Business Intelligence für das Finanzwesen: Funktionen, Tools und Integrationen
3. Dezember 2024
Wie der Finanzsektor Business Intelligence nutzt
Business Intelligence im Finanzwesen hat eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, von der Rückschau zur Bewertung der finanziellen Leistungsfähigkeit in der Vergangenheit bis hin zur vorausschauenden Szenarienplanung und Prognose. Hier haben wir einige der möglichen Anwendungsfälle von Business Intelligence für das Finanzwesen skizziert.
- Überwachung kritischer Finanzkennzahlen, einschließlich Kapitalrendite, Betriebskapitalquote, Eigenkapitalrendite und Verschuldungsgrad, Reingewinn und Reingewinnspanne, Cash-Conversion-Zyklen, Betriebsgewinnspannen und OPEX-Verhältnis
- Vergleich der tatsächlichen mit der geplanten finanziellen Leistung und Untersuchung der Gründe für etwaige Diskrepanzen
- Vorhersage der finanziellen Leistung eines Unternehmens, der betrieblichen Effizienz und des Endergebnisses (Einnahmen, Nettoeinkommen, Kosten usw.)
- Berechnung der Wertschöpfung
Strategische Planung und Budgetierung
- Strategische Finanzplanung (Budgetentwicklung, Betriebskapitalmanagement, Risikomanagement, Ressourcenmanagement, Nachfolgeplanung, Unternehmenssteuerplanung)
- Ausarbeitung und Überwachung von Einsatzplänen und Budgets
- Erstellung von Was-wäre-wenn-Szenarien für die Geschäftskontinuitätsplanung
- Entwicklung von Strategien zur Bewältigung potenzieller Herausforderungen wie unvorhergesehene Ausgaben, Inflation und Cashflow-Störungen
Analyse der Rentabilität von Produkten/Dienstleistungen
- Überwachung wichtiger Finanzindikatoren wie Bruttogewinnspanne und Betriebsgewinnspanne, um den durch ein Produkt/eine Dienstleistung erzielten Gewinn und die damit verbundenen Kosten zu ermitteln
- Ermittlung der tatsächlichen Kosten eines Produkts, Prozesses oder einer Dienstleistung
- Identifizierung der profitabelsten Produkte, Dienstleistungen, Kunden und Kundensegmente
- Preisgestaltung für Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage von Marktanalysen der Wettbewerber, Rabatten, Nachfrage und Kauftrends der Kunden
Optimierung der Kosten
- Gewinn- und Verlustberichte nach Kunden oder Kundensegmenten, um die profitabelsten Kunden zu gewinnen, zu halten, zu migrieren und zu vergrößern
- Analyse historischer Ausgabentrends und Arbeitskosten
- Was-wäre-wenn-Szenarien und Simulationsanalysen (Hinzufügen oder Weglassen von Produkten/Dienstleistungen, Hinzufügen neuer Kunden, Änderung der Lieferoptionen usw.)
- Rentabilitäts- und Kostenabweichungsanalyse zur Ermittlung von Kostensenkungsmöglichkeiten und zur Bestimmung des Rentabilitätshebels
Cashflow-Management
- Überwachung von Transaktionen, einschließlich Einzahlungen, Abhebungen, Forderungen, Darlehen und Rückzahlungen
- Verfolgung von Quick Ratio, Current Ratio, Kassenbestand und ausstehenden Schulden
- Vorhersage von Kreditoren und Debitoren
- Liquiditätsprognosen
- Szenariomodellierung für Cash- und Liquiditätskennzahlen
Verwaltung der Bilanzen
- Verfolgung der Entwicklung von materiellen und immateriellen Vermögenswerten, Verbindlichkeiten und Eigenkapital
- Optimierung der Aktiva und Passiva mit Hilfe von Prognosen und Szenarioanalysen zur Gewährleistung der finanziellen Stabilität
- Verwaltung des Betriebskapitals
- Ausgewogenheit von Schuldenstand und Eigenkapital
Intelligenz der Kunden
- Dynamische Kundensegmentierung auf der Grundlage von demografischen, geografischen oder verhaltensbezogenen Faktoren zur Personalisierung von Kundeninteraktionen
- Analyse des Ausgabeverhaltens der Kunden zur Ermittlung potenzieller Kunden/Kundensegmente für Cross- und Upselling
- Aufdeckung der Gründe für die Kundenabwanderung, um Produkte oder Dienstleistungen entsprechend anzupassen und die Abwanderung zu steuern
- Modellierung des Kundenverhaltens und prädiktive Analytik zur Vorhersage von Kundenbedürfnissen
- Kunden-Scoring für ein optimiertes Kunden-Onboarding und die Vorhersage von Zahlungsausfällen
Risikomanagement
- Risikobewertung und -management, einschließlich Kredit-, Markt-, Betriebs- und Liquiditätsrisiken
- Analyse des Risikoengagements über mehrere Anlageklassen hinweg (Aktien, Anleihen, Barmittel, Immobilien, Rohstoffe und Kryptowährungen)
- Detaillierte Analyse potenzieller Geschäfte und Investitionen
- Simulation von Investitionsszenarien zur Ermittlung der besten Investitionsmöglichkeiten
Verwaltung der Einhaltung der Vorschriften
- Verwaltung von Finanzdaten für Untersuchungen, Audits und Inspektionen
- Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften bei der Datenspeicherung
- Überwachung von Finanzdaten und -aktivitäten auf Anomalien und Betrug
Finanzielle KPIs auf einen Blick
Werfen Sie einen Blick auf einen Beispielfinanzbericht, der von der BI-Abteilung von Itransition erstellt wurde und sich an CFOs, Finanzabteilungen und Führungskräfte auf C-Level richtet. Er kann verwendet werden, um die finanzielle Leistung eines Unternehmens als Ganzes zu analysieren oder um einen detaillierten Überblick über die wichtigsten Leistungsindikatoren für die Bedürfnisse bestimmter Abteilungen zu erhalten.
