Smart Finance und IIoT

Dieses Buch erforscht umfassend die Bedeutung datenbasierter Finanzierungskonzepte für das Firmenkundengeschäft von Banken. Mithilfe präziser Daten aus dem „Industrial Internet of Things“ (IIoT) bieten mittelständische Unternehmen ihren Kunden bereits vermehrt derartige zukunftsweisende Finanzierungsoptionen an. Diese auf Miet- oder Abonnementmodellen statt auf klassischen Kaufgeschäften basierenden Geschäftsmodellinnovationen dürften langfristig weitreichende Auswirkungen auf das Firmenkundengeschäft von Banken haben, ein Forschungsbereich, der bis dato noch nicht umfassend betrachtet wird. Vor diesem Hintergrund stellt sich die konkrete Frage, welche Chancen und Risiken für Banken aus solchen Geschäftsmodellen erwachsen. Besonderes Augenmerk legt die Studie auf die Sparkassen und Genossenschaftsbanken in Deutschland, die als direkte Ansprechpartner für mittelständische Unternehmen agieren und besonders von den bevorstehenden Veränderungen betroffen sind. Der Inhalt - Problemstellung - Das Zeitalter innovativer Geschäftsmodelle - ein Überblick - Experteninterviews: Stand und Perspektiven nutzungsorientierter Geschäftsmodelle - Fragebogenstudie: Stand und Perspektiven von „Pay-per-X“-Geschäftsmodellen in Sparkassen und Genossenschaftsbanken - Implikationen und Ausblick Die Autorinnen und Autoren Professor Dr. Elmar Lukas ist Inhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre, insb. Innovations- und Finanzmanagement, an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg sowie Leiter des dortigen FinTECH-Labs. Professor Dr. Sascha Mölls ist Inhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre, insb. Rechnungslegung, an der Philipps-Universität Marburg sowie Geschäftsführender Direktor des Instituts für Genossenschaftswesen (ifG Marburg). Natalie Nowak ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Innovations- und Finanzmanagement, an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Vladlena Prysyazhna ist wissenschaftliche Mitarbeiterin an den Lehrstühlen für Rechnungslegung und Statistik an der Philipps-Universität Marburg sowie am ifG Marburg.