Blog- und Newsbeiträge über alle Unterkategorien hinweg.
Neue Zahlungsmethoden, verstärkter Wettbewerb: Aktuell tut sich viel im Zahlungsverkehr.
In diesem Beitrag spricht Daniel Bänziger über aktuelle Entwicklungen und zeigt Positionsmöglichkeiten für Banken auf.
Referenzmodelle sind, wie der Name andeutet, Modelle, die als Referenz bei der Erstellung eines unternehmensspezifischen Modells nutzbar sind. Um an einem konkreten Beispiel aufzuzeigen, wie die Nutzung eines Referenzmodells aussehen kann, beschreibt dieser Artikel nachfolgend, wie aus dem Bankmodell das für den Core Banking Radar spezifische sogenannte Funktionsmodell abgeleitet wurde, welches die Abdeckung von Funktionalitäten bei Kernbankensystemen abfragt.
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Im ersten Teil des Blogposts wurden Herausforderungen bei der Lancierung eines Angebotes von Digital Assets durch eine Bank skizziert. Als Ausgangslage wurde ein Finanzinstitut skizziert, welches in einem ersten Schritt vermögenden Privatkunden den Handel von ausgewählten Digital Assets (z. B. Bitcoin und Ethereum) in Kooperation mit einem externen Partner ermöglichen möchte. Im zweiten Teil werden ausgewählte Massnahmen vorgestellt, Erfolgsfaktoren beschrieben sowie Key-Takeaways für die Lancierung eines solchen Angebotes aufgezeigt. Die Inhalte basieren auf Erfahrungen aus Projekten und Diskussionen mit Experten.
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Verschiedene Banken haben sich dem Thema Digital Assets in den letzten Monaten weiter geöffnet und treiben aktiv Konzeptions- und Umsetzungsprojekte für ein Angebot an Digital Assets voran oder bieten ein solches bereits an. Für eine erfolgreiche Lancierung sind verschiedene Handlungsfelder zu adressieren. Grundlage für die Konzeption, die operative Umsetzung und die Lancierung eines Angebotes an Digital Assets sind die Sicherstellung des relevanten Knowhows in der entsprechenden Tiefe und Breite sowohl im Projektteam als auch in den beteiligten Fachabteilungen während der Konzeptions- und Umsetzungsphase, der Sprung von einer projektorientierten Arbeitsweise (Change the Bank, CtB) hin zum Betrieb (Run the Bank, RtB) sowie die Verankerung in der Unternehmenskultur.
Im Rahmen dieses Blogbeitrages werden ausgewählte Herausforderungen in diesen drei Handlungsfeldern skizziert, beispielhafte Massnahmen vorgestellt, Erfolgsfaktoren beschrieben und Key-Takeaways aufgezeigt.
Kryptowährungen sind mal wieder in aller Munde, nachdem eine der grössten Handelsplattformen für Kryptowährungen, FTX.com, mit einer Marktbewertung von $ 32 Mrd. am 11. November 2022 Konkurs anmeldete. Ursache war ein Liquiditätsengpass der von Sam Bankman-Fried gegründeten Kryptobörse mit Hauptsitz auf den Bahamas in Folge eines Bank Runs. Wie es dazu kommen konnte, erklären wir in diesem Blogbeitrag.
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Die Distributed-Ledger-Technologie (DLT) ermöglicht es, die Integrität von Transaktionen ohne eine zentrale Instanz zu gewährleisten. Dieser Innovation wird daher das Potential zugeschrieben, bestehende Finanzmarktinfrastrukturen nachhaltig zu revolutionieren. Die Einführung und Nutzung von DLT-basierten Plattformen hat jedoch vielfältige Auswirkungen auf Unternehmen. Die Technologie bringt nicht nur technische, sondern auch organisatorische Herausforderungen mit sich, die neue Kompetenzen in verschiedenen Unternehmensfunktionen erfordern. Welche Herausforderungen sich auf welche Unternehmensfunktionen auswirken und an welchen Best Practices sich ein Unternehmen bei der Umsetzung von Veränderungen orientieren kann, erläutern wir in diesem Beitrag.
