Analisis Data Perbankan Di Bawah Pemindai

Industri abad ke-21 sangat bergantung pada data untuk mengembangkan wawasan dan membuat keputusan berdasarkan data. Ilmu data dengan demikian tidak lagi menjadi kebutuhan tangensial, tetapi sangat penting bagi bisnis. Dalam artikel ini, kami akan memeriksa penggunaan ilmu data dan analitik sebagai pengganggu utama di sektor jasa keuangan dengan menyelami pengumpulan, analisis, dan integrasi data melalui beragam titik kontak perbankan seperti cabang, aplikasi seluler, platform online, pusat panggilan, dan ATM , dan menghubungkannya dengan strategi bank.

Tak heran jika data tersebut sangat berkorelasi dengan efisiensi bisnis lembaga keuangan, khususnya perbankan. Perbankan adalah salah satu domain bisnis utama, yang membuat investasi tertinggi dalam data besar dan teknologi BA (analisis bisnis). Penerapan ilmu data di perbankan telah mendapat banyak penerimaan dari separuh planet ini. Sektor perbankan telah menghadapi persaingan ketat dari pemain non-tradisional seperti bank khusus seluler dan aplikasi UPI (Unified Payments Interface), dan perlu mencari instrumen yang efektif untuk meningkatkan pendapatan dan menahan biaya.

Secara internasional, perusahaan riset pasar telah memperkirakan bahwa perusahaan jasa keuangan akan menyaksikan pertumbuhan data pada CAGR lebih dari 25% pada 2018-2025. Ini berarti bahwa pengumpulan dan analisis data tidak hanya penting tetapi juga merupakan bagian integral dari keberhasilan strategi perbankan di seluruh dunia. Kami menyelami alur kerja ilmuwan data dan dampak analisis data pada strategi perbankan di masa depan.

Pengumpulan dan Pengelolaan Data

Selama dekade terakhir, pengumpulan data di sektor perbankan telah menjadi sangat canggih dan telah beralih dari buku besar bank ke riwayat transaksi online, termasuk pengumpulan dari titik kontak lain seperti aplikasi, pusat panggilan, dan ATM. Faktanya, diyakini bahwa setengah dari populasi orang dewasa dunia sekarang menggunakan perbankan digital, dan statistik ini pasti akan berkembang pesat.

Ini berarti bahwa setiap transaksi kartu kredit, pesan, dan halaman web yang dibuka di situs web perbankan menambah miliaran byte data yang dikumpulkan oleh populasi global. Bersamaan dengan itu, digitalisasi ekonomi yang intens telah memberikan bank-bank sumber daya baru untuk dimanfaatkan dalam bentuk sumber eksternal seperti operator seluler, data geospasial, biro kredit, dan jejaring sosial. Untuk seorang analis data, langkah pertama adalah mendefinisikan dan mendapatkan informasi dari kumpulan ini, untuk menyusun dan menggunakannya secara efektif sebagai kecerdasan untuk membuat keputusan bisnis yang cerdas dan tetap kompetitif.

Manajemen data adalah langkah terpenting dalam memanfaatkan data secara efektif yang dikumpulkan dengan susah payah dari berbagai saluran. Ini termasuk mengawasi kepemilikan data, tata kelola dan penyimpanan, dan penataan, peninjauan dan pembersihan data.

Semua proses ini dapat diselesaikan dengan bantuan penyimpanan berbasis cloud, server di tempat, gudang data, dan data lake; dengan mengintegrasikan CBS, CRM, LOS dan sistem lainnya; dengan alat analisis dan visualisasi data; dan melalui pembuatan struktur organisasi untuk mengoptimalkan penggunaan data. Selain itu, kepemilikan data yang terpusat memastikan adanya akuntabilitas yang lengkap dalam suatu organisasi.

