Business Intelligence im Finanzwesen: Funktionen, Tools & Integrationen
3. Dezember 2024
Wie Business Intelligence im Finanzsektor genutzt wird
Business Intelligence im Finanzwesen hat eine Vielzahl von Anwendungen, von der rückblickenden Betrachtung zur Bewertung der finanziellen Leistung in der Vergangenheit bis hin zur vorausschauenden Szenarioplanung und -prognose. Hier haben wir einige der möglichen Anwendungsfälle von Business Intelligence im Finanzwesen skizziert.
- Überwachung kritischer Finanzkennzahlen, einschließlich Kapitalrendite, Betriebskapitalquote, Eigenkapitalrendite und Verschuldungsgrad, Nettogewinn und Nettogewinnmarge, Cash-Conversion-Zyklen, Betriebsgewinnmargen und OPEX-Quote
- Vergleich der tatsächlichen mit der geplanten finanziellen Leistung und Untersuchung der Gründe für etwaige Abweichungen
- Prognose der finanziellen Leistung, der betrieblichen Effizienz und des Gewinns eines Unternehmens (Umsatz, Nettogewinn, Kosten usw.)
- Wertschöpfungsberechnung
Strategische Planung & 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 Grundlage von Marktanalysen der Wettbewerber, Rabatten, Nachfrage und Kauftrends der Kunden
Kostenoptimierung
- Gewinn- und Verlustberichte nach Kunden oder Kundensegmenten für die Gewinnung, Bindung, Migration und Erweiterung der profitabelsten Kunden
- 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
Bilanzverwaltung
- Verfolgung der Leistung von Sachanlagen und immateriellen Vermögenswerten, Verbindlichkeiten und Eigenkapital
- Optimierung von Vermögenswerten und Verbindlichkeiten mit Prognosen und Szenarioanalysen zur Gewährleistung der finanziellen Stabilität
- Verwaltung des Betriebskapitals
- Ausgleich von Schulden und Eigenkapital
Customer Intelligence
- Dynamische Kundensegmentierung auf Basis demografischer, geografischer oder verhaltensbezogener Faktoren zur Personalisierung von Kundeninteraktionen
- Analyse des Kundenkaufverhaltens zur Identifizierung potenzieller Kunden/Kundensegmente für Cross-Selling und Upselling
- Ermittlung der Gründe für die Abwanderung von Kunden, um Produkte oder Dienstleistungen entsprechend anzupassen und die Abwanderung zu steuern
- Modellierung des Kundenverhaltens und prädiktive Analysen zur Vorhersage von Kundenbedürfnissen
- Kundenbewertung für eine optimierte Kundenbindung und die Vorhersage von Zahlungsausfällen
Risikomanagement
- Risikobewertung und -management, einschließlich Kredit-, Markt-, Betriebs- und Liquiditätsrisiken
- Analyse der Risikoexposition über mehrere Anlageklassen (Aktien, Anleihen, Zahlungsmitteläquivalente, Immobilien, Rohstoffe und Kryptowährung)
- Detaillierte Analyse potenzieller Geschäfte und Investitionen
- Simulation von Investitionsszenarien zur Ermittlung der besten Investitionsmöglichkeiten
Compliance-Management
- 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
Die wichtigsten Finanzkennzahlen auf einen Blick
Sehen Sie sich einen Musterbilanzbericht an, der von der BI-Abteilung von Itransition speziell für CFOs, Finanzabteilungen und Führungskräfte der obersten Ebene erstellt wurde. Dieser Bericht kann zur Analyse der finanziellen Leistung eines Unternehmens als Ganzes oder zur detaillierten Betrachtung der wichtigsten Leistungsindikatoren für die Bedürfnisse bestimmter Abteilungen verwendet werden.
Praktische Beispiele für BI in der Finanzbranche
BI-Beratung und -Engineering für eine Geschäftsbank
Der Kunde ist eine kanadische Privatbank, die sich auf Umkehrhypotheken und Finanzlösungen für Eigenheimbesitzer im Ruhestand spezialisiert hat. Das Unternehmen wollte seine Leistung analysieren und die Effektivität seiner Produkte bewerten. Außerdem wollte es eine BI-Strategie entwickeln und sich zu BI-Suiten beraten lassen. Itransition bewertete die Datenarchitektur, die Arbeitsabläufe und die Geschäftsprozesse des Kunden und erfasste die Benutzeranforderungen. Anschließend entwickelte das Team auf der Grundlage der Ergebnisse eine detaillierte BI-Implementierungsstrategie und erarbeitete Empfehlungen zur 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 den optimalen Technologie-Stack auszuwählen.
