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die bank 03 // 2019

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die bank gehört zu den bedeutendsten Publikationen der gesamten Kreditwirtschaft. Die Autoren sind ausnahmslos Experten von hohem Rang. Das Themenspektrum ist weit gefächert und umfasst fachlich fundierte Informationen. Seit 1961 ist die bank die meinungsbildende Fachzeitschrift für Entscheider in privaten Banken, Sparkassen und kreditgenossenschaftlichen Instituten. Mit Themen aus den Bereichen Bankmanagement, Regulatorik, Risikomanagement, Compliance, Zahlungsverkehr, Bankorganisation & Prozessoptimierung und Digitalisierung & Finanzinnovationen vermittelt die bank ihren Lesern Strategien, Technologien, Trends und Managementideen der gesamten Kreditwirtschaft.

DIGITALISIERUNG

DIGITALISIERUNG RISIKOBEWERTUNG VON KUNDEN Wie Kreditinstitute Big-Data- Visualisierungen nutzen können Ein Bild sagt bekanntlich mehr als tausend Worte. Die Bedeutung dieses Sprichworts wird umso wahrer, je mehr Informationen dargestellt werden. Dieser Artikel beleuchtet die Grundlagen der Big-Data-Technologie und der Visualisierung großer Datenmengen in Netzwerken. Insbesondere aber geht es um die Nutzung von Big-Data-Netzwerkanalysen in Kreditinstituten und wie solche Analysen die Steuerung von Compliance- und anderen Risiken unterstützen können. 46 03 // 2019

DIGITALISIERUNG Big Data ist den letzten Jahren in aller Munde. So wurden etwa in der Prozessiergeschwindigkeit von Daten große Fortschritte gemacht, sodass heute dynamisch auf sehr große Datenmengen zugegriffen werden kann. Aus den riesigen Datenmengen die entscheidenden Informationen zu herauszufiltern, ist die gleichermaßen wichtige wie komplexe Aufgabe, die sich den verschiedenen Fachabteilungen in Kreditinstituten stellt. Insbesondere in den Bereichen Compliance, speziell auf den Gebieten der Financial-Crime- Untersuchungen, der Transaktionsüberwachung oder Internen Revision, sind solche Herausforderungen allgegenwärtig. Doch auch andere Bereiche sind hiervon betroffen. Holistischer Blick auf die Daten Eine Möglichkeit, dieser Herausforderung zu begegnen, bietet Predictive Analytics. Bei diesem Ansatz werden die Daten mit statistischen Verfahren analysiert, um spezifische Fragestellungen zielgerichtet zu erklären. Eine weitere und in der Breite praktikablere Möglichkeit besteht in der Visualisierung und grafischen Aufbereitung der Daten, wobei hierfür zum Teil neue Arten der Visualisierung angewendet werden, um einen holistischen Blick auf die Daten zu bekommen. Erst kürzlich und durch eine zunehmend verzahnte Datenlandschaft wurde es populär, Daten in Netzwerken zu visualisieren, wie zum Beispiel für Soziale Netzwerke. In diesem Zusammenhang ist allerdings nicht von Social Media die Rede, sondern von den Beziehungen verschiedener Informationspunkte untereinander mithilfe einer algorithmischen Abfragelogik. Kombiniert mit einer Dynamik in der Auswahl der gesuchten Informationen und der Parametrisierung wird dem Anwender ein sehr mächtiges, jedoch leicht zu bedienendes Werkzeug an die Hand gegeben. Abfragelogik funktioniert schematisch In der Praxis sind solche Visualisierungen insbesondere für spezialisierte Fachabteilungen sinnvoll. Die Kundenrisikobewertungen können etwa von Compliance-Funktionen, die Prüfziele der Internen Revision im Rahmen einer risikoorientierten Prüfung von Kundengruppen oder Financial-Crime-Abteilungen beim Adverse-Media-Screening und Transaktionsmonitoring unterstützt werden. Ein solches Werkzeug ermöglicht diesen und weiteren Funktionen die Visualisierung ihres gesamten oder Teilen des Kundenbestands anhand dynamischer Kriterien. Die algorithmische Abfragelogik funktioniert dabei schematisch und kann beispielhaft anhand von Bankkonten dargestellt werden, die im Rahmen einer Revisionsprüfung oder einer Neubewertung des Kundenrisikos durch die Compliance-Funktion ausgewählt werden sollen. Zunächst werden aus einer anfänglich scheinbar zufälligen Risikoverteilung Verbindungen einzelner Bankkonten zueinander hergestellt, zum Beispiel über gemeinsame Kontoinhaber mit gemeinsamen Risikofaktoren. Für eine optimierte Darstellung bzw. für die Berechnung der Koordinaten jedes einzelnen Kontos werden die Koordinaten so gewählt, dass sich Konten voneinander über fehlende oder nicht signifikante Beziehungen räumlich abgrenzen. Die Konten mit der höchsten Übereinstimmung werden dann als Nachbarschaften identifiziert, die wiederum über gemeinsame Risikofaktoren kategorisiert werden können. Die Revisionsprüfung oder die Risikoneubewertung kann sich dann zielgerichtet auf eine risikoadjustierte Nachbarschaft konzentrieren. Risikobewertung mit visuellen Netzwerkdiagrammen „Wie gut kennen Sie Ihre Kunden?“ Dies ist eine Frage, die Banken zunehmend umtreibt. Viele Kreditinstitute haben bereits bei der eindeutigen Ermittlung ihrer Kunden Schwierigkeiten – ganz zu schweigen von der Analyse, Bewertung und Kontrolle des Kundenverhaltens. In der Praxis hat sich eine ganzheitliche Betrachtung einer jeden Kundenbeziehung und Aufteilung in bestimmte Zyklen, dem 03 // 2019 47

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