Datenanalyse und Datenmanagement im Bankwesen sind nach wie vor hauptsächlich auf die Unterstützung interner Prozesse ausgerichtet. Im Zeitalter der Digitalisierung sind Kundendaten jedoch für den Großteil der Unternehmen und Finanzdienstleister erfolgskritisch. Wesentliches Ziel ist es, sich zu einer datengetriebenen oder datengesteuerten Organisation zu transformieren – und sich konsequent an Kundenbedürfnissen auszurichten.
Insbesondere im Corporate Banking können Kundendaten gezielt genutzt werden, um zum einen Kundenbedürfnisse und zum anderen Nachfrageverhalten zu analysieren. Im ersten Schritt erfolgt der Einsatz von Big-Data-Analytics-Technologien, der es ermöglicht, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und diese Daten wertschöpfend in Geschäftsprozesse einzubinden. Zusätzlich kommen intelligente Algorithmen zum Einsatz, um vielfach komplexere Datenanalysen als bisher vorzunehmen und um sogenannte Machine-Learning-Systeme zu trainieren und „anzulernen“. So können diese Systeme später selbstständig Muster und Gesetzmäßigkeiten in großen Datenmengen erkennen und autonom Entscheidungen treffen, etwa, wenn es um die Bereitstellung von maßgeschneiderten Investitionsangeboten oder Finanzierungsmöglichkeiten für einen bestimmten Firmenkunden geht.
