스캐너에서 은행 데이터 분석

21세기의 산업은 통찰력 을 개발하고 데이터 기반 의사 결정을 내리기 위해 데이터에 크게 의존합니다. 따라서 데이터 과학은 더 이상 꼭 필요한 것이 아니라 기업에 필수적입니다. 이 기사에서는 지점, 모바일 앱, 온라인 플랫폼, 콜센터 및 ATM과 같은 다양한 뱅킹 접점을 통한 데이터 수집, 분석 및 통합에 대해 자세히 살펴봄으로써 금융 서비스 부문의 핵심 파괴자로서의 데이터 과학 및 분석의 사용을 검토할 것입니다. , 그리고 그것을 은행의 전략과 연관시킵니다.

데이터가 금융 기관, 특히 은행의 비즈니스 효율성과 깊은 상관 관계가 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 은행은 빅데이터와 BA(비즈니스 분석) 기술에 가장 많은 투자를 하는 핵심 비즈니스 영역 중 하나입니다. 은행에서 데이터 과학을 적용하는 것은 지구의 절반으로부터 많은 수용을 받았습니다. 은행 부문은 모바일 전용 은행 및 UPI(통합 결제 인터페이스) 애플리케이션과 같은 비전통적 플레이어와의 치열한 경쟁에 직면해 있으며 수익을 확대하고 비용을 억제할 효과적인 수단을 찾아야 합니다.

국제적으로 시장 조사 회사는 금융 서비스 회사가 2018-2025년에 25% 이상의 CAGR로 데이터 성장을 목격할 것으로 예측했습니다. 이는 데이터 수집 및 분석이 필수적일 뿐만 아니라 전 세계 은행 전략의 성공에 필수적이라는 것을 의미합니다. 데이터 과학자의 워크플로와 데이터 분석이 미래의 은행 전략에 미치는 영향에 대해 알아봅니다.

데이터 수집 및 관리

지난 10년 동안 은행 부문의 데이터 수집은 매우 정교해졌으며 앱, 콜 센터 및 ATM과 같은 다른 접점에서 수집을 포함하여 은행 원장에서 온라인 거래 내역으로 전환되었습니다. 실제로 세계 성인 인구의 절반이 현재 디지털 뱅킹을 사용하고 있으며 이 통계는 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다.

이는 은행 웹사이트에서 열리는 모든 신용 카드 거래, 메시지 및 웹 페이지가 전 세계 인구가 수집하는 수십억 바이트의 데이터를 추가한다는 것을 의미합니다. 이와 함께 강력한 경제 디지털화는 은행에 모바일 운영자, 지리 공간 데이터, 신용 조사 기관 및 소셜 네트워크와 같은 외부 소스의 형태로 활용할 수 있는 새로운 풀을 제공했습니다. 데이터 분석가의 첫 번째 단계는 이 풀에서 정보를 정의 및 조달하여 현명한 비즈니스 결정을 내리고 경쟁력을 유지하기 위한 인텔리전스로 효과적으로 구성 및 사용하는 것입니다.

데이터 관리는 다양한 채널에서 힘들게 수집된 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 가장 중요한 단계입니다. 여기에는 데이터 소유권, 거버넌스 및 저장, 구조화, 데이터 검토 및 정리에 대한 감시가 포함됩니다.

이러한 모든 프로세스는 클라우드 기반 스토리지, 현장 서버, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 도움으로 수행할 수 있습니다. CBS, CRM, LOS 및 기타 시스템을 통합하여; 분석 및 데이터 시각화 도구 사용 데이터 사용을 최적화하기 위한 조직 구조의 생성을 통해. 또한 중앙 집중식 데이터 소유권은 조직 내에서 완전한 책임을 보장합니다.

분석 통합

데이터가 은행에게 가장 큰 자산이라는 점을 감안할 때 은행은 데이터를 분석과 통합해야만 이익을 얻을 수 있습니다. 강력한 분석이 뒷받침되지 않는 한 원시 데이터만으로는 아무 소용이 없습니다. 데이터 분석가의 업무에는 고객 행동을 예측하고, 선호도를 이해하고, 기대치를 사전에 관리하는 모델을 만드는 것이 포함됩니다.

미래 지향적인 분석은 채무 불이행, 소멸, 특정 제품 구매 성향과 같은 사전 예방적 트리거를 제공하여 소비자 여정의 미래 이벤트를 예측하고 결과적으로 은행이 효과적인 조치를 취하도록 돕습니다. 수년에 걸쳐 신속한 처리 요구, 혁신적인 모바일 기술, 데이터 가용성 및 오픈 소스 소프트웨어의 확산으로 인해 은행에서 데이터 과학의 여러 사용 사례가 생성되었습니다.

여기에는 고객 타겟팅 및 세분화, 고객 활성화 및 이탈 방지, 교차 판매 모델, 신용 및 위험 관리가 포함됩니다. 분석을 데이터와 통합하는 것은 다음과 같은 이유로 중요합니다.