Mengintegrasikan Analytics

Mengingat bahwa data adalah aset terbesar bagi bank, mereka hanya dapat memperoleh manfaat dengan mengintegrasikan data dengan analitik. Data mentah saja tidak dapat berguna kecuali didukung oleh analisis yang kuat. Pekerjaan seorang analis data termasuk membuat model untuk memprediksi perilaku pelanggan, memahami preferensi mereka dan secara proaktif mengelola harapan.

Analisis berwawasan ke depan memberikan pemicu proaktif, seperti default, atrisi, kecenderungan untuk membeli produk tertentu, untuk memprediksi peristiwa masa depan dalam perjalanan konsumen dan, pada gilirannya, membantu bank mengambil tindakan yang efektif. Selama bertahun-tahun, kebutuhan pemrosesan yang cepat, teknologi seluler yang inovatif, ketersediaan data, dan proliferasi perangkat lunak sumber terbuka telah menghasilkan beberapa kasus penggunaan ilmu data di perbankan.

Beberapa di antaranya termasuk penargetan dan segmentasi pelanggan, aktivasi pelanggan dan pencegahan drop-out, model cross-selling, dan manajemen kredit dan risiko. Mengintegrasikan analitik dengan data sangat penting karena alasan berikut.

1. Pemodelan Risiko

Pemodelan risiko mengacu pada penggunaan teknik ekonometrik formal untuk menentukan risiko agregat dalam portofolio keuangan. Pemodelan risiko keuangan adalah cetak biru terpenting bagi bank ketika menganalisis bisnis maupun individu. Teknik yang digunakan untuk pemodelan risiko melibatkan evaluasi risiko pasar, nilai pada risiko (VaR), simulasi historis dan menggunakan teori nilai ekstrem untuk memperkirakan kemungkinan kerugian untuk berbagai risiko.

Risiko yang berbeda juga dikelompokkan di bawah kategori risiko kredit, risiko pasar, risiko model, risiko likuiditas dan risiko operasional untuk bisnis. Pemodelan risiko harus dilakukan dengan memperhatikan standar perbankan regional dan internasional. Dengan sejumlah besar data yang dikumpulkan, perangkat lunak komputasi yang kuat dapat digunakan untuk melakukan analisis risiko kuantitatif.

2. Deteksi Penipuan

Analisis data memungkinkan auditor dan pemeriksa penipuan untuk menganalisis data bisnis organisasi untuk menentukan seberapa baik penerapan pengendalian internal untuk mengidentifikasi transaksi atau aktivitas penipuan. Beberapa teknik yang digunakan untuk tujuan ini termasuk perhitungan parameter statistik (rata-rata, standar deviasi, nilai tinggi atau rendah yang tidak wajar), klasifikasi data, mengatur data untuk menunjuk ke anomali, analisis digital untuk kejadian tak terduga, nilai yang cocok, pengujian duplikat, kesenjangan menguji, menjumlahkan, dan memvalidasi entri.

3. Analisis Prediktif Waktu Nyata

Ketika industri perbankan menjadi lebih dinamis, bank berada di bawah tekanan konstan untuk tetap menguntungkan dan, pada saat yang sama, memahami kebutuhan, keinginan dan preferensi pelanggan mereka. Ada jeda waktu yang cepat antara memahami data dan mengembangkan strategi. Untuk mengatasi krisis waktu ini, ada kebutuhan bagi bank untuk mengadopsi analisis prediktif waktu nyata agar dapat merespons secepat mungkin.

Manfaat analisis prediktif adalah mendukung pembelajaran berkelanjutan dari data saat ini daripada mengandalkan data historis. Itu dapat mendeteksi tren yang tidak dikenal, daripada beroperasi dalam struktur yang ditentukan, dan membutuhkan model bangunan daripada menggunakan yang tradisional.

Ini mengadaptasi alat penemuan visual yang lebih mudah digunakan dan mempertimbangkan data eksternal juga. Akibatnya, analisis prediktif lebih dinamis dan dipesan lebih dahulu. Beberapa area di mana analisis prediktif berguna termasuk peningkatan hubungan pelanggan, manajemen agunan dan likuiditas, manajemen arus kas, membantu pembiayaan perdagangan dan rantai pasokan, manajemen risiko, dan mendukung operasi.

