Data Analytics

Financial Services
FSO IT Advisory Services
Interne und externe Quellen
liefern mit steigender Frequenz
und wachsendem Umfang Geschäfts-, Wirtschafts- und Finanzdaten. Mit deren Hilfe können nicht nur Finanzinstitute
und Versicherungsgesellschaften
ihre Geschäftsprozesse stetig
optimieren und überwachen,
auch den regulatorischen Instanzen bieten sich zusätzliche
Einblicke.
Branchenfremde Akteure aus
dem Bereich Social Media verfügen über große Datenbestände
und treten als neue Herausforderer im Finanzdienstleistungssektor auf.
Das reichhaltige und schnell
wachsende Angebot an Quelldaten überfordert zusehends die
existierenden Systeme, die auf
einen eng umrissenen Funktionsund Datenumfang ausgelegt sind.
If you can’t explain it simply,
you don’t understand it well
enough.
AlbertEinstein,Physiker
Data Analytics
RasantzunehmendesVolumenundVielfaltderverfügbarenDatenmengen sind Fluch und Segen zugleich: Einerseits eröffnen sie vielen
Finanzinstituten und Versicherungsgesellschaften neue und innovativeNutzungsmöglichkeiten,andererseitsstellensiesieaberauchvor
neue technische wie auch organisatorische und rechtliche Herausforderungen.UmdengrößtmöglichenMehrwertausdenvorhandenenDatenzuziehen,müssendierelevantenDatenschnellidentifiziert,zusammengeführtundfürAuswertungenbereitgestellt
werden.AusdenanschließendenAnalysengiltesdanndierichtigen
EntscheidungenabzuleitenundzeitnahinkritischeGeschäftsprozesse
einzusteuern. Insbesondere wer interne und externe Daten effektiv
verknüpft,erlangtWettbewerbsvorteiledurchoptimierteGeschäftsprozesseundfaktenbasierte,objektiveEntscheidungen.DenFinanzinstituten und Versicherungsgesellschaften bietet Data Analytics hier
UnterstützunginsbesondereinderinternenwieauchexternenBerichterstattungsowieimKunden-,Fraud-undRisikomanagement.
EffektivitätundEffizienzdesData-Analytics-Einsatzeswerdendabei
wesentlich durch den ganzheitlichen Ansatz bestimmt. So ist die individuelleAbstimmungvonAnwendung,OrganisationundTechnikkritischerFaktorfürdenErfolgeinerjedenData-Analytics-Initiative.
Data Analytics
Die Data-Analytics-Wertschöpfungskette von EY
Ziel des Einsatzes von Data Analytics ist
die Verbesserung der Effizienz von Prozessen und der Effektivität von
Entscheidungen
1 Um die relevanten Daten zu identifizieren und zu extrahieren, benutzen wir
die neuesten Methoden und Techniken.
2 Die Anwendungsmöglichkeiten von Data
Analytics reichen von der klassischen
Berichterstattung über die Prozessunterstützung mit Realtime-Daten bis hin
zu komplexen Analysen.
3 Die aus den Analysen gewonnenen
Ergebnisse dienen dann als Grundlage
zur Entscheidungsfindung.
Manage
Data
Perform
Drive
Relevant Data
Appropriate data sources
Insights
Rules/Algorithms
Analytics
Decisions
Transaction/behavior history
Improve
Performance
Manage
Risk
Continuous feedback loop
Data Management
• EtablierungeinerDataGovernancemit
adäquatenRichtlinienundStandards
für Datendomänen und kritische Datenelemente
• Konzeption des Datenqualitätsmanagements
• DesigndesBerichts-undAnalyserahmens
• Unternehmensweiter Fokus in der
Konzeption der Datenarchitektur
Data Analytics
• IdentifizierungderkritischenErfolgsfaktoren
undobjektiverIndikatorenaufBasisvon
Analytics
• AnalytischeModellierungundIdentifizierung
relevanter Eingangsparameter
• Konzeption der optimalen Einbettung von
Analytics in Entscheidungsprozesse
• Enge Zusammenarbeit unserer AnalyticsSpezialistenmitFachexpertenderBranchen
und Fachfunktionen
Prozessautomatisierung
Dank fortgeschrittener Algorithmen und
MethodenimBereichDataAnalyticsschlagenComputerdenMenscheninSpielenwie
Schach,JeopardyoderVideoPinballschon
seit längerer Zeit. Immer weitere VerbesserungenderMethodenundAlgorithmen
erlaubenes,nochmehrProzessezuautomatisieren;soläuftzumBeispielschon
einGroßteildesAktienhandelsüberAlgorithmen.WeitereFortschrittebeider
AutomatisierungimFront-,Middle-und
Backoffice–beispielsweiseimFraudManagement–sinddaherzuerwarten.
