Kategorie: Daten

Alles über Daten und Big Data sowie der Möglichkeiten die sich daraus im klassischen und/oder digitalen Finanzgeschäft ergeben.

Ausgewählte Herausforderungen & Erfolgsfaktoren für Banken im Kontext der Lancierung eines Angebotes an Digital Assets

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Verschiedene Banken haben sich dem Thema Digital Assets in den letzten Monaten weiter geöffnet und treiben aktiv Konzeptions- und Umsetzungsprojekte für ein Angebot an Digital Assets voran oder bieten ein solches bereits an. Für eine erfolgreiche Lancierung sind verschiedene Handlungsfelder zu adressieren. Grundlage für die Konzeption, die operative Umsetzung und die Lancierung eines Angebotes an Digital Assets sind die Sicherstellung des relevanten Knowhows in der entsprechenden Tiefe und Breite sowohl im Projektteam als auch in den beteiligten Fachabteilungen während der Konzeptions- und Umsetzungsphase, der Sprung von einer projektorientierten Arbeitsweise (Change the Bank, CtB) hin zum Betrieb (Run the Bank, RtB) sowie die Verankerung in der Unternehmenskultur.
Im Rahmen dieses Blogbeitrages werden ausgewählte Herausforderungen in diesen drei Handlungsfeldern skizziert, beispielhafte Massnahmen vorgestellt, Erfolgsfaktoren beschrieben und Key-Takeaways aufgezeigt.

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Need for Change – Herausforderungen für Unternehmen bei der Nutzung der Distributed-Ledger-Technologie

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Digitale Produkte und Services verändern nicht nur den Alltag des Einzelnen oder der Gesellschaft. Die neuen Technologien, auf denen sie basieren, können auch zu Veränderungen der betrieblichen IT in den verschiedensten Geschäftsbereichen eines Unternehmens führen, insbesondere bei Dienstleistungsunternehmen. Die Distributed-Ledger-Technologie, eine neue Form einer verteilten Datenbank, welche die Integrität aller Arten von Transaktionen ohne eine zentrale Instanz gewährleistet, ist eine solche Technologie. Neben der Frage, in welchen Bereichen sie eingesetzt werden kann, stellt sich für Unternehmen daher auch die Frage, welche internen Auswirkungen beim Einsatz dieser Technologie zu erwarten sind.

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Studie “Open Banking in der Schweiz: Stellenwert, Use Cases und Erfolgsfaktoren”

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Seit rund vier Jahren ist Open Banking auf der Agenda der Schweizer Finanzbranche zu finden. Ein initialer Treiber war insbesondere die EU-Regulation PSD2, welche seit dem Jahr 2018 für alle Mitgliedstaaten Gültigkeit erlangte. Die Schweiz verfolgt bei der Umsetzung von Open Banking bisher einen marktgetriebenen Regulierungsansatz. Doch welches Verständnis hat die Schweizer Finanzbranche von Open Banking? Welche Use Cases haben am meisten Potenzial? Welchen Stellenwert hat das Konzept für Unternehmen im näheren Umfeld der Finanzbranche oder für die öffentliche Hand? Welche Erfolgsfaktoren müssen berücksichtigt werden, damit Open Banking in der Schweiz wirkungsvoll umgesetzt werden kann? Mit diesen Fragen beschäftigt sich die aktuelle Studie “Open Banking in der Schweiz: Stellenwert, Use Cases und Erfolgsfaktoren”. Im Folgenden stellen wir Euch die wichtigsten Erkenntnisse in Form einer Executive Summary vor.

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Erkenntnisse des Open Banking Summit 2022

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«Finanzindustrie trifft BigTech». Am Donnerstag, dem 25.08.2022, öffnete der Open Banking Summit 2022 in den Veranstaltungsräumen von Google Cloud in Zürich seine Pforten. Das OpenBankingProject.ch veranstaltete diesen Event bereits zum dritten Mal und sorgte wie jedes Jahr für ein abwechslungsreiches Get-together zum Thema Open Banking. Dabei wurden nationale und internationale Erfolgsgeschichten aufgegriffen und in der anschliessenden Paneldiskussion ausgewählte Themen und Fragen der Zuschauenden reflektiert und diskutiert. Auch dieses Jahr versammelten sich wieder rund 120 Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger der Schweizer Finanzbranche, um sich über aktuelle Entwicklungen zu informieren und sich beim anschliessenden Apéro zu vernetzen.

