تحليل البيانات المصرفية تحت الماسح الضوئي

تعتمد صناعات القرن الحادي والعشرين اعتمادًا كبيرًا على البيانات لتطوير الرؤى واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. وبالتالي ، لم يعد علم البيانات يمثل حاجة ماسة ، ولكنه ضروري للشركات. في هذه المقالة ، سوف ندرس استخدام علم البيانات والتحليلات كمعطل رئيسي في قطاع الخدمات المالية من خلال الغوص في جمع البيانات وتحليلها ودمجها من خلال نقاط اتصال مصرفية متنوعة مثل الفروع وتطبيقات الأجهزة المحمولة ومنصات الإنترنت ومراكز الاتصال وأجهزة الصراف الآلي وربطها باستراتيجية البنك.

ليس من المستغرب أن ترتبط البيانات ارتباطًا وثيقًا بكفاءة أعمال المؤسسات المالية ، وخاصة البنوك. الخدمات المصرفية هي أحد مجالات الأعمال الرئيسية ، والتي تحقق أعلى استثمار في تقنيات البيانات الضخمة و BA (تحليلات الأعمال). حظي تطبيق علم البيانات في البنوك بقبول كبير من نصف الكوكب. كان القطاع المصرفي يواجه منافسة شديدة من جهات فاعلة غير تقليدية مثل البنوك التي تستخدم الهاتف المحمول فقط وتطبيقات UPI (واجهة المدفوعات الموحدة) ، ويحتاج إلى البحث عن أدوات فعالة لتوسيع الإيرادات واحتواء التكاليف.

على الصعيد الدولي ، توقعت شركات أبحاث السوق أن تشهد شركات الخدمات المالية نموًا في البيانات بمعدل نمو سنوي مركب يزيد عن 25٪ في 2018-2025. وهذا يعني أن جمع البيانات وتحليلها ليس أمرًا ضروريًا فحسب ، بل إنه جزء لا يتجزأ أيضًا من نجاح الاستراتيجيات المصرفية في جميع أنحاء العالم. نتعمق في سير عمل عالم البيانات وتأثير تحليل البيانات على الاستراتيجيات المصرفية في المستقبل.

جمع البيانات وإدارتها

على مدى العقد الماضي ، أصبح جمع البيانات في القطاع المصرفي معقدًا للغاية وانتقل من دفاتر الأستاذ المصرفية إلى سجل المعاملات عبر الإنترنت ، بما في ذلك التجميع من نقاط الاتصال الأخرى مثل التطبيقات ومراكز الاتصال وأجهزة الصراف الآلي. في الواقع ، يُعتقد أن نصف سكان العالم البالغين يستخدمون الآن الخدمات المصرفية الرقمية ، وهذه الإحصائية لا بد أن تنمو بسرعة.

هذا يعني أن كل معاملة بطاقة ائتمان ورسالة وصفحة ويب يتم فتحها على موقع ويب مصرفي تضيف إلى مليارات البايت من البيانات التي يتم جمعها من قبل سكان العالم. إلى جانب ذلك ، زودت الرقمنة الاقتصادية المكثفة البنوك بمجموعة جديدة للاستفادة منها في شكل مصادر خارجية مثل مشغلي الهاتف المحمول والبيانات الجغرافية المكانية ومكاتب الائتمان والشبكات الاجتماعية. بالنسبة لمحلل البيانات ، تتمثل الخطوة الأولى في تحديد المعلومات والحصول عليها من هذا التجمع ، من أجل هيكلة هذه المعلومات واستخدامها بفعالية كذكاء لاتخاذ قرارات الأعمال الذكية والبقاء في المنافسة.

تعد إدارة البيانات أهم خطوة في الاستخدام الفعال للبيانات التي يتم جمعها بشق الأنفس من قنوات مختلفة. وهذا يشمل مراقبة ملكية البيانات والحوكمة والتخزين والهيكلة ومراجعة البيانات وتنظيفها.

يمكن إنجاز كل هذه العمليات بمساعدة التخزين السحابي والخوادم في الموقع ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات ؛ من خلال دمج أنظمة CBS و CRM و LOS وأنظمة أخرى ؛ مع أدوات تصور البيانات والتحليل ؛ ومن خلال إنشاء هيكل تنظيمي لتحسين استخدام البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، تضمن الملكية المركزية للبيانات وجود مساءلة كاملة داخل المنظمة.

