Daten im Banking
Die Daten, die eine Bank am Laufen halten: Transaktionen, Credit Scoring, Fraud- und AML-Erkennung, Risikomodelle und die strengen Regeln zu Governance, Datenschutz und Modellrisiko drumherum.
Banking läuft auf Daten: Zahlungsströme, Feeds von Kreditauskunfteien, Transaktionslogs, Kernbankensysteme und das regulatorische Reporting erzeugen strukturierte und unstrukturierte Datensätze, die Kredit-, Risiko- und Compliance-Entscheidungen steuern. Dieser Block baut Sicherheit im Umgang mit den Datenbeständen auf, die es nur im Banking gibt, von KYC- und Transaktionsdaten bis zu Kreditperformance und Marktdaten-Feeds, und zeigt, wie deren Qualität gemessen und gesteuert wird. Sie lernen die zentrale Dateninfrastruktur der Branche kennen (Kernbankenplattformen, Data Warehouses, APIs), die Metriken zur Bewertung von Datenqualität und Vollständigkeit sowie die regulatorischen Frameworks (BSA/AML, DSGVO, BCBS 239), die bestimmen, wie Banken Daten erheben, speichern und auditieren. Ziel ist praktische Souveränität, nicht allgemeine Finanztheorie.
Was Sie beherrschen werden
- Die zentralen Datenquellen einer Bank identifizieren und mappen, von Kernbankensystemen bis zu Auskunftei- und Zahlungsdaten
- Datenqualität mit bankspezifischen Metriken wie Vollständigkeit, Data Lineage und Reconciliation-Genauigkeit bewerten
- Regulatorische Anforderungen wie BCBS 239, KYC/AML und DSGVO in ihrer Bedeutung für die Data Governance im Banking einordnen
- Praktische Datenaudits und Prüfungen aufsetzen und durchführen, um Lücken, Duplikate oder Compliance-Risiken in Bankdatensätzen zu erkennen
Schlüsselbegriffe
Module
Zeigt, wie die zentralen Data-Disziplinen Credit Scoring, Fraud Detection und die Governance von Risikomodellen im Banking antreiben.
Behandelt die Kartierung des Data Estate einer Bank und die Messung von Datenqualität, Governance-Reifegrad und Analytics-Performance.
Behandelt Datenschutzrecht, Consent, grenzüberschreitende Datentransfers und Zugriffs-Audits, die den Umgang von Banken mit Daten einschränken.
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