4. Memahami Sentimen Konsumen

Di sektor perbankan yang sangat kompetitif, memahami dan mengelola sentimen & analisis konsumen merupakan bagian integral dari operasi bank mana pun. Bank dengan cepat mencari solusi AI (Artificial Intelligence) dalam bentuk analisis sentimen. Ini diperlukan untuk menangkap reaksi pelanggan terhadap suatu produk, situasi atau peristiwa, dan menanggapinya melalui teks, posting, ulasan, dan konten digital lainnya.

Teknik Natural Language Processing (NLP) diterapkan untuk analisis data yang bernuansa. Data biasanya dikumpulkan dari chatbots, asisten virtual, layanan terjemahan online dan lebih banyak saluran semacam itu. Bank kemudian dapat menggunakan ini sebagai informasi subjektif untuk mempersonalisasi komunikasi, memprioritaskan masalah pelanggan, meningkatkan produk dan layanan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

5. Segmentasi Pelanggan, Profiling dan Segmentasi Pemasaran

Saat kami berakselerasi ke dunia digital, ada kebutuhan bagi bank untuk mengadopsi pendekatan berbasis data untuk segmentasi konsumen, profil dan segmentasi pasar untuk menyesuaikan strategi mereka untuk audiens yang berbeda.

Bank perlu sering meningkatkan strategi pelanggan mereka untuk memenuhi tuntutan basis baru dan yang sudah ada, dan segmentasi sangat penting untuk mencapai hal ini. Bank perlu melihat seluruh siklus penciptaan segmen nilai pelanggan dan memahami siklus hidup hubungan pelanggan untuk menciptakan atau meningkatkan produk mereka sesuai dengan itu.

6. Nilai Seumur Hidup Pelanggan

Nilai Seumur Hidup Pelanggan, atau CLTV, mengacu pada nilai finansial lengkap yang dibawa pelanggan ke bank atas seluruh hubungannya dengan bank. CLTV dihitung dengan mempertimbangkan loyalitas kepada bank, profitabilitas pelanggan, saldo rata-rata pinjaman dan tabungan per pelanggan, margin suku bunga rata-rata, pendapatan atau pendapatan rata-rata per pelanggan yang dihasilkan dari sumber pendapatan non-bunga, dan biaya penyediaan layanan dan akses pelanggan. Otomatisasi dalam perhitungan CLTV berdasarkan faktor-faktor ini menghasilkan hasil yang lebih cepat, dan memungkinkan bank untuk mengubah atau meningkatkan strategi mereka lebih cepat.

7. Asisten Digital dan Chatbots

Asisten digital dan chatbots telah merevolusi layanan dan komunikasi bisnis untuk bank. Chatbots membuat kehebohan di media sosial. Dari membantu orang melakukan tugas-tugas sederhana hingga memberi mereka pengalaman yang dipersonalisasi, asisten virtual dan chatbots telah membuat perbankan lebih mudah.

8. Pengenalan Suara dan Analisis Prediktif

Bank telah dapat menguji fitur keamanan menggunakan pengenalan suara berbasis AI, yang secara otomatis dapat mengkonfirmasi identitas pelanggan ketika mereka menelepon ke layanan pelanggan. Mengingat keberhasilan teknologi ini, pelanggan mungkin dapat berbicara dan melakukan tugas-tugas sederhana seperti mentransfer uang, melaporkan ATM dan kartu kredit yang dicuri atau hilang, dan menerima respons yang akurat dengan asisten virtual.

Sebagian besar pengguna bank perkotaan sangat bergantung pada mobile banking, yang telah digantikan oleh aplikasi mobile banking bertenaga AI. Sebagian besar aplikasi ini menawarkan layanan pribadi, kontekstual, dan prediktif. Ini adalah aplikasi cerdas yang dapat melacak perilaku pengguna, dan memberi mereka tip dan wawasan yang dipersonalisasi tentang penghematan dan pengeluaran.

