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Wie man die Datenqualität bei Finanzdienstleistungen verbessert

24 Prozent der Versicherer geben an, dass sie „nicht sehr zuversichtlich“ sind, was die Daten angeht, die sie zur Risikobewertung und -bewertung verwenden.

Corinium Intelligenz

Der wirtschaftliche Abschwung und die finanziellen Probleme, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind, zeigen, wie wichtig die Nutzung von Daten für die Vorhersage künftiger Ereignisse ist. Die Unklarheiten in den Finanzdaten können jedoch dazu führen, dass Unternehmen wichtige Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer Daten treffen und die Konsequenzen tragen. Banken, Versicherungen, Hypothekenbanken und andere Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, sind gegen den Alptraum der Datenqualität nicht gefeit. In der Tat entstehen diesen Unternehmen die höchsten Kosten durch die schlechte Qualität der Finanzinformationen.

In diesem Blog befassen wir uns mit der Bedeutung von Datenqualität im Finanzdienstleistungsbereich, dem Nutzen für Einzelpersonen und Unternehmen, häufigen Datenqualitätsproblemen in Finanzdaten und der Verbesserung der Qualität von Finanzinformationen.

Was ist Datenqualität bei Finanzdienstleistungen?

Datenqualität bei Finanzdienstleistungen bedeutet, dass die von den Finanzinstituten erfassten, gespeicherten, verarbeiteten und präsentierten Finanzdaten ihren Zweck erfüllen. Alle Daten, die ihren Zweck nicht erfüllen, sind bekanntermaßen von schlechter Qualität und müssen getestet und überprüft werden, bevor sie effektiv genutzt werden können.

Finanzinstitute – wie Banken, Versicherungen, Hypotheken- oder Maklerfirmen, Investoren, Kreditgeber oder Darlehensgeber – nutzen Daten in fast jedem Geschäftsprozess. Die Finanzdaten werden verwendet, um:

  • Erstellung von Jahresabschlüssen und Berichten für den internen Gebrauch und für Kunden,
  • Bewilligung von Krediten und Abschluss des Underwriting-Prozesses,
  • Erkennen oder verhindern Sie betrügerische Aktivitäten wie gestohlene Daten oder gefälschte Anträge,
  • Identifizierung von Personen, bei denen die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass sie ihren Kredit nicht zurückzahlen können,
  • Bewertung der mit Finanzentscheidungen verbundenen Risiken, wie z. B. Betriebs- oder Kreditrisiko usw.

Es liegt auf der Hand, dass sich eine schlechte Datenqualität negativ auf die Ausführung und die Ergebnisse dieser Prozesse auswirken kann. Die Einspeisung genauer und sauberer Daten in diese Prozesse ist für den Schutz der Glaubwürdigkeit der Finanzinstitute von großer Bedeutung.

Warum ist Datenqualität bei Finanzdienstleistungen wichtig?

Da Daten in der Finanzdienstleistungsbranche eng miteinander verknüpft sind, ist es sehr wichtig, dass die Daten fehlerfrei sind. Hochwertige, saubere und fehlerfreie Daten ermöglichen es den Kunden, ihren Investmentbanken und Versicherungsgesellschaften zu vertrauen. Werfen wir einen Blick auf die Bedeutung der Datenqualität in der Finanzdienstleistungsbranche und die Vorteile, die Sie durch die Gewährleistung der Qualität Ihrer Finanzdaten erzielen können.

1. Bewertung, Planung und Minderung von Risiken

Das Risiko ist bei bestimmten Finanzaktivitäten unvermeidlich – ganz gleich, ob Sie in ein Unternehmen investieren, einem Kreditnehmer Geld leihen oder Darlehen oder Hypothekenanträge bewilligen wollen. Eine intelligente Risikoplanung ist jedoch entscheidend für das Überleben in der Finanzwelt. Mit einer sorgfältigen Datenanalyse und Risikobewertung können Sie das Risiko mindern und bessere Entscheidungen über die erwarteten Erträge, die Rentabilität und andere Alternativen treffen. Dafür benötigen Sie jedoch korrekte, genaue und relevante Daten, die Ihnen helfen, finanzielle Risiken und potenzielle Verluste zu vermeiden, die möglicherweise bestehen.