Entwicklung von Aktienhandelssoftware für TradeSmith
Der Kunde, einer der größten US-amerikanischen Anbieter von Online-Investitions- und Marktforschungsinstrumenten für Privatanleger und Händler, wandte sich an Itransition, um ein System zur Verwaltung von Anlageportfolios zu entwickeln. Itransition entwickelte eine Reihe von Fintech-Tools, mit denen Privatanleger ihre Investitionen überwachen, das Verhalten von Aktien analysieren, Benachrichtigungen über die besten Investitionsmöglichkeiten erhalten, die optimale Investitionsgröße auf der Grundlage tatsächlicher Aktiendaten berechnen und Risiken verwalten können.
Erweiterung der BI-Lösung von InsightSoftware.com
InsightSoftware, ein Finanzsoftware-Unternehmen, das schlüsselfertige Lösungen für das Berichtswesen und Leistungsmanagement anbietet, wandte sich an Itransition, um seine marktführende Lösung für das Finanz- und Betriebsberichtswesen – InsightUnlimited™ – weiterzuentwickeln. Itransition verbesserte die Stabilität und die Leistung der Berichterstellung der Software, implementierte die Funktionen zur Verlaufsverfolgung und führte die Integration mit SAP durch. Die vorgenommenen Änderungen halfen dem Kunden, den Speicherverbrauch für Berichte zu verringern und die Zeit zum Öffnen von Berichten um 30 % zu verkürzen.
BI-Beratung und -Engineering für eine Geschäftsbank
Der Kunde ist eine kanadische Privatbank, die sich auf Umkehrhypotheken und Finanzlösungen für Eigenheimbesitzer im Ruhestand spezialisiert hat. Das Unternehmen wollte seine Leistung analysieren und die Effektivität seiner Produkte bewerten. Außerdem wollte es eine BI-Strategie entwickeln und sich zu BI-Suiten beraten lassen. Itransition bewertete die Datenarchitektur, die Arbeitsabläufe und die Geschäftsprozesse des Kunden und erfasste die Benutzeranforderungen. Anschließend entwickelte das Team auf der Grundlage der Ergebnisse eine detaillierte BI-Implementierungsstrategie und erarbeitete Empfehlungen zur 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 den optimalen Technologie-Stack auszuwählen.
Entwicklung von Aktienhandelssoftware für TradeSmith
Der Kunde, einer der größten US-amerikanischen Anbieter von Online-Investitions- und Marktforschungsinstrumenten für Privatanleger und Händler, wandte sich an Itransition, um ein System zur Verwaltung von Anlageportfolios zu entwickeln. Itransition entwickelte eine Reihe von Fintech-Tools, mit denen Privatanleger ihre Investitionen überwachen, das Verhalten von Aktien analysieren, Benachrichtigungen über die besten Investitionsmöglichkeiten erhalten, die optimale Investitionsgröße auf der Grundlage tatsächlicher Aktiendaten berechnen und Risiken verwalten können.
Erweiterung der BI-Lösung von InsightSoftware.com
InsightSoftware, ein Finanzsoftware-Unternehmen, das schlüsselfertige Lösungen für das Berichtswesen und Leistungsmanagement anbietet, wandte sich an Itransition, um seine marktführende Lösung für das Finanz- und Betriebsberichtswesen – InsightUnlimited™ – weiterzuentwickeln. Itransition verbesserte die Stabilität und die Leistung der Berichterstellung der Software, implementierte die Funktionen zur Verlaufsverfolgung und führte die Integration mit SAP durch. Die vorgenommenen Änderungen halfen dem Kunden, den Speicherverbrauch für Berichte zu verringern und die Zeit zum Öffnen von Berichten um 30 % zu verkürzen.
