Meinungen
14.09.2021

Im Spannungsfeld von Datenschutz und Kundenmehrwert: Die Erkenntnisse aus der Blogserie zum Umgang mit Daten

Im vergangenen Sommer hat die Schweizerische Bankiervereinigung (SBVg) ihren Leitfaden zum Umgang mit Daten im Geschäftsalltag veröffentlicht. In einer Blogserie haben verschiedene Experten zentrale Fragestellungen vertieft. Eine Zusammenfassung der Erkenntnisse und ein Ausblick auf eine mögliche Weiterentwicklung des Themas.

Vertrauen als zentraler Pfeiler

Banken bringen die besten Voraussetzungen mit, um auch in Zukunft einen vertrauensvollen Umgang mit Daten sicherstellen zu können. Wie im Startblog beschrieben, kann dieser Vertrauensvorschuss ausgebaut werden, indem transparent gemacht wird, was mit den Daten passiert und welcher konkrete Mehrwert durch das Teilen von Daten zu erwarten ist. Kundinnen und Kunden sollte nicht nur die Wahl gelassen werden, ob Daten geteilt werden, sondern auch welche, wie viele und vor allem auch mit wem. Wenn sichtbar wird, dass beide Seiten vom Datenaustausch profitieren, werden wiederum sowohl das Vertrauen als auch die Bereitschaft zur Preisgabe von Informationen wachsen. Banken können durch einen proaktiven Dialog besser verstehen, was spezifische Anliegen und Bedürfnisse der Kundinnen und Kunden sind und sich folglich positiv von «Datenkraken der New Economy» abgrenzen. Gleichzeitig erhalten die Banken qualitativ hochwertige und umfassende Daten, mit denen neue Geschäftsfelder erschlossen werden können. Das Zauberwort zur Umsetzung dieser Positionierung heisst «Data Analytics», wie Michael Burkhalter in seinem Blog aufgezeigt hat.

Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie

In der Blogserie ebenfalls beleuchtet wurde Künstliche Intelligenz (KI) – eine Schlüsseltechnologie für das Banking der Zukunft. Erste Effizienz- und Geschwindigkeitsgewinne durch KI-Lösungen lassen jedoch schnell die Frage nach deren Skalierbarkeit aufkommen. Christoph Schrills zeigt auf, dass sich agile Ansätze wie «DevOps» und fokussierte KI-Labs anbieten, um Lösungsansätze zu entwickeln und Unsicherheiten zu adressieren, die sich aus dem Spannungsfeld von internen Faktoren, regulatorischen Anforderungen und ethischen Überlegungen ergeben. Christian Diethelm-Spiss stellt fest, dass fehlende KI-Fähigkeiten der Mitarbeitenden, unzureichendes Wissen um die Vorteile und Grenzen der Technologie sowie Herausforderungen rund um die Daten (z. B. Datensilos) nach wie vor eine Hürde darstellen. Viele Banken haben bereits Analytics-Teams und -Abteilungen aufgebaut, die das Zusammenspiel diverser Akteure mit unterschiedlichen Kompetenzprofilen umfassen. Der Erfolg von KI-Projekten erfordert jedoch nicht nur kompetente «Data Scientists», sondern auch den Einsatz ganzer funktionsübergreifender agiler Teams, die das breite Spektrum an benötigten Fähigkeiten abdecken. Sogenannte «Analytics Translators» können hierbei das Gesamtbild vervollständigen.