2. Betrügerische Aktivitäten aufdecken und verhindern

Banken, Versicherungen und Anleger, die eine schlechte Datenqualität aufweisen, sind anfälliger für betrügerisches Verhalten und Verluste. Denn die Lücken in der Datenqualität ermöglichen es Betrügern, Identitäten zu stehlen, gefälschte Anträge zu stellen, Wiederholungsprüfungen zu umgehen und bösartige Angriffe auf sensible Daten durchzuführen, die von Finanzorganisationen gespeichert werden. Saubere, genaue und konsolidierte Daten ermöglichen es Ihnen, Anomalien rechtzeitig zu erkennen und betrügerische Aktivitäten zu verhindern.

3. Ermöglichung der Digitalisierung von Finanzprozessen

Digitales Banking, Online-Zahlungen und Online-Kreditanträge revolutionieren die Finanzbranche. Die erfolgreiche Umsetzung und Ausführung dieser digitalen Dienste ist jedoch nur mit qualitativ hochwertigen Daten möglich. Viele Banker und Investoren führen immer noch physische Akten, da die Daten über verschiedene Quellen verstreut sind und manuelle Eingriffe erfordern, um sie bei Bedarf zu erfassen. Managed Data Quality ermöglicht es Finanzinstituten, jeden Aspekt ihres Geschäfts oder ihrer Dienstleistungsangebote zu digitalisieren.

4. Kundentreue sicherstellen

Wenn Kundendatensätze abgeglichen, zusammengeführt und konsolidiert werden, um eine vollständige 360°-Ansicht darzustellen, wird es einfacher, personalisierte Kundenerfahrungen zu nutzen und gleichzeitig den Datenschutz und die Sicherheit der Kunden zu gewährleisten. Wenn Daten über verschiedene Quellen verstreut sind – einschließlich lokaler und physischer Dateien, Anwendungen von Drittanbietern und Webformular-Eingaben – wird es unmöglich, Ihren Kunden ein zusammenhängendes Erlebnis zu bieten und Vertrauen und Loyalität aufzubauen.

5. Ermöglichung einer genauen Kreditwürdigkeitsprüfung für die Kreditvergabe

Wenn es darum geht, Kreditnehmern Geld zu leihen, ist es für Investoren und Banker von entscheidender Bedeutung, die Haftung ihrer Entscheidungen zu kennen. Sie müssen die Identität und die Kreditwürdigkeit des Antragstellers überprüfen sowie den Wert und den Zinssatz für den Kredit berechnen. Eine gute Datenqualität kann Unstimmigkeiten oder Verzögerungen, die im Underwriting-Prozess auftreten können, beseitigen und sicherstellen, dass Sie zum richtigen Zeitpunkt in die richtige Person investieren.

6. Einhaltung der gesetzlichen Normen

Compliance-Standards wie die Bekämpfung der Geldwäsche (AML) und der Terrorismusfinanzierung (CFT) zwingen die Finanzinstitute, ihr Datenmanagement im Bereich der Finanzdienstleistungen zu überdenken und zu überarbeiten. Um diese Standards einzuhalten, müssen diese Unternehmen ihre Kundentransaktionen überwachen, um Finanzverbrechen wie Geldwäsche und Finanzierung terroristischer Aktivitäten aufzudecken. Da die Informationen ungenau und von schlechter Qualität sind, gelingt es den Finanzinstituten nicht, anormale oder ungewöhnliche Aktivitäten rechtzeitig den zuständigen Behörden zu melden.

7. Erleichterung der prädiktiven Analytik

Die Datenwissenschaft hat sich weiterentwickelt, um Echtzeit-Vorhersagen und Einblicke in die Finanzwelt und potenzielle Risiken im Zusammenhang mit Finanzierungsaktivitäten zu ermöglichen. Die Anleger sagen voraus, ob es sich lohnt, in einen bestimmten Markt zu investieren, oder welche Aktien langfristig rentabler sein werden. Diese Berechnungen sind ungenau und nicht aussagekräftig, wenn die Daten, die für diese Statistiken verwendet werden, von schlechter Qualität sind. Ein weiterer großer Vorteil der Datenqualität besteht also darin, dass Datenanalysten und Datenwissenschaftler genaue Vorhersagen über finanzielle Gewinne machen können.

Häufige Probleme mit der Datenqualität bei Finanzdienstleistungen

Wir haben erörtert, inwiefern Datenqualität für Finanzinstitute von großem Wert ist. In diesem Abschnitt werden wir sehen, wie schlechte Datenqualität bei verschiedenen Finanzinstituten aussieht, z. B. bei Banken oder Versicherungen. Lesen Sie mehr über die häufigsten Datenqualitätsprobleme und deren Ursachen.