Analytische Landschaft
UmdenvollenMehrwertvonDataAnalyticseffizientausschöpfenzukönnen,
müssendierelevantenDatenzuvoridentifiziert,qualitätsgesichertundanzentraler
Stelle zusammengeführt und fachlich aufbereitetwerden.Oftmalsgestaltetsich
die Konzeption dieser Datenintegration
äußerstkomplex,denndieQuell-und
Zielstrukturenunterscheidensichhäufig
stark. In einem zentralen Ansatz werden
auswertungsrelevante Daten in einem
DataWarehouse(DWH)geprüftundkonsolidiert,sodassdieZuverlässigkeitund
Vertrauenswürdigkeit der Datenbereitstellung gesichert und übergreifende
Analysenermöglichtwerden.Gepaartmit
demEinsatzvonIn-Memory-Technologie
undComplexEventProcessingermöglicht
eseinDWH,schnellundeinfachaufalle
wichtigen Daten zuzugreifen.
Prozessautomatisierung
Was haben Schach, Jeopardy und der
Aktienhandel gemeinsam?
Voraussetzungen
Data Warehouse, Datenmanagement und
Complex Event Processing
Die Verfügbarkeit hochaktueller analytischer Informationen in operativen und strategischen Entscheidungsprozessen stellt
einenerfolgskritischenWettbewerbsvorteil
dar,setztjedochauchdiefachseitigeBereitschaftzurAnpassungvonGeschäftsprozessenundggf.Geschäftsmodellvoraus.EffektivesBigDataAnalyticsbedingt
somiteinenkulturellenWandel,welcher
ein starkes Sponsoring durch das TopManagementbenötigt.
Data Analytics und Big Data
Die zunehmende Digitalisierung sorgt für
einezuvorniedageweseneDatenflut.Mit
BigDatagewinnendiebekanntenHerausforderungenderBIvordemHintergrund
signifikanterKritikalitätvonDatenfürden
GeschäftserfolgsowiebedeutenderKomplexitätssteigerungen in der DatenverarbeitunganGewicht.
Geschwindigkeit
GeschwindigkeitderDatenentstehung
• Datenanalyse in Echtzeit
• Ad-hoc-Berichtserstellung
• Unterstützung von Entscheidungsprozessen
mitRealtimedaten
•
Megabyte
Gigabyte
Terabyte
Petabyte
Big-Data-Aspekte
Volumen
• Stetig wachsendes Datenvolumen und die
EvolutionvonMassenspeichermedien
• Umfangreiche Datenhistorien für
Zeitreihenanalysen
• AnwachsenvonLog-undKonfigurationsdateien
• NeuespeicherintensiveDatenformate,
z.B.SocialMedia
Kilobyte
Struktur & Qualität
• Unstrukturierte und semistrukturierte Daten
• Volatile Datenschnittstellen
• Unterschiedliche Formate und Datenmodelle
• Veraltete Datenformate
• Daten werden nicht gewartet und aktualisiert
Big
Data
Exabyte
Zettabyte
Yottabyte
Zuverlässigkeit
Transparenz über Datenverarbeitung
und-Qualität
• KlareDatendefinitionund-herkunft
• DefinierteVerantwortlichkeiten
• Adäquate Datensicherung und Datenschutz
• Zuverlässige Datenverfügbarkeit
•
Beispiele und aktuelle
Einsatzmöglichkeiten
Meldewesen und Reporting
ImRahmenvon„AnaCredit“fordertdie
BankenaufsichtdieMeldungkonsolidierter,
feingranularerKreditdaten(LoanbyLoan)
an. Data Analytics kann hier in der Datenqualitätssicherung und einer internen Analyse der Kreditrisiken unterstützen.
Interne und externe Revision
DiePrüfungssicherheitund-effizienzwird
signifikanterhöht,wennKontrollprüfungen
nicht mehr stichprobenbasiert sondern automatisiertüberdieGesamtheitallerTransaktionen erfolgen. Die erzielten Ergebnisse
lassensichquantifizierenundderpositive
BeitragderRevisionzumGeschäftserfolg
monetär ausdrücken.
Risk Analytics
Die neuen Vorgaben an das Handelsbuch
„FundamentalReviewoftheTradingBook“
erfordern Anpassungen der analytischen
MethodenundModellesowiederMarktRisikosysteme.BesondererWertwirdauf
QualitätundVerfügbarkeitvonMarktdaten
sowie historische Zeitreihen gelegt.
360°-Kundensicht
Die Verknüpfung interner und externen
Daten ermöglicht ein ganzheitliches Kundenbildundverbessertdamitz.B.Aussagen zu Kreditwürdigkeit und Kundenwert.
AufBasisverbesserterKundensegmentierung und individualisierter Kundenansprache können darüber hinaus CrossSelling-PotentialegehobenundAbwanderungen verhindert werden.