BI-Beratung und -Engineering für eine Geschäftsbank
Der Kunde ist eine kanadische Privatbank, die sich auf Umkehrhypotheken und Finanzlösungen für Eigenheimbesitzer im Ruhestand spezialisiert hat. Das Unternehmen wollte seine Leistung analysieren und die Effektivität seiner Produkte bewerten. Außerdem wollte es eine BI-Strategie entwickeln und sich zu BI-Suiten beraten lassen. Itransition bewertete die Datenarchitektur, die Arbeitsabläufe und die Geschäftsprozesse des Kunden und erfasste die Benutzeranforderungen. Anschließend entwickelte das Team auf der Grundlage der Ergebnisse eine detaillierte BI-Implementierungsstrategie und erarbeitete Empfehlungen zur 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 den optimalen Technologie-Stack auszuwählen.
Entwicklung von Aktienhandelssoftware für TradeSmith
Der Kunde, einer der größten US-amerikanischen Anbieter von Online-Investitions- und Marktforschungsinstrumenten für Privatanleger und Händler, wandte sich an Itransition, um ein System zur Verwaltung von Anlageportfolios zu entwickeln. Itransition entwickelte eine Reihe von Fintech-Tools, mit denen Privatanleger ihre Investitionen überwachen, das Verhalten von Aktien analysieren, Benachrichtigungen über die besten Investitionsmöglichkeiten erhalten, die optimale Investitionsgröße auf der Grundlage tatsächlicher Aktiendaten berechnen und Risiken verwalten können.
Erweiterung der BI-Lösung von InsightSoftware.com
InsightSoftware, ein Finanzsoftware-Unternehmen, das schlüsselfertige Lösungen für das Berichtswesen und Leistungsmanagement anbietet, wandte sich an Itransition, um seine marktführende Lösung für das Finanz- und Betriebsberichtswesen – InsightUnlimited™ – weiterzuentwickeln. Itransition verbesserte die Stabilität und die Leistung der Berichterstellung der Software, implementierte die Funktionen zur Verlaufsverfolgung und führte die Integration mit SAP durch. Die vorgenommenen Änderungen halfen dem Kunden, den Speicherverbrauch für Berichte zu verringern und die Zeit zum Öffnen von Berichten um 30 % zu verkürzen.
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Die besten Business-Intelligence-Tools für die Finanzbranche
Wir haben eine Liste der aktuellen Marktführer gemäß dem Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms 2024 zusammengestellt, 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-Geschäftsanalysen auf Unternehmensebene ermöglicht. Das Tool bietet mehr als 150 vorgefertigte Konnektoren für die Integration mit verschiedenen Datenquellen, darunter relationale und nicht-relationale Datenbanken, Data Warehouses, Big-Data-Software, lokale Dateien und Tabellenkalkulationen. Das Tool erfüllt sowohl die Analysebedürfnisse von nicht-technischen Anwendern dank Datenaufbereitung, -analyse, -berichterstattung und -visualisierung per Self-Service als auch die Anforderungen erfahrener Datenanalysten und Datenwissenschaftler. Power BI bietet umfassende Visualisierungs- und Berichtsfunktionen und schützt Unternehmensdaten durch Sicherheit auf Zeilenebene, Unterstützung von Bring Your Own Key und Datenverschlüsselung. Das Produkt ist als SaaS-Option in der Azure-Cloud oder als On-Premise-Option im Power BI-Berichtsserver verfügbar.
Alleinstellungsmerkmale
- Erweiterte Analysefunktionen, einschließlich „Smart Narratives“ und Funktionen zur Erkennung von Anomalien
Preisgestaltung der Plattform
- Power BI Desktop
- kostenlos
- Power BI Pro
- 10 € pro Benutzer und Monat
- Power BI Premium
- 19 € pro Benutzer und Monat
- Power BI Embedded
- ab 0,97 € pro Stunde
- Kostenlose Testversion
- für 2 Monate
Einschränkungen
- 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-Datenaufbereitung und analytische Datenabfragen ohne Code. Tableau ist eine benutzerfreundliche Lösung, die mit visueller Datenexploration, intuitiver Dashboard-Erstellung, NLP-Funktionen und Drag-&-Drop-Funktionen sowohl die Anforderungen von Power-Usern als auch von Gelegenheitsnutzern erfüllt. Darüber hinaus bietet das Tool Sicherheit auf Unternehmensebene, indem der Benutzerzugriff durch Benutzerfilter und Sicherheit auf Zeilenebene eingeschränkt wird.