Problem der DatenqualitätErläuterungBeispiel für schlechte Datenqualität bei Finanzdienstleistungen
Ungenaue DatenDaten stellen nicht die Realität oder Wahrheit dar.Der vollständige juristische Name eines Kunden ist im Kreditvertrag falsch geschrieben.
Fehlende DatenDie Daten sind nicht so umfassend wie nötig.2 von 15 Klauseln in einem Kreditvertrag bleiben leer.
Doppelte DatensätzeDie Daten enthalten Duplikate und stellen keine eindeutigen Identitäten dar.Das Vorhandensein von doppelten Kundendatensätzen ermöglicht mehrfache Kreditanträge.
Variable MesseinheitenDie Daten werden in unterschiedlichen Maßeinheiten gespeichert.Bei internationalen Transaktionen wird der Geldwert in der jeweiligen Landeswährung und nicht in einer Standardhandelseinheit wie dem US-Dollar gespeichert.
Variable Formate und MusterDie Daten werden in unterschiedlichen Formaten und Mustern gespeichert.Die Telefonnummern der Kunden werden in unterschiedlichen Mustern gespeichert – einige haben internationale Vorwahlen, andere nicht einmal Ortsvorwahlen.
Überholte InformationenDie Daten sind nicht aktuell oder so aktuell wie möglich.Es dauert etwas zu lange, bis Transaktionen in den Kundendatensätzen auftauchen, wodurch die Systemprozesse anfällig für falsche Berechnungen sind.
Falsche DomäneDie Daten gehören nicht zu einem Bereich mit korrekten Werten.Die verwendeten Währungscodes gehören nicht zum ISO-Bereich.
InkonsistenzDie Daten sind in den verschiedenen Quellen nicht identisch.Für die verschiedenen Kundensegmente innerhalb des Unternehmens werden unterschiedliche Wechselkurse verwendet.
IrrelevanzDaten bieten ihren Nutzern keinen Wert.Die Mitarbeiter erhalten die gewünschten Informationen nach Anwendung mehrerer Filter, Sortier- und Priorisierungsregeln.

Wie lässt sich die Qualität der Finanzinformationen verbessern?

Probleme mit der Datenqualität können Sie eine Menge Geld kosten – vor allem, wenn Sie in der Finanzbranche tätig sind. Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, müssen ihre Daten testen und verifizieren, bevor sie in kritische Geschäftsprozesse eingespeist werden. Es müssen kalkulierte Schritte unternommen werden, um zu verhindern, dass Probleme mit der Datenqualität im System auftreten, und um bereits bestehende Probleme zu beheben. Im Folgenden werden die wichtigsten Initiativen vorgestellt, die Finanzunternehmen zur Sicherung der Datenqualität ergreifen können.

1. Zustimmung von Führung und Management einholen

Der erste Schritt zur Schaffung einer Datenqualitätskultur in einem Unternehmen besteht darin, die Unternehmensleitung und andere Führungskräfte einzubeziehen. Sie können damit beginnen, sie auf die in den Datensätzen vorhandenen Probleme mit der Datenqualität aufmerksam zu machen. Durch die Erstellung von Datenprofilen erstellte Datenqualitätsberichte können nützlich sein, um die obere Führungsebene und andere Mitarbeiter über die Art der Datenqualitätsprobleme in Ihrer Einrichtung zu informieren.

Darüber hinaus können Sie eine Stichprobe von Daten aus den jüngsten Finanzaktivitäten erhalten und die Kosten einer schlechten Datenqualität mit der Friday Afternoon Measurement-Methode berechnen. Auf diese Weise können Sie eine Argumentation gegen schlechte Datenqualität aufbauen und die für die Durchführung von Datenqualitätsmaßnahmen erforderlichen Genehmigungen und Zustimmungen einholen.

2. Implementierung von drei Ebenen der Datenqualitätskontrolle

Die Kontrolle der Datenqualität wird mit dem Aufkommen neuer Techniken und Technologien immer fortschrittlicher. Dies hilft Banken und Versicherungsunternehmen, die Datenqualität auf mehreren Ebenen zu kontrollieren. In der ersten Stufe können Sie zum Beispiel mit einer schnellen Überprüfung der Fakten beginnen und die eventuell vorhandenen Probleme mit der Datenqualität beheben. Auf dieser Ebene wollen Sie sicherstellen, dass der Datensatz vollständig, genau und standardisiert ist.

