Tag Archive for: Financial Data

Praxisbeispiel: Data Science im Banking

Wie sich mit Data Science die Profitabilität des Kreditkartengeschäfts einer Bank nachhaltig steigern lässt.

Die Fragestellung

Das Kreditkartengeschäft einer Bank brachte nicht die erhofften Gewinne ein, weshalb die Pricing-Strategie dieses Geschäftszweiges optimiert werden sollte. Hierbei sollte allerdings unbedingt vermieden werden, dass Kund:innen aufgrund erhöhter Zinskosten abspringen.

Die Frage, die sich hieraus ergab, lautete: Welche der Kund:innen würden höhere Zinskosten akzeptieren und welche würden bei einer Erhöhung der Zinsen ihre Kreditkarte kündigen? Um Kündigungen zu vermeiden, sollten deshalb zunächst eindeutige Kundensegmente identifiziert werden. Das Ziel war weiterhin, den weniger preissensitiven Kund:innen neue, lukrativere Kreditprodukte anzubieten, ohne gleichzeitig die Loyalität der Kund:innen zu gefährden.

Das Vorgehen

Um die verschiedenen Kundengruppen zu identifizieren, sollten die Kund:innen mithilfe einer Clustering-Analyse in klar voneinander abgegrenzte Segmente eingeteilt werden. Bei einer Clustering-Analyse handelt es sich um ein maschinelles Lernverfahren, bei dem Datenpunkte, in diesem Fall also Kund:innen zu Clustern oder Segmenten zusammengefasst werden. Bei einer solchen Analyse werden jene Kund:innen zu Clustern zusammengefasst, die sich in vielen Eigenschaften ähneln.

Der Vorteil an diesem Vorgehen ist, dass bei einer Clustering-Analyse eine Vielzahl an Eigenschaften gleichzeitig betrachtet werden kann. Außerdem können die erstellten Segmente dynamisch angepasst werden, wenn neue Daten in die Analyse eingehen. Zudem bietet ein Clustering-Modell die Möglichkeit, neue Kunden zu bewerten und einem bestehenden Cluster zuzuordnen, sofern die entsprechenden Daten über sie vorliegen.

Kunden segmentieren

Die Bank verfügte über vielfältige Daten den Kund:innen. Dazu gehörten persönliche Informationen wie Alter, Geschlecht, Bonität, Anzahl und Art der genutzten Kreditprodukte, Anzahl und Art der mit der Kreditkarte getätigten Transaktionen, aber auch Informationen zur bisherigen Beziehung zwischen Kund:in und Bank, wie beispielsweise Kontaktaufnahmen mit dem Kundenservice, Beschwerden, Net Promoter Score u.s.w.

Nachdem die Kund:innen anhand all dieser Eigenschaften einer Clustering-Analyse unterzogen worden waren, konnten verschiedene Gruppen identifiziert werden. Ein Vergleich dieser Gruppen untereinander ergab, dass es Kund:innen gibt, für die der Umfang der gebotenen Leistungen der Bank wichtiger war als der Zinssatz, also der Preis dieser Leistungen. Diese Kund:innen waren entsprechend als weniger preissensitiv bezüglich der Zinskosten einzuschätzen. In einem weiteren Segment wurden Kunden identifiziert, die eine Steigerung des Zinssatzes akzeptieren würden, weil sie die Kreditkarte sehr häufig verwendeten.

Durch die Bestimmung dieser wenig preissensitiven Cluster war die Bank zunächst in der Lage, diesen Kund:innen neue und lukrativere Kreditprodukte anzubieten.

Kundenloyalität messen

Darüber hinaus war der Bank wichtig, auch die Kundenzufriedenheit und -loyalität genauer zu beobachten, um Abwanderungen zu vermeiden.

