Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie sich Kreditinstitute zukunftsfähiger machen können.
Die Finanzbranche steht unter großem Druck. Immer mehr Nicht-Banken treten in den Markt ein, der zuvor von den konventionellen Kreditinstituten dominiert wurde. Viele dieser Nicht-Banken sind Start-ups und mit Informationstechnologie ausgestattet, die jener der „alten“ Banken bei weitem überlegen ist. Die Banken müssen sich zukunftsfähiger machen, um nicht verdrängt zu werden. Sie müssen einen großen technologischen Sprung machen.
Eine Möglichkeit dafür stellt die Verwendung von Big Data dar, ein Begriff, der ein Synonym für Datenmengen ist, die zu groß, zu schnell oder zu komplex für das Sammeln oder Verarbeiten mit herkömmlicher Technologie sind. Banken verfügen branchentypisch bereits über umfangreiche Kundendaten, welche entweder aus der regulatorischen Vorgabe zur Erfassung ebendieser oder aus der Geschäftsbeziehung mit den Kunden resultieren. Diese Daten werden im kleineren Ausmaß bereits genutzt. Eine Ausweitung der Datenanalyse auf ein Big Data-Niveau wäre auch mit Blick auf hoch technologisierte Nicht-Banken-Konkurrenten wie Google, Apple oder PayPal eine erforderliche Maßnahme.
Aus diesem Grund beschäftigt sich die vorliegende Arbeit damit, wie Big Data die deutschen Banken zukunftsfähiger machen kann. Die Anwendung von Big Data kann in Banken viele Bereiche beeinflussen. Eine Betrachtung aller Einflussbereiche von Big Data in Banken würde den Umfang dieses Berichts jedoch sprengen. Deshalb ist das Ziel dieser Arbeit vor allem die Ermittlung von Potenzialen des Einsatzes von Big Data in Hinblick auf Kundenbindung und Kundenzufriedenheit.
Der Fokus auf Kundenbindung und Kundenzufriedenheit wurde dabei in Bezug auf aktuelle Gegebenheiten des gesellschaftlichen Wandels gewählt. In Folge des gesellschaftlichen Wandels nimmt die Bindung der Kunden an ihre Hausbank ab. Es besteht deshalb dringender Handlungsbedarf.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Definition Big Data
- 2.2 Chancen und Herausforderungen von Big Data
- 3 Big Data in Banken
- 3.1 Aktuelle Datennutzung in Banken
- 3.2 Potenziale von Big Data zur Steigerung der Kundenbindung und Kundenzufriedenheit
- 4 Diskussion
- 5 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht, wie Big Data deutsche Banken zukunftsfähiger machen kann. Das Ziel ist es, die Potenziale des Einsatzes von Big Data in Bezug auf Kundenbindung und Kundenzufriedenheit zu ermitteln. Dieser Fokus auf Kundenbindung und Kundenzufriedenheit wurde aufgrund des gesellschaftlichen Wandels gewählt, der zu einer abnehmenden Bindung der Kunden an ihre Hausbanken führt.
- Definition von Big Data und seine charakteristischen Merkmale
- Chancen und Herausforderungen der Nutzung von Big Data
- Aktuelle Datennutzung in Banken
- Potenziale von Big Data zur Steigerung der Kundenbindung und Kundenzufriedenheit
- Diskussion der Ergebnisse und Schlussfolgerungen
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung
Die Einleitung stellt die Problematik der deutschen Banken im Wettbewerb mit nicht-bankenen Unternehmen dar. Die Arbeit argumentiert, dass die Banken die Nutzung von Big Data zur Steigerung ihrer Wettbewerbsfähigkeit nutzen müssen.
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Definition Big Data
Dieser Abschnitt definiert den Begriff "Big Data" und erläutert die sieben "V's", die die charakteristischen Merkmale von Big Data darstellen.
2.2 Chancen und Herausforderungen von Big Data
Hier werden die Chancen und Herausforderungen, die mit der Nutzung von Big Data verbunden sind, diskutiert. Die "V's" werden als Grundlage für die Herausforderungen herangezogen.
3 Big Data in Banken
3.1 Aktuelle Datennutzung in Banken
Dieser Abschnitt beleuchtet die aktuelle Datennutzung in Banken und die regulatorischen Anforderungen in Bezug auf die Datenerfassung.
3.2 Potenziale von Big Data zur Steigerung der Kundenbindung und Kundenzufriedenheit
Dieser Abschnitt untersucht, wie Big Data eingesetzt werden kann, um die Kundenbindung und Kundenzufriedenheit in Banken zu verbessern.
Schlüsselwörter
Big Data, Banken, Kundenbindung, Kundenzufriedenheit, Datennutzung, Chancen, Herausforderungen, gesellschaftlicher Wandel, digitale Transformation, Datenmanagement, Datenschutz, Künstliche Intelligenz, Machine Learning.
- Citar trabajo
- Nils Walter (Autor), 2022, Big Data in Banken. Wie werden Kreditinstitute zukunftsorientierter?, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1265290
