Anonymisierte Analytics einer Bank
Bei der Analyse von Transaktionsdaten müssen verschiedene Maßnahmen getroffen werden, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen. Datenanonymisierung spielt dabei eine große Rolle.
Lesen Sie hier, wie eine große deutsche Bank dank Aircloak Insights den Compliance-Aufwand um 83% reduzierte und das Kundenverhalten nun noch besser analysieren kann.
“Dank Aircloak Insights muss ich mir bei der Analyse keine Gedanken machen.
Ich kann Abfragen jeglicher Art durchführen und die Antworten mit jedem teilen.”
Analyst
Key Highlights
Industrie: Bank
Land: Deutschland
Auswirkungen:
• Bessere Kundeninformationen
• Optimierter Compliance-Prozess
Genutzte Technologien:
• MongoDB Datenbank
• Abfragen mit SQL und Tableau
Übersicht
Einer unserer Kunden ist eine große Bank in Deutschland. Wie bei vielen ihrer Konkurrenten, ist die Unternehmensstrategie stark durch die Digitalisierung geprägt und auf den Kunden ausgerichtet.
“Wir rücken bei allem, was wir tun, den Kunden in den Mittelpunkt. Was brauchen sie heute, was wollen sie morgen? Und darüber hinaus: Welche Wünsche und Anforderungen müssen wir erfüllen, bevor sie überhaupt geäußert werden?” – Direktor der Bank
Während der Markt durch den Eintritt von neuen FinTechs und anderen datengetriebenen Unternehmen immer weiter gesättigt wird, führte die Bank eine Reihe von Projekten ein, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Eines dieser Projekte ist ein persönlicher Finanzassistent für Smartphones. Mithilfe dieser App können Kunden praktische Funktionen wie Multibanking oder Finanzprognosen nutzen, Ziele festlegen und auf Analysen über das eigene Ausgabeverhalten zugreifen.
Herausforderungen
Eine der Top Prioritäten des Projekts war Datenschutz und Datensicherheit.
Während verschiedene bewährte Sicherheitsmaßnahmen in der IT-Infrastruktur implementiert wurden, war der Datenschutz bei der Analyse eine größere Herausforderung.
Zuerst versuchte die Bank mit eigenen Mitteln einen Anonymisierungsalgorithmus zu entwerfen. Dafür war ein eigener Mitarbeiter mit Expertise im Datenschutz notwendig, der Prozess war kompliziert und fehleranfällig, die Aussagekraft der Daten war gering und die Daten mussten erneut auf ihre Anonymität hin überprüft werden.
Analyseprozess vor der Aircloak-Implementierung
Für die regelmäßige manuelle Anonymisierung war ein Mitarbeiter zuständig, der Expertise in Statistik und Datenschutz hat
Die Einholung der Genehmigung des Datenschutzbeauftragten für jeden anonymisierten Datensatz war äußerst zeitaufwändig.
Angriffe entwickeln sich ständig weiter. Somit mussten regelmäßige Privacy Impact Assessments durchgeführt werden, um zu überprüfen, ob die Anonymisierung noch auf dem neuesten Stand der Technik ist.
Letztlich hat sich der manuelle Prozess als zu umständlich herausgestellt. Damit die Richtlinien der DSGVO und die eigenen, sehr hohen Datenschutzstandards erfüllt werden konnten, suchte die Bank nach einer anderen Lösung.
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Lösung und Setup
Die Bank entschied sich schnell dazu, extern nach einer Lösung zur Datenanonymisierung zu suchen.
Nach kurzer Evaluation von Aircloak, wurde innerhalb weniger Wochen ein erfolgreiches Proof of Concept aufgesetzt und daraufhin die Lösung implementiert. Analysten sind nun in der Lage, auf die Rohdaten mithilfe eines SQL-Interfaces zuzugreifen.
Die Ergebnisse sind vollkommen anonym – um den Anonymisierungsprozess, die Installation oder die Qualität der Abfrage müssen sich die Mitarbeiter der Bank keine Gedanken mehr machen.
Da die Anonymisierung vollständig automatisch durchgeführt wird, kann jeder Analyst auf die Datenbank über das Aircloak Interface zugreifen, ohne spezielle Kenntnisse in Datenschutz oder Anonymisierung zu benötigen.
Analysen nach dem Einsatz von Aircloak Insights
Tägliche Arbeit mit Aircloak
Da Aircloak Insights unabhängig vom Anwendungsfall eingesetzt wird und immer perfekt anonymisierte Resultate ausgibt, können Analysten nun explorativ mit den Datensätzen arbeiten.
Während in der Vergangenheit besonders Abfragen in Datensätzen mit Textfeldern ein Problem dargestellt haben, kann nun beispielsweise der Familienstand von Kundengruppen analysiert werden.
Um das zu erreichen, werden Transaktionsdaten durch eine SQL-Abfrage mit Aircloak nach dem Begriff “Kindergeld” untersucht. Die Analystin erhält als Ergebnis aggregierte Kundensegmente, die in ihren Überweisungstexten diesen Begriff aufweisen.
Weitere Fragen die nun beantwortet werden können:
- Wie entwickelt sich die Kundenbasis?
- Wieviele und welche Versicherungen werden genutzt?
- Wie loyal sind Kunden?
- Welche Kundengruppen haben das höchste cross- und upselling Potential für andere Finanzprodukte?
Durch die Integration von Datenvisualisierungstools wie Tableau können darüber hinaus detaillierte Informationen zur Einkommensverteilung einer Stadt dargestellt werden – ohne dabei die Privatsphäre der Kunden zu verletzen.
Mit Aircloak Insights ist die Bank nun in der Lage:
Anonymisierte Daten innerhalb von Sekunden zu erhalten
Den Compliance-Aufwand um 83% zu reduzieren
Daten ohne zusätzliche Genehmigung des Datenschutzbeauftragten auszuwerten
Durch eine höhere Datenqualität tiefere Einblicke in das Verhalten der Kunden zu erhalten
Alle Datenpunkte auszuwerten, die normalerweise aus Datenschutzgründen nicht zugänglich wären
Mehr Analysen durch den automatischen Anonymisierungsprozess durchzuführen