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03 | 2017 NEWS

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u Unternehmenssteuerung

u Unternehmenssteuerung Prozessschritte im Vertrieb Fachliche Aktivitäten Anforderungen aus MiFID II/MiFIR (2. FiMaNoG) BI-Unterstützung/Digitalisierung 1 Strategische Ausrichtung > Kundenpotenziale erkennen und messen > Kundensegmentierung > Bedarf heben > Produktkonzeption > Product Governance > Abwägung abhängiger/ unabhängiger Beratungsleistungen > Konzeption Produkt-Governance- Prozess inkl. Produktinformationsblatt (KID) nach PRIIPs-Verordnung > Data Mining > Machine Learning 2 Marktansprache 3 Gesprächsvorbereitung 4 Beratungsgespräch 5 Gesprächsnachbereitung > Ansprachewege > Art der Ansprache (Kampagne oder individuell) > Anlassmanagement > Kundenportfolio > Kontakthistorie > Übersicht der Produktabschlüsse > Beratung und Angebot > Produktverkauf > Strukturierte Ablage der Kundendaten > Dokumentation der Ergebnisse > Dokumentation der Kontakte und > Vertriebserfolge > Geeignetheitsprüfung > Mobile BI > Geeignetheitsprüfung > Robo Advice > Chatbots > Geeignetheitserklärung ersetzt bisheriges Beratungsprotokoll > Aufzeichnungspflicht > Kostentransparenz (ex ante/ex post) > Beratungsdokumentation > Robo Advice > Sentiment Analysis > Möglichkeiten digitaler Korrespondenz Mobile Banking Data Warehouse (DWH) und ETL: smart, schnell, stabil 6 Controlling > Vertriebscontrolling > Aktivitätencontrolling > Kennzahlen-Controlling (Cross-Selling- Quote, Kundendurchdringung etc.) > Periodische Geeignetheitsüberprüfung bei Bestandskunden > Jährlicher Nachweis der Top-5-Handelsplätze (Best Execution) > Mobile BI > Neartime Controlling (In-Memory) > Event Driven Information Tabelle 1: Ausgewählte Anforderungen aus MiFID II/MiFIR und BI-Technologien mit Auswirkungen auf den Vertriebskreislauf Anforderungen hinausgeht. In einem Punkt verschärft MiFID II die aktuelle Fassung des HAnlBerG jedoch: Während der unabhängige Berater (Honorarberater) seiner Beratung bislang nur „eine hinreichende Anzahl von auf dem Markt angebotenen Finanzinstrumenten zugrunde zu legen“ hat, muss er nach MiFID II seine Bewertung „bezüglich einer ausreichenden Palette von auf dem Markt angebotenen Finanzinstrumenten“ erbringen. 3 Das heißt, die Anforderung an den Vergleich verschiedener Produkte wird ausgeweitet. 3 Vgl. GSK (2014): Honoraranlageberatungsgesetz – Ein Überblick über die wichtigsten Änderungen und praxisrelevanten Aspekte. http://www.gsk. de/uploads/media/Update_Honoraranlageberatungsgesetz.pdf Phase 1 – Bewertung In der ersten Phase des Vertriebskreislaufs stehen das Bewerten und Einordnen von Produkten und Kunden im Zentrum. In den von uns begleiteten Projekten wurden dazu neue Zielmarktdatenbanken für Kunden und Finanzprodukte implementiert sowie Product-Governance-Anwendungen, die das Matching zwischen beiden Datenbanken durchführen. Für die Erstellung der Produktinformationsblätter wurden KID-Engines entwickelt, die auf aktueller Marktdatenbasis drei verschiedene Szenarien möglicher Kursentwicklungen des Produkts darstellen. Ferner wurde eine Vielzahl bestehender Systeme, wie die Instrumentenstamm-, Kundenstamm- und Marktdatensysteme sowie Handels-, Abrechnungs- und Reportingsysteme, angepasst. Mit der 24 I NEWS 03/2017

