Strukturierte Integration und Nutzung von Immobiliendaten bei einem Schweizer Finanzinstitut
Durch das Abwickeln von Immobilienkrediten bei Banken fällt eine grosse Menge an Daten an. Die Integration und Nutzung dieser Daten für geschäftliche und regulatorische Anwendungsfälle wird in dieser Arbeit untersucht.
Schlup, Simon, 2024
Art der Arbeit Bachelor Thesis
Auftraggebende Schweizer Finanzinstitut
Betreuende Dozierende Jüngling, Stephan
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Das Kreditgeschäft und insbesondere das Hypothekargeschäft ist eines der grössten und ertragsreichsten Geschäftsfelder der Retailbanken in der Schweiz. Diese erwirtschaften fast drei Viertel des Geschäftsertrages aus dem zugehörigen Zinsgeschäft. Die dabei anfallenden Daten werden genutzt, um regulatorischen Vorgaben und geschäftlichen Anforderungen sowie Kundenanforderungen effektiv zu entsprechen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Dokumentation der Datenquellen, Analyse möglicher Anwendungsfälle sowie die Entwicklung eines Prototyps mit welchem die Daten analysiert und verarbeitet werden.
Die Arbeit wird entlang dem CRISP-DM Vorgehensmodel strukturiert. Für die CRISP-DM Phasen «Business Understanding» und «Data Understanding» werden Gespräche mit Fachpersonen geführt, die Gespräche ausgewertet und formalisiert, Datenstrukturen der betroffenen Systeme analysiert und Anwendungsfälle erhoben und bewertet. In den folgenden CRISP-DM Phasen werden zwei der ermittelten Anwendungsfälle als Prototyp modelliert und umgesetzt.
Die Analyse der möglichen identifizierten Anwendungsfälle zeigt Potentiale in der Datennutzung in verschiedenen Bereichen. Diese Bereiche werden in die thematischen Pakete Finanzierungsprozesse, Immobilienbewertung / Überwachung, Nachhaltige Finanzprodukte und Marketing aufgeteilt da diese meist spezifische Anforderungen an die Datenprodukte haben. Für das «Data Understanding» werden die Daten-Zusammenhänge in einem spezifischen Datenmodell, den unterliegenden Datenprodukten und den Datenflüssen modelliert und dokumentiert. Eines der Datenprodukte steht dabei im Zentrum und führt die Stammdaten aus externen und internen Quellen zusammen. Das Datenprodukt «Immobilie mit Heizung» wird zuerst umgesetzt und erlaubt eine inhaltliche und geografische Auswertung zu: «Welche Gebäude nutzen Öl- oder Gasheizung?» und «Wo kommen welche Heizenergieträger hauptsächlich zum Einsatz». Das Datenprodukt «Belehnung» liefert verschiedene Informationen zu Hypotheken, Sicherheiten, Belastungen und Schätzwert einer Immobilie und kann eine Übersicht über die Belehnung einzelner Grundstücke als auch über das Hypothekenportfolio der Bank aufzeigen.
Studiengang: Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Keywords Immobiliendaten, Bank
Vertraulichkeit: vertraulich