Organisation als entscheidender Faktor

Gemäss Werner W. Wyss muss das strategische Ziel jeder Bank sein, den Wert der Datenanalyse im Geschäftsalltag einzufangen und gezielt weiter zu steigern. Dazu müssen jedoch Aufgaben, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten über die gesamte Bank funktional sinnvoll verteilt werden. Die bestehenden «üblichen» Funktionen, welche sich strukturiert mit Datenthemen befassen, werden im Idealfall mit einem «Kompetenzzentrum Datenmanagement» ergänzt. Daten hingegen müssen jederzeit die für notwendige Bearbeitungen erforderliche Qualität aufweisen und im Einklang mit den übrigen Bedürfnissen der Bank und ihrer Mitarbeitenden verfügbar sein. Entsprechend müssen die Prozesse im Umgang mit Daten entlang des gesamten Lebenszyklus zielführend umstrukturiert werden. Die einhergehende Effizienzsteigerung der Datennutzung ermöglicht es etwa, Kundinnen und Kunden jederzeit aktuelle, personalisierte und damit auf die konkreten Bedürfnisse abgestimmte Angebote und Dienstleistungen zu offerieren.

Kundenbedürfnisse als Ursprung allen Handelns

Eine übergreifende Erkenntnis der Blogserie besteht darin, dass Digitalisierung und folglich auch der Umgang mit Daten kein Selbstweck ist. Aus all diesen Aktivitäten ist gemein, dass sie Mehrwert für Kundinnen und Kunden sowie Banken generieren müssen. Roger Jäggi beschreibt treffend, dass sich die Kunden-Bank-Beziehung über die letzten Jahre grundlegend verändert hat. Daher ist es wichtig, die veränderten Kundenbedürfnisse zu kennen und diese bei der Digitalisierung von Produkten, Services und Prozessen zu berücksichtigen. Wenn digitale Erlebnisse entlang von «customer journeys» geschaffen werden, Prozesse vereinfacht und digitalisiert werden, sprich die gesamte Leistungserstellung verbessert wird, steht Kundenorientierung nicht im Widerspruch zur Kostenoptimierung und ganz klar auch nicht zur Umsatzsteigerung.

PET als mögliche Lösung für einen anhaltenden Zielkonflikt

Ein Spannungsfeld, welches vom Leitfaden zwar aufgenommen, aber in der Blogserie nicht thematisiert wurde, ist der Zielkonflikt zwischen einem breiteren Datenaustausch und dem Datenschutz. Sogenannte «Privacy Enhancing Technologies» (PET) könnten hier Abhilfe schaffen. In einer Studie von Swisscom und HSLU wird treffend beschrieben, dass die Auswirkungen des Datenaustausches auf die Privatsphäre der Kundinnen und Kunden, die Kontrolle über wettbewerbsrelevante Daten und Datensicherheit durch diese Technologien adressiert und aufgelöst werden können. Obwohl sich viele der technologischen Ansätze mit exotisch klingenden Namen wie «Trusted Execution Environment», «Differential Privacy», «Homomorphic Encryption», «Zero-Knowledge Proofs», «Federated Analysis» oder «Secure Multiparty Computation» noch in der Entwicklung befinden, ist das Potenzial für die Finanzbranche besonders gross.

PET ermöglichen bestenfalls, dass neue Geschäftsfelder erschlossen werden können, mittels Effizienzgewinnen Erträge gesteigert und Kosten gesenkt werden können, während die Risiken des Datenaustauschs minimiert werden. Es bleibt zu hoffen, dass diese Technologien die verbleibenden Vorbehalte im Spannungsfeld von Datenschutz und Kundenmehrwert zu lösen vermögen und so das wirtschaftliche Potential der Datennutzung in der Finanzindustrie im Sinne der Kundinnen und Kunden vollends ausgeschöpft werden kann. Im Endeffekt drehen sich viele dieser Entwicklungen auch um gesellschafts- und wirtschaftspolitische Fragestellungen, welche nur durch einen breiten öffentlichen Diskurs und einem stetigen Austausch zwischen Kundinnen und Kunden, Finanzmarktteilnehmern und Behörden beantwortet werden können. Die SBVg beteiligt sich daher, zusammen mit ihren Mitgliedern, auch in Zukunft aktiv an diesem Dialog und setzt sich für einen innovativen und starken Finanzplatz Schweiz ein.

Blogserie Umgang mit DatenKünstliche IntelligenzDigitalisierung

Autoren

Andrea Luca Aerni
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Digitalisierung
+41 58 330 62 58

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