Praktische Beispiele für BI in der Finanzbranche
BI-Beratung & Engineering für eine Geschäftsbank
Der Kunde ist eine private kanadische Bank, die sich auf Umkehrhypotheken und Finanzlösungen für Hausbesitzer im Ruhestand spezialisiert hat. Sie musste ihre Leistung analysieren und die Effektivität ihrer Produkte bewerten und wollte eine BI-Strategie entwickeln und sich von BI-Suites beraten lassen. Itransition bewertete die Datenarchitektur, die Arbeitsabläufe und die Geschäftsprozesse des Kunden und sammelte die Benutzeranforderungen. Anschließend entwickelte das Team auf der Grundlage der Ergebnisse eine detaillierte BI-Implementierungsstrategie und erarbeitete Empfehlungen für die Verbesserung der bestehenden Datenarchitektur. Das Team führte außerdem eine Datenmodellierung durch, entwarf skalierbare Datenspeicher, entwickelte ETL-Vorgänge neu und führte einen detaillierten Vergleich von BI-Plattformen durch, um die optimale Technologie zu wählen.
Entwicklung von Aktienhandelssoftware für TradeSmith
Der Kunde, einer der größten US-amerikanischen Anbieter von Online-Investitions- und Marktforschungstools für Privatanleger und Händler, wandte sich an Itransition, um ein Ökosystem für die Verwaltung von Investitionsportfolios aufzubauen. Itransition lieferte eine Reihe von Finanztechnologie-Tools für Einzelanleger, um Investitionen zu überwachen, das Aktienverhalten zu analysieren, Benachrichtigungen über die besten Investitionsmöglichkeiten zu erhalten, die optimale Investitionsgröße auf der Grundlage aktueller Aktiendaten zu berechnen und Risiken zu verwalten.
Erweiterung der BI-Lösung für InsightSoftware.com
InsightSoftware, ein Unternehmen für Finanzsoftware, das schlüsselfertige Lösungen für das Berichtswesen und Leistungsmanagement anbietet, wandte sich an Itransition, um seine marktführende Lösung für das finanzielle und operative Berichtswesen - InsightUnlimited™ - weiterzuentwickeln. Itransition verbesserte die Stabilität der Lösung und die Leistung bei der Erstellung von Berichten, implementierte die Funktionen zur Verlaufsverfolgung und führte die Integration mit SAP durch. Die implementierten Änderungen halfen dem Kunden, die Speichernutzung der Berichte zu verringern und die Öffnungszeit der Berichte um 30% zu reduzieren.
BI-Beratung & Engineering für eine Geschäftsbank
Der Kunde ist eine private kanadische Bank, die sich auf Umkehrhypotheken und Finanzlösungen für Hausbesitzer im Ruhestand spezialisiert hat. Sie musste ihre Leistung analysieren und die Effektivität ihrer Produkte bewerten und wollte eine BI-Strategie entwickeln und sich von BI-Suites beraten lassen. Itransition bewertete die Datenarchitektur, die Arbeitsabläufe und die Geschäftsprozesse des Kunden und sammelte die Benutzeranforderungen. Anschließend entwickelte das Team auf der Grundlage der Ergebnisse eine detaillierte BI-Implementierungsstrategie und erarbeitete Empfehlungen für die Verbesserung der bestehenden Datenarchitektur. Das Team führte außerdem eine Datenmodellierung durch, entwarf skalierbare Datenspeicher, entwickelte ETL-Vorgänge neu und führte einen detaillierten Vergleich von BI-Plattformen durch, um die optimale Technologie zu wählen.
Entwicklung von Aktienhandelssoftware für TradeSmith
Der Kunde, einer der größten US-amerikanischen Anbieter von Online-Investitions- und Marktforschungstools für Privatanleger und Händler, wandte sich an Itransition, um ein Ökosystem für die Verwaltung von Investitionsportfolios aufzubauen. Itransition lieferte eine Reihe von Finanztechnologie-Tools für Einzelanleger, um Investitionen zu überwachen, das Aktienverhalten zu analysieren, Benachrichtigungen über die besten Investitionsmöglichkeiten zu erhalten, die optimale Investitionsgröße auf der Grundlage aktueller Aktiendaten zu berechnen und Risiken zu verwalten.
Erweiterung der BI-Lösung für InsightSoftware.com
InsightSoftware, ein Unternehmen für Finanzsoftware, das schlüsselfertige Lösungen für das Berichtswesen und Leistungsmanagement anbietet, wandte sich an Itransition, um seine marktführende Lösung für das finanzielle und operative Berichtswesen - InsightUnlimited™ - weiterzuentwickeln. Itransition verbesserte die Stabilität der Lösung und die Leistung bei der Erstellung von Berichten, implementierte die Funktionen zur Verlaufsverfolgung und führte die Integration mit SAP durch. Die implementierten Änderungen halfen dem Kunden, die Speichernutzung der Berichte zu verringern und die Öffnungszeit der Berichte um 30% zu reduzieren.
BI-Beratung & Engineering für eine Geschäftsbank
Der Kunde ist eine private kanadische Bank, die sich auf Umkehrhypotheken und Finanzlösungen für Hausbesitzer im Ruhestand spezialisiert hat. Sie musste ihre Leistung analysieren und die Effektivität ihrer Produkte bewerten und wollte eine BI-Strategie entwickeln und sich von BI-Suites beraten lassen. Itransition bewertete die Datenarchitektur, die Arbeitsabläufe und die Geschäftsprozesse des Kunden und sammelte die Benutzeranforderungen. Anschließend entwickelte das Team auf der Grundlage der Ergebnisse eine detaillierte BI-Implementierungsstrategie und erarbeitete Empfehlungen für die Verbesserung der bestehenden Datenarchitektur. Das Team führte außerdem eine Datenmodellierung durch, entwarf skalierbare Datenspeicher, entwickelte ETL-Vorgänge neu und führte einen detaillierten Vergleich von BI-Plattformen durch, um die optimale Technologie zu wählen.
Entwicklung von Aktienhandelssoftware für TradeSmith
Der Kunde, einer der größten US-amerikanischen Anbieter von Online-Investitions- und Marktforschungstools für Privatanleger und Händler, wandte sich an Itransition, um ein Ökosystem für die Verwaltung von Investitionsportfolios aufzubauen. Itransition lieferte eine Reihe von Finanztechnologie-Tools für Einzelanleger, um Investitionen zu überwachen, das Aktienverhalten zu analysieren, Benachrichtigungen über die besten Investitionsmöglichkeiten zu erhalten, die optimale Investitionsgröße auf der Grundlage aktueller Aktiendaten zu berechnen und Risiken zu verwalten.
Erweiterung der BI-Lösung für InsightSoftware.com
InsightSoftware, ein Unternehmen für Finanzsoftware, das schlüsselfertige Lösungen für das Berichtswesen und Leistungsmanagement anbietet, wandte sich an Itransition, um seine marktführende Lösung für das finanzielle und operative Berichtswesen - InsightUnlimited™ - weiterzuentwickeln. Itransition verbesserte die Stabilität der Lösung und die Leistung bei der Erstellung von Berichten, implementierte die Funktionen zur Verlaufsverfolgung und führte die Integration mit SAP durch. Die implementierten Änderungen halfen dem Kunden, die Speichernutzung der Berichte zu verringern und die Öffnungszeit der Berichte um 30% zu reduzieren.
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Top Business Intelligence-Tools für Finanzen
Wir bieten eine Liste der aktuellen Marktführer gemäß dem Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms 2024, um Unternehmen bei der Suche nach ihrer zukünftigen Finanz-BI-Plattform zu unterstützen.
Power BI ist eine End-to-End-BI-Plattform, die Self-Service-Business-Analysen auf Unternehmensebene ermöglicht. Das Tool bietet mehr als 150 vorgefertigte Konnektoren, die sich in verschiedene Datenquellen integrieren lassen, darunter relationale und nicht-relationale Datenbanken, Data Warehouses, Big Data-Software, lokale Dateien und Tabellenkalkulationen. Das Tool erfüllt die Analysebedürfnisse von Anwendern, die keine Techniker sind, mit Self-Service-Datenvorbereitung, -Analyse, -Reporting und -Visualisierung sowie die Bedürfnisse von erfahrenen Datenanalytikern und Datenwissenschaftlern. Power BI bietet umfangreiche Visualisierungs- und Berichtsfunktionen und schützt Unternehmensdaten durch Sicherheit auf Zeilenebene, Unterstützung von Bring-your-own-Keys und Datenverschlüsselung. Das Produkt ist als SaaS-Option in der Azure-Cloud oder als On-Premises-Option in Power BI Report Server erhältlich.
Produktdifferenzierung
- Erweiterte Analysemöglichkeiten, einschließlich intelligenter Erzählungen und Funktionen zur Erkennung von Anomalien
Preisgestaltung der Plattform
- Power BI Schreibtisch
- kostenlos
- Power BI Pro
- $10 pro Benutzer/Monat
- Power BI Premium
- $20 pro Benutzer/Monat
- Power BI eingebettet
- ab $1,0081/Stunde
- Kostenloser Versuch
- für 2 Monate
Beschränkungen
- Die lokale Version weist im Vergleich zum Cloud-Dienst Funktionslücken auf
- Bereitstellung nur in Azure
Tableau ist eine visuelle Analyseplattform, die in der Cloud oder vor Ort eingesetzt werden kann. Die Plattform bietet native Integrationen mit 80 Datenquellen und unterstützt Self-Service-Datenvorbereitung und analytische Datenabfragen ohne Code. Tableau ist eine benutzerfreundliche Lösung, die mit visueller Datenexploration, intuitiver Dashboard-Erstellung, NLP-Funktionen und Drag-and-Drop-Funktionen sowohl den Anforderungen von Power-Usern als auch von Gelegenheitsnutzern gerecht wird. Darüber hinaus bietet das Tool Sicherheit auf Unternehmensniveau, indem der Benutzerzugriff durch Benutzerfilter und Sicherheit auf Zeilenebene eingeschränkt wird.
Produktdifferenzierung
- Intuitive Analyseerfahrung auf der Grundlage der patentierten VizQL-Engine, ein benutzerfreundliches Design
Preisgestaltung der Plattform
- Tableau Schöpfer
- $75/Benutzer/Monat
- Tableau-Explorer
- $42/Benutzer/Monat
- Tableau-Viewer
- $15/Benutzer/Monat
- Tableau Enterprise Creator
- $115/Benutzer/Monat
- Tableau Enterprise Explorer
- $70/Benutzer/Monat
- Tableau Enterprise Viewer
- $35/Benutzer/Monat
- Tableau+
- auf Anfrage erhältlich
- Kostenloser Versuch
Beschränkungen
- Hohe Preisaufschläge
- Eine steile Lernkurve
Qlik Sense versetzt Anwender aller Qualifikationsstufen in die Lage, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die nahtlose Anbindung an Hunderte von Datenquellen, die automatisierte Datenaufbereitung, KI-generierte Analysen und Erkenntnisse, die Drag-and-Drop-Erstellung von Berichten und Dashboards sowie NLP-Funktionen verbessern die Datenkompetenz. Darüber hinaus bietet Qlik Sense Data-Storytelling-Funktionen, Gruppenfreigabe, Zusammenarbeit, intelligente Suche und automatisierte ML-Funktionen. Das Tool unterstützt außerdem gemeinsame, verwaltete und persönliche Bereiche sowie Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene.
Produktdifferenzierungen
- Flexibilität bei der Bereitstellung, einschließlich Cloud-, Multi-Cloud- und On-Premise-Installation
Preisgestaltung der Plattform
- Standard
- 825 Dollar/Monat
- Prämie
- 2.500 Dollar/Monat
- Unternehmen
- Individuelle Preise sind auf direkte Anfrage erhältlich.
- Kostenloser Versuch
Beschränkungen
- Komplexität der Produktpreisgestaltung
Looker ist eine Business-Intelligence-Plattform von Google, die dabei hilft, Unternehmensdaten zu organisieren und sie für Mitarbeiter zugänglich und nützlich zu machen. Mit Looker können Nutzer auch vollständig interaktive Dashboards in ihre Software einbetten, um schnell wertvolle Einblicke zu erhalten. Looker ist in Bezug auf die Bereitstellung äußerst flexibel und kann in der Google Cloud verwaltet oder in einem anderen Cloud-Dienst oder auf den Servern des Unternehmens gehostet werden.
Produktdifferenzierungen
- Google Cloud-Integration, generative KI-Funktionen und Looker Studio-Integration für die Analyse und Visualisierung von Daten
Preisgestaltung der Plattform
Benutzerdefinierte Preise für Standard, Enterprise, und Embed-Pläne sind auf Anfrage erhältlich
- Kostenloser Versuch
Beschränkungen
- Erfordert die Kenntnis von LookML, der proprietären Sprache von Looker
- Komplizierte Preisstruktur
- Looker Studio Zeilenlimit für die im Browser angezeigten Ergebnisse
Oracle Business Intelligence umfasst ein umfassendes Portfolio von Business Intelligence-Tools wie Oracle Business Intelligence Suite Enterprise Edition Plus, Oracle Business Intelligence Server, Oracle Business Intelligence Publisher, Oracle Business Intelligence Answers und so weiter. Sie bieten Funktionen wie Data Mining, Data Warehousing, Ad-hoc-Abfragen, intelligente Interaktion, Dashboards, Finanzberichte und OLAP-Analysen. Die Plattform bietet ein umfassendes Spektrum an Optionen für die Verteilung, die Analyse und den Zugriff auf Informationen in einer einzigen, vollständig integrierten Webumgebung.