Alleinstellungsmerkmale
- Intuitive Analyseerfahrung auf der Grundlage der patentierten VizQL-Engine, benutzerfreundliches Design
Preise
- Tableau Creator
- 72 € pro Benutzer und Monat
- Tableau-Explorer
- 40 € pro Benutzer und Monat
- Tableau-Viewer
- 14 € pro Benutzer und Monat
- Tableau Enterprise Creator
- 67 € pro Benutzer und Monat
- Tableau Enterprise Explorer
- 67 € pro Benutzer und Monat
- Tableau Enterprise Viewer
- 34 € pro Benutzer und Monat
- Tableau+
- auf Anfrage
- Kostenlose Testversion
Einschränkungen
- Hohe Prämienpreise
- Eine steile Lernkurve
Qlik Sense ermöglicht es Anwendern aller Qualifikationsstufen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die nahtlose Anbindung an Hunderte von Datenquellen, automatisierte Datenaufbereitung, KI-generierte Analysen und Erkenntnisse, Drag-&-Drop-Berichte und Dashboards sowie NLP-Funktionen verbessern die Datenkompetenz. Darüber hinaus bietet Qlik Sense Data Storytelling, Gruppenfreigabe, Zusammenarbeit, intelligente Suche und automatisierte ML-Funktionen. Das Tool unterstützt außerdem gemeinsam genutzte, verwaltete und persönliche Bereiche sowie Sicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene.
Alleinstellungsmerkmale
- Flexibilität bei der Bereitstellung, einschließlich Cloud-, Multi-Cloud- und On-Premise-Installation
Preise
- Standard
- 794 € pro Monat
- Premium
- 2.405 € pro Monat
- Enterprise
- Individuelle Preise auf Anfrage
- Kostenlose Testversion
Einschränkungen
- Komplexität der Produktpreisgestaltung
Looker ist eine Business-Intelligence-Plattform von Google, die dabei hilft, Unternehmensdaten zu organisieren und für Mitarbeiter zugänglich und nutzbar zu machen. Mit Looker können Nutzer auch vollständig interaktive Dashboards in ihre Software integrieren, um schnell wertvolle Einblicke zu erhalten. In puncto Bereitstellung ist Looker äußerst flexibel und kann in der Google Cloud verwaltet, in einem anderen Cloud-Dienst oder auf den Servern des Unternehmens gehostet werden.
Alleinstellungsmerkmale
- Google Cloud-Integration, generative KI-Funktionen und Looker Studio-Integration für die Analyse und Visualisierung von Daten
Preise
Individuelle Preise f ür die Tarife Standard, Enterprise und Embed sind auf Anfrage erhältlich
- Kostenlose Testversion
Einschränkungen
- Erfordert die Kenntnis von LookML, der proprietären Sprache von Looker
- Komplizierte Preisstruktur
- Zeilenbegrenzung in Looker Studio 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 andere. Diese bieten Funktionen wie Data Mining, Data Warehousing, Ad-hoc-Abfragen, intelligente Interaktion, Dashboards, Finanzberichte und OLAP-Analysen. Die Plattform bietet eine breite Palette von Optionen für die Verteilung, die Analyse und den Zugriff auf Informationen in einer einzigen, vollständig integrierten Web-Umgebung.
Alleinstellungsmerkmale
- Eine einzige Plattform mit verschiedenen Funktionen für unterschiedliche Geschäftsbereiche im Unternehmen
Preise
- Oracle Business Intelligence Applications - Standalone
240 € für die Lizenz
53 € für die Software-Update-Lizenz und den Support
- Oracle Business Intelligence Applications, Fusion Edition (Siebel Analytics-basierte Produkte)
ab 5.581 € für die Lizenz
1.227 $ für die Software-Update-Lizenz und den Support für separate Produkte
Einschränkungen
- Nicht sehr benutzerfreundliche oder anpassbare Benutzeroberfläche
- 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).
