{"id":1201,"date":"2018-03-01T17:56:32","date_gmt":"2018-03-01T16:56:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cva-services.eu\/?page_id=1201"},"modified":"2019-05-01T05:44:14","modified_gmt":"2019-05-01T03:44:14","slug":"bigdata-banking","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.cva-services.eu\/de\/bigdata-banking","title":{"rendered":"Big Data Banking"},"content":{"rendered":"

Big Data Banking wird von uns mittels folgender f\u00fcnf Eigenschaften definiert:<\/p>\n

    \n
  1. Volume \u2013 Datenvolumen\/-menge,<\/li>\n
  2. Variety \u2013 Vielfalt an Datentypen und -quellen<\/li>\n
  3. Velocity \u2013 Geschwindigkeit der Datenverarbeitung<\/li>\n
  4. Validity\/Veracity \u2013 Richtigkeit d.h. Datenqualit\u00e4t wie auch Wahrhaftigkeit und Glaubw\u00fcrdigkeit der Daten<\/li>\n
  5. Business Value \u2013 der Mehrwert f\u00fcr ein Unternehmen<\/li>\n<\/ol>\n

    Unter Banking subsumieren wir neben Banken auch alle anderen Finanzinstitute. Big Data Banking ist f\u00fcr uns die Einhaltung von Compliance in Prozessen eines Finanzinstituts bei denen Big Data – also Datenmengen in gr\u00f6\u00dferem Ausma\u00df – verarbeitet werden. Mit der\u00a0\u00a0EU-Datenschutz Grundverordung (DSGVO<\/a>) m\u00fcssen aber nunmehr absolut alle Daten einer genau vorgegebenen Governance folgen. Wenn ein Kunde einen Kredit h\u00e4lt, ist eine Bank berechtigt die pers\u00f6nlichen Daten bis zum Laufzeitende zu nutzen. Hat ein potentieller Neukunde aber zum Beispiel nur einen Newsletter abonniert, m\u00fcssen nach DSGVO Prozesse angepasst werden.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    DSGVO<\/h2>\n

    Die\u00a0\u00a0EU-Datenschutz Grundverordung (DSGVO<\/a>) und damit einhergehende langfristige Auflagen, verdeutlichen, dass dessen Einhaltung wichtig bei der Nutzung von Algorithmen zur Verarbeitung von Big Data ist.<\/p>\n

    Die Europ\u00e4ischen Finanzaufsichtsbeh\u00f6rden (EBA, ESMA & EIOPA auch bekannt als ESA) haben im gemeinsamen Ausschuss am 15. M\u00e4rz 2018<\/a>\u00a0einen finalen Bericht \u00fcber Big Data ver\u00f6ffentlicht. Hierin wurden Szenarien behandelt, in denen Big Data Algorithmen zu Diskriminierung und unangemessener Preisoptimierung, sowie Anpassungen von Marketing und bei der Preisgestaltung \u00e4hnlicher Kunden f\u00fchrten\/missbraucht wurden.<\/p>\n

    Die wohl gr\u00f6\u00dfte Herausforderung bei der Nutzung von Big Data und k\u00fcnstlicher Intelligenz \u00a0ist die Segmentierung von hochgranularen Datens\u00e4tzen (Kundendaten), die u.a. zu Fehlklassifizierung f\u00fchren k\u00f6nnen. Die\u00a0DSGVO<\/a>\u00a0 schafft\u00a0 die rechtliche Grundlage f\u00fcr Einzelpersonen, den Gebrauch ihrer Daten zu hinterfragen. Der Datenverantwortliche (Controller) wie auch der Datenverarbeiter (Prozessor) ist verpflichtet jeder Einzelperson detaillierte Informationen \u00fcber ihre personenbezogene Daten und deren Verarbeitung innerhalb des Unternehmens wie auch \u00fcber jeglichen Datentransfer zu Drittfirmen darzulegen. Die Einzelperson hat dar\u00fcber hinaus das Recht der Verarbeitung personenbezogener Daten zu widersprechen, L\u00f6schung oder Korrekturen zu beantragen, und das Recht der Datenverarbeitung generell zu widersprechen oder diese einzuschr\u00e4nken (Artikel 15-22\u00a0DSGVO<\/a>).<\/p>\n

    Die Verpflichtung der Informationsdarlegung und der Erg\u00e4nzung von auf Einzelpersonen zur\u00fcckzuf\u00fchrende Datens\u00e4tze kann gerade f\u00fcr Finanzunternehmen kostspielig werden. Pseudonymisierung (Datenverschl\u00fcsselung) oder anonyme Informationen dagegen w\u00fcrden nicht solche Auflagen erzeugen. Unternehmen sollten daher so wenig Daten wie m\u00f6glich verarbeiten, die auf Einzelpersonen zur\u00fcckzuf\u00fchren sind (Pr\u00e4ambel 26, 28\u00a0DSGVO<\/a>). Im Klartext hei\u00dft das, dass anonymisierte Daten (z.B. zur Verfolgung von Wachstum) nicht der\u00a0\u00a0DSGVO<\/a>\u00a0unterliegen (z.B. Details zu vollbelasteten Hypothekendarlehen ohne relevante Informationen f\u00fcr einen R\u00fcckschluss auf Einzelpersonen). Investmentunternehmen und Handelspl\u00e4tze m\u00fcssen sicherstellen, dass solide Ma\u00dfnahmen vorhanden sind, um zu verhindern, dass algorithmischer oder hochfrequenter Handel die M\u00e4rkte st\u00f6ren.<\/p>\n

    (Aktualisiert am 30. April 2018)<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Big Data nutzen und die fortlaufenden Compliance-Kosten reduzieren.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.cva-services.eu\/bigdata-banking\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Big Data Banking\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Big Data Banking - die Einhaltung der DSGVO f\u00fcr Banken und Wertpapierfirmen mit Schwerpunkt auf Big Data und deren zuk\u00fcnftiger Nutzung mit k\u00fcnstlicher Intelligenz. 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