Produktdifferenzierung
- eine einzige Plattform mit verschiedenen Funktionen für unterschiedliche Geschäftsbereiche im Unternehmen
Preisgestaltung der Plattform
- Oracle Business Intelligence-Anwendungen - Standalone
$250 für die Lizenz
$55 für die Software-Update-Lizenz und Support
- Oracle Business Intelligence Applications, Fusion Edition (Siebel Analytics-basierte Produkte)
Von $5.800 für die Lizenz
$1.276 für die Software-Update-Lizenz und Support für separate Produkte
Beschränkungen
- Nicht sehr benutzerfreundliche oder anpassbare Schnittstelle
- Leistungsengpässe und Lags laut einiger Nutzerbewertungen
ThoughtSpot ist ein benutzerfreundliches BI-Tool, das sich von herkömmlichen BI-Plattformen abhebt, indem es ein konversationelles Analyseerlebnis auf Basis von KI bietet. Geschäftsanwender können Daten aus Tabellenkalkulationen, CSV-Dateien, Cloud-Datensystemen und anderen Informationsquellen integrieren und verarbeiten, Fragen in natürlicher Sprache stellen, interaktive Diagramme erstellen und Pinnwände anpassen, ohne SQL oder andere Abfragesprachen beherrschen zu müssen. ThoughtSpot ist in zwei Paketen erhältlich: ThoughtSpot Analytics (ein eigenständiges BI-Tool) und ThoughtSpot Embedded (eine eingebettete Low-Code-Analyseplattform, die es Unternehmen ermöglicht, bestehende Tools mit BI-Funktionen zu erweitern).
Produktdifferenzierungen
- eine suchbasierte, KI-gestützte Benutzeroberfläche
Preisgestaltung der Plattform
- ThoughtSpot Analytics Grundlagen
- $1.250/Monat
- ThoughtSpot Analytics Pro
- Individuelle Preise sind auf Anfrage erhältlich
- ThoughtSpot Analytics Unternehmen
- Individuelle Preise sind auf Anfrage erhältlich
- ThoughtSpot Embedded Entwickler
- ein Jahr lang kostenlos
- ThoughtSpot Eingebettet Pro
- Individuelle Preise sind auf Anfrage erhältlich
- ThoughtSpot Eingebettetes Unternehmen
- Individuelle Preise sind auf Anfrage erhältlich
- Kostenloser Versuch
Beschränkungen
- Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten
- Begrenzte Einbettungs-, Integrations-, Visualisierungs- und Interaktionsmöglichkeiten laut einigen Nutzerbewertungen
Finanzielle BI-Auswahlkriterien
Die Auswahl der optimalen BI-Technologie ist einer der wichtigsten Schritte in einem BI-Implementierungsprojekt. Dieser komplexe Prozess basiert auf einer umfassenden Analyse der aktuellen und zukünftigen Geschäftsanforderungen, Ziele und Erwartungen, die für jedes Unternehmen einzigartig sind. Die folgenden Funktionen scheinen jedoch für die meisten Unternehmen des Finanzsektors von Vorteil zu sein:
Umfassende Möglichkeiten zur Datenintegration
einschließlich vorgefertigter Konnektoren und benutzerfreundlicher APIs zur Konsolidierung von Daten aus internen und externen Systemen, die sich vor Ort oder in der Cloud befinden
Fähigkeiten zur Automatisierung der Datenverwaltung
einschließlich der Funktionen für Dateneingabe, Datenumwandlung und Datenqualitätsmanagement
Erweiterte Funktionen für Data Governance und Sicherheitsmanagement
zum Schutz der Daten vor Verstößen und Lecks sowie zur Gewährleistung der Einhaltung der strengsten Branchenanforderungen
Erweiterte Analysemöglichkeiten
um mit Techniken des maschinellen Lernens automatisch Erkenntnisse für die Endnutzer zu gewinnen
Selbstbedienungsfunktionen
einschließlich NLP-Unterstützung und einer Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche, um die Entscheidungsfindung bei Analysen für Endbenutzer ohne technisches Fachwissen zu optimieren
Anpassungsmöglichkeiten
Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens oder einer bestimmten Abteilung
Skalierbarkeit
entsprechend dem Wachstum des Unternehmens und der Zunahme des Datenvolumens zu erweitern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen
Unterstützung von Echtzeit-Analysen und Datenströmen
Verarbeitung zeitkritischer Daten für schnellere, datengesteuerte Antworten
Kollaborationsfunktionen für alle Beteiligten
in der Lage zu sein, an der Erstellung von Berichten mitzuwirken und Erkenntnisse in Form von Berichten und Dashboards mit ihren Kollegen zu teilen
Gemeinsame Integrationen für BI im Finanzsektor
CRM
software
Invoice
management
software
Investment portfolio
management software
Loan
management
software
Accounting
software
Core integrations
Buchhaltungssoftware
Import von Daten zu Finanztransaktionen über Aktiva und Passiva für die Finanzteams:
- Überwachung und Messung der Rentabilität des Unternehmens mit umfassenden Finanzberichten
- Vorausschätzung der Verbindlichkeiten und Forderungen aus Lieferungen und Leistungen
- Bewertung der finanziellen Leistungsfaktoren
- Prognose zukünftiger finanzieller Szenarien
Software für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM)
Exportieren von Kundendaten, Kundenstimmungen und Kundentransaktionen in:
- Identifizieren Sie die profitabelsten Kunden und Kundensegmente
- Effektives Kundenprofil
