Open Banking ist ohne Frage in der internationalen Finanzlandschaft angekommen. Im Kontext regulatorischer Entwicklungen wurden der Begriff und die Entwicklung, die er repräsentiert, in erster Linie mit einer Öffnung von Seiten der Banken assoziiert. Es ging zunächst einmal darum, die entsprechende Infrastruktur – in Form von (standardisierten) Schnittstellen und einer Modernisierung der Kernbankensysteme – zu etablieren, um einen offenen Datenaustausch überhaupt erst anbieten zu können.
Mit zunehmender Maturität dieser Infrastruktur rückt jetzt allmählich ein weiterer Kernaspekt von Open Banking in den Mittelpunkt, der gleichzeitig eine seiner grössten Herausforderungen darstellt: Die Qualität der Daten. Denn Open-Banking-Dienste sind nur dann wirklich brauchbar, wenn sie auf einem Fundament aus genauen, zuverlässigen und sicheren Daten aufbauen, die ausserdem möglichst in Echtzeit zur Verfügung stehen. Nicht nur für die Drittanbieter, die diese Daten beziehen und weiterverwenden, sondern vielmehr noch für die Endkundinnen und -kunden. Nur qualitativ hochwertige und aussagekräftige Informationen ermöglichen es, Prozesse zu automatisieren, aktuelle Entwicklungen in persönlichen sowie Unternehmens-Finanzen zu visualisieren oder optimierte Finanzentscheidungen und Risikoeinschätzungen zu treffen.
Eine Thematik, die alle regulierten Märkte auf dem Radar haben, aber aktuell v.a. in Australien für Zündstoff sorgt. Dort beschweren sich Daten-konsumierende Drittanbieter, dass die von den Banken zur Verfügung gestellten Daten unzuverlässig (u.a. nicht auf dem aktuellsten Stand) seien. Entsprechend stagniert auch die Entwicklung neuer Angebote für den Markt. Verschiedene Banken wurden im letzten Jahr von der Australian Competition and Consumer Commission (ACCC) für das Nichteinhalten datenbezogener Verpflichtungen gemäss dem Consumer Data Right (CDR) gebüsst, allerdings mit verschwindend kleinen Strafen. Als Alternative rufen deshalb einige Stimmen aus dem Markt wieder nach Screen Scraping für die Beschaffung von korrekten Bankdaten. Das dürfte wiederum für die Finanzinstitute nicht allzu vorteilhaft sein, da sie hierbei im Gegensatz zu Open Banking keinerlei Kontrolle oder Transparenz über den Datenzugang durch Dritte haben. Und auch die Endkunden wissen nicht einhundertprozentig, welche Daten ein Drittanbieter nun genau von ihrem Online-Banking abschabt.
Fehlende Datenqualität stellt für Banken schon grundsätzlich sowohl ein betriebliches als auch ein mögliches Compliance-Risiko dar. Mit dem Austausch von Daten erhöht sie zusätzlich das Reputationsrisiko und kann damit das Vertrauensverhältnis auf Seiten der Kundschaft beinträchtigen. Entsprechend wird uns das Thema «Data Quality Management» als zentrale Bankkompetenz in der weiteren Entwicklung von Open Banking verstärkt begleiten. Denn der Erfolg eines Finanzinstituts hängt zukünftig nicht nur von der Anzahl und funktionellen Breite ihrer APIs ab, sondern insbesondere von der Verwertbarkeit der Daten, die sich darüber konsumieren lassen – und das fängt schon bei den Testdaten in der API-Sandbox an. Dabei dürfte es mittel- bis langfristig nicht mehr «nur» um die Struktur oder die Qualität der Daten in Bezug auf Vollständigkeit (keine fehlenden Informationen), Genauigkeit (keine fehlerhaften Informationen) oder Relevanz (keine veralteten, unnötigen oder doppelten Informationen) gehen, sondern auch um die Anreicherung von Daten mit nützlichen, Use-Case-basierten Zusatzinformationen und Insights. In der Schweiz gewinnt diese Thematik ebenfalls an Relevanz, weil wir uns bei der Öffnung der Bankschnittstellen auf einem guten Weg befinden. Und mit zunehmender Etablierung und Nutzung der Infrastruktur rücken die Anforderungen an die Qualität der Daten in den Fokus von Open Banking.