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Core Banking Radar – “Neo Core Banking Systeme und ihr Beitrag zur IT-Architektur der Zukunft”

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Trends wie vermehrter Fokus auf die Kundeninteraktion und Embedded Banking werden die Bank der Zukunft prägen. Um in diesem Kontext entlang der Customer Journey Services bereitzustellen, sind Banken darauf angewiesen, sich mit anderen Industrien zu vernetzen. Der Ausbau von Partnerschaften im Ecosystem geht einher mit der Förderung der Integrationsfähigkeit über APIs und stetiger Investition in die Bankenarchitektur. Die neuste Publikation des Core Banking Radars setzt sich mit der Systemarchitektur der Bank der Zukunft auseinander und stellt in diesem Zusammenhang die vier im Rahmen des Core Banking Radars untersuchten Neo-Kernbankensysteme gegenüber.

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Data Lineage: Ein Weg zum datengetriebenen Unternehmen?

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In den letzten Jahren ist der Ruf nach datengetriebenen Entscheidungen und Prozessen in Unternehmen jeglicher Branche stark gewachsen. Datengetriebene Unternehmen[a] wie Apple, Alphabet oder Microsoft zählen mittlerweile zu den wertvollsten Unternehmen der Welt. Doch um datengetriebene Entscheidungen treffen zu können, müssen unterschiedliche Herausforderungen rund um ein Unternehmen und dessen Daten(management) gelöst werden. Eine dieser Herausforderungen ist, den Überblick über die eigenen Datenbestände zu behalten. Auch in der Finanzindustrie spielt der Überblick über die eigenen Daten eine immer wichtigere Rolle. Banken müssen ihre Daten dem Regulator jederzeit offenlegen können, regelmässiges Reporting wird zum Normalzustand. In diesem Kontext hat sich das Prinzip der «Data Lineage» (DL) etabliert. Aufbauend auf dem Ansatz des Metadatenmanagements ermöglicht dieses Konzept die Strukturierung und Visualisierung der eigenen Datenbestände und -quellen. Der folgende Beitrag erläutert die wichtigsten Grundlagen des Themengebiets «Data Lineage» und zeigt mögliche Anwendungsgebiete in der Finanzindustrie auf.

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DeFi 2.0

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Seit dem DeFi-Sommer 2020 sind DeFi-Applikationen in der Blockchain-Industrie zu einem bedeutenden Trend geworden. Allerdings wurden in den vergangenen 24 Monaten auch Schwachstellen von DeFi-Applikationen identifiziert.
Der dritte und letzte Teil der Reihe «Decentralized Finance – Hype, Bedrohung oder Chance für regulierte Finanzinstitute?» betrachtet aktuelle Entwicklungen im DeFi-Sektor (DeFi 2.0) genauer und untersucht, wie sie bekannte Herausforderungen im Kontext von DeFi, wie z. B. das Fehlerpotential beim Aufsetzen von Smart Contracts, fehlende Anreizstrukturen für Investoren oder die Voraussetzungen an die technischen und fachlichen Kenntnisse von Investoren, adressieren, ohne dabei die Stärken von DeFi-Applikationen zu beeinträchtigen.

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Chancen & Herausforderungen für Banken im Kontext von Decentralized Finance

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Der Begriff Decentralized Finance (DeFi) bezeichnet eine dezentrale, Blockchain-basierte Architektur zur Abwicklung von Finanzgeschäften ohne Intermediäre. In diesem Beitrag zeigen wir auf, warum sich das Anbieten eines Zugangs zu Digital Assets und DeFi-Geschäftsmodellen für Finanzinstitute lohnt und welche Herausforderungen sie meistern müssen, um ihren Kunden ein solches Angebot zu ermöglichen. Anhand von Beispielen aus der Praxis werden Positionierungsmöglichkeiten für regulierte Institute dargelegt sowie konkrete Chancen & Herausforderungen aufgezeigt.