دمج التحليلات

بالنظر إلى أن البيانات هي أعظم أصول البنوك ، لا يمكنها جني الفوائد إلا من خلال دمج البيانات مع التحليلات. لا يمكن استخدام البيانات الأولية وحدها إلا إذا كانت مدعومة بتحليل قوي. تتضمن وظيفة محلل البيانات إنشاء نماذج للتنبؤ بسلوك العملاء وفهم تفضيلاتهم وإدارة التوقعات بشكل استباقي.

توفر التحليلات التطلعية محفزات استباقية ، مثل التخلف عن السداد ، والتناقص ، والميل إلى شراء منتج معين ، والتنبؤ بالأحداث المستقبلية في رحلة المستهلك ، وبالتالي مساعدة البنك على اتخاذ إجراءات فعالة. على مر السنين ، أدت احتياجات المعالجة السريعة وتكنولوجيا الهاتف المحمول المبتكرة وتوافر البيانات وانتشار البرامج مفتوحة المصدر إلى ظهور حالات استخدام عديدة لعلوم البيانات في البنوك.

بعض هذه تشمل استهداف العملاء وتقسيمهم ، وتفعيل العملاء ومنع التسرب ، ونماذج البيع المتقاطع ، وإدارة الائتمان والمخاطر. يعد تكامل التحليلات مع البيانات أمرًا بالغ الأهمية للأسباب التالية.

1. نمذجة المخاطر

تشير نمذجة المخاطر إلى استخدام تقنيات الاقتصاد القياسي الرسمية لتحديد المخاطر الإجمالية في المحفظة المالية. تعد نمذجة المخاطر المالية من أهم الإجراءات التي يتخذها البنك عند تحليل الأعمال التجارية وكذلك الأفراد. تتضمن الأساليب المستخدمة لنمذجة المخاطر تقييم مخاطر السوق والقيمة المعرضة للخطر والمحاكاة التاريخية واستخدام نظرية القيمة القصوى للتنبؤ بالخسائر المحتملة لمجموعة متنوعة من المخاطر.

وتندرج المخاطر المختلفة أيضًا ضمن مخاطر الائتمان ومخاطر السوق ومخاطر النموذج ومخاطر السيولة وفئات المخاطر التشغيلية للشركات. يجب عمل نمذجة المخاطر مع الأخذ في الاعتبار المعايير المصرفية الإقليمية والدولية. من خلال جمع كميات كبيرة من البيانات ، يمكن استخدام برامج الحوسبة القوية لإجراء تحليل كمي للمخاطر.

2. كشف الاحتيال

يُمكِّن تحليل البيانات المراجعين وفاحصي الاحتيال من تحليل بيانات الأعمال الخاصة بالمؤسسة لتحديد مدى نجاحها في تنفيذ الضوابط الداخلية لتحديد المعاملات أو الأنشطة الاحتيالية. تتضمن بعض الأساليب المستخدمة لهذا الغرض حساب المعلمات الإحصائية (المتوسطات ، والانحرافات المعيارية ، والقيم العالية أو المنخفضة غير الطبيعية) ، وتصنيف البيانات ، وترتيب البيانات للإشارة إلى الحالات الشاذة ، والتحليل الرقمي للأحداث غير المتوقعة ، والقيم المطابقة ، والاختبار المكرر ، والفجوة اختبار وتلخيص والتحقق من صحة الإدخالات.

3. التحليل التنبئي في الوقت الحقيقي

نظرًا لأن الصناعة المصرفية أصبحت أكثر ديناميكية ، تتعرض البنوك لضغوط مستمرة للبقاء مربحة ، وفي الوقت نفسه ، تفهم احتياجات العملاء ورغباتهم وتفضيلاتهم. هناك أزمة زمنية سريعة بين فهم البيانات وتطوير الإستراتيجية. لمعالجة أزمة الوقت هذه ، هناك حاجة للبنوك لاعتماد التحليل التنبئي في الوقت الحقيقي من أجل الاستجابة بأسرع طريقة ممكنة.

تكمن فائدة التحليل التنبئي في أنه يدعم التعلم المستمر من البيانات الحالية بدلاً من الاعتماد على البيانات التاريخية. يمكنه اكتشاف الاتجاهات غير المألوفة ، بدلاً من العمل في هيكل محدد ، ويتطلب بناء النماذج بدلاً من استخدام النماذج التقليدية.

يتكيف مع أدوات الاكتشاف المرئي التي يسهل استخدامها ويأخذ في الاعتبار البيانات الخارجية أيضًا. في الواقع ، يعتبر التحليل التنبئي أكثر ديناميكية وتفصيلاً. هناك عدد قليل من المجالات التي يكون فيها التحليل التنبئي مفيدًا بما في ذلك تعزيز العلاقات مع العملاء ، وإدارة الضمانات والسيولة ، وإدارة التدفق النقدي ، ومساعدة التجارة وتمويل سلسلة التوريد ، وإدارة المخاطر وعمليات الدعم.

