Das Grundrezept für eine Gesamtbanksteuerung besteht aus drei Zutaten: Erträge, Risiken, Kosten. Sie gilt es, in Balance zu bringen und vor allem auch in Zeiten turbulenter Marktentwicklungen laufend im Gleichgewicht zu halten. Voraussetzung dafür sind durchgängige Datenmanagement- und Analysesysteme, die operative Daten aus allen Unternehmensbereichen zusammenziehen und in strategisches Wissen verwandeln. Dabei kommt es nicht zuletzt darauf an, die unsichtbaren Wechselwirkungen zwischen unterschiedlichen Bereichen zu erkennen. Zwischen operativen Risiken und der Kundenzufriedenheit. Oder zwischen Liquidität und Privatkundengeschäft. Business-Intelligence-Software (BI) bildet seit jeher die Basis für solche strategisch-analytischen Lösungen zur Gesamtbanksteuerung. So laufen beispielsweise bei der Commerzbank BI-Lösungen des Softwareanbieters SAS in ganz unterschiedlichen Bereichen – vom Kreditrisikocontrolling bis zum Wealth Management – und liefern ein vielschichtiges Bild des Unternehmens aus diversen Blickwinkeln.
Business Analytics erweitert
Planungshorizont
Neue analytische Möglichkeiten haben der klassischen BI nun eine neue Komponente hinzugefügt: Business Analytics. In Business-Analytics-Lösungen kommen hochentwickelte statistische Verfahren zum Einsatz, mit denen sich Unternehmensdaten weit intensiver durchleuchten lassen als mit herkömmlicher BI-Software. Dabei schafft Business Analytics vor allem die Möglichkeit, aus historischen operativen Daten verlässliche Aussagen über künftige Geschäftsentwicklungen abzuleiten. Über differenzierte Vorhersagemodelle und Szenarien lassen sich so die entscheidenden Stellschrauben für den künftigen Unternehmenserfolg identifizieren und justieren. Die klassische BI hat vor allem die Vergangenheit analysiert und daraus – per Extrapolation – Rückschlüsse auf die Zukunft abgeleitet. Business Analytics hingegen nimmt konsequent zukünftige Entwicklungen ins Visier – und das mit einer Präzision, die auch vor dem Hintergrund stark schwankender Marktbedingungen aussagekräftige und verlässliche Ergebnisse liefert.
Damit eröffnet Business Analytics auch für die Gesamtbanksteuerung neue Perspektiven. Die Finanzmarktkrise hat gezeigt, wie wichtig es besonders für Banken ist, ihr Geschäft nicht nur ganzheitlich, sondern auch möglichst weit im Voraus zu planen. Banken können damit beispielsweise drohende Risiken in ihrem Portfolio oder ihren operativen Prozessen so früh erkennen, dass genügend Zeit bleibt, entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Darüber hinaus sind sie in der Lage, Entscheidungen zu simulieren und Szenarien durchzuspielen, um zu testen, wie sich bestimmte Weichenstellungen in einem Bereich künftig auf die gesamte Bank auswirken würden.
Im Zentrum einer modernen Gesamtbanksteuerung steht ein Navigationscockpit, das jedem Manager die für ihn wichtigen Kennzahlen tagesaktuell oder bei Bedarf auch in Echtzeit anzeigt. Hier lässt sich ablesen, inwieweit die Ziele in bestimmten Aufgabenbereichen, aber auch institutsweit erreicht sind. Dabei profitieren die Führungskräfte vom ganzheitlichen Blick auf das Unternehmen, lassen sich doch Kunden, Prozesse, Potenziale und Finanzen zusammenhängend betrachten. Ein integriertes Frühwarnsystem zeigt dabei, wo beginnende Fehlentwicklungen korrigiert werden müssen. Dabei werden alle Entscheidungen auf Grundlage derselben unternehmensweit konsistenten Informationsbasis getroffen. Die Qualität des Datenmanagements sowie der Schnittstellen zu den operativen Systemen ist also entscheidend für die Leistungsfähigkeit des Cockpits. Bei der Entscheidung für eine entsprechende Lösung sollten Banken deshalb sowohl auf die analytischen Fähigkeiten als auch auf das Datenmanagement und die Durchgängigkeit einer Lösung achten. Hier sind Lösungen wie das Business Analytics Framework von SAS im Vorteil, die aus einem Guss entwickelt worden sind und nicht aus lose zusammengefügten Komponenten bestehen.
Planung via Cockpit
Neben dem Abbilden des Tagesgeschäfts bildet ein Banksteuerungscockpit in der Business-Analytics-Welt auch den Ausgangspunkt für zukunftsgerichtete Geschäftsplanung auf Basis von Prognosen und Simulationen. Dafür lassen sich bestimmte Standardanalysen einrichten, die beispielsweise die Risikolage des Unternehmens für die nächsten Monate darstellen. Gleichzeitig können Manager aber – dank eines sehr einfachen und übersichtlichen Frontends – selbst Analysen und Simulationen für den Blick in die Zukunft erstellen. Auch das ist ein Grundmerkmal einer guten Lösung für die Gesamtbanksteuerung: einfache, intuitive Bedienbarkeit, so dass der Anwender von der Komplexität der dahinterliegenden Statistik- und Analyseprozesse nichts zu spüren bekommt.
Grundlage für eine solche bankweite Steuerung ist eine solide Basis aus operativen Daten. Diese sind aus allen Fachbereichen und Disziplinen zentral zusammenzuführen, zu konsolidieren und von hier aus wieder an die analytischen Anwendungen zu verteilen. Damit ist sichergestellt, dass jeder einzelne Bericht im Unternehmen mit den gleichen Daten arbeitet wie der andere. Eine Steuerung, die vornehmlich über Excel-Listen funktioniert, kann diese Konsistenz nie gewährleisten. Im Sinne einer wirklich übergreifenden Banksteuerung ist es von größter Bedeutung, eine Plattform auszuwählen, die sämtliche Bereiche des Instituts abdeckt, vom Risiko übers Finanzcontrolling, Kundenmanagement bis zur Vertriebssteuerung. Auch das HR-Management sollte integrierbar sein, um bei Bedarf beispielsweise auch Risiken, die in der Personalstruktur verborgen sind, in die Gesamtsicht integrieren zu können.
Fazit
Business Analytics ist derzeit eines der zentralen Unterscheidungsmerkmale, auf das Banken achten sollten, die eine neue Lösung für die Gesamtsteuerung aufbauen wollen. Solche Banken, die bereits unternehmensweite BI-Lösungen für die Steuerung betreiben, können diese mit dem Business Analytics Framework von SAS um analytische Komponenten ergänzen und ihre Navigationsfähigkeit damit deutlich ausbauen – und so ein deutliches Plus an Sicherheit, Profitabilität und Wettbewerbsfähigkeit erreichen.