Analisi dei dati bancari sotto lo scanner

Le industrie del 21 ° secolo dipendono fortemente dai dati per sviluppare approfondimenti e prendere decisioni basate sui dati. La scienza dei dati non è quindi più rimasta un'esigenza tangenziale, ma è un imperativo per le aziende. In questo articolo, esamineremo l'uso della scienza dei dati e dell'analisi come elemento di svolta chiave nel settore dei servizi finanziari, immergendoci nella raccolta, analisi e integrazione dei dati attraverso diversi punti di contatto bancari come filiali, app mobili, piattaforme online, call center e sportelli automatici e correlandolo alla strategia di una banca.

Non sorprende che i dati siano profondamente correlati all'efficienza aziendale delle istituzioni finanziarie, in particolare delle banche. Il settore bancario è uno dei domini aziendali chiave, che fa il più alto investimento in big data e tecnologie BA (business analytics). L'applicazione della scienza dei dati nel settore bancario ha ricevuto molti consensi da metà del pianeta. Il settore bancario ha dovuto affrontare un'intensa concorrenza da parte di attori non tradizionali come banche mobili e applicazioni UPI (Unified Payments Interface) e ha bisogno di cercare strumenti efficaci per espandere i ricavi e contenere i costi.

A livello internazionale, le società di ricerche di mercato hanno previsto che le società di servizi finanziari assisteranno a una crescita dei dati a un CAGR di oltre il 25% nel 2018-2025. Ciò significa che la raccolta e l'analisi dei dati non sono solo un imperativo, ma anche parte integrante del successo delle strategie bancarie in tutto il mondo. Ci immergiamo nel flusso di lavoro di un data scientist e nell'impatto dell'analisi dei dati sulle strategie bancarie in futuro.

Raccolta e gestione dei dati

Nell'ultimo decennio, la raccolta di dati nel settore bancario è diventata estremamente sofisticata ed è passata dai registri bancari alla cronologia delle transazioni online, inclusa la raccolta da altri punti di contatto come app, call center e sportelli automatici. In effetti, si ritiene che metà della popolazione adulta mondiale ora utilizzi il digital banking e questa statistica è destinata a crescere rapidamente.

Ciò significa che ogni transazione con carta di credito, messaggio e pagina Web aperta su un sito Web bancario si aggiunge ai miliardi di byte di dati raccolti dalla popolazione globale. Insieme a questo, l'intensa digitalizzazione economica ha fornito alle banche un nuovo pool a cui attingere sotto forma di fonti esterne come operatori mobili, dati geospaziali, agenzie di credito e social network. Per un analista di dati, il primo passo è definire e ottenere informazioni da questo pool, strutturarle e utilizzarle in modo efficace come intelligence per prendere decisioni aziendali intelligenti e rimanere competitivi.

La gestione dei dati è il passaggio più importante per sfruttare in modo efficace i dati raccolti meticolosamente da vari canali. Ciò include tenere d'occhio la proprietà, la governance e l'archiviazione dei dati, nonché la strutturazione, la revisione e la pulizia dei dati.

Tutti questi processi possono essere eseguiti con l'aiuto di storage basato su cloud, server in loco, data warehouse e data lake; integrando CBS, CRM, LOS e altri sistemi; con strumenti analitici e di visualizzazione dei dati; e attraverso la creazione di una struttura organizzativa per ottimizzare l'utilizzo dei dati. Inoltre, la proprietà centralizzata dei dati garantisce la completa responsabilità all'interno di un'organizzazione.

Integrazione dell'analisi

Dato che i dati sono la risorsa più importante per le banche, possono trarre vantaggio solo dall'integrazione dei dati con l'analisi. I dati grezzi da soli non possono essere di alcuna utilità a meno che non siano supportati da un'analisi solida. Il lavoro di un analista di dati include la creazione di modelli per prevedere il comportamento dei clienti, comprendere le loro preferenze e gestire in modo proattivo le aspettative.

L'analisi previsionale fornisce trigger proattivi, come default, logoramento, propensione all'acquisto di un prodotto specifico, per prevedere eventi futuri nel percorso di un consumatore e, a sua volta, aiuta la banca a intraprendere azioni efficaci. Nel corso degli anni, le esigenze di elaborazione rapida, la tecnologia mobile innovativa, la disponibilità dei dati e la proliferazione di software open source hanno prodotto diversi casi d'uso della scienza dei dati nel settore bancario.

Alcuni di questi includono il targeting e la segmentazione dei clienti, l'attivazione dei clienti e la prevenzione dell'abbandono, i modelli di vendita incrociata e la gestione del credito e del rischio. L'integrazione dell'analisi con i dati è fondamentale per i seguenti motivi.