4. فهم ثقة المستهلك

في قطاع مصرفي شديد المنافسة ، يعد فهم وإدارة مشاعر المستهلك والتحليل جزءًا لا يتجزأ من عمليات أي بنك. تبحث البنوك بسرعة عن حلول AI (الذكاء الاصطناعي) في شكل تحليل للمشاعر. هذا ضروري لالتقاط رد فعل العميل على منتج أو موقف أو حدث ، والرد عليه من خلال النصوص والمنشورات والمراجعات والمحتويات الرقمية الأخرى.

يتم تنفيذ تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل دقيق للبيانات. عادةً ما يتم جمع البيانات من روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين وخدمات الترجمة عبر الإنترنت والمزيد من هذه القنوات. يمكن للبنوك بعد ذلك استخدام هذه المعلومات الشخصية لإضفاء الطابع الشخصي على الاتصالات ، وتحديد أولويات قضايا العملاء ، وتحسين المنتجات والخدمات ، وتعزيز رضا العملاء بشكل عام.

5. تجزئة العملاء والتوصيف والتسويق

بينما نتسارع في العالم الرقمي ، هناك حاجة للبنوك لاعتماد نهج قائم على البيانات لتجزئة المستهلكين ، والتنميط وتقسيم السوق من أجل تخصيص استراتيجياتهم لجماهير مختلفة.

تحتاج البنوك إلى ترقية استراتيجيات عملائها بشكل متكرر لتلبية متطلبات القواعد الجديدة والقائمة ، والتجزئة أمر بالغ الأهمية لتحقيق ذلك. تحتاج البنوك إلى النظر في الدورة الكاملة لإنشاء شرائح قيمة العملاء وفهم دورة حياة العلاقة مع العملاء لإنشاء منتجاتهم أو ترقيتها وفقًا لذلك.

6. قيمة العميل مدى الحياة

تشير القيمة الدائمة للعميل ، أو CLTV ، إلى القيمة المالية الكاملة التي يجلبها العميل إلى البنك على مدار علاقته الكاملة مع البنك. يتم احتساب CLTV مع الأخذ في الاعتبار الولاء للبنك ، وربحية العميل ، ومتوسط ​​أرصدة القروض والمدخرات على أساس كل عميل ، ومتوسط ​​هامش سعر الفائدة ، ومتوسط ​​الدخل أو الإيرادات الناتجة عن مصادر الدخل من غير الفوائد ، و تكلفة تقديم خدمات العملاء والوصول إليها. ينتج عن الأتمتة في حساب CLTV بناءً على هذه العوامل نتائج أسرع ، وتمكن البنوك من تغيير أو ترقية استراتيجياتها بشكل أسرع.

7. المساعدون الرقميون وروبوتات المحادثة

أحدث المساعدون الرقميون وروبوتات المحادثة ثورة في الخدمة والاتصالات التجارية للبنوك. تُحدث روبوتات الدردشة ضجة في وسائل التواصل الاجتماعي. من مساعدة الأشخاص في أداء المهام البسيطة إلى منحهم تجربة مخصصة ، ساعد المساعدون الافتراضيون وروبوتات الدردشة على تسهيل المعاملات المصرفية.

8. التعرف على الصوت والتحليل التنبئي

تمكنت البنوك من اختبار ميزات الأمان باستخدام التعرف على الصوت المستند إلى الذكاء الاصطناعي ، والذي يمكنه تأكيد هوية العميل تلقائيًا عند الاتصال بخدمة العملاء. نظرًا لنجاح هذه التقنية ، قد يتمكن العملاء من التحدث وأداء مهام بسيطة مثل تحويل الأموال ، والإبلاغ عن أجهزة الصراف الآلي وبطاقات الائتمان المسروقة أو المفقودة ، وتلقي استجابة دقيقة مع مساعد افتراضي.

يعتمد معظم مستخدمي البنوك الحضرية بشكل كبير على الخدمات المصرفية عبر الهاتف المحمول ، والتي مهدت الطريق لتطبيقات الهاتف المحمول المصرفية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. تقدم معظم هذه التطبيقات خدمات شخصية وسياقية وتنبؤية. هذه تطبيقات ذكية يمكنها تتبع سلوك المستخدم ، وتزويده بنصائح وإحصاءات شخصية حول المدخرات والنفقات.

