スキャナーの下での銀行データ分析

21世紀の業界は、洞察を深め、データに基づいた意思決定を行うために、データに大きく依存しています。 したがって、データサイエンスはもはや接線方向のニーズではありませんが、ビジネスにとって不可欠です。 この記事では、支店、モバイルアプリ、オンラインプラットフォーム、コールセンター、ATMなどのさまざまな銀行のタッチポイントを介したデータ収集、分析、統合に飛び込むことで、金融サービスセクターの主要な混乱要因としてのデータサイエンスと分析の使用について検討します。 、そしてそれを銀行の戦略に関連付ける。

データが金融機関、特に銀行のビジネス効率と深く相関していることは驚くべきことではありません。 銀行は主要なビジネスドメインの1つであり、ビッグデータとBA（ビジネス分析）テクノロジーに最も多くの投資を行っています。 銀行におけるデータサイエンスの応用は、地球の半分から多くの支持を得ています。 銀行セクターは、モバイル専用銀行やUPI（Unified Payments Interface）アプリケーションなどの非伝統的なプレーヤーとの激しい競争に直面しており、収益を拡大し、コストを抑えるための効果的な手段を探す必要があります。

国際的には、市場調査会社は、金融サービス会社が2018年から2025年に25％を超えるCAGRでデータの増加を目撃すると予測しています。 これは、データの収集と分析が不可欠であるだけでなく、世界中の銀行戦略の成功に不可欠であることを意味します。 データサイエンティストのワークフローと、データ分析が将来の銀行戦略に与える影響について詳しく説明します。

データの収集と管理

過去10年間で、銀行セクターのデータ収集は非常に洗練され、銀行の元帳から、アプリ、コールセンター、ATMなどの他のタッチポイントからの収集を含むオンライン取引履歴に移行しました。 実際、世界の成人人口の半分が現在デジタルバンキングを使用していると考えられており、この統計は急速に成長するはずです。

これは、銀行のWebサイトで開かれるすべてのクレジットカード取引、メッセージ、およびWebページが、世界中の人々によって収集される数十億バイトのデータに追加されることを意味します。 これに加えて、強力な経済デジタル化により、銀行は、携帯電話事業者、地理空間データ、クレジットビューロー、ソーシャルネットワークなどの外部ソースの形で利用できる新しいプールを利用できるようになりました。 データアナリストにとって、最初のステップは、このプールから情報を定義して調達し、それを構造化して、スマートなビジネス上の意思決定を行い、競争力を維持するためのインテリジェンスとして効果的に使用することです。

データ管理は、さまざまなチャネルから入念に収集されたデータを効果的に活用するための最も重要なステップです。 これには、データの所有権、ガバナンスとストレージ、および構造化、データのレビューとクリーニングを監視することが含まれます。

これらのプロセスはすべて、クラウドベースのストレージ、オンサイトサーバー、データウェアハウス、およびデータレイクの助けを借りて実行できます。 CBS、CRM、LOSおよびその他のシステムを統合することによって。 分析およびデータ視覚化ツールを使用。 データ使用を最適化するための組織構造の作成を通じて。 さらに、データの集中所有権により、組織内に完全な説明責任が保証されます。

アナリティクスの統合

データが銀行にとって最大の資産であることを考えると、銀行はデータを分析と統合することによってのみ利益を得ることができます。 生データだけでは、堅牢な分析によってサポートされていない限り、役に立ちません。 データアナリストの仕事には、顧客の行動を予測し、顧客の好みを理解し、期待を積極的に管理するためのモデルの作成が含まれます。

将来を見据えた分析は、デフォルト、減少、特定の商品を購入する傾向などのプロアクティブなトリガーを提供し、消費者の旅の将来のイベントを予測し、銀行が効果的な行動を取るのを支援します。 長年にわたり、迅速な処理のニーズ、革新的なモバイルテクノロジー、データの可用性、およびオープンソースソフトウェアの急増により、銀行業務におけるデータサイエンスのいくつかのユースケースが生み出されてきました。

これらのいくつかには、顧客のターゲティングとセグメンテーション、顧客の活性化と脱落防止、クロスセリングモデル、および信用とリスクの管理が含まれます。 分析とデータの統合は、次の理由から重要です。

1.リスクモデリング

リスクモデリングとは、正式な計量経済学的手法を使用して、金融ポートフォリオの総リスクを決定することを指します。 財務リスクモデリングは、個人だけでなく企業を分析する際の銀行にとって最も重要な青写真です。 リスクモデリングに使用される手法には、市場リスク、バリューアットリスク（VaR）、履歴シミュレーションの評価、および極値理論を使用したさまざまなリスクの予想損失の予測が含まれます。

