Onboarding und Automatisierung: Was Fintechs von Großbanken lernen können


Wenn die Wirtschaft Ist die Lage angespannt, stehen die Finanzinstitute vor mehreren, sich gegenseitig verstärkenden Herausforderungen. Die Versuchung zu Fehlverhalten der Kunden steigt. Dies führt zu einer verstärkten behördlichen Kontrolle und birgt das Risiko hoher Geldstrafen bei Nichteinhaltung.

Der Drang, Kosten zu senken, gefährdet kontinuierliche Investitionen in innovative Finanzprodukte und -dienstleistungen, während Kunden gleichzeitig höhere Erwartungen als je zuvor an einfache, effektive und großartige Erlebnisse haben.

Auf dem Papier sieht dies nach einem Volltreffer für die aufstrebende Branche der neuen, flexiblen Fintech-Anbieter aus. Das ist nicht der Fall – es sei denn, diese Fintechs können von etablierten Unternehmen etwas über das Kunden-Onboarding lernen. Diese Lektionen laufen letztendlich auf die Verbindung von Prozessautomatisierung und einer Datenstruktur hinaus.

Warum sich auf das Onboarding konzentrieren?

Das Onboarding-Erlebnis ist der erste Eindruck des Kunden vom Unternehmen und gibt den Ton für die Beziehung vor. Dies ist auch der Punkt, an dem das Unternehmen genau bestimmen muss, wer der Kunde ist und welche wahren Absichten sein Unternehmen verfolgt. Schnelles und präzises Kunden-Onboarding ist immer wichtig, aber in einem wirtschaftlichen Abschwung ist es noch wichtiger: Investoren verlieren schnell die Geduld gegenüber Start-ups, die nicht gleichzeitig Wachstum und Marge liefern können, während die Aufsichtsbehörden im gesamten Finanzsektor hart gegen Risiken vorgehen.

Effektives Onboarding ist die Achillesferse von Fintechs. Eine Datenstruktur, die Informationen vereinheitlicht, ohne sie aus Aufzeichnungssystemen zu entfernen, ist die Antwort.

Effektives Onboarding ist die Achillesferse von Fintechs. Ansehen WEISE, von der Aufsichtsbehörde in Abu Dhabi mit einer Geldstrafe von 360.000 US-Dollar belegt. Oder die Geldstrafe der britischen Financial Conduct Authority GT-Bank 7,8 Mio. £ für AML-Fehler. Oder, SolarisDer deutsche Bank-as-a-Service (BaaS)-Anbieter wurde mit der Einschränkung belegt, künftige Kunden nicht ohne staatliche Genehmigung einzubinden.

Die Unfähigkeit von Fintechs, die für ein korrektes Onboarding erforderlichen Daten und Prozesse ordnungsgemäß zu verwalten, kann für einen Großteil der Probleme verantwortlich sein Rückgang der Investitionen im Jahr 2022.

Datenstruktur und Prozessautomatisierung verbessern das Onboarding

Das Onboarding beginnt mit verifizierten Daten, Dingen wie einem Namen, einer Adresse, einer Steuernummer, Details zum geplanten Unternehmen, woher das Geld kommt und wohin es geht. Das Problem besteht darin, dass Finanzinstitute große, komplizierte Organisationen mit unzähligen IT-Systemen und Anwendungen sind, die isolierte Datensätze speichern. Diese Legacy-Systeme über verschiedene Produkte, Kundentypen und Compliance-Programme hinweg lassen sich nicht gut integrieren.

Das bedeutet, dass eine unvollständige Sicht auf die vorliegende Angelegenheit vorliegt und der Versuch, diese Sicht zu vervollständigen, in der Regel mit manuellem Ausschneiden und Einfügen zwischen Systemen und Tabellenkalkulationen verbunden ist. Allein die Möglichkeit menschlichen Versagens sollte ausreichen, um jedem Bankmanager Angst einzujagen.

A Datenstruktur – eine Technologie, die alle Unternehmensdaten vereinheitlicht – ohne sie aus den Aufzeichnungssystemen zu entfernen – ist die Antwort. Die Datenstruktur erstellt eine virtuelle Datenschicht, in der veränderliche Unternehmensdaten und die Beziehungen zwischen diesen Daten in einer einfachen Low-Code-Umgebung verwaltet werden können. Die Daten werden auf Zeilenebene gesichert, was bedeutet, dass nur die Personen, die sie sehen sollten, sie sehen können, und zwar nur dann, wenn sie sie sehen sollten. Die Daten können sich vor Ort, in einem Cloud-Dienst oder in Multi-Cloud-Umgebungen befinden.

Mit einem Data-Fabric-Ansatz können Sie Geschäftsdaten auf völlig neue Weise kombinieren. Das bedeutet, dass Sie nicht nur einen 360-Grad-Blick auf den Kunden, seine Identität, Geschichte und Produkte haben, sondern auch neue Erkenntnisse aus der ganzheitlichen Betrachtung Ihrer Unternehmensdaten gewinnen können.

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