Die Rückkehr auf das frühere Ertragsniveau ist für Banken oberstes Gebot und gleichzeitig eine große Herausforderung, da sie immer noch mit den wirtschaftlichen Folgen der Pandemie zu kämpfen haben. Eine der vielversprechendsten Methoden zur Verbesserung der Profitabilität ist der Einsatz von Advanced Analytics (AA) und künstlicher Intelligenz (KI), um die Sachkosten besser in den Griff zu bekommen. Nach unserer Erfahrung machen diese Kosten mehr als 40 Prozent der Gesamtkosten einer typischen europäischen Bank aus.
Viele Banken haben sich zuletzt bemüht, diese Kosten zu senken, und einige haben die Erfahrung gemacht, dass sogar noch größere Einsparungen möglich sind. Durch Kostenoptimierung mittels AA und KI – zusammen mit einem Zero-based-Nachfragemanagement und einem Center of Excellence für Kostenmanagement – haben sie ihre Kosten kategorieübergreifend um durchschnittlich 10 bis 15 Prozent gesenkt, in manchen Kategorien sogar um bis zu 35 Prozent.
Wie effektiv dieser Ansatz ist, lässt sich auch außerhalb der Bankbranche feststellen. Laut einer McKinsey-Umfrage zum Thema Global Purchasing Excellence, an der mehr als 1.600 Unternehmen teilnahmen, wenden die einkaufstechnisch am weitesten entwickelten Sektoren – z.B. Konsumgüter- und Automobilindustrie – genau diese drei Methoden an, um in sektorübergreifenden Kategorien wie Marketing, Zeitkräfte und IT Kosten zu sparen. (Finanzinstitute liegen in diesem Entwicklungs-Ranking übrigens in der Mitte.)
This article was a collaborative effort by Cristina Brotto, Davide Grande, Tomas Jones, Yannis Pyrros, Peter Spiller, and Zubin Taraporevala.