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Unternehmen und deren Mitarbeitende begegnen fundamentalen Herausforderungen durch Globalisierung, Überalterung, digitale Transformation und «New Work». Damit Organisationen für diese Herausforderungen gewappnet sind, ist es wichtig, Nachwuchsführungskräfte richtig auszubilden und für die anstehenden Aufgaben zu schulen.
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Unser Ziel im CC Ecosystems ist es langfristig, Prozesse im Ecosystem und ihre Auswirkungen valide zu beurteilen und dafür quantifizier- und messbar zu machen. Dafür brauchen wir aber zunächst einen geeigneten Analyserahmen: Wir müssen unser Untersuchungsobjekt so eingrenzen, dass seine Komplexität auf ein handhabbares Mass reduziert wird, aber gleichzeitig keine relevanten Merkmale eines Ecosystems von der Untersuchung ausgeschlossen werden. Naturwissenschaften verwenden die Theorie der komplexen adaptiven Systeme (engl. complex adaptive systems, CAS), um Systeme untersuchbar zu machen, die aus miteinander vernetzten Elementen bestehen und über Adaptionsfähigkeiten in Form von Anpassungs- und Lernvermögen verfügen. Um herauszufinden, ob ein Ecosystem wirklich als CAS betrachtet werden kann, erstellen wir eine Gegenüberstellung der Definitionen und der daraus abgeleiteten Eigenschaften eines Ecosystems und des CAS.
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Digitale Produkte und Services verändern nicht nur den Alltag des Einzelnen oder der Gesellschaft. Die neuen Technologien, auf denen sie basieren, können auch zu Veränderungen der betrieblichen IT in den verschiedensten Geschäftsbereichen eines Unternehmens führen, insbesondere bei Dienstleistungsunternehmen. Die Distributed-Ledger-Technologie, eine neue Form einer verteilten Datenbank, welche die Integrität aller Arten von Transaktionen ohne eine zentrale Instanz gewährleistet, ist eine solche Technologie. Neben der Frage, in welchen Bereichen sie eingesetzt werden kann, stellt sich für Unternehmen daher auch die Frage, welche internen Auswirkungen beim Einsatz dieser Technologie zu erwarten sind.
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Das Ziel dieses Beitrages ist es, die Theorie disruptiver Innovationen in den richtigen Kontext zu rücken und mit ihrer Hilfe zu untersuchen, inwiefern es sich bei der Blockchain um eine disruptive Innovation handelt, die den Fortbestand von Finanzdienstleistern gefährdet.
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Seit rund vier Jahren ist Open Banking auf der Agenda der Schweizer Finanzbranche zu finden. Ein initialer Treiber war insbesondere die EU-Regulation PSD2, welche seit dem Jahr 2018 für alle Mitgliedstaaten Gültigkeit erlangte. Die Schweiz verfolgt bei der Umsetzung von Open Banking bisher einen marktgetriebenen Regulierungsansatz. Doch welches Verständnis hat die Schweizer Finanzbranche von Open Banking? Welche Use Cases haben am meisten Potenzial? Welchen Stellenwert hat das Konzept für Unternehmen im näheren Umfeld der Finanzbranche oder für die öffentliche Hand? Welche Erfolgsfaktoren müssen berücksichtigt werden, damit Open Banking in der Schweiz wirkungsvoll umgesetzt werden kann? Mit diesen Fragen beschäftigt sich die aktuelle Studie «Open Banking in der Schweiz: Stellenwert, Use Cases und Erfolgsfaktoren». Im Folgenden stellen wir Euch die wichtigsten Erkenntnisse in Form einer Executive Summary vor.