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Digitale Zwillinge – Die Verschmelzung der realen und virtuellen Welt

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Die Menge an Daten über reale Produkte, Prozesse und Services ist in den letzten Jahren stark gestiegen. Somit ergeben sich neue Möglichkeiten für die Planung, Simulation und Analyse im Unternehmen. Hierfür setzen immer mehr Unternehmen das Konzept eines digitalen Zwillings ein. Doch was sind digitale Zwillinge und welche Potenziale ermöglicht ihr Einsatz auf Unternehmensebene, insbesondere in der Finanzindustrie?

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Federated Learning – effizientes Machine Learning unter Einhaltung der Privatsphäre?

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In der Finanzindustrie erwarten Kunden hohe Standards bezüglich des Datenschutzes und der Integrität der eigenen Daten. Dennoch ist es für Banken aus Sicht der Wertschöpfung essenziell, Kundendaten mithilfe von statistischen Methoden und Algorithmen auszuwerten. Die Banken befinden sich somit im Konflikt zwischen der Wahrung des Datenschutzes und der Durchsetzung des eigenen Geschäftsmodells. Um dieses Problem anzugehen, hat sich in den letzten Jahren das Konzept des «Federated Learning» am Markt etabliert, bei dem die für das Modelltraining verwendeten Daten stets dezentral gespeichert und die Modelle dezentral trainiert werden.

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«Data-centric AI» – Eine Veränderung des KI-Mindsets?

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Der traditionelle Ansatz von KI stellt den Prozess des Modelltrainings in den Mittelpunkt. Während das Training des Modells grosse Aufmerksamkeit erfährt, stehen die zugrundeliegenden Daten oft im Hintergrund. Vor allem bei Internetkonzernen funktioniert dieser Ansatz sehr gut, da diese über riesige Datenmengen und die Fähigkeiten zu ihrer Auswertung verfügen. Im Gegensatz dazu gibt es bei diesem Ansatz aufgrund mangelnder Datenmengen kaum Potential für den Einsatz von KI in kleinen Unternehmen. Daher lohnt es sich, einen Blick auf die Daten zu werfen – weg von model-centric hin zu data-centric AI.

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Was steckt hinter dem Begriff «Decentralized Finance»?

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Decentralized Finance (DeFi) ist spätestens seit dem DeFi-Sommer 2020 einer der dominierenden Trends im Bereich Digital Assets. Seit dem Sommer 2020 hat sich der Blick der Digital-Assets-Community hin zu den Möglichkeiten eines dezentralen Finanz-Ecosystems gewendet, DeFi-Anwendungen haben grossen Zulauf erhalten und die Kurse von entsprechenden Token haben sich vervielfacht. Warum wird DeFi ein so grosses Potential zugerechnet und was bedeutet dies für regulierte Finanzinstitute? Diese und weitere Fragestellungen werde ich in den nächsten drei Blogposts skizzieren, unterschiedliche Betrachtungswinkel aufzeigen sowie einen Ausblick auf die Chancen für regulierte Finanzinstitute im Kontext von DeFi geben. Als Einstieg werden in diesem Blogpost die Funktionsweisen von DeFi-Anwendungen skizziert, ausgewählte Anwendungsfälle vorgestellt sowie Chancen und Risiken in diesem Kontext aufgezeigt.

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Open Banking und die (ewige?) Gretchenfrage: Marktgetrieben oder reguliert?

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Seit gut vier Jahren ist Open Banking auch in der Schweiz ein Thema, das von der Finanzindustrie als relevant erachtet wird. Auslöser war insbesondere die EU-Regulation PSD2, die 2018 für alle Mitgliedstaaten Gültigkeit erlangte und darauffolgend umgesetzt wurde. Verschiedene Akteure bearbeiten seither dieses Thema, doch die Umsetzung schreitet nur langsam voran. Aus diesem Grund sieht sich auch das Staatssekretariat für internationale Finanzfragen (SIF) zu einer deutlichen Ansage veranlasst. Eine Regulierung scheint näher zu rücken.