さまざまなリスクは、企業の信用リスク、市場リスク、モデルリスク、流動性リスク、およびオペレーショナルリスクのカテゴリにも分類されます。 リスクモデリングは、地域および国際的な銀行基準を念頭に置いて行う必要があります。 大量のデータが収集されると、強力なコンピューティングソフトウェアを使用して定量的なリスク分析を実行できます。

2.不正の検出

データ分析により、監査人および不正検査士は、組織のビジネスデータを分析して、不正な取引または活動を特定するための内部統制がどの程度適切に実装されているかを判断できます。 この目的で使用される手法には、統計パラメータ（平均、標準偏差、不自然な高値または低値）の計算、データの分類、異常を示すデータの配置、予期しない発生のデジタル分析、値の一致、重複テスト、ギャップなどがあります。エントリのテスト、合計、および検証。

3.リアルタイム予測分析

銀行業界がよりダイナミックになるにつれ、銀行は常に収益性を維持し、同時に顧客のニーズ、ウォンツ、好みを理解するよう圧力をかけられています。 データを理解してから戦略を発展させるまでには、急速な時間の制約があります。 このタイムクランチに対処するために、銀行は可能な限り最速の方法で対応するためにリアルタイムの予測分析を採用する必要があります。

予測分析の利点は、履歴データに依存するのではなく、現在のデータからの継続的な学習をサポートすることです。 定義された構造で動作するのではなく、なじみのない傾向を検出でき、従来のモデルを使用するのではなく、モデルを構築する必要があります。

使いやすい視覚的発見ツールを採用し、外部データも考慮します。 事実上、予測分析はより動的で特注です。 予測分析が役立ついくつかの分野には、顧客関係の強化、担保と流動性の管理、キャッシュフロー管理、貿易とサプライチェーンの資金調達の支援、リスク管理とサポート業務が含まれます。

4.消費者の感情を理解する

競争の激しい銀行セクターでは、消費者の感情と分析を理解して管理することは、どの銀行の運営にも不可欠です。 銀行は、感情分析の形でAI（人工知能）ソリューションを急速に求めています。 これは、製品、状況、またはイベントに対する顧客の反応をキャプチャし、テキスト、投稿、レビュー、およびその他のデジタルコンテンツを通じてそれに応答するために必要です。

自然言語処理（NLP）技術は、データの微妙な分析のために実装されています。 データは通常、チャットボット、仮想アシスタント、オンライン翻訳サービスなどのチャネルから収集されます。 銀行はこれを主観的な情報として使用して、コミュニケーションをパーソナライズし、顧客の問題に優先順位を付け、製品とサービスを改善し、全体的な顧客満足度を高めることができます。

5.顧客セグメンテーション、プロファイリング、およびマーケティングセグメンテーション

私たちがデジタルの世界に加速するにつれて、銀行は、さまざまなオーディエンス向けに戦略をカスタマイズするために、消費者のセグメンテーション、プロファイリング、および市場のセグメンテーションにデータベースのアプローチを採用する必要があります。

銀行は、新規および既存の拠点の需要を満たすために顧客戦略を頻繁にアップグレードする必要があり、これを達成するにはセグメンテーションが重要です。 銀行は、顧客価値セグメントを作成するサイクル全体を調べ、それに応じて製品を作成またはアップグレードするために顧客関係のライフサイクルを理解する必要があります。

6.顧客生涯価値

顧客生涯価値（CLTV）とは、顧客が銀行との関係全体にわたって銀行にもたらす完全な財務価値を指します。 CLTVは、銀行への忠誠心、顧客の収益性、顧客ごとのローンと貯蓄の平均残高、平均金利マージン、非金利収入源から生み出される顧客ごとの平均収入または収入、およびカスタマーサービスとアクセスを提供するためのコスト。 これらの要因に基づくCLTVの計算の自動化により、より迅速な結果が得られ、銀行は戦略をより迅速に変更またはアップグレードできます。

7.デジタルアシスタントとチャットボット

デジタルアシスタントとチャットボットは、銀行のサービスとビジネスコミュニケーションに革命をもたらしました。 チャットボットはソーシャルメディアで話題を呼んでいます。 簡単なタスクの実行を支援することから、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供することまで、仮想アシスタントとチャットボットは銀行業務を容易にしました。

