Bachelorarbeit, 2017
80 Seiten, Note: 1.0
1 Einleitung
2 Aktuelle Herausforderungen deutscher Retailbanken
2.1 Veränderung der externen Rahmenbedingungen
2.1.1 Wandel durch branchenübergreifende Megatrends
2.1.2 Modifikation der branchenspezifischen Umweltfaktoren
2.2 Herausfordernde interne Modalitäten
2.3 Zwischenfazit
3 Ausgewählte Modelle zur Bestimmung des Reifegrades
3.1 Relevanz der Ermittlung eines Reifegrades
3.1.1 Funktion von Reifegradmodellen
3.1.2 Struktur von Reifegradmodellen
3.2 Überblick der bestehenden Reifegradmodelle
3.2.1 Capability Maturity Model Integration als Prozessbewertung
3.2.2 Digital Maturity Model als digitales Reifegradmodell
4 Erarbeitung eines digitalen Reifegradmodells für Retailbanken
4.1 Methodische Vorgehensweise der Modellentwicklung
4.2 Aktueller Forschungsstand
4.3 Vorstellung des Modells
4.3.1 Ebenen des Modells
4.3.2 Dimensionen und Ableitung von Einzelkriterien des Modells
4.4 Bestimmung des digitalen Reifegrades
4.5 Reifegradstufen des Modells
5 Limitationen und Ausblick
6 Fazit
Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, ein spezifisches digitales Reifegradmodell für Retailbanken zu entwickeln, das eine fundierte Standortbestimmung sowie einen Wettbewerbsvergleich der digitalen Transformation ermöglicht.
2.1.1 Wandel durch branchenübergreifende Megatrends
Eine aktuelle Marktveränderung im Bereich der Finanzdienstleistungen ist unverkennbar. Walter (2016) spricht von einem Veränderungsdruck, wie er nie zuvor auf die Banken eingewirkt hat. Die Wertschöpfungskette der Bankinstitute wird durch verschiedenste Faktoren angegriffen und beeinflusst (Koch et al. 2016). Branchenübergreifende Megatrends sind dabei die Digitalisierung und die Veränderung der Kundenbedürfnisse.
Der Megatrend der Digitalisierung disruptiert fast alle Branchen (Bastid et al. 2016). So wird die Digitalisierung auch als der „größte [...] Umbruch seit der Industriellen Revolution“ (Schmidt 2014, S. 75) bezeichnet. Dies macht sich durch eine immer stärker werdende Vernetzung aller Marktakteure bemerkbar. Informationen sind jederzeit verfügbar (Henk und Holthaus 2015). Eine sich ständig weiterentwickelnde Technologie ist die Triebfeder des digitalen Strukturwandels (Durst und Durst 2016; Dierolf 2016). Technische Grenzen schwinden durch immer höhere Rechenleistung so schnell, dass diese kein Hindernis mehr darstellen (Dombret 2015). Das Internet durchdringt immer stärker alle Lebensbereiche. Die neuen Technologien ermöglichen es, Transaktionen schneller und effizienter abzuwickeln (Heinemann et al. 2015; Seitz 2017). Leeder (2014) beobachtet zudem einen Anstieg der Umsätze über die digitalen Vertriebskanäle.
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet den durch Digitalisierung induzierten Wandel und die Notwendigkeit für Retailbanken, sich digital weiterzuentwickeln, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.
2 Aktuelle Herausforderungen deutscher Retailbanken: Dieses Kapitel analysiert externe Megatrends sowie interne strukturelle Schwierigkeiten, die den Handlungsdruck auf Retailbanken in einem dynamischen Marktumfeld erhöhen.
3 Ausgewählte Modelle zur Bestimmung des Reifegrades: Hier werden theoretische Grundlagen zu Reifegradmodellen erläutert und bestehende Ansätze wie CMMI und DMM auf ihre Eignung für Banken untersucht.
4 Erarbeitung eines digitalen Reifegradmodells für Retailbanken: Dieses zentrale Kapitel beschreibt die methodische Entwicklung des neuen DMMRB, inklusive der Ebenen, Dimensionen und der 36 spezifischen Kriterien.
5 Limitationen und Ausblick: Es erfolgt eine kritische Reflexion des Modells hinsichtlich methodischer Grenzen sowie ein Ausblick auf den Bedarf an weiterer empirischer Validierung.
6 Fazit: Das Fazit fasst die Relevanz der Standortbestimmung mittels des entwickelten Modells zusammen und betont den Wettbewerbsvorteil, der aus einer fundierten digitalen Transformation resultiert.
Digitale Transformation, Retailbanking, Reifegradmodell, Digital Maturity Model, Finanzdienstleistungen, Kundenerlebnis, Omnichannel, Prozessoptimierung, Banksteuerung, Geschäftsmodell, Wettbewerbsfähigkeit, Informationstechnologie, Innovationsmanagement, Automatisierung, Standortbestimmung.
Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines strukturierten Reifegradmodells, das es Retailbanken ermöglicht, den aktuellen Fortschritt ihrer digitalen Transformation objektiv zu messen.
Zentrale Themen sind die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Geschäftsmodell von Retailbanken, die Identifikation von Wettbewerbsfaktoren durch neue Technologien und die systematische Standortbestimmung mittels quantitativer und qualitativer Kriterien.
Das Ziel ist die Bereitstellung eines maßgeschneiderten Modells (DMMRB), welches Retailbanken als Entscheidungshilfe dient, um Stärken und Schwächen im digitalen Reifegrad zu identifizieren und einen Entwicklungspfad abzuleiten.
Die Arbeit basiert auf einer umfangreichen Literaturrecherche zur Modellentwicklung, die existierende Konzepte (insbesondere das DMM) analysiert, auf die Bedürfnisse von Retailbanken adaptiert und durch neue, branchenspezifische Dimensionen erweitert.
Der Hauptteil gliedert sich in die Analyse der Marktherausforderungen, die theoretische Einordnung von Reifegradmodellen und die detaillierte Konstruktion des DMMRB inklusive der Festlegung von Ebenen und 36 Einzelkriterien.
Die Arbeit wird durch Begriffe wie digitale Transformation, Reifegradstufen, Retailbanking, Prozessautomatisierung und Omnichannel-Strategie charakterisiert.
Das DMMRB erweitert den Fokus des ursprünglichen DMM durch spezifische Ebenen für Banken (Retail Bank, Customer, Channel) und passt die Dimensionen an die besonderen regulatorischen und prozessualen Anforderungen einer Retailbank an.
Die Customer Journey bildet die Grundlage für die Dimensionen im Bereich Customer und Channel, wobei die nahtlose Interaktion des Kunden über alle Kanäle hinweg als kritischer Erfolgsfaktor für den digitalen Reifegrad bewertet wird.
Angesichts veralteter Banksysteme, zunehmender Konkurrenz durch Fintechs und des hohen Regulierungsdrucks ist eine datengestützte Standortbestimmung notwendig, um strategische Investitionen effizient zu steuern und einen Bedeutungsverlust abzuwenden.
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