Wie können Banken der FinTech-Welle begegnen? | NTT DATA

Freitag, 01. Sep 2017

Wie können Banken der FinTech-Welle begegnen?

Manche FinTechs bieten die Chance, neue Bankprodukte zu variieren, sie effizienter und über neue oder veränderte Kanäle anzubieten. Andere FinTechs stehen in Konkurrenz zu vorhandenen Produkten oder Services der Bank am Beispiel von PayPal im Zahlungsverkehr, oder sie ergänzen als komplementäre Leistung wie zum Beispiel IDnow im Legitimationsprozess.

Die NTT DATA Value Impact Analyse als Lösungsansatz, um den ökonomischen Einfluss des Umgangs mit FinTechs zu simulieren.

Manche FinTechs bieten die Chance, neue Bankprodukte zu variieren, sie effizienter und über neue oder veränderte Kanäle anzubieten. Andere FinTechs stehen in Konkurrenz zu vorhandenen Produkten oder Services der Bank am Beispiel von PayPal im Zahlungsverkehr, oder sie ergänzen als komplementäre Leistung wie zum Beispiel IDnow im Legitimationsprozess.

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Voraussetzung für die Zusammenarbeit von Banken mit FinTechs ist der Aufbruch der traditionellen Wertschöpfungsmodelle. Der Monolith Bank muss neu definiert und aufgestellt werden, um externe Services flexibel einbinden zu können. Die organisatorische und technologische Architektur muss fortgeschrieben werden, Geschäfts- und Produktmodelle sind zu modifizieren. Die Entscheidung über die Sinnhaftigkeit der Zusammenarbeit mit einem FinTech und die daraus erwachsenden Investitionen und Veränderungen erfordern eine Analyse der Effekte auf die Kosten- und Erlösstrukturen. Beispielhaft steht der Verzicht auf den Besuch der Filiale für die Chance der Kostenersparnis auf Personal- und Sachkostenseite, aber auch für das Risiko, Kundenkontakt und Beratungserfolg zu verlieren.

Die Analyse macht eine Simulation der Auswirkungen der Nutzung eines FinTechs erforderlich. Das Wertschöpfungsnetzwerk der Bank muss dabei abgebildet werden. Der Einfluss der Veränderung auf die Wertschöpfung wird u.a. an der Veränderung der langfristigen Eigenkapitalposition, Umsatzerlös- und Kostenveränderung gemessen.

Das Ziel unserer Impact Analyse als Vorgehen und Werkzeug zur Unterstützung strategischer, unternehmerischer Entscheidungen ist, die relevanten Effekte zu modellieren, zu simulieren und quantitative Veränderungen aussagekräftiger Metriken verschiedener Balanced Scorecard – Perspektiven aufzuzeigen. Zu diesem Zweck ist ein Unternehmensmodell aufzustellen und der direkte (primäre) Impact eines FinTechs durch indirekte (sekundäre) unternehmensinterne Impacts zu ergänzen.

Die Einschätzung der Wirkung eines FinTech basiert auf der treffenden Abbildung des Wertschöpfungsmodells eines Kreditinstituts. Die Geschäftsprozesse sind zu bewerten, entsprechende Volumina zu hinterlegen, um Veränderungspotentiale ermitteln zu können. Im Mittelpunkt stehen die Wirkungszusammenhänge zwischen den Entitäten: wie reagiert die Veränderung einer Determinante auf andere Bestimmungsgrößen.

Der Analyseansatz setzt auf der Abbildung eines generischen Modells eines Unternehmens oder eines Unternehmensausschnitts auf. Es wird zwischen unternehmensinternen und unternehmensexternen Entitäten unterschieden; externe Entitäten sind dabei entweder Akteure aus dem Markt, externe Service- und Leistungsanbieter oder sonstige externe Stakeholder.

Unternehmensintern werden die vier Balanced Scorecard Perspektiven unterschieden: Finanz-, Kunden-, Prozess- und Entwicklungsperspektive. Jede Perspektive besteht aus verschiedenen Entitäten, welche ihrerseits in homogene Klassen unterteilt sein können. Entsprechend der jeweiligen Perspektive verfügen Entitäten über relevante Attribute, welche Metriken und Basiswerte für KPIs repräsentieren. Auf Entitäts-, Klassen- oder Perspektivenebene können diese Metriken zu KPIs aggregiert werden, gemäß vordefinierter Formeln.

Jedes Attribut hat gerichtete Abhängigkeiten zu anderen Attributen anderer Entitäten. Aufbauend auf diesem Modell können dynamische Zustandsänderungen des Gesamtmodelles ermittelt und bewertet werden. Der Einfluss eines FinTechs kann zwischen Kunden und Unternehmen, externen Stakeholdern und Unternehmen oder innerhalb des Unternehmens stattfinden. Dabei ändern sich im ersten Schritt Attribute direkt betroffener Entitäten entweder dadurch, dass sich über die Abhängigkeiten die Attribute anderer Entitäten oder dass sich in speziellen Fällen die Abhängigkeiten ändern und neu geknüpft oder getrennt werden.

Aus der Veränderung der KPIs und der Differenz der Attributausprägungen des Anfangs- und Endzustandes können Veränderungen aufgezeigt und visuell im NTT DATA Modell dargestellt werden. Dieses Ergebnis ist die Grundlage einer Reflektion der Wettbewerbsfähigkeit, als Voraussetzung für die Ableitung einer Handlungsempfehlung an Management und Investoren.

Die FinTech-Geschäftsmodelle, die aktuell im Fokus stehen wie zum Beispiel Robo-Advisors, Cryptowährungs- und Distributed Ledger/Blockchain-Ansätze, Point of Sale Konzepte, Software as a Service Geschäftsmodelle und Application Programming Interface (API) sind in der Lage, vorhandene Finanzdienstleistungen wie Kredit- und Einlagengeschäft, Investmentbanking oder Versicherungsdienstleistungen zu verbessern. Das Wachstum der Branche ist vor allem durch die steigenden Anforderungen von Privat- und Firmenkunden nach schnelleren und kostengünstigeren Services getrieben.

Die Attraktivität und langfristige Rentabilität verlangt eine gründliche, fundierte und möglichst vollständige Betrachtung und Analyse. Unser umfassendes Modell, das die Bestimmungsgründe und Interdependenzen treffend abbildet und gewichtet, bietet die Chance einer objektiven und überzeugenden Entscheidungsvorbereitung und eines fortlaufenden Monitorings.

Damit stärken wir Finanzinstitute, wieder zu antizipierenden Markteilnehmern zu werden, die nicht jedem Hype nachlaufen. Sie werden wieder zu Agierenden und weniger zu Reagierenden und steuern zunehmend die Flexibilität ihres Geschäftsmodells in der Partizipation an synergetischen Wertschöpfungs-Ökonomien der Zukunft. Mehr Informationen zum NTT DATA FinTech Impact Analyzer bekommen Sie bei uns.  


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