Menyelaraskan dengan Strategi Perbankan

Langkah ketiga setelah pengumpulan dan pemodelan data adalah menggunakan kecerdasan tersebut untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran, membuat iklan yang relevan, mengotomatiskan penjangkauan, dan mengoptimalkan orientasi pelanggan. Analytics adalah pilar strategis utama, selain operasi, yang dapat sangat meningkatkan area fungsional seperti pemantauan risiko, kepatuhan, penipuan, dan aset bermasalah (NPA), serta penghitungan VaR. Bank dapat mengurangi biaya servis yang berlebihan dan meningkatkan profitabilitas jika tindakan ini dilakukan dengan sedikit hambatan.

Masa Depan Ilmu Data di Perbankan

Untuk mendorong batas pemanfaatan data, masa depan perbankan sangat bergantung pada enkripsi data, AI, dan komputasi awan. Karena data sensitif adalah kunci bisnis, data terenkripsi sepenuhnya dapat memastikan keamanan buku besar yang tidak mungkin dirusak dan juga menjamin keamanan finansial. Ini juga dapat membantu menghilangkan verifikasi pihak ketiga, sehingga mempercepat proses dan menghemat biaya transaksi.

Kesesuaian revolusioner lainnya untuk masa depan ilmu data di perbankan terlihat dalam fungsi AI seperti respons layanan pelanggan otomatis, pemantauan persyaratan peraturan secara real-time dan perdagangan algoritmik atau mikro. Masa depan perbankan juga mencakup komputasi awan, yang menawarkan sumber daya perangkat keras dan perangkat lunak tanpa batas kepada bank yang dapat membantu mereka meningkatkan atau menurunkan sesuai kebutuhan mereka.

Teknologi cloud juga dapat membantu bank menurunkan biaya infrastruktur, meningkatkan fleksibilitas, meningkatkan efisiensi, dan melayani klien lebih cepat; semua ini akan berkontribusi pada infrastruktur yang lebih efisien dan memastikan hubungan yang lebih baik dengan konsumen. Namun, komputasi awan berarti implikasi regulasi yang signifikan bagi bank. Beberapa masalah utama yang coba ditangani oleh bank saat ini termasuk memastikan kesinambungan layanan bagi pelanggan dalam menghadapi potensi kecelakaan di cloud dan kebutuhan untuk beralih kembali ke database sendiri dalam skenario seperti itu.

Masalah penting lainnya yang dievaluasi termasuk cara informasi pribadi disimpan dan digunakan, perlindungan data pelanggan, ketergantungan pada penyedia pihak ketiga dan keamanan infrastruktur cloud, dan potensi pencampuran data keuangan dengan data lain di server bersama.

Pikiran Akhir

Masa depan data di perbankan juga menjanjikan tim yang menyingkirkan pendekatan 'tertutup' dan menggunakan wawasan untuk seluruh organisasi. Dengan ilmu data, perusahaan cenderung lebih terhubung, daripada menggunakan praktik analitik terpisah.

Misalnya, analitik pemasaran dan digital (web, sosial, dan seluler), analitik risiko kredit, analitik operasi, analitik penipuan, dan analitik kepatuhan akan dapat memanfaatkan struktur data yang sama. Misalnya, tim yang melihat peningkatan aktivasi dan penetrasi produk dengan cross-selling di seluruh saluran berpotensi mengungkap perilaku penipuan dan anomali.

Masa depan perbankan akan melibatkan pemanfaatan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber untuk mendapatkan wawasan pelanggan yang akurat dan menggunakan analitik canggih dengan bantuan teknologi digital untuk meningkatkan keuntungan dan efisiensi.

Jika Anda penasaran untuk mempelajari tentang aplikasi ilmu data di perbankan & berbagai sektor, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 lawan 1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan top.