1. Modellazione del rischio

La modellazione del rischio si riferisce all'uso di tecniche econometriche formali per determinare il rischio aggregato in un portafoglio finanziario. La modellazione del rischio finanziario è il progetto più importante per una banca quando si analizzano aziende e individui. Le tecniche utilizzate per la modellazione del rischio comprendono la valutazione del rischio di mercato, il valore a rischio (VaR), la simulazione storica e l'utilizzo della teoria del valore estremo per prevedere perdite probabili per una varietà di rischi.

I diversi rischi sono anche raggruppati nelle categorie rischio di credito, rischio di mercato, rischio modello, rischio di liquidità e rischio operativo per le imprese. La modellazione del rischio dovrebbe essere effettuata tenendo presenti gli standard bancari regionali e internazionali. Con grandi quantità di dati raccolti, è possibile utilizzare potenti software informatici per eseguire analisi quantitative del rischio.

2. Rilevamento di frodi

L'analisi dei dati consente ai revisori dei conti e agli esaminatori delle frodi di analizzare i dati aziendali di un'organizzazione per determinare in che misura ha implementato i controlli interni per identificare transazioni o attività fraudolente. Alcune delle tecniche impiegate a questo scopo includono il calcolo di parametri statistici (medie, deviazioni standard, valori alti o bassi innaturali), classificazione dei dati, disposizione dei dati per indicare anomalie, analisi digitale per eventi imprevisti, valori corrispondenti, test duplicati, gap testare, sommare e convalidare le voci.

3. Analisi predittiva in tempo reale

Man mano che il settore bancario diventa più dinamico, le banche sono costantemente sotto pressione per rimanere redditizie e, allo stesso tempo, comprendere le esigenze, i desideri e le preferenze dei loro clienti. C'è una rapida crisi di tempo tra la comprensione dei dati e l'evoluzione di una strategia. Per affrontare questa crisi di tempo, è necessario che le banche adottino analisi predittive in tempo reale per rispondere nel modo più rapido possibile.

Il vantaggio dell'analisi predittiva è che supporta l'apprendimento continuo dai dati attuali piuttosto che fare affidamento sui dati storici. Può rilevare tendenze sconosciute, piuttosto che operare in una struttura definita, e richiede la costruzione di modelli piuttosto che utilizzare quelli tradizionali.

Adatta gli strumenti di rilevamento visivo che sono più facili da usare e considera anche i dati esterni. In effetti, l'analisi predittiva è più dinamica e su misura. Alcune aree in cui l'analisi predittiva è utile includono il miglioramento delle relazioni con i clienti, la gestione delle garanzie e della liquidità, la gestione del flusso di cassa, il finanziamento del commercio e della catena di approvvigionamento, la gestione del rischio e le operazioni di supporto.

4. Comprendere il sentimento del consumatore

In un settore bancario fortemente competitivo, la comprensione e la gestione del sentimento e dell'analisi dei consumatori sono parte integrante del funzionamento di qualsiasi banca. Le banche stanno rapidamente cercando soluzioni di intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) sotto forma di analisi del sentimento. Ciò è necessario per catturare la reazione di un cliente a un prodotto, una situazione o un evento e rispondere ad esso tramite testi, post, recensioni e altri contenuti digitali.

Le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono implementate per l'analisi sfumata dei dati. I dati vengono solitamente raccolti da chatbot, assistenti virtuali, servizi di traduzione online e altri canali simili. Le banche possono quindi utilizzarle come informazioni soggettive per personalizzare la comunicazione, dare priorità ai problemi dei clienti, migliorare prodotti e servizi e aumentare la soddisfazione generale del cliente.

5. Segmentazione dei clienti, profilazione e segmentazione del marketing

Mentre acceleriamo nel mondo digitale, è necessario che le banche adottino un approccio basato sui dati alla segmentazione dei consumatori, alla profilazione e alla segmentazione del mercato al fine di personalizzare le proprie strategie per diversi segmenti di pubblico.

Le banche devono aggiornare frequentemente le proprie strategie per i clienti per soddisfare le esigenze delle basi nuove ed esistenti e la segmentazione è fondamentale per raggiungere questo obiettivo. Le banche devono esaminare l'intero ciclo di creazione di segmenti di valore per i clienti e comprendere il ciclo di vita delle relazioni con i clienti per creare o aggiornare i propri prodotti di conseguenza.

6. Valore a vita del cliente

Customer Lifetime Value, o CLTV, si riferisce al valore finanziario completo che un cliente apporta alla banca durante l'intero rapporto con la banca. Il CLTV è calcolato considerando la fedeltà alla banca, la redditività del cliente, i saldi medi di prestiti e risparmi per cliente, il margine di interesse medio, il reddito o ricavo medio per cliente generato da fonti di reddito diverse da interessi e il costo della fornitura dei servizi e dell'accesso ai clienti. L'automazione nel calcolo del CLTV sulla base di questi fattori produce risultati più rapidi e consente alle banche di modificare o aggiornare le proprie strategie più rapidamente.