Eine Möglichkeit, die Zufriedenheit und Loyalität von Kund:innen einzuschätzen besteht darin, ihre Sprache zu untersuchen, wenn sie im Austausch mit dem Kundenservice stehen. Aufgrund ihrer Wortwahl – ob mündlich oder schriftlich – können KI-Technologien den Emotionszustand der Kund:innen bestimmen. Positive Emotionen können hierbei allgemein als Zeichen der Loyalität und Zufriedenheit gedeutet werden, wohingegen negative Emotionen vor allem in Beschwerden oder schlechten Bewertungen vorkommen, die einen Kundenverlust zur Folge haben können. Das Ziel der Bank war es, Anfragen mit negativen Emotionen, also wahrscheinlich Beschwerden oder negative Bewertungen schneller zu erkennen, um diese priorisiert beantworten zu können und so einen drohenden Kundenverlust zu vermeiden.

In der Sprache ausgedrückte positive oder negative Emotionen können mit einer sogenannten Sentiment Analysis untersucht werden, wobei die Sprache der Kunden – ob schriftlich oder mündlich – mit KI-Technologien untersucht wird. Dafür kommt Natural Language Processing – eine Reihe der KI-Technologien zur Analyse menschlicher Sprache – zur Anwendung. Anhand dieser KI-Technologie wurden eingehende Nachrichten und Bewertungen einer automatischen Voruntersuchung unterzogen. Nachrichten und Bewertungen, die mit negativen Emotionen assoziiert wurden, wurden priorisiert bearbeitet. Durch die priorisierte Bearbeitung konnte eine 50%ige Reduktion der Antwortzeiten auf Beschwerden erzielt werden.

Die Ergebnisse

In diesem Projekt konnte die Bank durch verschiedene Ansätze das Kreditkartengeschäft optimieren sowie die Kundenreaktion auf die Zinssteigerung bzw. die Kundenloyalität in Echtzeit messen:

  • Mithilfe von Clustering konnten Kund:innen in Cluster eingeteilt werden, die sich in bestimmten, für die Bank wichtige Eigenschaften stark ähnelten. Durch die Bestimmung wenig preissensitiver Cluster war die Bank in der Lage, diesen Kund:innen neue und lukrativere Kreditprodukte anzubieten, was das Kreditkartengeschäft profitabler machte.
  • Mithilfe von Natural Language Processing konnten die Stimmungen der Kund:innen am Telefon mit dem Kundenservice oder per Email erfasst und ausgewertet werden. Negative Nachrichten wurden demzufolge priorisiert bearbeitet, was sich wiederum positiv auf die Kundenzufriedenheit und -loyalität auswirkte.

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Interview: Data Science in der Finanzbranche

Interview mit Torsten Nahm von der DKB (Deutsche Kreditbank AG) über Data Science in der Finanzbranche

Torsten Nahm ist Head of Data Science bei der DKB (Deutsche Kreditbank AG) in Berlin. Er hat Mathematik in Bonn mit einem Schwerpunkt auf Statistik und numerischen Methoden studiert. Er war zuvor u.a. als Berater bei KPMG und OliverWyman tätig sowie bei dem FinTech Funding Circle, wo er das Risikomanagement für die kontinentaleuropäischen Märkte geleitet hat.

Hallo Torsten, wie bist du zu deinem aktuellen Job bei der DKB gekommen?

Die Themen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben mich schon immer fasziniert. Den Begriff „Data Science“ gibt es ja noch gar nicht so lange. In meinem Studium hieß das „statistisches Lernen“, aber im Grunde ging es um das gleiche Thema: dass ein Algorithmus Muster in den Daten erkennt und dann selbstständig Entscheidungen treffen kann.

Im Rahmen meiner Tätigkeit als Berater für verschiedene Unternehmen und Banken ist mir klargeworden, an wie vielen Stellen man mit smarten Algorithmen ansetzen kann, um Prozesse und Produkte zu verbessern, Risiken zu reduzieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Als die DKB jemanden gesucht hat, um dort den Bereich Data Science weiterzuentwickeln, fand ich das eine äußerst spannende Gelegenheit. Die DKB bietet mit über 4 Millionen Kunden und einem auf Nachhaltigkeit fokussierten Geschäftsmodell m.E. ideale Möglichkeiten für anspruchsvolle aber auch verantwortungsvolle Data Science.

Du hast viel Erfahrung in Data Science und im Risk Management sowohl in der Banken- als auch in der Versicherungsbranche. Welche Rolle siehst du für Big Data Analytics in der Finanz- und Versicherungsbranche?