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«Finanzindustrie trifft BigTech». Am Donnerstag, dem 25.08.2022, öffnete der Open Banking Summit 2022 in den Veranstaltungsräumen von Google Cloud in Zürich seine Pforten. Das OpenBankingProject.ch veranstaltete diesen Event bereits zum dritten Mal und sorgte wie jedes Jahr für ein abwechslungsreiches Get-together zum Thema Open Banking. Dabei wurden nationale und internationale Erfolgsgeschichten aufgegriffen und in der anschliessenden Paneldiskussion ausgewählte Themen und Fragen der Zuschauenden reflektiert und diskutiert. Auch dieses Jahr versammelten sich wieder rund 120 Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger der Schweizer Finanzbranche, um sich über aktuelle Entwicklungen zu informieren und sich beim anschliessenden Apéro zu vernetzen.
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Trends wie vermehrter Fokus auf die Kundeninteraktion und Embedded Banking werden die Bank der Zukunft prägen. Um in diesem Kontext entlang der Customer Journey Services bereitzustellen, sind Banken darauf angewiesen, sich mit anderen Industrien zu vernetzen. Der Ausbau von Partnerschaften im Ecosystem geht einher mit der Förderung der Integrationsfähigkeit über APIs und stetiger Investition in die Bankenarchitektur. Die neuste Publikation des Core Banking Radars setzt sich mit der Systemarchitektur der Bank der Zukunft auseinander und stellt in diesem Zusammenhang die vier im Rahmen des Core Banking Radars untersuchten Neo-Kernbankensysteme gegenüber.
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In den letzten Jahren ist der Ruf nach datengetriebenen Entscheidungen und Prozessen in Unternehmen jeglicher Branche stark gewachsen. Datengetriebene Unternehmen[a] wie Apple, Alphabet oder Microsoft zählen mittlerweile zu den wertvollsten Unternehmen der Welt. Doch um datengetriebene Entscheidungen treffen zu können, müssen unterschiedliche Herausforderungen rund um ein Unternehmen und dessen Daten(management) gelöst werden. Eine dieser Herausforderungen ist, den Überblick über die eigenen Datenbestände zu behalten. Auch in der Finanzindustrie spielt der Überblick über die eigenen Daten eine immer wichtigere Rolle. Banken müssen ihre Daten dem Regulator jederzeit offenlegen können, regelmässiges Reporting wird zum Normalzustand. In diesem Kontext hat sich das Prinzip der «Data Lineage» (DL) etabliert. Aufbauend auf dem Ansatz des Metadatenmanagements ermöglicht dieses Konzept die Strukturierung und Visualisierung der eigenen Datenbestände und -quellen. Der folgende Beitrag erläutert die wichtigsten Grundlagen des Themengebiets «Data Lineage» und zeigt mögliche Anwendungsgebiete in der Finanzindustrie auf.
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Seit dem DeFi-Sommer 2020 sind DeFi-Applikationen in der Blockchain-Industrie zu einem bedeutenden Trend geworden. Allerdings wurden in den vergangenen 24 Monaten auch Schwachstellen von DeFi-Applikationen identifiziert.
Der dritte und letzte Teil der Reihe «Decentralized Finance – Hype, Bedrohung oder Chance für regulierte Finanzinstitute?» betrachtet aktuelle Entwicklungen im DeFi-Sektor (DeFi 2.0) genauer und untersucht, wie sie bekannte Herausforderungen im Kontext von DeFi, wie z. B. das Fehlerpotential beim Aufsetzen von Smart Contracts, fehlende Anreizstrukturen für Investoren oder die Voraussetzungen an die technischen und fachlichen Kenntnisse von Investoren, adressieren, ohne dabei die Stärken von DeFi-Applikationen zu beeinträchtigen.