7. Assistenti digitali e chatbot

Gli assistenti digitali e i chatbot hanno rivoluzionato i servizi e la comunicazione aziendale per le banche. I chatbot stanno creando scalpore sui social media. Dall'assistenza alle persone nell'esecuzione di semplici compiti al fornire loro un'esperienza personalizzata, gli assistenti virtuali e i chatbot hanno semplificato le operazioni bancarie.

8. Riconoscimento vocale e analisi predittiva

Le banche sono state in grado di testare le funzionalità di sicurezza utilizzando il riconoscimento vocale basato sull'intelligenza artificiale, che può confermare automaticamente l'identità di un cliente quando chiama il servizio clienti. Dato il successo di questa tecnologia, i clienti potrebbero essere in grado di parlare ed eseguire semplici attività come trasferire denaro, segnalare bancomat e carte di credito rubati o smarriti e ricevere una risposta accurata con un assistente virtuale.

La maggior parte degli utenti delle banche urbane fa molto affidamento sul mobile banking, che ha lasciato il posto alle app mobili bancarie basate sull'intelligenza artificiale. La maggior parte di queste app offre servizi personali, contestuali e predittivi. Si tratta di app intelligenti in grado di tracciare il comportamento dell'utente e fornire loro suggerimenti e approfondimenti personalizzati su risparmi e spese.

Allineamento con le strategie bancarie

Il terzo passaggio dopo la raccolta e la modellazione dei dati consiste nell'utilizzare tale intelligenza per ottimizzare le campagne di marketing, creare annunci pertinenti, automatizzare la divulgazione e ottimizzare l'onboarding dei clienti. L'analisi è un pilastro strategico chiave, oltre alle operazioni, che può migliorare notevolmente aree funzionali come il monitoraggio del rischio, della conformità, delle frodi e delle attività deteriorate (NPA) e il calcolo del VaR. Le banche possono ridurre i costi di servizio eccessivi e aumentare la redditività se queste azioni vengono eseguite con il minor numero di blocchi stradali.

Futuro della scienza dei dati nel settore bancario

Per superare i limiti dell'utilizzo dei dati, il futuro del settore bancario dipende fortemente dalla crittografia dei dati, dall'IA e dal cloud computing. Poiché i dati sensibili sono fondamentali per il business, i dati completamente crittografati possono garantire la sicurezza dei libri mastri impossibili da manomettere e garantire anche la sicurezza finanziaria. Può anche aiutare ad eliminare le verifiche di terze parti, accelerando così i processi e risparmiando sulle commissioni di transazione.

Altre soluzioni rivoluzionarie per il futuro della scienza dei dati nel settore bancario sono le funzioni di intelligenza artificiale come la risposta automatizzata del servizio clienti, il monitoraggio in tempo reale dei requisiti normativi e il micro-trading algoritmico. Il futuro del settore bancario include anche il cloud computing, che offre alle banche risorse hardware e software illimitate che possono aiutarle a scalare su o giù in base alle loro esigenze.

La tecnologia cloud può anche aiutare le banche a ridurre i costi di infrastruttura, migliorare la flessibilità, aumentare l'efficienza e servire i clienti più velocemente; tutto ciò contribuirà a un'infrastruttura più efficiente e garantirà un migliore rapporto con i consumatori. Tuttavia, il cloud computing comporta implicazioni normative significative per le banche. Alcuni dei problemi chiave che le banche stanno cercando di affrontare attualmente includono garantire la continuità del servizio per i clienti di fronte a qualsiasi potenziale incidente sul cloud e la necessità di tornare ai propri database in tali scenari.

Altre questioni importanti in fase di valutazione includono il modo in cui le informazioni personali vengono archiviate e utilizzate, la protezione dei dati dei clienti, la dipendenza da fornitori di terze parti e la sicurezza dell'infrastruttura cloud e la potenziale combinazione di dati finanziari con altri dati su server condivisi.

Pensieri finali

Il futuro dei dati nel settore bancario mantiene anche la promessa che i team si liberino di un approccio "silo" e utilizzino le informazioni dettagliate per l'intera organizzazione. Con la scienza dei dati, è probabile che le aziende siano più connesse, invece di utilizzare pratiche di analisi separate.

Ad esempio, l'analisi di marketing e digitale (web, social e mobile), l'analisi del rischio di credito, l'analisi delle operazioni, l'analisi delle frodi e l'analisi della conformità saranno in grado di sfruttare le stesse strutture di dati. Ad esempio, un team che cerca di aumentare l'attivazione e la penetrazione del prodotto mediante il cross-selling attraverso i canali potrebbe potenzialmente scoprire comportamenti fraudolenti e anomalie.

Il futuro del settore bancario comporterà lo sfruttamento dei dati raccolti da varie fonti per ottenere informazioni dettagliate sui clienti e utilizzare analisi avanzate con l'aiuto delle tecnologie digitali per aumentare i profitti e l'efficienza.

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