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Banking entwickelt sich zunehmend hin zu personalisierten Customer Journeys mit spezifisch auf Kunden oder Kundensegmente zugeschnittenen Inhalten und Produkten. Parallel dazu gewinnen Ökosysteme und Partnerschaften über Unternehmensgrenzen hinweg an Bedeutung und ermöglichen es Banken, ihre Angebote durch eine Erweiterung der Wertschöpfungskette auszubauen. Im Backoffice wird die Automatisierung komplexer Aufgaben immer ausgefeilter: Prozesse wie Compliance-Überprüfungen oder Risikoanalysen werden optimiert und führen zu einer besseren Servicequalität und höherer betrieblicher Effizienz. All diese Ansätze basieren zu grossen Teilen auf einer intelligenten und effektiven Nutzung bestehender Bankdaten. Banken haben in ihrem Kernbankensystem und in den geschaffenen Ökosystemen eine sehr umfangreiche und wertvolle Datenbasis. Es ist unerlässlich, dass zur Umsetzung von Use Cases in den beschriebenen Innovationsfeldern die notwendige Datengrundlage kritisch analysiert und Wege zur Verbesserung der Datennutzung gesucht werden.

Herausforderungen im Umgang mit Daten

Nebst Identifikation und Verarbeitung der relevanten Daten für mögliche Use Cases besteht die grosse Herausforderung darin, effizient und effektiv auf die Daten zugreifen zu können. Bei Banken ist ein Grossteil der kundenrelevanten Daten zentral im Kernbankensystem gespeichert. Doch der Zugriff gestaltet sich oft komplex und umständlich: Es sind Schnittstellen erforderlich, um Informationen aus den Kernbankensystemen zu extrahieren, welche meistens ungenügende Antwortzeiten und technische Möglichkeiten bereitstellen. Zudem existieren immer mehr Daten auch ausserhalb der Kernbankensysteme, die für eine komplette Kundenanalyse korrekt und sinnvoll mit den Kernbankendaten zusammengeführt werden müssen. Das Problem: Die monolithische Struktur von Kernbankensystemen ist auf Stabilität und Sicherheit ausgelegt, was die Überführung von Daten in flexible Architekturen erschwert. Legacy-Systeme erfordern spezialisierte Schnittstellen, um Daten für externe Systeme bereitzustellen. Durch fortschrittliche Integrationslösungen wie ti&m Banking Integration können Banken bisher verteilte Daten zusammenführen, tiefere Einsichten in das Kundenverhalten gewinnen und diese als Basis für die Umsetzung von Use Cases verwenden.

Schnittstellen mit flexiblem und konfigurativem Ansatz

Unser effizienter, microservicebasierter Integrationsansatz für Kernbankensysteme ermöglicht es rein konfigurativ, Daten von Kernbankensystemen und Umsystemen zusammenzuführen und durch flexible Filterund Umstrukturierungsfunktionen präzise an Anforderungen anzupassen. So können massgeschneiderte APIs für spezifische Anwendungsfälle rasch und unkompliziert erstellt werden. Dieser Ansatz nutzt eine wiederverwendbare Datenbasis für verschiedene Services und benötigt nach der Grundinstallation kaum zusätzliche Infrastrukturressourcen für weitere Services, was die Entwicklung neuer Funktionalitäten erheblich vereinfacht. Dank der konfigurierbaren Struktur können Entwickler und Business-Stakeholder schnell und effizient zusammenarbeiten, was produktive Feedback- Schleifen und eine beschleunigte Abstimmung fördert. Mit ti&m Banking Integration schaffen wir so moderne Datenarchitekturen, die es jeder Bank ermöglichen, Daten aus Kernbankenund Umsystemen zu extrahieren, zu verarbeiten und mittels APIs zur Entwicklung neuer Use Cases zu nutzen.

White Paper: Agile Datenarchitekturen

Dieser Beitrag ist ein Auszug aus unserem White Paper «Agile Datenarchitekturen». In diesem zeigen wir auf, mit welchen technologischen und organisatorischen Ansätzen Banken agile und effiziente Strukturen und Prozesse schaffen können, um flexibel und agil auf Daten zuzugreifen.

ti&m Special «Digital Banking»

Beyond Banking: Trends, Tech und Transformation


Künstliche Intelligenz, Asset-Tokenisierung, Cloud und Quantencomputing – im neuen ti&m Special zeigen wir, was das Banking bewegt und stellen einige unserer Projekte für Schweizer Banken vor.