Banken und Versicherungen waren mit die ersten Branchen, die im großen Stil Computer eingesetzt haben. Das ist einfach ein unglaublich datengetriebenes Geschäft. Entsprechend haben komplexe Analysemethoden und auch Big Data von Anfang an eine große Rolle gespielt – und die Bedeutung nimmt immer weiter zu. Technologie hilft aber vor allem dabei Prozesse und Produkte für die Kundinnen und Kunden zu vereinfachen und Banking als ein intuitives, smartes Erlebnis zu gestalten – Stichwort „Die Bank in der Hosentasche“. Hier setzen wir auf einen starken Kundenfokus und wollen die kommenden Jahre als Bank deutlich wachsen.

Kommen die Bestrebungen hin zur Digitalisierung und Nutzung von Big Data gerade eher von oben aus dem Vorstand oder aus der Unternehmensmitte, also aus den Fachbereichen, heraus?

Das ergänzt sich idealerweise. Unser Vorstand hat sich einer starken Wachstumsstrategie verschrieben, die auf Automatisierung und datengetriebenen Prozessen beruht. Gleichzeitig sind wir in Dialog mit vielen Bereichen der Bank, die uns fragen, wie sie ihre Produkte und Prozesse intelligenter und persönlicher gestalten können.

Was ist organisatorische Best Practice? Finden die Analysen nur in deiner Abteilung statt oder auch in den Fachbereichen?

Ich bin ein starker Verfechter eines „Hub-and-Spoke“-Modells, d.h. eines starken zentralen Bereichs zusammen mit dezentralen Data-Science-Teams in den einzelnen Fachbereichen. Wir als zentraler Bereich erschließen dabei neue Technologien (wie z.B. die Cloud-Nutzung oder NLP-Modelle) und arbeiten dabei eng mit den dezentralen Teams zusammen. Diese wiederum haben den Vorteil, dass sie direkt an den jeweiligen Kollegen, Daten und Anwendern dran sind.

Wie kann man sich die Arbeit bei euch in den Projekten vorstellen? Was für Profile – neben dem Data Scientist – sind beteiligt?

Inzwischen hat im Bereich der Data Science eine deutliche Spezialisierung stattgefunden. Wir unterscheiden grob zwischen Machine Learning Scientists, Data Engineers und Data Analysts. Die ML Scientists bauen die eigentlichen Modelle, die Date Engineers führen die Daten zusammen und bereiten diese auf und die Data Analysts untersuchen z.B. Trends, Auffälligkeiten oder gehen Fehlern in den Modellen auf den Grund. Dazu kommen noch unsere DevOps Engineers, die die Modelle in die Produktion überführen und dort betreuen. Und natürlich haben wir in jedem Projekt noch die fachlichen Stakeholder, die mit uns die Projektziele festlegen und von fachlicher Seite unterstützen.

Und zur technischen Organisation, setzt ihr auf On-Premise oder auf Cloud-Lösungen?

Unsere komplette Data-Science-Arbeitsumgebung liegt in der Cloud. Das vereinfacht die gemeinsame Arbeit enorm, da wir auch sehr große Datenmengen z.B. direkt über S3 gemeinsam bearbeiten können. Und natürlich profitieren wir auch von der großen Flexibilität der Cloud. Wir müssen also z.B. kein Spark-Cluster oder leistungsfähige Multi-GPU-Instanzen on premise vorhalten, sondern nutzen und zahlen sie nur, wenn wir sie brauchen.

Gibt es Stand heute bereits Big Data Projekte, die die Prototypenphase hinter sich gelassen haben und nun produktiv umgesetzt werden?

Ja, wir haben bereits mehrere Produkte, die die Proof-of-Concept-Phase erfolgreich hinter sich gelassen haben und nun in die Produktion umgesetzt werden. U.a. geht es dabei um die Automatisierung von Backend-Prozessen auf Basis einer automatischen Dokumentenerfassung und -interpretation, die Erkennung von Kundenanliegen und die Vorhersage von Prozesszeiten.