Auf der zweiten Ebene möchten Sie eine tiefergehende statistische Analyse Ihres Datensatzes durchführen. So können Sie die Standardabweichungen numerischer Werte berechnen und eventuell auftretende Anomalien erkennen. Data Profiling ist eine gute Technik, um eine solche statistische Analyse Ihrer Daten durchzuführen. Auf der dritten und letzten Ebene können Sie komplexe maschinelle Lern- und KI-Tools einsetzen, die mögliche Datenqualitätsprobleme zur Laufzeit vorhersagen können, für die Ihre Quellen anfällig sind.

3. Abgleich und Konsolidierung von doppelten Datensätzen

Die Duplizierung von Daten ist eines der größten Probleme für die Datenqualität bei Banken und Versicherungen. Sie sollten einen Datenqualitätsrahmen verwenden, der Duplikate abgleicht und zu einem einzigen konsolidiert. Die Datensätze können zur Laufzeit bei jeder Aktualisierung abgeglichen oder in regelmäßigen Abständen in Stapeln verarbeitet werden. Lesen Sie mehr über die Stapelverarbeitung im Vergleich zur Validierung der Datenqualität in Echtzeit.

Der Prozess des Datensatzabgleichs oder der Datendeduplizierung besteht aus den folgenden Schritten:

  1. Profiling von Daten zur Hervorhebung von Fehlern,
  2. Analysieren, Bereinigen und Standardisieren von Daten, um eine einheitliche Ansicht zu erhalten,
  3. Abgleich von Datensätzen, die zur gleichen Entität gehören (genau auf Basis eines eindeutigen Bezeichners oder unscharfer Abgleich auf Basis einer Kombination von Feldern),
  4. Zusammenführung von Datensätzen, um unnötige Informationen zu entfernen und eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen.

4. Einsatz von Technologie für das Datenqualitätsmanagement

Der Einsatz von Technologie zur Erreichung eines nachhaltigen Datenqualitätsmanagement-Lebenszyklus ist der Kern der Verbesserung der Datenqualität in jedem Finanzinstitut. Kein Prozess verspricht eine gute Leistung und den besten ROI, wenn er nicht mit Hilfe von Technologie automatisiert und optimiert wird. Investieren Sie in ein technologisches System, das über alle Funktionen verfügt, die Sie benötigen, um die Datenqualität in allen Datenbeständen zu gewährleisten.

Ganz gleich, wie gut Ihr Datenqualitätsteam ausgebildet ist, es wird dennoch Schwierigkeiten haben, ein akzeptables Niveau der Datenqualität aufrechtzuerhalten, solange es nicht mit den richtigen Tools ausgestattet ist. An dieser Stelle kann ein Datenqualitätsmanagement-Tool sehr nützlich sein. Ein All-in-One-Tool zur Selbstbedienung, das Datenprofile erstellt, verschiedene Datenbereinigungsaktivitäten durchführt, Duplikate abgleicht und eine einzige Quelle der Wahrheit ausgibt, kann ein großer Unterschied in der Leistung von Datenverantwortlichen und Datenanalysten sein.

Schlussfolgerung

Es ist eine schwierige Aufgabe, die Probleme mit der Datenqualität in Ihren Finanzdaten zu verstehen und einen geeigneten Rahmen zur Behebung dieser Fehler zu wählen. In vielen Situationen reicht eine Technik nicht aus, und es wird eine Kombination von Techniken verwendet, um Datenqualitätsprobleme genau zu beheben. Aus diesem Grund steigt der Bedarf an digitalen Werkzeugen. Tools, die nicht nur den Zeit- und Arbeitsaufwand optimieren, sondern auch die Datenqualitätstechniken je nach Art der Datenstruktur und -werte intelligent auswählen.

DataMatch Enterprise ist ein solches Tool, das Ihnen hilft, Ihre Daten zu bereinigen und abzugleichen, um genaue Analysen und umfassende Einblicke zu ermöglichen. Es bietet eine Reihe von Modulen, die Daten aus verschiedenen Quellen unterstützen, Werte bereinigen und standardisieren, die Zuordnung von Feldern ermöglichen, eine Kombination von Abgleichsdefinitionen vorschlagen, die für Ihre Daten spezifisch sind, und Daten zusammenführen, um eine vollständige 360°-Sicht auf Ihre Finanzen zu erhalten.

Wenn Sie mehr wissen möchten, melden Sie sich noch heute für eine kostenlose Testversion an oder buchen Sie eine Demo mit unseren Experten, um die Qualität Ihrer Finanzinformationen zu verbessern.

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