التوافق مع الاستراتيجيات المصرفية

تتمثل الخطوة الثالثة بعد جمع البيانات والنمذجة في استخدام هذه المعلومات لتحسين الحملات التسويقية وإنشاء الإعلانات ذات الصلة وأتمتة التواصل وتحسين إعداد العملاء. تعد التحليلات ركيزة إستراتيجية رئيسية ، بصرف النظر عن العمليات ، يمكنها تحسين المجالات الوظيفية بشكل كبير مثل المخاطر والامتثال والاحتيال ومراقبة الأصول غير العاملة (NPA) وحساب القيمة المعرضة للمخاطر. يمكن للبنوك تقليل تكاليف الخدمة الزائدة وزيادة الربحية إذا تم تنفيذ هذه الإجراءات بأقل قدر من حواجز الطرق.

مستقبل علوم البيانات في البنوك

لدفع حدود استخدام البيانات ، يعتمد مستقبل الخدمات المصرفية بشكل كبير على تشفير البيانات والذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية. نظرًا لأن البيانات الحساسة هي مفتاح العمل ، يمكن للبيانات المشفرة بالكامل أن تضمن أمان دفاتر الأستاذ التي يستحيل التلاعب بها وكذلك ضمان الأمان المالي. يمكن أن يساعد أيضًا في التخلص من عمليات التحقق من الجهات الخارجية ، وبالتالي تسريع العمليات وتوفير رسوم المعاملات.

يمكن رؤية الانطباعات الثورية الأخرى لمستقبل علم البيانات في الخدمات المصرفية في وظائف الذكاء الاصطناعي مثل الاستجابة التلقائية لخدمة العملاء ، والمراقبة في الوقت الحقيقي للمتطلبات التنظيمية ، والتداول الحسابي أو الصغير. يشمل مستقبل الخدمات المصرفية أيضًا الحوسبة السحابية ، والتي توفر للبنوك موارد غير محدودة من الأجهزة والبرامج التي يمكن أن تساعدهم في التوسع أو التقليل وفقًا لمتطلباتهم.

يمكن للتكنولوجيا السحابية أيضًا مساعدة البنوك على خفض تكاليف البنية التحتية وتحسين المرونة وزيادة الكفاءة وخدمة العملاء بشكل أسرع ؛ كل هذا سيسهم في بناء بنية تحتية أكثر كفاءة ويضمن علاقة أفضل مع المستهلكين. ومع ذلك ، فإن الحوسبة السحابية تعني آثار تنظيمية كبيرة للبنوك. تتضمن بعض المشكلات الرئيسية التي تحاول البنوك معالجتها حاليًا ضمان استمرارية الخدمة للعملاء في مواجهة أي حادث مؤسف محتمل على السحابة والحاجة إلى العودة إلى قواعد البيانات الخاصة في مثل هذه السيناريوهات.

تشمل المشكلات المهمة الأخرى التي يتم تقييمها طريقة تخزين المعلومات الشخصية واستخدامها ، وحماية بيانات العملاء ، والاعتماد على موفري الطرف الثالث ، وأمن البنية التحتية السحابية ، والخلط المحتمل للبيانات المالية مع البيانات الأخرى على الخوادم المشتركة.

افكار اخيرة

يحمل مستقبل البيانات في الخدمات المصرفية أيضًا وعدًا بفرق التخلص من النهج "المنعزل" واستخدام رؤى للمؤسسة بأكملها. مع علم البيانات ، من المرجح أن تكون المؤسسات أكثر ارتباطًا ، بدلاً من استخدام ممارسات التحليل المنفصلة.

على سبيل المثال ، ستتمكن تحليلات التسويق والتحليلات الرقمية (الويب والاجتماعية والجوال) وتحليلات مخاطر الائتمان وتحليلات العمليات وتحليلات الاحتيال وتحليلات الامتثال من الاستفادة من هياكل البيانات نفسها. على سبيل المثال ، قد يكشف الفريق الذي يبحث في زيادة التنشيط وتغلغل المنتج عن طريق البيع العابر عبر القنوات عن السلوك الاحتيالي والشذوذ.

سيتضمن مستقبل الخدمات المصرفية الاستفادة من البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة للحصول على رؤى دقيقة للعملاء واستخدام التحليلات المتقدمة بمساعدة التقنيات الرقمية لزيادة الأرباح والكفاءة.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على تطبيقات علوم البيانات في البنوك والقطاعات المختلفة ، فراجع دبلوم PG الخاص بـ IIIT-B & upGrad في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، وجهاً لوجه مع مرشدين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.