Alleinstellungsmerkmale
- Suchbasierte, KI-gestützte Benutzeroberfläche
Preise
- ThoughtSpot Analytics Essentials
- 1.200 € pro Monat
- ThoughtSpot Analytics Pro
- Individuelle Preise auf Anfrage
- ThoughtSpot Analytics Enterprise
- Individuelle Preise auf Anfrage
- ThoughtSpot Embedded Entwickler
- Ein Jahr lang kostenlos
- ThoughtSpot Analytics Pro
- Individuelle Preise auf Anfrage
- ThoughtSpot Embedded Enterprise
- Individuelle Preise auf Anfrage
- Kostenlose Testversion
Einschränkungen
- Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten
- Begrenzte Einbettungs-, Integrations-, Visualisierungs- und Interaktionsmöglichkeiten laut einigen Nutzerbewertungen
Auswahlkriterien für Finanz-BI
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 Funktionalitäten scheinen jedoch für die meisten Unternehmen im Finanzsektor von Vorteil zu sein:
Umfangreiche Datenintegrationsfunktionen
einschließlich vorgefertigter Konnektoren und benutzerfreundliche APIs zur Konsolidierung von Daten aus internen und externen Systemen vor Ort oder in der Cloud.
Automatisierungsfunktionen für das Datenmanagement
einschließlich der Funktionen für Dateneingabe, Datenumwandlung und Datenqualitätsmanagement
Erweiterte Funktionen für Data Governance & Sicherheitsmanagement
einschließlich Funktionen für die Datenerfassung, -transformation und das Datenqualitätsmanagement.
Erweiterte Analysefunktionen
zur automatischen Generierung von Erkenntnissen mit Machine-Learning-Technologie für Endbenutzer.
Selbstbedienungsfunktionen
einschließlich NLP-Unterstützung und einer Drag-&-Drop-Benutzeroberfläche, um die Entscheidungsfindung bei Analysen für Endbenutzer ohne technisches Fachwissen zu optimieren.
Anpassungsmöglichkeiten
zur Anpassung an die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens oder einer bestimmten Abteilung.
Skalierbarkeit
zur Erweiterung entsprechend dem Unternehmenswachstum und der Zunahme des Datenvolumens ohne Beeinträchtigung der Leistung.
Unterstützung von Echtzeit-Analysen und Datenströmen
zur Verarbeitung zeitkritischer Daten für schnellere, datengestützte Reaktionen.
Kollaborationsfunktionen für alle Beteiligten
damit sie an der Berichterstellung mitwirken und Erkenntnisse in Form von Berichten und Dashboards mit ihren Kollegen teilen können
Gängige 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 Vermögenswerte und Verbindlichkeiten hinweg für Finanzteams, um:
- die Rentabilität des Unternehmens mit einer umfassenden umfassenden Finanzberichten zu überwachen und zu messen
- Prognosen zu Verbindlichkeiten und Forderungen zu erstellen
- Treiber der finanziellen Leistung zu bewerten
- zukünftige Finanzszenarien zu prognostizieren
Software für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM)
Exportieren von Kundendaten, Kundenstimmung und Kundentransaktionen, um:
- die profitabelsten Kunden und Kundensegmente zu ermitteln
- Kundenprofile effektiv zu erstellen
- neue Cross-Selling- und Upselling-Marketingkampagnen zu entwickeln
- die Gründe für die Abwanderung von Kunden zu ermitteln
- Änderungen im Kundenverhalten zu verfolgen
Software für das Kreditmanagement
Importieren von Kreditdaten und Informationen über Kreditnehmer, um:
- die durchschnittliche Dauer des Kreditzyklus, den Betrag, die Durchführungsrate, den durchschnittlichen Kreditwert, die Genehmigungsrate von Anträgen und die Ausfallwahrscheinlichkeit zu verfolgen und zu messen
- Zielkunden zu identifizieren und die Kundenakquise zu verbessern
- Zahlungsrückstände besser zu verwalten
- die Kreditbetreuung zu unterstützen
- die Kreditnachfrage und die Kreditrentabilität zu prognostizieren
Software für die Verwaltung von Anlageportfolios
Import von Kundenprofil- und Investitionsdaten, um:
- bestehende und potenzielle Investitionen zu analysieren
- den optimalen Investitionszeitpunkt und -betrag zu ermitteln
- Investitionsrisiken zu analysieren
- Modelle zu erstellen, um strategische, datengestützte Investitionsentscheidungen zu treffen
- das Aktienverhalten zu prognostizieren und Finanzportfolios zu optimieren
Software zur Rechnungsverwaltung
Import von Rechnungsdaten (Ausstellungsdatum, numerische Daten, Zahlungsbedingungen, Steuern, Status der Rechnungsbearbeitung) zur:
- Gewinnung eines Überblicks über das Volumen und den Status von Rechnungen
- Ermittlung der durchschnittlichen Dauer eines Zahlungszyklus, verspäteter Zahlungen, betrügerischer Zahlungen und doppelter Zahlungen
- Durchführung von Analysen der Rechnungsbearbeitung zur Ermittlung von Prozessengpässen und Überzahlungen
- Prognose von 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 Geschäftsinformationen und -einblicke effizientere Geschäftsentscheidungen treffen. Auf Knopfdruck können sie Fragen beantworten wie: Wie war die Leistung in diesem Quartal? Wie wirkt sich eine Strategie auf den erzielten Gewinn aus? Wie ist der Status der Kundenkredit-Pipeline?