1. 위험 모델링

위험 모델링은 금융 포트폴리오의 총 위험을 결정하기 위해 공식 계량 경제학 기술을 사용하는 것을 말합니다. 금융 위험 모델링은 개인뿐만 아니라 기업을 분석할 때 은행에게 가장 중요한 청사진입니다. 위험 모델링에 사용되는 기술에는 시장 위험 평가, 위험 가치(VaR), 과거 시뮬레이션 및 극단 가치 이론을 사용하여 다양한 위험에 대한 손실 가능성 예측이 포함됩니다.

다양한 위험은 또한 신용 위험, 시장 위험, 모델 위험, 유동성 위험 및 기업의 운영 위험 범주로 분류됩니다. 위험 모델링은 지역 및 국제 은행 표준을 염두에 두고 수행해야 합니다. 많은 양의 데이터가 수집되면 강력한 컴퓨팅 소프트웨어를 사용하여 정량적 위험 분석을 수행할 수 있습니다.

2. 사기 탐지

데이터 분석을 통해 감사관과 사기 조사관은 조직의 비즈니스 데이터를 분석하여 사기 거래 또는 활동을 식별하기 위해 내부 통제를 얼마나 잘 구현했는지 확인할 수 있습니다. 이 목적을 위해 사용된 기술 중 일부는 통계 매개변수(평균, 표준 편차, 부자연스러운 높거나 낮은 값) 계산, 데이터 분류, 이상을 가리키도록 데이터 정렬, 예상치 못한 발생에 대한 디지털 분석, 값 일치, 중복 테스트, 격차를 포함합니다. 항목 테스트, 합산 및 유효성 검사.

3. 실시간 예측 분석

은행 산업이 더욱 역동적으로 변해감에 따라 은행은 수익성을 유지하는 동시에 고객의 요구, 요구 및 선호도를 이해해야 한다는 지속적인 압력을 받고 있습니다. 데이터를 이해하는 것과 전략을 발전시키는 것 사이에는 빠른 시간 위기가 있습니다. 이러한 시간 위기에 대처하기 위해 은행은 실시간 예측 분석을 채택하여 가능한 한 가장 빠른 방식으로 대응할 필요가 있습니다.

예측 분석의 이점은 과거 데이터에 의존하지 않고 현재 데이터에서 지속적인 학습을 지원한다는 것입니다. 정의된 구조로 작동하지 않고 익숙하지 않은 트렌드를 감지할 수 있으며 기존 모델을 사용하는 대신 모델을 구축해야 합니다.

사용하기 쉬운 시각적 검색 도구를 적용하고 외부 데이터도 고려합니다. 실제로 예측 분석은 보다 역동적이고 맞춤형입니다. 예측 분석이 유용한 몇 가지 영역에는 고객 관계 강화, 담보 및 유동성 관리, 현금 흐름 관리, 무역 및 공급망 자금 조달 지원, 위험 관리 및 운영 지원이 포함됩니다.

4. 소비자 심리 이해하기

경쟁이 치열한 은행 부문에서 소비자 심리 및 분석을 이해하고 관리하는 것은 모든 은행의 운영에 필수적입니다. 은행들은 감성분석의 형태로 AI(인공지능) 솔루션을 빠르게 모색하고 있다. 이것은 제품, 상황 또는 이벤트에 대한 고객의 반응을 캡처하고 텍스트, 게시물, 리뷰 및 기타 디지털 콘텐츠를 통해 응답하는 데 필요합니다.

NLP(자연어 처리) 기술은 데이터의 미묘한 분석을 위해 구현됩니다. 데이터는 일반적으로 챗봇, 가상 비서, 온라인 번역 서비스 및 기타 채널에서 수집됩니다. 그러면 은행은 이를 주관적인 정보로 사용하여 커뮤니케이션을 개인화하고, 고객 문제의 우선 순위를 지정하고, 제품 및 서비스를 개선하고, 전반적인 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

5. 고객 세분화, 프로파일링 및 마케팅 세분화

디지털 세계로의 진입이 가속화됨에 따라 은행은 다양한 청중을 위한 전략을 맞춤화하기 위해 소비자 세분화, 프로파일링 및 시장 세분화에 대한 데이터 기반 접근 방식을 채택할 필요가 있습니다.

은행은 신규 및 기존 기반의 요구 사항을 충족하기 위해 고객 전략을 자주 업그레이드해야 하며 이를 달성하려면 세분화가 중요합니다. 은행은 고객 가치 세그먼트를 생성하는 전체 주기를 살펴보고 그에 따라 제품을 생성하거나 업그레이드하기 위해 고객 관계 수명 주기를 이해해야 합니다.

6. 고객평생가치

고객 평생 가치(CLTV)는 고객이 은행과의 전체 관계를 통해 은행에 제공하는 완전한 재정적 가치를 나타냅니다. CLTV는 은행에 대한 충성도, 고객의 수익성, 고객 1인당 평균 대출 및 저축 잔액, 평균 이자율, 비이자 소득원에서 발생하는 고객 1인당 평균 소득 또는 수익을 고려하여 계산되며, 고객 서비스 및 액세스 제공 비용. 이러한 요소를 기반으로 하는 CLTV 계산의 자동화는 더 빠른 결과를 생성하고 은행이 전략을 더 빨리 변경하거나 업그레이드할 수 있도록 합니다.