In wie weit werden unstrukturierte Daten in die Analysen einbezogen?

Das hängt ganz vom jeweiligen Produkt ab. Tatsächlich spielen in den meisten unserer Projekte unstrukturierte Daten eine große Rolle. Das macht die Themen natürlich anspruchsvoll aber auch besonders spannend. Hier ist dann oft Deep Learning die Methode der Wahl.

Wie stark setzt ihr auf externe Vendors? Und wie viel baut ihr selbst?

Wenn wir ein neues Projekt starten, schauen wir uns immer an, was für Lösungen dafür schon existieren. Bei vielen Themen gibt es gute etablierte Lösungen und Standardtechnologien – man muss nur an OCR denken. Kommerzielle Tools haben wir aber im Ergebnis noch fast gar nicht eingesetzt. In vielen Bereichen ist das Open-Source-Ökosystem am weitesten fortgeschritten. Gerade bei NLP zum Beispiel entwickelt sich der Forschungsstand rasend. Die besten Modelle werden dann von Facebook, Google etc. kostenlos veröffentlicht (z.B. BERT und Konsorten), und die Vendors von kommerziellen Lösungen sind da Jahre hinter dem Stand der Technik.

Letzte Frage: Wie hat sich die Coronakrise auf deine Tätigkeit ausgewirkt?

In der täglichen Arbeit eigentlich fast gar nicht. Alle unsere Daten sind ja per Voraussetzung digital verfügbar und unsere Cloudumgebung genauso gut aus dem Home-Office nutzbar. Aber das Brainstorming, gerade bei komplexen Fragestellungen des Feature Engineering und Modellarchitekturen, finde ich per Videocall dann doch deutlich zäher als vor Ort am Whiteboard. Insofern sind wir froh, dass wir uns inzwischen auch wieder selektiv in unseren Büros treffen können. Insgesamt hat die DKB aber schon vor Corona auf unternehmensweites Flexwork gesetzt und bietet dadurch per se flexible Arbeitsumgebungen über die IT-Bereiche hinaus.

Ein Einblick in die Aktienmärkte unter Berücksichtigung von COVID-19

Einleitung

Die COVID-19-Pandemie hat uns alle fest im Griff. Besonders die Wirtschaft leidet stark unter den erforderlichen Maßnahmen, die weltweit angewendet werden. Wir wollen daher die Gelegenheit nutzen einen Blick auf die Aktienkurse zu wagen und analysieren, inwieweit der Virus einen Einfluss auf das Wachstum des Marktes hat.

Rahmenbedingungen

Zuallererst werden wir uns auf die Industrie-, Schwellenländer und Grenzmärkte konzentrieren. Dafür nutzen wir die MSCI Global Investable Market Indizes (kurz GIMI), welche die zuvor genannten Gruppen abbilden. Die MSCI Inc. ist ein US-amerikanischer Finanzdienstleister und vor allem für ihre Aktienindizes bekannt.

Aktienindizes sind Kennzahlen der Entwicklung bzw. Änderung einer Auswahl von Aktienkursen und können repräsentativ für ganze Märkte, spezifische Branchen oder Länder stehen. Der DAX ist zum Beispiel ein Index, welcher die Entwicklung der größten 30 deutschen Unternehmen zusammenfasst.

Leider sind die Daten von MSCI nicht ohne weiteres zugänglich, weshalb wir unsere Analysen mit ETFs (engl.: “Exchange Traded Fund”) durchführen werden. ETFs sind wiederum an Börsen gehandelte Fonds, die von Fondgesellschaften/-verwaltern oder Banken verwaltet werden.