Smarte Entscheidungsfindung
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 in einem volatilen Markt zurechtzufinden und Risiken erfolgreich zu managen. So können Unternehmen beispielsweise betrügerische Aktivitäten frühzeitig erkennen oder potenzielle Zahlungsausfälle identifizieren, um das Kreditrisiko zu verringern. Business-Intelligence-Tools helfen auch dabei, die Interaktion der Mitarbeiter mit Daten und Berichten zu überwachen.
Personalisierte Kundenerfahrung
Business-Intelligence-Software vereinfacht 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 fachkundiger Beratung, um Cross-Selling und Up-Selling zu fördern, die Kundenbindung zu stärken und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Zeitersparnis
Da Finanzabteilungen viele sich wiederholende Aufgaben zu bewältigen haben, nutzen sie BI-Tools, um die Datenaggregation und Finanzanalyse durch die Automatisierung der Datenerfassung, -eingabe, -analyse und -kontrolle zu beschleunigen.
Weniger 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, Unstimmigkeiten oder Verluste.
Erhöhte Rentabilität
Finanzielle 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.
Einfachere 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 von der Komplexität der BI-Lösung abhängen. Um eine ungefähre Schätzung für die Kosten einer BI-Lösung zu erhalten, müssen Sie folgende Punkt definieren:
- Datenquellen - Anzahl, Integrationsflexibilität, Bereitstellungsumgebung
- Daten für die Analyse - Volumen, Struktur, Variabilität und Format
- AnfänglicheDatenqualität und Anforderungen an die Datenqualität
- Komplexität der Datenspeicherebene, falls diese ein Enterprise Data Warehouse, Data Marts oder ergänzende Datenspeichersysteme umfasst
- Komplexität der Datenanalyse, einschließlich der Anzahl der Entitäten, Komplexität des Datenflusses, ob ML und KI erforderlich sind, Streaming-Finanzanalysen und Echtzeit-Datenanalysen
- Anforderungen an Datenvisualisierung und Berichterstellung, einschließlich eingebetteter Berichterstellung, Self-Service-BI, benutzerdefinierter Visualisierung und mobiler Unterstützung
- Anforderungen an Datensicherheit und Compliance
BI im Finanzwesen: Herausforderungen & 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 ein umfassendes Rahmenwerk für das Datenqualitätsmanagement aufbauen. Dieses Rahmenwerk steuert die Prozesse der:
- Datenqualitätsbewertung
- Datentransformation
- Datenprofilierung
- Datenqualitätskontrolle
- Datenstandardisierung
Ein untrennbarer Bestandteil des Datenqualitätsmanagementprogramms ist es, sicherzustellen, dass die Benutzer die Bedeutung eines ordnungsgemäßen Datenmanagements 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. Benutzer können jedoch 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. Benutzer können jedoch absichtlich oder unabsichtlich die Datensicherheit gefährden.
Eine effektive Self-Service-BI-Lösung ist umfassend geregelt. Um Unternehmensdaten zu schützen und sicherzustellen, dass die daraus gewonnenen analytischen Erkenntnisse einen Mehrwert bieten, sollten umfassende Data-Governance-Richtlinien und -Regeln angewendet werden:
- Zugriff auf Informationen basierend auf Benutzerrollen
- Dynamische Datenmaskierung und Ende-zu-Ende-Verschlüsselung von sensiblen Daten
- Optionen für die mehrstufige Benutzerauthentifizierung
- Überwachung der Benutzeraktivitäten
- Regelmäßige Risiko- und Schwachstellenbewertungen
- Vollständiger Datenprüfpfad
Fehlende unternehmensweite Einführung
Endbenutzer sträuben sich gegen die Implementierung neuer Software, selbst wenn diese Self-Service-Funktionen wie interaktive Visualisierung mit Grafiken oder Diagrammen, NLP und Drag-&-Drop-Oberfläche bietet, und verwenden weiterhin vertraute Tools wie Excel oder ältere Analyseanwendungen.
