أفضل 5 تطبيقات للبيانات الضخمة في البنوك والتأمين
نشرت: 2019-09-11بطبيعتها ، كان قطاع البنوك والخدمات المالية والتأمين (BFSI) دائمًا مدفوعًا بالبيانات. ومع ذلك ، اليوم ، تسعى المؤسسات في قطاع BFSI بشكل متزايد إلى اعتماد نهج كامل يعتمد على البيانات لا يمكن أن يكون ممكنًا إلا باستخدام تقنيات البيانات الضخمة. باستخدام تحليلات البيانات الكبيرة ، لا يمكن للشركات في قطاع BFSI تنمية أعمالها فحسب ، بل يمكنها أيضًا العمل على زيادة رضا العملاء.
على الرغم من أن تحليلات البيانات كانت جزءًا لا يتجزأ من قطاع BFSI ، إلا أن الشركات في هذا القطاع في الوقت الحاضر تتجه نحو تحليلات البيانات الضخمة. السؤال الأساسي الذي يطرحه أصحاب المصلحة قبل اعتماد البيانات الضخمة هو -
كيف يمكن للبيانات الضخمة أن تعزز أعمالنا وتحل مشاكلنا؟
باستخدام البيانات الضخمة ، يمكن للشركات الوصول إلى رؤى قيمة ودقيقة من مجموعات البيانات الكبيرة ، مما يمنحها ميزة تنافسية على منافسيها. البيانات الضخمة هي القدرة على جلب العديد من الفوائد إلى الطاولة ، بما في ذلك زيادة مستويات رؤية العملاء والمشاركة ، وتحسين تحليل تداول السوق ، وتحسين الكشف عن الاحتيال والوقاية منه ، من بين أشياء أخرى. إن أكثر مساهمة جديرة بالملاحظة من البيانات الضخمة لقطاع BFSI هي "التقييم في الوقت الفعلي" الذي يسمح للبنوك والمؤسسات المالية بتتبع ومراقبة سلوك العملاء في الوقت الفعلي وتقديم حلول سريعة وفقًا لذلك. مع تحسن جودة الخدمات وتقليل وقت التسليم ، ستوفر دفعة كبيرة لرضا العملاء مع تحسين الربحية الإجمالية للمؤسسة.
تسمح البيانات الكبيرة لمؤسسات BFSI بالحصول على فهم شامل للعملاء والمنتجات / الخدمات والأسواق ولوائح الصناعة والمنافسين والقنوات الإعلانية. أهم مجالات تطبيق البيانات الضخمة في صناعة BFSI هي:
- تحسين مستويات رؤية العملاء والمشاركة
بفضل رقمنة المنتجات والخدمات المالية ، يتفاعل العملاء الآن بشكل متزايد مع مؤسسات / علامات BFSI على المنصات الرقمية. من خلال الاستفادة من تقنيات البيانات الضخمة لتشريح البيانات المستمدة من القنوات الرقمية (مثل وسائل التواصل الاجتماعي) ، تعمل مؤسسات BFSI على تحسين جودة منتجاتها / خدماتها حيث يمكنها اكتساب فهم أعمق لنقاط ألم العملاء وتفضيلاتهم واحتياجاتهم. يعد اكتساب رؤى العملاء أمرًا بالغ الأهمية ليس فقط لتحسين تجربة العملاء ولكن أيضًا للبقاء في الصدارة في السوق التنافسي.
- كشف ومنع الاحتيال المحسن
ليس من الحقائق المجهولة أن قطاع BFSI كان منذ فترة طويلة ضحية للاحتيال. بمرور الوقت ، تطورت تقنيات وطرق الاختراق والخروقات وتم ترقيتها لتصبح أكثر تعقيدًا وتعقيدًا. هذا هو المكان الذي تأتي فيه البيانات الضخمة. يمكن لتحليلات وأدوات البيانات الضخمة معالجة وتحليل مجموعات البيانات الضخمة لتحديد الأنماط والتنبؤ بالأنشطة الاحتيالية. هذا يساعد في تقليل الخسائر المالية إلى حد كبير.
- تحليل تداول السوق المحسن
أدى الطلب المتزايد بسرعة على التنفيذ السريع للتداول في السوق في القطاع المالي إلى اعتماد البيانات الضخمة لنفسه. المستفيد الرئيسي من البيانات الضخمة هو استراتيجيات التداول التي تستفيد من الخوارزميات المتطورة لتداول الأسواق المالية بسرعة. بيانات السوق BFSI هي محيط شاسع من البيانات الضخمة نفسها. أدوات وتحليلات البيانات الضخمة ، يمكن تجميع البيانات التي تم جمعها من أسواق مختلفة (بناءً على الموقع الجغرافي ، وفئات الأصول ، ونوع السوق ، وما إلى ذلك) مع بيانات أخرى منظمة وغير منظمة لإنتاج مجموعات بيانات غنية ومختلطة. توفر مجموعات البيانات المختلطة هذه عرضًا في الوقت الفعلي بزاوية 360 درجة لسيناريو السوق الذي يغطي جوانب مثل تقارير الأرباح والخسائر (P&L) ، وأحدث الاتجاهات ، وتنفيذ التجارة ، وقياس المخاطر ، على سبيل المثال لا الحصر.
- إدارة محسنة للمخاطر
عندما يتعلق الأمر بإدارة المخاطر ، تجد Big Data تطبيقًا في مجالات مثل المخاطر التشغيلية ، والإدارة المتكاملة للمخاطر ، وإدارة الاحتيال ، وإدارة الائتمان ، وقروض السوق والقروض التجارية. يمكن لأدوات البيانات الضخمة:
- تعزيز القدرة التنبؤية لنماذج المخاطر بشكل كبير ،
- تعزيز وقت استجابة النظام وفعاليته ،
- تقديم تغطية أكثر شمولاً للمخاطر ،
- اخلق فرصًا لتحقيق وفورات مثلى في التكلفة.
يمكن لفرق إدارة المخاطر الحصول على معلومات استخبارية دقيقة للغاية عن المخاطر من خلال جمع البيانات من مصادر مختلفة في الوقت الفعلي.
- تعزيز مشاركة الموظفين
بصرف النظر عن جميع الفوائد "التقنية" ، تتمتع البيانات الضخمة بفائدة محورية أخرى - وهي تعزيز تجربة الموظف. من خلال الاستفادة من أدوات وتقنيات البيانات الضخمة بشكل صحيح ، يمكن للشركات تتبع مقاييس أداء موظفيها ومراقبتها وتحليلها. سيساعد هذا في تحديد أقوى الموظفين أداءً في الشركة وكذلك أصحاب الأداء الضعيف أو غير السعداء. وفقًا لذلك ، يمكن للشركات مكافأة أصحاب الأداء المتميز واتخاذ مبادرات لتحسين حالة الموظفين الضعفاء / غير الراضين أيضًا. على المدى الطويل ، لن يساعد هذا فقط في بناء قاعدة موظفين منتجة وسعيدة ولكن أيضًا ثقافة عمل جيدة.
تغليف
بفضل أدوات تحليلات البيانات الضخمة والأدوات ، أصبحت الشركات في قطاع BFSI قادرة الآن على تقديم خدمات محسنة بتكاليف هامشية. نظرًا لأن المؤسسات في هذه الصناعة تشهد تجربة مباشرة في جني فوائد البيانات الضخمة ، فإن المزيد من الشركات تنضم إليها ، مما يؤدي إلى نمو سوق البيانات الضخمة العالمي في قطاع BFSI.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.