Software is eating the world. Das Produzieren von qualitativ hochwertigen Softwarelösungen wird immer mehr zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen, die im Umfeld von digitalen Technologien agieren. Insbesondere in einem hochregulierten Markt, wie dem Finanzmarkt, gelten ganz besondere Herausforderungen für die an der Softwareentwicklung beteiligten Unternehmen. Ein Vorgehen, welches hier häufig beschrieben wird, ist «Continuous Integration/ Continuous Deployment» oder auch CI/CD. Ein Finanzdienstleister, der dieses Vorgehen seit mittlerweile drei Jahren erfolgreich nutzt, ist die Commerzbank und wir hatten im Rahmen eines Projekts die Chance, gemeinsam mit Ihnen das Thema CI/CD grundsätzlich und ihre Erfahrungen und Learnings im Speziellen zu beleuchten. Herausgekommen ist das «CI/CD White Paper».
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Der Erfolg agiler Teams oder auch ganzer agiler Unternehmen ist nicht ausschliesslich auf die Anwendung agiler Techniken, Praktiken und Methoden zurückzuführen, sondern vor allem auch auf eine bestimmte Einstellung, Denk- und Verhaltensweise sowohl des Einzelnen als auch des gesamten Teams – das sogenannte «agile Mindset». Und das agile Mindset ist ein essenzieller Erfolgsfaktor bei einer agilen Transformation. Warum das so ist, möchte ich in diesem Beitrag gerne näher erläutern.
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Bei dem englischen Akronym OKR, das für Objectives and Key Results steht, handelt es sich um eine Methode, die das Ziel verfolgt, die Transparenz, Eindeutigkeit und Kommunikation von Zielvorgaben zu fördern und die Priorisierung von Tätigkeiten zu begründen. Im Februar hat Fabian Lehner bereits im Blogbeitrag «OKR – Der Weg zu einem erfolgreichen Unternehmen» über die Grundlagen und das Potential von OKRs geschrieben. Denn viele schnell wachsende Unternehmen wie Google, Spotify, LinkedIn oder Amazon nutzen diese Methode. Auf diesem Blogbeitrag aufbauend, möchten wir heute der Frage nachgehen wie OKRs ein agiles Management unterstützen und wie agile Führung mit OKRs eigentlich funktioniert.
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Jeder kennt die folgende Situation aus dem Alltag: Finanzdienstleister oder Service Provider (bspw. Mobilfunkanbieter) bieten Services nur für registrierte und verifizierte Nutzer an. Die Folge: Um die eigene Identität online nachweisen zu können, muss zunächst ein neuer Account mithilfe einer E-Mail und einem ausgewählten Passwort angelegt werden. Der Prozess der Erstellung und Verifikation unterschiedlicher Accounts resultiert in einer Vielzahl an Online-Identitäten eines Nutzers und involviert fast genauso viele Identity Provider. Vor allem der Schutz der eigenen Daten bleibt in vielen Fällen auf der Strecke. Durch die Weiterentwicklung der Blockchain-/Distributed Ledger-Technologie ist in den letzten Jahren ein neuer Ansatz für die Verarbeitung und Verifikation von Online-Identität entstanden, die Decentralized Identity. Dieser Beitrag untersucht das Konzept sowie die zugrundeliegende Technologie und zeigt Vorteile gegenüber der traditionellen Nutzung von Identity Providern und Nutzeraccounts auf.
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Der Terminus «Business Ecosystems» ist nicht nur ein Begriff, der beim Competence Center Ecosystems des Business Engineering Institutes St. Gallen (CC Ecosystems) verwendet wird, sondern er attrahiert auch in der breiten Wirt- und Wissenschaft eine grosse Anzahl an Publikationen. Doch was wird damit konkret beschrieben und auf welche grundlegende Definition beziehen wir uns, wenn wir von der Entwicklung von Geschäftsmodellen innerhalb von Business Ecosystems und der Akkumulation von «Wert» bei einzelnen Akteuren (Value Capture) sprechen? Im Folgenden wird zuerst ein Überblick über verschiedene Aspekte der Ecosystem-Forschung gegeben. Anschliessend wird der Fokus auf die Definition von Ecosystems als spezifischer Struktur der Organisation des Zusammenwirkens in einem Netzwerk gelegt. Abschliessend werden Implikationen für die Arbeit im Competence Center Ecosystems beschrieben.