- Entwicklung neuer Cross-Selling- und Upselling-Marketingkampagnen
- Aufdecken der Gründe für die Kundenabwanderung
- Verfolgen Sie Veränderungen im Kundenverhalten
Software für die Darlehensverwaltung
Importieren von Kreditdaten und Informationen über Kreditnehmer in:
- Verfolgung und Messung der durchschnittlichen Kreditlaufzeit, des Betrags, der Durchzugsrate, des durchschnittlichen Kreditwerts, der Antragsgenehmigungsrate und der Ausfallwahrscheinlichkeit
- Identifizierung von Zielkunden und Verbesserung der Kundenakquise
- Bessere Verwaltung von Zahlungsrückständen
- Unterstützung bei der Darlehensabwicklung
- Prognose der Kreditnachfrage und der Kreditrentabilität
Software für die Verwaltung von Anlageportfolios
Importieren von Kundenprofilen und Investitionsdaten in:
- Analyse bestehender und potenzieller Investitionen
- Ermittlung des optimalen Investitionszeitpunkts und -betrags
- Analysieren von Investitionsrisiken
- Erstellen von Modellen, um strategische, datengestützte Investitionsentscheidungen zu treffen
- Vorhersage des Aktienverhaltens und Optimierung von Finanzportfolios
Software zur Rechnungsverwaltung
Import von Rechnungsdaten (Ausstellungsdatum, numerische Daten, Zahlungsbedingungen, Steuern, Status der Rechnungsbearbeitung) in:
- Einsicht in das Volumen und den Status von Rechnungen
- Ermittlung der durchschnittlichen Zeit für einen Zahlungszyklus, verspätete Zahlungen, betrügerische Zahlungen und doppelte Zahlungen
- Durchführung von Analysen der Rechnungsverarbeitung zur Ermittlung von Engpässen und überhöhten Zahlungen
- Voraussichtliche Rechnungszahlungen
Wie Finanzunternehmen von Business Intelligence profitieren
Intelligente Entscheidungsfindung
BI-Tools helfen dabei, schnell verwertbare Erkenntnisse aus den riesigen Mengen ungeordneter Daten zu gewinnen. Unternehmen können Datensätze aus internen und externen Quellen analysieren und dank des unmittelbaren Zugriffs auf Geschäftserkenntnisse effizientere Geschäftsentscheidungen treffen. Auf Knopfdruck können sie Fragen beantworten wie: Wie war die Leistung in diesem Quartal? Wie wirkt sich eine gewählte Strategie auf den erzielten Gewinn aus? Wie ist der Status der Kundenkredit-Pipeline?
Erhöhter Kundenlebenswert
Business-Intelligence-Software hilft dabei, die profitabelsten Kunden zu identifizieren und sie mit neuen Produkten und Dienstleistungen anzusprechen, sowie Rabatt- und Kundenbindungsprogramme zu erstellen, um diejenigen zu binden, die Zweifel haben. Darüber hinaus sind Business-Intelligence-Tools hilfreich bei der Verfolgung von Kundenbindungskennzahlen wie Kundenabwanderung, Umsatzabwanderung, Wiederkaufsrate und Customer Lifetime Value.
Risikominderung
Durch die Analyse von Echtzeit- und historischen Finanzdaten in Verbindung mit Markttrends hilft BI-Software Unternehmen, sich auf dem volatilen Markt zurechtzufinden und Risiken erfolgreich zu managen. So können Unternehmen beispielsweise betrügerische Aktivitäten rechtzeitig erkennen oder potenzielle Zahlungsausfälle aufdecken, um das Kreditorenrisiko zu mindern. Business-Intelligence-Tools helfen auch bei der Überwachung der Interaktion von Mitarbeitern mit Daten und Berichten.
Personalisierte Kundenerfahrung
Business-Intelligence-Software erleichtert die Erfassung umfangreicher Kundendaten, die dynamische Kundensegmentierung sowie die Auswertung und Analyse von Verhaltensdaten. Sie ermöglicht die Personalisierung von Inhalten, Produkten und Dienstleistungen, Preisen und Expertenberatung, um Cross- und Upselling zu fördern, die Kundenbindung zu stärken und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Zeitersparnis
Die Finanzabteilungen, die mit vielen sich wiederholenden Aufgaben konfrontiert sind, nutzen BI-Tools zur Beschleunigung der Datenaggregation und der Finanzanalyse, indem sie die Datenerfassung, -eingabe, -analyse und -kontrolle automatisieren
Minimierte Fehler
Die manuelle Erfassung und Organisation großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Daher setzen Unternehmen BI-Software ein, um das Vertrauen in Daten zu erhöhen, Zeit zu sparen und eine hohe Datenqualität zu gewährleisten - ohne Duplikate, Inkonsistenzen und Verluste.
Erhöhte Rentabilität
Financial Business Intelligence ermöglicht es Unternehmen, umfangreiche Datensätze aus unterschiedlichen Quellen zusammenzustellen, um Wachstums- und Kosteneinsparungsmöglichkeiten sowie Ineffizienzen zu ermitteln. Dank einer rationellen Ressourcennutzung und Budgetzuweisung können Unternehmen ihre Ausgaben senken und so ihre finanzielle Leistungsfähigkeit verbessern
Erleichterte Zusammenarbeit
BI-Tools helfen dabei, Finanzberichte und Dashboards für Geschäftsanwender zugänglich zu machen, ermöglichen Teams eine effektivere Zusammenarbeit und bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Zahlen, ohne dass Excel-Tabellen doppelt geprüft werden müssen oder auf Input aus anderen Abteilungen gewartet werden muss.
