Daten weisen die
Richtung. Menschliche
Weitsicht den Weg.

Daten spielen im privaten und geschäft­lichen Alltag eine immer wichtigere Rolle. Ob Big Data, künst­liche Intelligenz oder Machine-Learning: Im Kern geht es immer darum, mithilfe von Daten «Probleme» zu lösen. Welche Aktie passt am besten zu einem bestimmten Portfolio? Wie können wir sicher­stellen, dass Kunden die Informationen erhalten, die wirklich wichtig für sie sind? Und das auch noch zur passenden Zeit? Für die VP Bank ist «Data Analytics» zukunfts­weisend und deshalb ein strategisches Thema.

Die Projekt­leiterin Sasha Wäger berichtet von den bisherigen Erfahrungen und zeigt auf, warum der Mensch und nicht die Maschine im Zentrum der «Data Analytics»-Initiative steht und wie unsere Kunden davon profitieren können.

Das Thema «Data-
Analytics» prägt bewusst und
unter­bewusst unseren Alltag.

Die VP Bank hat die strategische Initiative «Data Analytics» lanciert. Was war der Antrieb und welche Ziele werden damit verfolgt?

Das Thema «Data Analytics» ist all­gegen­wärtig. Big Data, künst­liche Intelligenz oder Machine- Learning prägen bewusst und unter­bewusst unseren Alltag. Dabei geht es, einfach gesagt, darum, dass Daten systematisch genutzt werden können. Das ist auch das Ziel unserer Initiative. Wir arbeiten natürlich auch heute schon mit Daten, aber wir können und wollen besser werden. Sei es bei der Identifikation der relevanten Daten, bei der Analyse oder auch bei der Auf­bereitung. Dazu möchten wir von den Erfahrungen aus anderen Branchen profitieren. Das Feld ist sehr spannend und wahnsinnig dynamisch. Spontan denke ich dabei an Beispiele wie Google, Netflix oder Tesla. Es ist beeindruckend, was mit Daten alles möglich ist.

Die VP Bank arbeitet heute schon systematisch mit Daten. Auch durch die Nutzung von «Data Analytics»?

Ein gutes Beispiel ist die sogenannte «Fraud Detection». Hier geht es darum, Betrugs­fälle im Zahlungs­verkehr auf­zudecken und solche Zahlungen vor der Aus­führung zu stoppen. Dabei werden alle ein­gehenden und aus­gehenden Zahlungs­aufträge durch­leuchtet und Auffällig­keiten heraus­gefiltert. Das läuft alles automatisch auf der Grund­lage von bekannten Mustern ab. Ein solches Screening könnte durch den Menschen niemals in der notwendigen Geschwindig­keit und Effizienz erfolgen.

Im Anschluss werden die signifikanten Fälle dann aber unseren Spezialisten über­geben. Denn zusätzlich sind ein geschultes Auge und Rückfragen durch die Kunden­berater wichtig, um die tat­sächlichen Betrugs­fälle zu erkennen. Durch diese Kombination können wir sicher­stellen, dass betrüger­ische Zahlungen mit einer möglichst hohen Wahr­scheinlich­keit nicht durch­geführt werden und gleich­zeitig möglichst wenige auffällige Zahlungen blockiert werden. Denn auch das kann für Kunden negative Folgen haben.

Die Initiative wurde bereits 2020 gestartet. Gibt es schon erste Ergebnisse?

Ja. Wir haben uns gleich zu Beginn einen ganz konkreten und für unser Geschäft wichtigen Anwendungs­fall vorgenommen: die Personalisierung von Anlage­vorschlägen. Mit einem agilen Ansatz sind wir sehr schnell sehr weit gekommen. Wir haben so z.B. in kurzer Zeit gemerkt, welche Daten hilfreich sind, wo Stolper­steine liegen und wie wir die Vorschläge möglichst intuitiv auf­bereiten können. Heraus­gekommen ist ein Prototyp, mit dem wir nun unsere Hypothesen testen und Erfahrungen im Alltag sammeln können. Die ersten Rück­meldungen sind viel­ver­sprechend.

Kann man das noch konkretisieren? Wie werden hier die Anlage­vorschläge aufgrund von Daten personalisiert?