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Der Begriff Decentralized Finance (DeFi) bezeichnet eine dezentrale, Blockchain-basierte Architektur zur Abwicklung von Finanzgeschäften ohne Intermediäre. In diesem Beitrag zeigen wir auf, warum sich das Anbieten eines Zugangs zu Digital Assets und DeFi-Geschäftsmodellen für Finanzinstitute lohnt und welche Herausforderungen sie meistern müssen, um ihren Kunden ein solches Angebot zu ermöglichen. Anhand von Beispielen aus der Praxis werden Positionierungsmöglichkeiten für regulierte Institute dargelegt sowie konkrete Chancen & Herausforderungen aufgezeigt.
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Die Erschliessung eines Business Ecosystems verspricht die Möglichkeit, bestehenden Kunden integrierte Services durch zum Teil branchenübergreifende Kooperationen zur Verfügung zu stellen und Zugang zu neuen Kundengruppen zu erhalten. Selbst ein Business Ecosystem aufzubauen ist allerdings eine anspruchsvolle Aufgabe, da es viele Parteien um eine für alle Teilnehmer attraktive Value Proposition herum zu orchestrieren gilt. Um die Erfolgsaussichten für ein solches Vorhaben zu erhöhen, lohnt sich ein strukturiertes Vorgehen, das nicht nur beim Design einer vielversprechenden Lösung hilft, sondern auch dabei, mögliche Stolpersteine möglichst früh zu entdecken und bestenfalls zu umgehen. Ein solches Vorgehen, das bereits von mehreren Banken im deutschsprachigen Raum verwendet wird, stelle ich in diesem Beitrag vor.
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Die Menge an Daten über reale Produkte, Prozesse und Services ist in den letzten Jahren stark gestiegen. Somit ergeben sich neue Möglichkeiten für die Planung, Simulation und Analyse im Unternehmen. Hierfür setzen immer mehr Unternehmen das Konzept eines digitalen Zwillings ein. Doch was sind digitale Zwillinge und welche Potenziale ermöglicht ihr Einsatz auf Unternehmensebene, insbesondere in der Finanzindustrie?
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In der Finanzindustrie erwarten Kunden hohe Standards bezüglich des Datenschutzes und der Integrität der eigenen Daten. Dennoch ist es für Banken aus Sicht der Wertschöpfung essenziell, Kundendaten mithilfe von statistischen Methoden und Algorithmen auszuwerten. Die Banken befinden sich somit im Konflikt zwischen der Wahrung des Datenschutzes und der Durchsetzung des eigenen Geschäftsmodells. Um dieses Problem anzugehen, hat sich in den letzten Jahren das Konzept des «Federated Learning» am Markt etabliert, bei dem die für das Modelltraining verwendeten Daten stets dezentral gespeichert und die Modelle dezentral trainiert werden.
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Der traditionelle Ansatz von KI stellt den Prozess des Modelltrainings in den Mittelpunkt. Während das Training des Modells grosse Aufmerksamkeit erfährt, stehen die zugrundeliegenden Daten oft im Hintergrund. Vor allem bei Internetkonzernen funktioniert dieser Ansatz sehr gut, da diese über riesige Datenmengen und die Fähigkeiten zu ihrer Auswertung verfügen. Im Gegensatz dazu gibt es bei diesem Ansatz aufgrund mangelnder Datenmengen kaum Potential für den Einsatz von KI in kleinen Unternehmen. Daher lohnt es sich, einen Blick auf die Daten zu werfen – weg von model-centric hin zu data-centric AI.
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