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Diese fünf Datenstrategien gibt es für Banken

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Die Datenstrategie einer Bank sollte im Idealfall aus ihrer Unternehmensstrategie abgeleitet werden. Mögliche Ziele der Datenstrategie können eine Prozessoptimierung mit verbundener Kostenreduktion, ein besseres Kundenverständnis (das ebenfalls zur Kostenreduktion oder Ertragsoptimierung führen kann) oder aber auch der Aufbau neuer Geschäftsmodelle sein. Der folgende Blogbeitrag gibt einen Überblick darüber, welche Datenstrategien für Banken es grundsätzlich gibt und welche zugehörigen Use Cases in der Praxis beobachtbar sind.

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Unternehmensübergreifender Datenaustausch in einem branchenübergreifenden Vertrauensnetzwerk – vielfältige Mehrwerte für Kunden, Unternehmen und Partner!

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Es gibt diverse Alltagssituationen, in denen wir jedes Mal aufs Neue unsere Daten erfassen müssen. Wieso können diese Daten nicht einmal gespeichert und dann immer wieder übernommen werden? Insbesondere umfangreichere Geschäftsfälle wie die Eröffnung eines Bankkontos oder eines Accounts bei einem FinTech erfordern jeweils mehrere Minuten Zeitaufwand für ein wenig mehrwertstiftendes Kundenerlebnis – wäre es nicht grossartig, wenn man beim Onboarding jeweils alle mühsamen Schritte, welche die Datenerfassung betreffen, überspringen und gleich mit der Beratungsleistung resp. der effektiven Befriedigung seiner Kernbedürfnisse starten könnte? Diese und weitere Fragestellungen werden seit etwas mehr als einem halben Jahr im Rahmen einer Workshopserie des OpenBankingProject.ch (OBP) betrachtet und gemeinsam mit mehr als 30 Unternehmen aus der Schweizer Finanzbranche diskutiert. Dieser Beitrag soll einen Überblick über den Hintergrund, erste Lieferergebnissen sowie über den aktuellen Erkenntnisstand der Bestrebungen im Rahmen der Workshopserie des OpenBankingProject.ch geben.

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Synthetische Daten – Die Zukunft datengetriebener Finanzservices?

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Eine der grössten Herausforderungen der digitalen Transformation ist der Umgang mit bankspezifischen und personenbezogenen Daten sowie deren Verarbeitung durch künstliche Intelligenz (KI). Grundlage datenbasierter Services mithilfe von KI ist eine hochwertige und aktuelle Datenbasis. Doch nicht alle Unternehmen verfügen über eine ausreichend grosse Datenbasis zum Trainieren eines Algorithmus und das Teilen und die grundsätzliche Nutzung mancher Daten ist – teilweise auch innerhalb des Unternehmens – streng limitiert. Um diesen Problemen entgegenzuwirken hat sich das Konzept synthetischer Daten etabliert.

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Gaia-X – eine Revolution für die Finanzindustrie?

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Cloudlösungen sind im Vergleich zu On-Premise-Lösungen schneller, flexibler und günstiger sind. Die bekanntesten Cloudinfrastrukturen – Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Microsoft Azure und IBMs Red Hat – haben jedoch alle eins gemeinsam: Sie haben ihren Hauptsitz in den USA und unterliegen damit dem (ausgesprochen lockeren) US-amerikanischen Datenschutz«gesetz». Das macht die Nutzung der Services vor allem für Finanzinstitute datenschutzrechtlich schwierig. Eine echte alternative könnte das europäische Projekt Gaia-X sein.

