Daten im Fintech-Bereich
Fintech-Daten: Transaktions- und Verhaltensdaten, Underwriting mit alternativen Daten, Fraud und KYC/AML sowie Data Governance.
Dieser Block baut sektorspezifische Datenkompetenz für Fintech-Profis auf. Sie sehen sich an, wie sich grundlegende Datenkonzepte wie Datenmodelle, Pipelines und Quality-Frameworks konkret auf Finanztechnologie-Produkte anwenden lassen. Sie kartieren die Datenlandschaft, die für Fintech typisch ist: Transaktionsfeeds, Daten von Kreditbüros, KYC-Dokumente, Open-Banking-APIs und Daten für Behavioral Scoring. Sie lernen die Metriken kennen, mit denen sich Datenqualität, Aktualität und Zuverlässigkeit in Payments, Lending und Banking beurteilen lassen, konsequent aus der Datenperspektive, nicht über Finanzkennzahlen. Zum Schluss behandeln Sie die Datenschutz- und Governance-Vorgaben, darunter GDPR, PSD2, CCPA und PCI DSS, sowie die praktischen Audits, mit denen Fintech-Datenteams compliant, belastbar und audit-ready bleiben.
Was Sie beherrschen werden
- Die zentralen Fintech-Datenquellen identifizieren und bewerten, darunter Transaktions-, KYC-, Kreditbüro- und Open-Banking-Daten
- Data-Quality-Metriken (Completeness, Latency, Accuracy, Lineage) anwenden, um Fintech-Datensätze und Pipelines zu beurteilen
- Ein grundlegendes Framework für Data Governance und Access Control entwerfen, das GDPR, PSD2 und PCI DSS entspricht
- Ein praktisches Data Audit durchführen, um Lücken, Bias, Drift oder Compliance-Risiken in einem Fintech-Datensatz zu erkennen
Schlüsselbegriffe
Module
Wendet die zentralen Data-Skills auf reale Fintech-Use-Cases an: Transaktionen, Underwriting, Fraud und Governance.
Behandelt das Mapping von Datenquellen, das Tracking der Qualität, das Benchmarking von Anbietern sowie die Messung von Pipeline- und Produktmetriken.
Behandelt regulatorisches Mapping, Privacy by Design, Governance-Audits sowie die Reaktion auf Datenschutzverletzungen und behördliche Anfragen.
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