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Kostenfaktoren für die BI-Implementierung
Die Kosten für die Implementierung und Verwaltung einer BI-Lösung setzen sich aus Hardware-, Software- und Arbeitskosten zusammen, die sich nach der Komplexität der BI-Lösung richten. Um eine ungefähre Schätzung der finanziellen BI-Lösung zu erhalten, müssen Sie die folgenden Punkte definieren:
- Datenquellen - ihre Anzahl, Integrationsflexibilität, Einsatzumgebung
- Daten für die Analyse - ihre Menge, Struktur, Variabilität und ihr Format
- Erstmalige Datenqualität und Anforderungen an die Datenqualität
- Komplexität der Datenspeicherebene, wenn sie ein unternehmensweites Data Warehouse, Data Marts, komplementäre Datenspeicher umfasst
- Komplexität der Datenanalyse, einschließlich der Anzahl der Entitäten, Komplexität des Datenflusses, falls ML und KI erforderlich sind, Streaming-Finanzanalysen und Echtzeit-Datenanalysen
- Anforderungen an Datenvisualisierung und Reporting, einschließlich eingebettetem Reporting, Self-Service-BI, benutzerdefinierter Visualisierung und mobiler Unterstützung
- Anforderungen an Datensicherheit und Compliance
BI im Finanzbereich: Herausforderungen und Lösungen bei der Einführung
Unzuverlässige Daten
Ungenaue, unvollständige, inkonsistente und irrelevante Daten können letztlich den Nutzen eines vom BI-System erstellten Berichts oder Dashboards beeinträchtigen.
Ungenaue, unvollständige, inkonsistente und irrelevante Daten können letztlich den Nutzen eines vom BI-System erstellten Berichts oder Dashboards beeinträchtigen.
Um sicherzustellen, dass ausreichende und gültige Daten in die BI-Lösung einfließen, sollte ein Unternehmen einen umfassenden Rahmen für das Datenqualitätsmanagement schaffen. Dieser Rahmen steuert die Prozesse von:
- Bewertung der Datenqualität
- Erstellung von Datenprofilen
- Standardisierung von Daten
- Umwandlung von Daten
- Kontrolle der Datenqualität
Ein untrennbarer Bestandteil des Datenqualitätsmanagement-Programms ist die Sicherstellung, dass die Nutzer die Bedeutung einer ordnungsgemäßen Datenverwaltung verstehen und sich aktiv an den Aktivitäten des Datenqualitätsmanagements beteiligen.
Verantwortungsvolle Demokratisierung von Daten
BI fördert die Demokratisierung von Daten, was bedeutet, dass jeder autorisierte Benutzer Business Intelligence nutzen kann, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Allerdings können Benutzer absichtlich oder unabsichtlich die Datensicherheit gefährden.
BI fördert die Demokratisierung von Daten, was bedeutet, dass jeder autorisierte Benutzer Business Intelligence nutzen kann, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Allerdings können Benutzer absichtlich oder unabsichtlich die Datensicherheit gefährden.
Eine effektive Self-Service-BI-Lösung ist gut verwaltet. Um die Unternehmensdaten zu schützen und sicherzustellen, dass die abgeleiteten Analyseergebnisse einen Mehrwert bieten, sollten umfassende Richtlinien und Regeln für die Datenverwaltung angewendet werden:
- Zugriff auf Informationen basierend auf Benutzerrollen
- Dynamische Datenmaskierung und Ende-zu-Ende-Verschlüsselung von sensiblen Daten
- Optionen für die Multi-Faktor-Benutzerauthentifizierung
- Überwachung der Benutzeraktivitäten
- Regelmäßige Risiko- und Schwachstellenbewertungen
- Vollständiger Datenprüfpfad
Fehlende unternehmensweite Einführung
Die Endnutzer sträuben sich gegen die Implementierung einer neuen Software, auch wenn diese Selbstbedienungsfunktionen wie interaktive Visualisierung mit Diagrammen oder Tabellen, NLP und Drag-and-Drop-Schnittstelle bietet, und verwenden weiterhin vertraute Tools wie Excel oder ältere Analyseanwendungen.
Die Endnutzer sträuben sich gegen die Implementierung einer neuen Software, auch wenn diese Selbstbedienungsfunktionen wie interaktive Visualisierung mit Diagrammen oder Tabellen, NLP und Drag-and-Drop-Schnittstelle bietet, und verwenden weiterhin vertraute Tools wie Excel oder ältere Analyseanwendungen.
Um das Problem zu entschärfen, empfehlen wir den Unternehmen, einen Algorithmus zu entwickeln, der einen reibungsloseren Übergang zur neuen Technologie ermöglicht:
- Kontinuierliche Überwachung der Benutzeraktivitäten und der Protokolle der Benutzeranfragen, um potenzielle Probleme und Fragen bei der Übernahme zu ermitteln
- Finden Sie zu Beginn der Einführung einen relevanten Anwendungsfall, der die greifbaren Vorteile der BI-Software aufzeigt und spezifische Probleme anspricht, um die Mitarbeiter zu ermutigen, die neue Software zu nutzen.