Unternehmenssteuerung t daraus resultierenden erweiterten Datenbasis werden nicht nur die regulatorischen Anforderungen umgesetzt, sondern auch ein neu implementierter Data Lake 4 gespeist, um beispielsweise die Vertriebssteuerung zu optimieren. Der Einsatz von Data-Mining-Technologien oder Machine Learning hingegen wird – so die Erfahrungen aus Projekten – von Banken in diesem Kontext kaum noch genutzt. Die Regelkataloge, mittels derer die Zuordnung von Kunde, Produkt und Zielmarkt stattfindet, sind starr definiert; die Bildung neuer Kundengruppen und Zielmärkte ist teils mit erheblichem Aufwand verbunden. Mit Data Mining hingegen können bislang unbekannte Zusammenhänge verschiedener Kundenattribute entdeckt und möglicherweise intelligentere und fein granulare Ergebnisse bei der Kundengruppen- und Zielmarktdefinition erzielt werden. Hierdurch wird es möglich, besser auf Besonderheiten der Kundengruppen einzugehen und maßgeschneiderte Finanzprodukte entwickeln zu können. Mittels Machine Learning, beispielsweise mit Tools wie Watson von IBM, können Computer trainiert werden, die die Zuordnung von Kunde und Produkt auf einen Zielmarkt sehr effizient auch für komplexere Regelsysteme durchführen. Phase 2 – Marktansprache Sind mögliche Zielmärkte definiert und dafür infrage kommende Produkte konzipiert, beginnt die Kundenansprache. Im Bestandskundengeschäft werden typischerweise Ereignissysteme und Aktivitätencontrolling-Anwendungen eingesetzt, um Anlässe zur Kundenansprache zu definieren. Ein Ereignis kann der Eingang eines bestimmten Betrags auf einem angegliederten Konto sein oder auch die Tatsache, dass eine bestimmte Anlageform bislang im Portfolio „fehlt“, beispielsweise ein Immobilienfonds. Je nach Ereignis erscheinen im CRM-System des Beraters automatisierte Vorschläge zur weiterführenden Beratung, beispielsweise ergänzende Produkte, die dem Kunden angeboten werden können. Um den MiFID-II-Anforderungen zu entsprechen, kann es notwendig werden, die Kontaktanlässe und die Produktvorschläge dem Erfordernis der „Geeignetheit“ anzupassen. Dazu wurden bei unseren Kunden das CRM-System und die Product-Governance-Systeme miteinander verbunden. Das Beratungsunternehmen McKinsey schätzt, dass im Jahr 2025 80 Prozent der Internetverbindungen mittels mobiler Geräte aufgebaut werden. Auf den Vertriebskreislauf übertragen, bedeutet dies zweierlei: Erstens muss das CRM-System des Beraters in die mobile Welt portiert werden – Stichwort Mobile BI – sodass Beratung und individualisierte Kundenansprache jederzeit und von überall möglich werden. Zweitens muss der Kunde zunehmend digital und mobil angesprochen werden – Stichwort Mobile Banking. Phase 3 – Gesprächsvorbereitung Ist der Kunde gesprächsbereit, bereitet sich der Berater auf das Beratungsgespräch vor. In der Versicherungsbranche werden zunehmend Chatbots eingesetzt, die bereits vor dem eigentlichen Gespräch das Anliegen des Kunden erfassen, zum Beispiel, ob er nur seine Stammdaten ändern oder sein Portfolio anpassen möchte. Chatbots können aber auch verwendet werden, um erste Daten über die Risikoneigung und Anlagestrategie des Kunden zu erfragen. Zur Erarbeitung passender Produktvorschläge können Robo Advisors eingesetzt werden. Damit sind sowohl die algorithmisierte, modellgestützte Empfehlung eines Portfolios (meistens ETF) gemeint, das zum Anlageprofil des Kunden passt, als auch das anschließende Management des Portfolios, um im vorher definierten Risikobereich zu bleiben. Im Zuge von Marktveränderungen kann sich auch der Zielmarkt der Produkte ändern. Damit die Berater in ihrem Verkaufsgespräch auf aktuelle Daten zugreifen können, wurde in einem Projekt eine Anwendung implementiert, die für sämtliche selbstemittierten Produkte täglich die neuen Zielmärkte berechnet. Für Produkte von Drittanbietern wurde ein externer Datenlieferant an das Inhouse-System angebunden. 4 Ein Data Lake ist ein „Sammelbecken“ oder Repository, das große Mengen an Daten in ihren ursprünglichen Formaten (im Gegensatz zu einem Data Warehouse) beinhaltet. NEWS 03/2017 I 25

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