Für unsere erste Analyse sollen folgende ETFs genutzt werden, welche die folgenden Indizes führen:

Index Beschreibung ETF
MSCI World über 1600 Aktienwerte aus 24 Industrieländern iShares MSCI World ETF
MSCI Emerging Markets ca. 1400 Aktienwerte aus 27 Schwellenländern iShares MSCI Emerging Markets ETF
MSCI Frontier Markets Aktienwerte aus ca. 29 Frontier-Ländern iShares MSCI Frontier 100 ETF

Tab.1: MSCI Global Investable Market Indizes mit deren repräsentativen ETFs

Datenquellen

Zur Extraktion der ETF-Börsenkurse nehmen wir die yahoo finance API zur Hilfe. Mit den richtigen Symbolen können wir die historischen Daten unserer ETF-Auswahl ausgeben lassen. Wie unter diesem Link für den iShares MSCI World ETF zu sehen ist, gibt es mehrere Werte in den historischen Daten. Für unsere Analyse nutzen wir den Wert, nachdem die Börse geschlossen hat.

Da die ETFs in ihren Kurswerten Unterschiede haben und uns nur die relative Entwicklung interessiert, werden wir relative Werte für die Analyse nutzen. Der Startzeitpunkt soll mit dem 06.01.2020 festgelegt werden.

Die Daten über bestätigte Infektionen mit COVID-19 entnehmen wir aus der Hochrechnung der Johns Hopkins Universität.

Correlation between confirmed cases and growth of MSCI GIMI
Abb.1: Interaktives Diagramm: Wachstum der Aktienmärkte getrennt in Industrie-, Schwellen-, Frontier-Länder und deren bestätigten COVID-19 Fälle über die Zeit. Die bestätigten Fälle der jeweiligen Märkte basieren auf der Aufsummierung der Länder, welche auch in den Märkten aufzufinden sind und daher kann es zu Unterschieden bei den offiziellen Zahlen kommen.

Interpretation des Diagramms

Auf den ersten Blick sieht man deutlich, dass mit steigenden COVID-19 Fällen die Aktienkurse bis zu -31% einbrechen. (Anfangszeitpunkt: 06.01.2020 Endzeitpunkt: 09.04.2020)

Betrachten wir den Anfang des Diagramms so sehen wir einen Einbruch der Emerging Markets, welche eine Gewichtung von 39.69 % (Stand 09.04.20) chinesische Aktien haben. Am 17.01.20 verzeichnen die Emerging Marktes noch ein Plus von 3.15 % gegenüber unserem Startzeitpunkt, wohingegen wir am 01.02.2020 ein Defizit von -6.05 % gegenüber dem Startzeitpunkt haben, was ein Einbruch von -9.20 % zum 17.01.2020 entspricht. Da der Ursprung des COVID-19 Virus auch in China war, könnte man diesen Punkt als Grund des Einbruches interpretieren. Die Industrie- und  Frontier-Länder bleiben hingegen recht stabil und auch deren bestätigten Fälle sind noch sehr niedrig.

Die Industrieländer erreichen ihren Höchststand am 19.02.20 mit einem Plus von 2.80%. Danach brachen alle drei Märkte deutlich ein. Auch in diesem Zeitraum gab es die ersten Todesopfer in Europa und in den USA. Der derzeitige Tiefpunkt, welcher am 23.03.20 zu registrieren ist, beläuft sich für die Industrieländer -32.10 %, Schwellenländer 31.7 % und Frontier-Länder auf -34.88 %.

Interessanterweise steigen die Marktwerte ab diesem Zeitpunkt wieder an. Gründe könnten die Nachrichten aus China sein, welche keine weiteren Neu-Infektionen verzeichnen, die FED dem Markt bis zu 1.5 Billionen Dollar zur Verfügung stellt und/oder die Ankündigung der Europäische Zentralbank Anleihen in Höhe von 750 MRD. Euro zu kaufen. Auch in Deutschland wurden große Hilfspakete angekündigt.

Um detaillierte Aussagen treffen zu können, müssen wir uns die Kurse auf granularer Ebene anschauen. Durch eine gezieltere Betrachtung auf Länderebene könnten Zusammenhänge näher beschrieben werden.

Wenn du dich für interaktive Analysen interessierst und tiefer in die Materie eintauchen möchtest: DATANOMIQ COVID-19 Dashboard

Hier haben wir ein Dashboard speziell für Analysen für die Aktienmärkte, welches stetig verbessert wird. Auch sollen Krypto-Währungen bald implementiert werden. Habt ihr Vorschläge und Verbesserungswünsche, dann lasst gerne ein Kommentar da!