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.

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.

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Artikelinformationen 
Artikel veröffentlicht am:
23.04.2019
Erschienen in Ausgabe:
03/2019
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Quelle(n):

Bildquelle: ©shuoshu | istockphoto.com

Autor/in 
Veit Bütterlin, Filip Floegel, Florian M. Haufe
Dr. Veit Bütterlin arbeitet als Director, Investigations, Disputes & Risk beim Beratungsunternehmen AlixPartners GmbH und unterstützt Kunden als forensischer Experte und als Compliance-Berater. Er nahm zudem Schlüsselrollen im Rahmen der Aufklärungen einiger der größten Wirtschaftskriminalitätsfälle Europas wahr und führte Ermittlungen in 20 Ländern durch.

Dr. Filip Floegel ist Senior Vice President, Digital in der gleichen Firma und berät Kunden aus der Industrie und aus dem Bankenumfeld mit dem Fokus auf Data Analytics. Vor seiner Beratungstätigkeit war er mehrere Jahre als Quantenphysiker in der Wissenschaft tätig.

Florian M. Haufe ist in der gleichen Firma als Consultant, Financial Advisory Services tätig. Er berät Finanzinstitute in kritischen Situationen bei der Verbesserung ihrer operativen Geschäftsabläufe sowie bei der Steigerung ihrer Compliance-Effektivität.

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