Intelligente Angebote durch Transaktionsanalyse. Transaktionsorientierte Analyse des Zahlungsverkehrs kann Banken helfen, Kunden gezielter mit passenden Produkten zu adressieren. Die Datenschutzrechte der Kunden bleiben dabei gewahrt.

Intelligente Angebote durch Transaktionsanalyse

Viele Privatkunden unterhalten inzwischen mehrere Bankverbindungen. Die Bindung des Kundengeschäfts beziehungsweise der Kunden wird dadurch zunehmend schwieriger. Die Zunahme des Online-Banking, der Nutzung von Geldautomaten und verschiedener Kredit- und Debitkarten sowie Personalfluktuationen in Filialen führen dazu, dass die persönliche Beziehung zum Kunden immer schwächer wird. Die Analyse des Zahlungsverkehrs kann den persönlichen Kontakt zumindest teilweise in Bezug auf das Sammeln von Informationen ausgleichen. Sie kann helfen, die richtigen Maßnahmen auf die richtigen Kunden anzuwenden.
Das tatsächliche Verhalten der Kunden spielt hierbei eine wichtigere Rolle als demographische Merkmale und darauf basierende Segmentierungen. Das gilt auch für in Banken oft verwendete ertragsbasierte Kundensegmentierungen.
Das Kundenverhalten lässt sich im Prinzip durch Umfragen ermitteln, doch noch zuverlässigere und präzisere Daten liefert seine Beobachtung. Im Bankenumfeld lässt sich das Verhalten der Kunden insbesondere über den Zahlungsverkehr gut beobachten. Hierbei sind natürlich die Bestimmungen des Bundesdatenschutzgesetzes (BDSG) und weiterer relevanter Gesetze (z. B. Geldwäschegesetz) sowie mit Kunden getroffene Vereinbarungen (z. B. AGB) zu berücksichtigen.
Untersuchungen von Zahlungsverkehrsdaten lassen sich mit Hilfe von transaktionsbasierter Business Intelligence mit analytischen Methoden in entscheidungsrelevantes Wissen transformieren. Dabei werden aus einzelnen Zahlungstransaktionen Informationen destilliert, die, teilweise im Verbund mit Informationen aus anderen Quellen, Verhaltensmuster offenbaren.

Regelbasierte Datenanalyse
Die Grundlage dafür bildet ein regelbasiertes System zur Qualifizierung der Datensätze des sogenannten Datenträgeraustauschverfahrens (DTA). Dazu werden jeder einzelnen Transaktion Ober- und Unterkategorien zugewiesen, die Inhalt und Zweck der Zahlung repräsentieren. Die Festlegung der Kategorien geschieht im Wesentlichen durch Analyse der Inhalte der DTA-Felder Bankname (bzw. Bankleitzahl), Auftraggebername, Empfängername, Textschlüssel und Umsatztext. Allgemein verfügbare Hilfstabellen, wie etwa die Zuordnung von Bankleitzahlen zu Finanzinstituten, sowie individuell erstellte Tabellen, zum Beispiel über Verbundbeziehungen und Vertriebsvereinbarungen, werden ebenfalls angewendet.
Bei einigen Transaktionen genügen bereits der Auftraggeber- oder Empfängername, um eine Zuweisung der Kategorien vornehmen zu können. Ist etwa der Auftraggeber einer Lastschrift eine Lebensversicherung, so ist davon auszugehen, dass es sich um einen Versicherungsbeitrag handelt. Bei Transaktionen zwischen Privatpersonen besitzen die Felder Auftraggeber und Empfänger bezüglich der Qualifizierung des Datensatzes keine Aussagekraft. Dann hilft eventuell der Inhalt des Feldes Umsatztext; zum Beispiel bei vielen Zahlungen für Käufe bei eBay.
Zur Qualifizierung der meisten Transaktionen des DTA ist allerdings eine Analyse der Inhalte mehrerer der oben genannten Felder gleichzeitig notwendig. Manche Qualifizierungen stellen nur plausible Annahmen über den Inhalt einer Transaktion dar und in wenigen Fällen ist eine Qualifizierung gar nicht möglich. Regional tätige Institute können bestimmte Regeln zur Qualifizierung, die für andere Regionen entwickelt worden sind (z. B. für das Erkennen von Konsumausgaben bei einem lokalen Kaufhaus), außer Acht lassen, um die Verarbeitung insgesamt etwas zu beschleunigen.

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