Social Media Analytics
DieAnalysederKommunikationaufOnline-PlattformenundinsozialenNetzwerkenistwesentlicherBestandteilvonReputationManagement,BrandProtection
sowie Crisis Communication. Der unverfälschteZugriffaufMeinungenvonKunden
und Interessenvertretern schafft TransparenzüberdieCustomerExperience,wahrgenommene Servicequalität sowie EffektivitätdesMarketings.
Fraud Detection & Prevention
DieforensischeAufklärungsarbeitvonBetrugsfällen und Aufdeckung bislang unbekannterBetrugsszenarien,wieauchdie
BetrugspräventiondurchTransaktionsmonitoringinEchtzeitreduziertz.B.dasRisiko
von Kreditkartenbetrug.
Anti Money Laundering
DieÜberprüfungvonBanküberweisungen
hinsichtlichGeldwäscheundEmbargoin
Echtzeit verhindert illegale Transaktionen
und mögliche Sanktionen.
EY | Assurance | Tax | Transactions | Advisory
Referenzen
Als professioneller Dienstleister beraten wir Sie gerne über Einsatzmöglichkeiten von Data Analytics und unterstützen Sie auch
bei der Konzeption und Umsetzung.
• D
► urchunsereErfahrungenauszahlreichenPrüfungen,AML-
undKYC-Projekten,demAQRunddenEBA-Stresstestshaben
wir einen sehr detaillierten und fundierten Überblick über die
Datenqualität und IT-Infrastruktur vieler Finanzinstitute und
Versicherungsgesellschaften.
• W
► irverfügenüberdieKapazitätenunddienachgewieseneErfahrung,umIhreGeschäftsprozessedurchdenEinsatzvonData
AnalyticszuverbessernunddieLeistungsfähigkeitIhrerOrganisation zu erhöhen.
• W
► irbietenIhneneineAuswahlanfachlichhochkompetenten
BeraternundBeraterinnen,vieledavonmiteinemmathematisch-naturwissenschaftlichen Hintergrund.
• U
► nsereErfahrungenausdemeigenenAufbauanalytischer
Expertise bringen wir gerne bei der Entwicklung und der SchulungIhreranalytischenOrganisationmitein.►
• UnsereHerstellerunabhängigkeiterlaubtesuns,diefürSie
optimaleData-Analytics-Lösung–beiBedarfaufBasiseines
individuellenProofofConcept–auszuwählen.
• DurchdieengeZusammenarbeitunsererfachlichenBeratermit
unserenversiertenBusiness-Intelligence-Expertenstellenwir
einefürIhreindividuelleSituationadäquateLösungauseiner
Hand sicher.
Methoden und
Werkzeuge
Die globale EY-Organisation im Überblick
DieglobaleEY-OrganisationisteinerderMarktführerinderWirtschaftsprüfung,Steuerberatung,
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MitunsererErfahrung,unseremWissenund
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ausgebildetenMitarbeitern,starkenTeams,exzellentenLeistungenundeinemsprichwörtlichen
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dieGesellschaft,inderwirleben.Dafürsteht
unserweltweiterAnspruch„Buildingabetter
working world“.
DieglobaleEY-Organisationbestehtausden
itgliedsunternehmenvonErnst&YoungGlobal
M
Limited(EYG).JedesEYG-Mitgliedsunternehmen
ist rechtlich selbstständig und unabhängig und
haftet nicht für das Handeln und Unterlassen der
jeweilsanderenMitgliedsunternehmen.
Ernst&YoungGlobalLimitedisteineGesellschaft
mit beschränkter Haftung nach englischem
RechtunderbringtkeineLeistungenfürMandanten.WeitereInformationenfindenSieunter
www.ey.com.
In Deutschland ist EY an 22 Standorten präsent.
„EY“und„wir“beziehensichindieserPublikationaufalledeutschenMitgliedsunternehmen
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ED None
Durch unsere enge Kooperation mit führenden Anbietern von AnalysetoolsundBig-Data-InfrastrukturhabenwirZugriffaufneueste
TechnologienundMethoden.UnsereumfangreicheErfahrungund
unserFachwissenimBanken-undVersicherungsmarktsowiemit
den für Sie relevanten regulatorischen Anforderungen und Ihren
Prozessenermöglichtesuns,zusammenmitIhnenwerthaltigeAnwendungsszenarien für Data Analytics zu entwerfen und in integriertenLösungenzukunftssicherumzusetzen.
EYistbestrebt,dieUmweltsowenigwiemöglichzubelasten.
DiesePublikationwurdedaheraufFSC®-zertifiziertemPapier
gedruckt,daszu60%ausRecycling-Fasernbesteht.
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Partner,FSOITAdvisory
ServicesLeadGermany
Telefon +49 160 939 19856
[email protected]
Volker Ossendoth
SeniorManager,
FSOITAdvisory
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Rainer Dunkerbeck
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FSOITRisk&Assurance
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