- Förderung der Datenkultur, Unterstützung einer offenen Kommunikation und Förderung des kontinuierlichen Lernens durch rollenbasierte Benutzerschulungen, Lehrvideos oder andere Ressourcen
Machen Sie finanzielle BI mit Hilfe von Experten zum Erfolg
Das Finanzwesen ist eine der datenintensivsten Branchen, in der täglich eine Vielzahl von Informationen verarbeitet, analysiert und genutzt werden muss. In diesem Szenario wird Business Intelligence zu einem Schlüsselfaktor für das erfolgreiche Management einer Finanzorganisation, für die Erlangung eines Wettbewerbsvorteils und für datengestützte Entscheidungen. Laut einer aktuellen Umfrage liegt die BI-Einführungsrate in der Branche jedoch bei höchstens 50 %. Dafür gibt es mehrere Gründe, einer davon ist der Bedarf an einer kohärenten BI-Implementierungsstrategie und praktischer Erfahrung bei der Auswahl und Implementierung der richtigen BI-Technologie. Wenn Sie bereit sind, eine effektive BI-Lösung einzuführen und ihren ROI zu maximieren, können Sie sich an die zertifizierten BI-Berater von Itransition wenden
FAQs
Kann finanzielle Business Intelligence für kleine und mittlere Unternehmen von Nutzen sein?
Ja, Finanz-Business-Intelligence-Tools werden auch für kleine und mittlere Unternehmen immer zugänglicher. Mit dem Aufkommen von Selbstbedienungs-BI-Funktionen wird die Datenanalyse demokratisiert und die Benutzerakzeptanz bei nichttechnischen Fachleuten steigt. Darüber hinaus senkt die Verbreitung von Cloud-basierten Lösungen die Hürde für Unternehmen mit begrenzten Budgets und ermöglicht eine schnellere Einführung von BI-Tools.
Erfordert die Integration von Finanz-BI-Tools eine komplette Überarbeitung der Infrastruktur?
Nicht unbedingt. Da Reibungsverluste bei der Integration zu den größten Problemen bei der BI-Implementierung im Finanzbereich gehören, bieten die meisten BI-Tools mehrere Integrationsoptionen für die Anbindung an bestehende Finanz- und Buchhaltungssoftware, CRM- und ERP-Systeme und vieles mehr. Deshalb ist es wichtig zu prüfen, ob das BI-Tool, das Sie in Erwägung ziehen, APIs und Konnektoren für eine reibungslose Einführung ohne eine vollständige Umstellung der Unternehmensinfrastruktur bereitstellt. Dennoch können je nach Geschäftsvorfall kleinere technische Anpassungen erforderlich sein.
Wie fangen wir mit finanzieller BI an?
Bevor Sie mit einer BI-Implementierung beginnen, sollten Sie einen gut strukturierten Plan erstellen. Berücksichtigen Sie den aktuellen Bedarf und die Infrastruktur und wählen Sie auf der Grundlage dieser Informationen die am besten geeigneten Tools mit Finanz-Business-Intelligence-Funktionen aus, wie Microsoft Power BI, Tableau oder Qlik. Falls technische Unterstützung benötigt wird, sollten Unternehmen mit einer vertrauenswürdigen Agentur für BI-Implementierung, Beratung oder Optimierung zusammenarbeiten.
Welche Rolle spielt die KI bei der finanziellen Business Intelligence?
Künstliche Intelligenz wird aktiv in verschiedene Branchen, Werkzeuge und Unternehmen integriert. Da diese Technologie weltweit ein wichtiger Trend ist, lässt sie sich auch auf die Business Intelligence im Finanzbereich anwenden. KI-gestützte BI-Tools helfen Unternehmen dabei, Finanzdienstleistungen und -angebote zu personalisieren, Markttrends zu antizipieren und größere und kompliziertere Datensätze wie E-Mails, Texte, Bilder und andere Beispiele für unstrukturierte Informationen zu verarbeiten, die zuvor nur schwer zu analysieren waren.
Einblicke
Einsatz von KI zur Skalierung der Vermögensverwaltung
Einblicke
Maschinelles Lernen für Börsenvorhersagen: ein technischer Überblick
Einblicke
Prädiktive Analytik im Finanzwesen: Anwendungsfälle, Plattformen und Leitlinien für die Einführung
Einblicke
Maschinelles Lernen im Bankwesen: 8 Anwendungsfälle und Implementierungsrichtlinien
Einblicke
Mit Personalisierung das Bankwesen neu denken
Einblicke
KI in der Finanztechnologie: Anwendungsfälle, Lösungen und Herausforderungen bei der Umsetzung
Mehr über BI-Dienste
Dienstleistungen
Einblicke
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- Data Warehousing für Unternehmen
- Architektur der Datenstruktur
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- Erweiterte Analytik
- Aufbau eines Datenlagers
- Automatisierte Berichterstattung
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