8.音声認識と予測分析

銀行は、AIベースの音声認識を使用してセキュリティ機能をテストすることができました。これにより、顧客が顧客サービスに電話をかけたときに、顧客の身元を自動的に確認できます。 このテクノロジーの成功を考えると、顧客は、送金、ATMやクレジットカードの盗難または紛失の報告、仮想アシスタントによる正確な応答の受信などの簡単なタスクを話し、実行できる可能性があります。

都市部の銀行ユーザーのほとんどは、AIを活用したバンキングモバイルアプリに取って代わったモバイルバンキングに大きく依存しています。 これらのアプリのほとんどは、個人的、状況に応じた予測サービスを提供します。 これらは、ユーザーの行動を追跡し、節約と費用に関する個別のヒントと洞察をユーザーに提供できるインテリジェントなアプリです。

銀行戦略との整合

データ収集とモデリング後の3番目のステップは、このようなインテリジェンスを使用して、マーケティングキャンペーンを最適化し、関連する広告を作成し、アウトリーチを自動化し、顧客のオンボーディングを最適化することです。 分析は、運用とは別に、リスク、コンプライアンス、不正および不良資産（NPA）の監視、VaRの計算などの機能領域を大幅に改善できる重要な戦略的柱です。 銀行は、これらのアクションが最小限の障害で実行される場合、過剰なサービスコストを削減し、収益性を高めることができます。

銀行におけるデータサイエンスの未来

データ利用の限界を押し上げるために、銀行の将来は、データ暗号化、AI、クラウドコンピューティングに大きく依存しています。 機密データはビジネスの鍵であるため、完全に暗号化されたデータは、改ざんできない元帳のセキュリティを確保し、財務上のセキュリティも保証します。 また、サードパーティによる検証を排除することで、プロセスをスピードアップし、取引手数料を節約するのにも役立ちます。

銀行におけるデータサイエンスの未来へのその他の革新的な適合は、自動化された顧客サービス応答、規制要件のリアルタイムモニタリング、アルゴリズムまたはマイクロトレーディングなどのAI機能に見られます。 銀行の将来には、要件に応じてスケールアップまたはスケールダウンするのに役立つ無制限のハードウェアおよびソフトウェアリソースを銀行に提供するクラウドコンピューティングも含まれます。

クラウドテクノロジーは、銀行がインフラストラクチャコストを削減し、柔軟性を向上させ、効率を高め、クライアントにより迅速にサービスを提供するのにも役立ちます。 これらすべてが、より効率的なインフラストラクチャに貢献し、消費者とのより良い関係を保証します。 ただし、クラウドコンピューティングは、銀行にとって重大な規制上の影響を意味します。 銀行が現在対処しようとしている重要な問題のいくつかには、クラウドでの潜在的な事故に直面した顧客のサービス継続性の確保や、そのようなシナリオで独自のデータベースに戻る必要性が含まれます。

評価されているその他の重要な問題には、個人情報の保存方法と使用方法、顧客データの保護、サードパーティプロバイダーへの依存とクラウドインフラストラクチャのセキュリティ、および共有サーバー上の他のデータとの財務データの潜在的な混合が含まれます。

最終的な考え

銀行業務におけるデータの将来は、チームが「サイロ化された」アプローチを取り除き、組織全体の洞察を使用するという約束も保持しています。 データサイエンスでは、企業は個別の分析手法を使用するのではなく、より接続されている可能性があります。

たとえば、マーケティングとデジタル（Web、ソーシャル、モバイル）分析、信用リスク分析、運用分析、不正分析、コンプライアンス分析は、同じデータ構造を活用できるようになります。 たとえば、チャネル間でのクロスセリングによるアクティベーションと製品の浸透の増加を検討しているチームは、不正な動作や異常を発見する可能性があります。

銀行の将来は、さまざまなソースから収集されたデータを活用して正確な顧客インサイトを取得し、デジタルテクノロジーの助けを借りて高度な分析を使用して利益と効率を向上させる必要があります。

銀行やさまざまな分野でのデータサイエンスアプリケーションについて知りたい場合は、IIIT-B＆upGradのデータサイエンスのPGディプロマをチェックしてください。これは、働く専門家向けに作成され、10以上のケーススタディとプロジェクト、実践的なハンズオンワークショップ、メンターシップを提供します。業界の専門家と1対1で、業界のメンターと1対1で、400時間以上の学習とトップ企業との仕事の支援。