Datenstrategie & FiDA: Fit für Open Finance

Der Open Finance-Vorstoß der EU mit der Financial Data Access (FiDA)-Verordnung steht für eine neue Ära des Datenteilens: Finanzinstitute werden verpflichtet, Kundendaten auf Anfrage standardisiert an Drittanbieter weiterzugeben, um Kunden mehr Kontrolle über ihre Daten und besseren Zugang zu innovativen Finanzprodukten zu ermöglichen.

Während die finale Ausgestaltung der FiDA-Regulatorik noch stockt und Unternehmen auf klare Vorgaben warten, erfordern diese absehbaren regulatorischen Veränderungen bereits heute grundlegend neue Ansätze im Datenmanagement. FiDA ist nur die Spitze des Eisbergs und fügt sich in ein größeres Transformationsszenario ein: Künstliche Intelligenz automatisiert Prozesse, veränderte Kundenerwartungen fordern plattformintegrierte Lösungen und Internet of Things (IoT) revolutioniert Risikomodelle durch Echtzeitdaten.

Die vier genannten Trends verstärken sich gegenseitig und schaffen einen "perfekten Sturm" der Veränderung. FiDA forciert die Öffnung von Datensilos, KI benötigt qualitativ hochwertige Datengrundlagen, veränderte Kundenerwartungen verlangen nach datengetriebenen Services, und IoT generiert völlig neue Datenquellen.

Der gemeinsame Nenner aller Trends: Sie erfordern eine durchdachte, zukunftsfähige Datenstrategie als Fundament. Genau diesen Impuls hat Intero Consulting auch im Rahmen der Fachkonferenz der Versicherungsforen Leipzig zum Thema Open Finance geteilt.

Eine aktuelle Studie bestätigt diesen Handlungsbedarf.

Die gute Nachricht ist: Das Problem ist erkannt. Die schlechte: Die Umsetzung hinkt hinterher. Eine aktuelle Studie von 210 globalen Versicherern zeigt die Herausforderung deutlich: Lediglich ein Drittel ist durchgängig digitalisiert und nur wenige schaffen den Top-Reifegrad bei der Datennutzung. Trotz hohen Investitionen in die digitale Transformation kämpfen die meisten Versicherer noch immer mit fragmentierten Datenlandschaften und veralteten Legacy-Systemen.

Was verhindert den Fortschritt? In unserem Projektalltag begegnen wir drei wiederkehrenden, zentralen Problemen:

• Einzelfallbezogenes Datenmanagement: Daten werden für dedizierte Anwendungsfälle bereitgestellt, aber nicht übergreifend genutzt
• Fehlende Verantwortung: Keine klare Zuordnung von Datentypen zu internen Verantwortlichkeiten
• Fragmentierte Datenlandschaft: In einer Studie bestätigen 65 % der Führungskräfte, dass niemand in ihrem Unternehmen die Daten vollständig versteht und Zugriff hat

Diese Probleme sind jedoch lösbar, wenn Unternehmen bereit sind, neue Wege zu gehen.

Der Schlüssel liegt in einem paradigmatischen Wandel: weg von Datensilos hin zu einem produktorientierten Data Mesh-Ansatz. Eine zukunftsfähige Datenstrategie baut auf drei fundamentalen Säulen auf:

1. Produktorientiertes Datenmanagement

Jede Fach-Domäne entwickelt eigenverantwortlich ihre Daten-Produkte und stellt sie über die harmonisierte Dateninfrastruktur (inkl. einer Self-Service-Plattform) bereit. Daten-Produkte umfassen gebündelte Einzeldaten zu einem spezifischen Zweck. Statt einzelfallbezogener Datenhaltung entstehen so wiederverwendbare Daten-Produkte mit klaren Verantwortlichkeiten, die für weitere Anwendungsfälle im Unternehmen nutzbar gemacht werden. Diese Daten-Produkte können nahtlos für FiDA-konforme Datenweitergabe (via API), KI-Anwendungen oder strategische Partnerschaften genutzt werden.

Praxisbeispiel Versicherung: Daten können zum Beispiel in vier Domänen unterteilt werden: 1) Die Kundendaten-Domäne umfasst Stammdaten, Demografie, Kontaktinformationen und Produktnutzungshistorie. Die 2) Schadensbearbeitung-Domäne fokussiert sich auf Schadensmeldung, Bearbeitungsstatus und Betrugserkennung. Weitere Domänen können je nach Geschäftsfeld ergänzt werden (wie z.B. 3) Underwriting oder 4) IOT & Telematics).

2. Skalierbare Dateninfrastruktur mit einer Self-Service-Plattform als Werkzeugbaukasten

Eine moderne, harmonisierte Infrastruktur bildet das technische Rückgrat und ermöglicht die praktische Umsetzung der Daten-Produkte. Eine Self-Service-Daten-Plattform ist der zentrale Ankerpunkt dieser Infrastruktur. Sie gibt Fachbereichen einen umfassenden Werkzeugbaukasten an die Hand: Datenorganisation mit Datenkatalog und Datennachverfolgung, Policy Management für Schnittstellen-Standards (API) und Zugriffsmanagement, Reporting und Monitoring für Qualitätssicherung und Nutzungsberichte sowie die zugrundeliegende Technologieplattform. Diese Werkzeuge ermöglichen es, eigenständig Daten-Produkte zu entwickeln, ohne auf zentrale IT-Teams angewiesen zu sein.

Praxisbeispiel Versicherung: Die Self-Service Data Platform gibt Microsoft Fabric als zentrale Technologie vor und stellt den Fachbereichen entsprechende Kompetenzen und Richtlinien (z.B.: API-Schnittstellen-Standards) bereit. Über die Plattform erhalten Domänen-Teams Zugang zu einheitlichen Standards, Governance-Vorgaben und Best Practices, um eigenständig Daten-Produkte auf Basis von MS Fabric zu entwickeln und zu verwalten.

3. Etablierte Governance mit Top-Management-Commitment

Eine erfolgreiche Datenstrategie braucht klare Governance-Strukturen als Fundament. Klare Verantwortlichkeiten und einheitliche Regeln schaffen dieses Fundament. Ein Chief Data Officer verantwortet die strategische Ausrichtung, während Data Domain Teams dezentral agieren und die zentral festgelegte Governance für ihre Daten-Produkte umsetzen. Diese Struktur verbindet strategische Konsistenz mit operativer Flexibilität.

Praxisbeispiel Versicherung: Das Domain Team „Kundendaten“ entwickelt eigenverantwortlich Daten-Produkte für KYC-Prozesse. Das Daten-Plattform-Team betreibt die zentrale Infrastruktur, das Enabling Team unterstützt mit Best Practices, und die Governance Group sorgt für übergreifende Standards. Durch einheitliche Dokumentation und automatisierte Qualitätschecks können alle Teams schnell agieren, ohne Compliance zu gefährden.

„Datenstrategie ist kein Selbstläufer, aber auch kein Hexenwerk“ – die Transformation gelingt nicht über Nacht und Intero Consulting begleitet Sie systematisch auf dem Weg zu einer zukunftsfähigen Datenstrategie: