt
Finanzdienstleister in der APAC-Region wissen, was sie in den kommenden 12 Monaten priorisieren müssen. Jüngsten Erkenntnissen zufolge haben mehr als die Hälfte (54 Prozent) der Unternehmen angegeben, dass ihr Hauptaugenmerk auf der Verbesserung des Datenmanagements liegt.
Dies deutet darauf hin, dass Unternehmen in der Region die Bedeutung der effektiven Verwaltung ihrer Daten zur Verbesserung ihrer Geschäftstätigkeit verstehen. Darüber hinaus haben 49 Prozent der Unternehmen es sich zur Priorität gemacht, veraltete Systeme zu ersetzen. Dieser Schritt ist entscheidend für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und den sich ständig weiterentwickelnden Anforderungen des Marktes gerecht zu werden.
Achtundvierzig Prozent der Unternehmen priorisieren die Erfassung von Echtzeitdaten in ihrer gesamten Organisation, um ihre Entscheidungsfindung weiter zu stärken. Durch das Erreichen dieser Ziele können Unternehmen die primären Datenherausforderungen überwinden, die die Forschung aufgedeckt hat.
Diese Änderungen können ihre Fähigkeit verbessern, ihre Kunden effektiver zu betreuen, ihre internen Prozesse rationalisieren und ihr Endergebnis verbessern.
Nutzung von Daten als Katalysator für Wachstum und Erfolg
Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung und betrieblichen Effizienz im heutigen Geschäftsumfeld, und Finanzdienstleistungsunternehmen sind da keine Ausnahme. Die Implementierung moderner Datenmanagementtechnologien und -ansätze ist unerlässlich, um eine konsistente Echtzeitansicht von Daten aus verschiedenen Quellen zu erhalten.
Dies ermöglicht es Unternehmen, Daten aus mehreren Quellen zu integrieren und Führungskräften einen vollständigeren und umfassenderen Überblick über das Unternehmen zu geben, unterstützt durch aufschlussreichere Analysen.
Moderne Datenmanagementtechnologien und -ansätze tragen auch dazu bei, Datenkonsistenz und -genauigkeit sicherzustellen, was besonders wichtig für Finanzdienstleistungsunternehmen ist, die in einem stark regulierten Umfeld tätig sind.
Insgesamt sind die größten Daten- und Technologieherausforderungen bei Finanzdienstleistungen im asiatisch-pazifischen Raum komplex und vielschichtig und erfordern von Finanzorganisationen einen ganzheitlichen Ansatz für Datenmanagement und Technologieeinführung.
Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen können Finanzdienstleistungsunternehmen das volle Potenzial ihrer Daten- und Technologiekapazitäten ausschöpfen, die betriebliche Effizienz steigern, die Entscheidungsfindung verbessern und letztendlich bessere Ergebnisse für ihre Kunden erzielen.
Data-Fabric-Architekturansatz zur Vereinfachung des Zugriffs auf verteilte Daten
Der Data Fabric-Architekturansatz soll den Zugriff auf verteilte Daten vereinfachen, indem eine einheitliche und integrierte Datenstruktur erstellt wird, die eine konsistente Echtzeitansicht der Daten aus verschiedenen Quellen bietet.
Einer der entscheidenden Vorteile von Data Fabric ist seine Fähigkeit, Datenzugriff und -analysen in Echtzeit zu ermöglichen, was Führungskräften einen vollständigeren und umfassenderen Überblick über ihr Unternehmen geben kann.
Die Data Fabric-Lösung von InterSystems wurde entwickelt, um Finanzdienstleistungsunternehmen eine moderne, skalierbare und flexible Datenverwaltungsplattform bereitzustellen, die es ihnen ermöglicht, ihre Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu vereinheitlichen und zu analysieren.
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