Das Ziel ist es, unseren Kunden für sie interessante Anlage­vorschläge zu unter­breiten. Wir nutzen dafür zwei Ansätze parallel. Zum einen definieren wir für jede Anlageidee Regeln, welche wir dann mit den Portfolio­eigenschaften und Anlage­präferenzen abgleichen. Zum anderen analysieren wir das in Frage kommende Portfolio mit vergleichbaren Portfolios und leiten daraus die Wahr­scheinlich­keit ab, dass eine Anlage­idee «passt». Den zweiten Ansatz kennt man zum Beispiel von Netflix: Dort heisst es bei einer neuen Serie z.B. «92 Prozent Über­einstimmung », basierend auf Rück­meldungen von anderen Nutzern. All das passiert natürlich voll­automatisch im Hintergrund. Unseren Kunden­beratern wollen wir dann z.B. auf einen Klick die zehn Portfolios ihrer Kund­schaft zeigen, für welche die Anlage­idee am besten passt.

Wird die persönliche Kunden­beratung durch solche Tools irgendwann über­flüssig?

Nein, im Gegenteil. Wir sind in der glück­lichen Situation, sehr qualifizierte und engagierte Kunden­berater und Kunden­beraterinnen an unserer Seite zu wissen, und verfügen über motivierte Nachwuchs­talente. Sie sind nicht nur unser Sprach­rohr nach aussen, sondern auch nach innen; durch die Kollegen an der Front erhalten wir wichtige Informationen darüber, wie sich die Interessen und Bedürfnisse unserer Kunden verändern. Mithilfe von «Data Analytics» können wir dann nach Lösungen suchen und damit den Alltag unserer Kunden­berater ver­einfachen. Damit sie sich voll und ganz auf ihre Kunden konzentrieren können.

Das klingt alles sehr positiv. Es gibt allerdings auch viele Bedenken, was den Umgang mit Daten angeht. Stichwort Facebook. Wie geht die VP Bank damit um?

Der vertrauens­würdige und sichere Umgang mit Daten ist für uns eine Selbst­verständlich­keit. Als Bank sind wir seit jeher mit diesem Thema vertraut. Entsprechend steht dieser Punkt immer ganz oben auf der Agenda. Sei es bei der Frage, welche Daten wir verwenden können, wie und wo sie gespeichert werden, wer Zugriff darauf haben darf, mit welchen Partnern wir zusammen­arbeiten oder welche technische Lösung implementiert wird.

Der vertrauens­würdige und
sichere Umgang mit Daten ist
für uns eine Selbst­verständlichkeit.
Als Bank sind wir seit jeher mit
diesem Thema vertraut.

Zudem ist uns noch ein anderer Punkt ganz wichtig: Mithilfe von Daten kann man viel lernen und vieles besser machen. Durch falsche Interpretation kann man aber auch vieles falsch machen. Deshalb ist es für uns von zentraler Bedeutung, dass wir intern in der Lage sind, die Daten­quellen und Analyse­methoden immer auch zu verstehen, und die Ergebnisse kritisch hinter­fragen können.

Und wie geht es mit der Initiative weiter, wie ist der Ausblick?

Wir sind gerade dabei, die neue Daten­plattform auf­zu­bauen und damit das technische Fundament für die Zukunft zu legen. Diese wird es uns ermöglichen, zukünftig die verschiedenen Daten­quellen nahtlos zu verknüpfen, Anwendungs­fälle schnell zu testen und ganz allgemein die Daten effizient zu nutzen. Die Anforderungen für die Daten­plattform haben wir übrigens letztes Jahr bereits eruiert. Dazu haben wir über 50 mögliche Anwendungs­fälle in der gesamten Bank identifiziert. Diese werden wir natürlich nicht alle sofort implementieren können. Aber wir möchten dieses Jahr einige davon vertieft anschauen und zumindest einen weiteren Prototypen bauen.

Wie wird sich das auf die Kunden auswirken?

Das Kunden­erlebnis wird besser und die Kunden­zufrieden­heit steigt. Zum Beispiel durch schnellere Antworten, bessere Anlage­vorschläge, neue Lösungen oder durch mehr Zeit für das Beratungs­gespräch. Im Ideal­fall merken die Kunden dabei gar nicht, ob und was sich im Hinter­grund verändert hat.

Wir sind überzeugt, dass
durch die effiziente Nutzung von
Daten auch das Kunden­erlebnis
verbessert wird.

An diesem Ziel arbeiten wir gemeinsam mit den anderen strategischen Initiativen und wir wollen den Kunden durch noch bessere und flexiblere Kommunikations­wege, durch schlankere Prozesse und durch unser hervor­ragendes Netz an internen und externen Partnern langfristig das Beste aus beiden Welten ermöglichen: Mensch und Maschine.