7. 디지털 비서 및 챗봇

디지털 비서와 챗봇은 은행의 서비스 및 비즈니스 커뮤니케이션에 혁명을 일으켰습니다. 챗봇은 소셜 미디어에서 반향을 일으키고 있습니다. 사람들이 간단한 작업을 수행하도록 지원하는 것부터 개인화된 경험을 제공하는 것에 이르기까지 가상 비서와 챗봇은 은행 업무를 더 쉽게 만들었습니다.

8. 음성 인식 및 예측 분석

은행은 고객 서비스에 전화를 걸 때 고객의 신원을 자동으로 확인할 수 있는 AI 기반 음성 인식을 사용하여 보안 기능을 테스트할 수 있었습니다. 이 기술의 성공을 감안할 때 고객은 송금, ATM 및 신용 카드 도난 또는 분실 신고, 가상 비서로 정확한 응답 받기와 같은 간단한 작업을 말하고 수행할 수 있습니다.

대부분의 도시 은행 사용자는 모바일 뱅킹에 크게 의존하며, 이는 AI 기반 뱅킹 모바일 앱으로 바뀌었습니다. 이러한 앱의 대부분은 개인, 상황 및 예측 서비스를 제공합니다. 이들은 사용자의 행동을 추적하고 저축 및 비용에 대한 개인화된 팁과 통찰력을 제공할 수 있는 지능형 앱입니다.

은행 전략에 맞추기

데이터 수집 및 모델링 후 세 번째 단계는 이러한 인텔리전스를 사용하여 마케팅 캠페인을 최적화하고, 관련성 있는 광고를 만들고, 홍보를 자동화하고, 고객 온보딩을 최적화하는 것입니다. 분석은 운영과 별도로 위험, 규정 준수, 사기 및 NPA(부실 자산) 모니터링, VaR 계산과 같은 기능 영역을 크게 개선할 수 있는 핵심 전략적 기둥입니다. 은행은 이러한 조치가 최소한의 장애물로 수행된다면 과도한 서비스 비용을 줄이고 수익성을 높일 수 있습니다.

은행 데이터 과학의 미래

데이터 활용의 경계를 넓히기 위해 은행의 미래는 데이터 암호화, AI 및 클라우드 컴퓨팅에 크게 의존합니다. 민감한 데이터는 비즈니스의 핵심이므로 완전히 암호화된 데이터 는 변조가 불가능한 원장의 보안을 보장하고 재정적 보안도 보장할 수 있습니다. 또한 제3자 검증을 제거하여 프로세스 속도를 높이고 거래 수수료를 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자동화된 고객 서비스 응답, 규제 요구 사항에 대한 실시간 모니터링, 알고리즘 또는 소액 거래와 같은 AI 기능 에서 은행 데이터 과학의 미래에 대한 다른 혁신적인 적합성을 볼 수 있습니다 . 은행의 미래에는 요구 사항에 따라 확장 또는 축소할 수 있는 무제한 하드웨어 및 소프트웨어 리소스를 은행에 제공하는 클라우드 컴퓨팅도 포함됩니다.

클라우드 기술 은 또한 은행이 인프라 비용을 낮추고 유연성을 개선하며 효율성을 높이고 고객에게 더 빨리 서비스를 제공할 수 있도록 도와줍니다. 이 모든 것이 더 효율적인 인프라에 기여하고 소비자와 더 나은 관계를 보장합니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅은 은행에 중대한 규제 영향을 의미합니다. 은행이 현재 해결하려고 하는 주요 문제 중 일부는 클라우드에서 잠재적인 사고에 직면한 고객을 위한 서비스 연속성 보장과 이러한 시나리오에서 자체 데이터베이스로 다시 전환해야 하는 필요성을 포함합니다.

평가 중인 다른 중요한 문제로는 개인 정보가 저장 및 사용되는 방식, 고객 데이터 보호, 타사 제공업체에 대한 의존도 및 클라우드 인프라의 보안, 공유 서버에서 금융 데이터와 다른 데이터의 잠재적 혼합 등이 있습니다.

마지막 생각들

은행에서 데이터의 미래는 또한 팀이 '사일로' 접근 방식을 없애고 전체 조직에 대한 통찰력을 사용할 것을 약속합니다. 데이터 과학을 통해 기업은 별도의 분석 방식을 사용하는 대신 더 많이 연결될 수 있습니다.

예를 들어 마케팅 및 디지털(웹, 소셜 및 모바일) 분석, 신용 위험 분석, 운영 분석, 사기 분석 및 규정 준수 분석에서 동일한 데이터 구조를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 채널에 걸친 교차 판매를 통해 활성화 및 제품 보급을 늘리려는 팀은 잠재적으로 사기 행위와 이상을 발견할 수 있습니다.

은행의 미래에는 다양한 소스에서 수집된 데이터를 활용하여 정확한 고객 통찰력을 얻고 디지털 기술의 도움을 받아 고급 분석을 사용하여 이익과 효율성을 높이는 것이 포함될 것입니다.

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