Le 5 migliori applicazioni per Big Data nel settore bancario e assicurativo
Pubblicato: 2019-09-11Per natura, il settore bancario, dei servizi finanziari e delle assicurazioni (BFSI) è sempre stato basato sui dati. Tuttavia, oggi, le istituzioni nel settore BFSI si stanno impegnando sempre più per adottare un approccio basato sui dati a tutti gli effetti che può essere possibile solo con le tecnologie Big Data. Con Big Data Analytics, le aziende del settore BFSI possono non solo far crescere il proprio business ma anche lavorare per aumentare la soddisfazione dei clienti.
Sebbene l'analisi dei dati sia stata parte integrante del settore BFSI, al giorno d'oggi le aziende di questo settore si stanno orientando verso l'analisi dei big data. La domanda fondamentale che gli stakeholder si pongono prima di adottare i Big Data è:
In che modo i Big Data possono migliorare il nostro business e risolvere i nostri problemi?
Con i Big Data, le aziende possono accedere a informazioni preziose e accurate da set di dati di grandi dimensioni, il che offre loro un vantaggio competitivo rispetto ai loro rivali. I Big Data possono portare molti vantaggi in gioco, tra cui maggiori livelli di conoscenza e coinvolgimento dei clienti, migliore analisi del trading di mercato e maggiore rilevamento e prevenzione delle frodi, tra le altre cose. Il contributo più degno di nota dei Big Data al settore BFSI è la "valutazione in tempo reale" che consente a banche e istituzioni finanziarie di tracciare e monitorare il comportamento dei clienti in tempo reale e di offrire soluzioni tempestive di conseguenza. Man mano che la qualità dei servizi migliora e i tempi di consegna si riducono, fornirà un impulso significativo alla soddisfazione del cliente migliorando al contempo la redditività complessiva dell'organizzazione.
I Big Data consentono alle istituzioni BFSI di ottenere una comprensione completa di clienti, prodotti/servizi, mercati, normative di settore, concorrenti e canali pubblicitari. Le aree di applicazione più significative dei Big Data nel settore BFSI sono:
- Livelli migliorati di insight e coinvolgimento dei clienti
Grazie alla digitalizzazione di prodotti e servizi finanziari, ora i clienti interagiscono sempre più con le istituzioni/marchi BFSI su piattaforme digitali. Sfruttando le tecnologie dei Big Data per analizzare i dati derivati dai canali digitali (come i social media), le istituzioni BFSI migliorano la qualità dei loro prodotti/servizi in quanto possono ottenere una comprensione più profonda dei punti deboli, delle preferenze e delle esigenze dei clienti. Ottenere informazioni sui clienti è fondamentale non solo per migliorare l'esperienza del cliente, ma anche per rimanere all'avanguardia nel mercato competitivo.
- Miglioramento del rilevamento e della prevenzione delle frodi
Non è un fatto sconosciuto che il settore BFSI sia da tempo vittima di frodi. Nel tempo, le tecniche e i metodi di hack e violazioni si sono evoluti e aggiornati per diventare più complessi e sofisticati. È qui che entrano in gioco i Big Data. Big Data Analytics e gli strumenti possono elaborare e analizzare enormi set di dati per identificare modelli e prevedere attività fraudolente. Questo aiuta a ridurre al minimo le perdite finanziarie in larga misura.
- Migliorata l'analisi del trading di mercato
La domanda in rapida crescita per la rapida esecuzione del trading di mercato nel settore finanziario ha portato all'adozione dei Big Data per lo stesso. Il principale benefattore dei Big Data sono le strategie di trading che sfruttano sofisticati algoritmi per negoziare rapidamente i mercati finanziari. I dati di mercato BFSI sono un vasto oceano di Big Data stessi. Strumenti e analisi dei Big Data, i dati raccolti da diversi mercati (in base alla posizione geografica, classi di attività, tipo di mercato, ecc.) possono essere compilati con altri dati strutturati e non strutturati per produrre set di dati ibridi ricchi. Questi set di dati ibridi offrono una vista in tempo reale a 360 gradi dello scenario di mercato che copre aspetti come il reporting di profitti e perdite (P&L), le ultime tendenze, l'esecuzione degli scambi, la misurazione del rischio, solo per citarne alcuni.
- Migliore gestione del rischio
Quando si tratta di gestione del rischio, i Big Data trovano applicazione in aree come i rischi operativi, la gestione integrata del rischio, la gestione delle frodi, la gestione del credito e i prestiti commerciali e di mercato. Gli strumenti per i Big Data possono:
- Aumenta esponenzialmente il potere predittivo dei modelli di rischio,
- Migliorare il tempo di risposta e l'efficacia del sistema,
- Offrire una copertura del rischio più ampia e,
- Crea opportunità per un risparmio sui costi ottimale.
I team di gestione del rischio possono ottenere informazioni sui rischi estremamente accurate raccogliendo dati da fonti disparate in tempo reale.
- Maggiore coinvolgimento dei dipendenti
Oltre a tutti i vantaggi "tecnici", i Big Data presentano un altro vantaggio fondamentale: il miglioramento dell'esperienza dei dipendenti. Sfruttando correttamente gli strumenti e le tecniche dei Big Data, le aziende possono tracciare, monitorare e analizzare le metriche delle prestazioni dei propri dipendenti. Questo aiuterà a identificare gli artisti più forti della compagnia così come gli artisti deboli o infelici. Di conseguenza, le aziende possono premiare i migliori risultati e prendere iniziative per migliorare anche la condizione dei dipendenti deboli/insoddisfatti. A lungo termine, questo non solo aiuterà a costruire una base di dipendenti produttiva e felice, ma anche una buona cultura del lavoro.
Avvolgendo
Grazie a Big Data Analytics e strumenti, le aziende del settore BFSI sono ora in grado di fornire servizi migliorati a costi marginali. Poiché le organizzazioni di questo settore stanno assistendo all'esperienza diretta di raccogliere i frutti dei Big Data, più aziende si stanno unendo, guidando così la crescita del mercato globale dei Big Data nel settore BFSI.
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