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Towards a Framework for Understanding the Potentials of Tokenized Assets

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Bei dem Versuch, das Potenzial von Tokens für ihr Geschäft abzuschätzen, stehen Entscheidungsträger vor der Herausforderung, dass es zwar Unmengen an technischer Literatur über das Design von Tokens gibt, aber keine einfachen Entscheidungshilfen, die dabei unterstützen, geeignete Anwendungsfälle für das eigene Unternehmen zu identifizieren.
Daher haben wir im Rahmen einer Studie Archetypen abgeleitet, die in einer Vielzahl bereits existierender tokenbasierter Lösungen beobachtet werden können. Diese Archetypen bieten Unternehmen einen ersten Ansatzpunkt für die Beschäftigung mit den Vorteilen und möglichen Anwendungen tokenbasierter Lösungen.

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DLT in der Supply Chain: Kann so die Rückverfolgbarkeit garantiert werden?

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Im industriellen Sektor stellt die fortgeschrittene Vernetzung zwischen Kunden, Produkten und Wertschöpfungsketten die Unternehmen vor grosse Herausforderungen. Die Glaubwürdigkeit der Daten in der Supply Chain wird oft in Frage gestellt. Die Distributed-Ledger-Technologie in diesem Kontext einzusetzen, beweist sich in unterschiedlichen Industrien als vielversprechender Use Case.

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Smart Citizen: Vom digitalen Postfach zur digitalen Kontrolle der Wertschöpfungskette

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Beim Konzept des Smart Citizen geht es darum, die öffentliche Verwaltung, Unternehmen, Hochschulen und Einwohner/-innen an einen Tisch zu bringen, um gemeinsam innovative, effiziente und bedürfnisorientierte Dienstleistungen für Einwohner/-innen zu entwickeln. Im Folgenden möchte ich einen Überblick über Themenbereiche geben, die unser Leben als Bürger/-innen und damit als Smart Citizen berühren. Dies tue ich oft anhand von Projekten, die versuchen, unser Leben und Arbeiten zu erleichtern und die entweder bereits Beteiligung zulassen oder von einer Partnerschaft profitieren könnten, wie sie eingangs beschrieben ist.

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Klassifizierung von Blockchain-basierten Anwendungen: Eine Konzeptualisierung aus Anwenderperspektive

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Trotz vieler bekannter Vorteile ist es vor allem für Praktiker nach wie vor schwierig, konkrete Anwendungsbereiche für Blockchain-basierte Applikationen zu identifizieren. Der vorliegende Beitrag setzt hier an und präsentiert eine branchenunabhängige Typologie von Anwendungsfeldern, welche nicht nur zur Analyse bestehender Blockchain-Applikationen dient, sondern auch Anwendern eine Orientierung bietet, welche generellen Einsatzmöglichkeiten es für die Blockchain gibt und wie komplex eine erste Implementierung der jeweiligen Anwendungen ausfallen kann.

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Ein Analytics-Marktplatz für KMU

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Für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) bietet die Künstliche Intelligenz enormes Potenzial zur Skalierung und Effizienzsteigerung, es gibt jedoch insbesondere für diese Unternehmen keine Alternative zur Nutzung der GAFA-Services, da ihnen selbst z. B. Machine-Learning-Wissen oder die notwendigen Daten zum Trainieren von Algorithmen fehlen. Ein Analytics-Marktplatz könnte diese Herausforderungen lösen.

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Tokenisierung von Assets, der nächste Hype nach Bitcoin –
ein Blick auf das Wertversprechen

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Der Tokenisierung wird das Potenzial zugesprochen, ein neuartiges Finanzsystem zu ermöglichen – eines, das demokratischer, effizienter und umfassender ist als das bisherige. Während Kryptoassets allmählich ihren Platz in der Mainstream-Berichterstattung finden und derzeit Bitcoin ein fulminantes Comeback mit neuem Allzeithoch erlebt, scheint die Tokenisierung, der Prozess der digitalen Abbildung der Rechte an einem Vermögenswert in Form eines Digital-Asset-Tokens, noch wenig beachtet zu werden. Wir haben uns daher mit der Frage beschäftigt, was das eigentliche Wertversprechen der Tokenisierung ist.

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