Endbenutzer sträuben sich gegen die Implementierung neuer Software, selbst wenn diese Self-Service-Funktionen wie interaktive Visualisierung mit Grafiken oder Diagrammen, NLP und Drag-&-Drop-Oberfläche bietet, und verwenden weiterhin vertraute Tools wie Excel oder ältere Analyseanwendungen.
Um dieses Problem zu minimieren, empfehlen wir Unternehmen, einen Algorithmus für einen reibungsloseren Übergang zu neuer Technologie zu entwickeln:
- Kontinuierliche Überwachung der Benutzeraktivitäten und Protokolle von Benutzeranfragen, um potenzielle Akzeptanzprobleme und Probleme zu identifizieren
- Suchen Sie zu Beginn der Bereitstellung einen relevanten Anwendungsfall, der die konkreten Vorteile der BI-Software aufzeigt und spezifische Schwachstellen anspricht, um die Mitarbeiter zur Nutzung der neuen Software zu ermutigen
- Fördern Sie die Datenkultur, unterstützen Sie eine offene Kommunikation und ermutigen Sie zum kontinuierlichen Lernen, indem Sie rollenbasierte Benutzerschulungen, Lehrvideos oder andere Ressourcen bereitstellen
Machen Sie Finanz-BI mit Hilfe von Experten zum Erfolg
Der Finanzsektor ist eine der datenintensivsten Branchen, in der täglich eine große Menge an Informationen verarbeitet, analysiert und genutzt wird. In diesem Szenario wird Business Intelligence zu einem entscheidenden Faktor, um ein Finanzunternehmen erfolgreich zu führen, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Laut einer aktuellen Umfrage liegt die BI-Akzeptanz in der Branche jedoch bei maximal 50%. Dafür gibt es mehrere Gründe, einer davon ist der Bedarf an einer kohärenten BI-Implementierungsstrategie und praktischer Erfahrung bei der Auswahl und Implementierung geeigneter BI-Technologie. Wenn Sie bereit sind, eine effektive BI-Lösung einzuführen und den ROI zu maximieren, können Sie sich an die zertifizierten BI-Berater von Itransition wenden.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
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 in der Integrationsphase zu den größten Bedenken bei der Implementierung von Finanz-BI gehören, bieten die meisten BI-Tools mehrere Integrationsoptionen für die Verbindung mit vorhandener Finanz- und Buchhaltungssoftware, CRM, ERP-Systemen und mehr. Aus diesem Grund ist es wichtig zu prüfen, ob das BI-Tool, das Sie in Betracht ziehen, APIs und Konnektoren für eine reibungslose Einführung ohne eine vollständige Überarbeitung der Unternehmensinfrastruktur bietet. Je nach Ihrem Geschäftsfall können jedoch noch geringfügige technische Änderungen erforderlich sein.
Wie fangen wir mit Finanz-BI an?
Bevor Sie mit der Implementierung von BI beginnen, erstellen Sie einen gut strukturierten Plan. Berücksichtigen Sie die aktuellen Anforderungen und die Infrastruktur und wählen Sie auf der Grundlage dieser Informationen die am besten geeigneten Tools mit finanziellen Business-Intelligence-Funktionen aus, wie z. B. Microsoft Power BI, Tableau oder Qlik. Falls technische Unterstützung benötigt wird, sollten Unternehmen mit einer vertrauenswürdigen Agentur für die Implementierung, Beratung oder Optimierung von BI zusammenarbeiten.
Welche Rolle spielt die KI bei der finanziellen Business Intelligence?
Künstliche Intelligenz wird aktiv in verschiedene Branchen, Werkzeuge und Unternehmen integriert. Diese Technologie ist ein wichtiger globaler Trend, der auch auf die Business Intelligence im Finanzsektor angewendet werden kann. KI-gestützte BI-Tools helfen Unternehmen dabei, Finanzdienstleistungen und -angebote zu personalisieren, Markttrends zu antizipieren und größere und komplexere Datensätze wie E-Mails, Texte, Bilder und andere Beispiele für unstrukturierte Informationen zu verarbeiten, die zuvor nur schwer zu analysieren waren.
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