Analiza danych bankowych pod skanerem

Branże XXI wieku są w dużym stopniu uzależnione od danych, aby opracowywać spostrzeżenia i podejmować decyzje oparte na danych. Nauka o danych nie jest już więc potrzebą drugoplanową, ale jest niezbędna dla firm. W tym artykule zbadamy wykorzystanie nauki o danych i analityki jako kluczowego czynnika zakłócającego w sektorze usług finansowych, zagłębiając się w gromadzenie, analizę i integrację danych za pośrednictwem różnych punktów styku bankowego, takich jak oddziały, aplikacje mobilne, platformy internetowe, centra obsługi telefonicznej i bankomaty. i skorelowanie go ze strategią banku.

Nic dziwnego, że dane są głęboko skorelowane z efektywnością biznesową instytucji finansowych, zwłaszcza banków. Bankowość jest jedną z kluczowych dziedzin biznesu, która dokonuje największych inwestycji w technologie big data i BA (analizy biznesowej). Zastosowanie nauki o danych w bankowości spotkało się z dużą akceptacją połowy planety. Sektor bankowy boryka się z silną konkurencją ze strony nietradycyjnych graczy, takich jak banki obsługujące wyłącznie urządzenia mobilne i aplikacje UPI (Unified Payments Interface), i musi szukać skutecznych instrumentów zwiększania przychodów i ograniczania kosztów.

Na arenie międzynarodowej firmy zajmujące się badaniem rynku przewidują, że firmy świadczące usługi finansowe będą świadkami wzrostu danych o CAGR o ponad 25% w latach 2018-2025. Oznacza to, że gromadzenie i analiza danych są nie tylko koniecznością, ale także integralną częścią sukcesu strategii bankowych na całym świecie. Zagłębiamy się w przepływ pracy analityka danych i wpływ analizy danych na strategie bankowe w przyszłości.

Gromadzenie i zarządzanie danymi

W ciągu ostatniej dekady zbieranie danych w sektorze bankowym stało się niezwykle wyrafinowane i przeszło z ksiąg bankowych do historii transakcji online, w tym zbieranie z innych punktów styku, takich jak aplikacje, centra obsługi telefonicznej i bankomaty. W rzeczywistości uważa się, że połowa dorosłej populacji świata korzysta obecnie z bankowości cyfrowej, a statystyki te będą szybko rosnąć.

Oznacza to, że każda transakcja kartą kredytową, wiadomość i strona internetowa otwierana w witrynie bankowej powiększają miliardy bajtów danych gromadzonych przez globalną populację. Wraz z tym intensywna cyfryzacja gospodarki zapewniła bankom nową pulę do czerpania w postaci źródeł zewnętrznych, takich jak operatorzy komórkowi, dane geoprzestrzenne, biura kredytowe i sieci społecznościowe. Dla analityka danych pierwszym krokiem jest zdefiniowanie i pozyskanie informacji z tej puli, aby ustrukturyzować je i efektywnie wykorzystać jako inteligencję do podejmowania mądrych decyzji biznesowych i utrzymania konkurencyjności.

Zarządzanie danymi to najważniejszy krok w skutecznym wykorzystywaniu danych zbieranych skrupulatnie z różnych kanałów. Obejmuje to kontrolowanie własności danych, zarządzanie i przechowywanie, a także strukturyzację, przeglądanie i czyszczenie danych.

Wszystkie te procesy można zrealizować za pomocą pamięci masowej w chmurze, serwerów na miejscu, hurtowni danych i jezior danych; poprzez integrację systemów CBS, CRM, LOS i innych; z narzędziami analitycznymi i wizualizacją danych; oraz poprzez stworzenie struktury organizacyjnej w celu optymalizacji wykorzystania danych. Ponadto scentralizowana własność danych zapewnia pełną odpowiedzialność w organizacji.

Integracja Analytics

Biorąc pod uwagę, że dane są największym atutem banków, mogą one czerpać korzyści tylko dzięki integracji danych z analizami. Same surowe dane nie mogą być użyteczne, jeśli nie są poparte solidną analizą. Praca analityka danych obejmuje tworzenie modeli do przewidywania zachowań klientów, rozumienia ich preferencji i proaktywnego zarządzania oczekiwaniami.

Analizy perspektywiczne zapewniają proaktywne wyzwalacze, takie jak default, attrition, skłonność do zakupu określonego produktu, aby przewidzieć przyszłe wydarzenia na ścieżce konsumenta, a co za tym idzie, pomóc bankowi w podejmowaniu skutecznych działań. Na przestrzeni lat potrzeby w zakresie szybkiego przetwarzania, innowacyjne technologie mobilne, dostępność danych i rozprzestrzenianie się oprogramowania typu open source zaowocowały kilkoma przypadkami użycia nauki o danych w bankowości.

Niektóre z nich obejmują ukierunkowanie i segmentację klientów, aktywację klientów i zapobieganie rezygnacji, modele sprzedaży krzyżowej oraz zarządzanie kredytami i ryzykiem. Integracja analityki z danymi ma kluczowe znaczenie z następujących powodów.

1. Modelowanie ryzyka

Modelowanie ryzyka odnosi się do wykorzystania formalnych technik ekonometrycznych w celu określenia zagregowanego ryzyka w portfelu finansowym. Modelowanie ryzyka finansowego jest najważniejszym schematem dla banku podczas analizy przedsiębiorstw i osób fizycznych. Techniki stosowane do modelowania ryzyka obejmują ocenę ryzyka rynkowego, wartość zagrożoną (VaR), symulację historyczną i wykorzystanie teorii wartości ekstremalnych do prognozowania prawdopodobnych strat dla różnych rodzajów ryzyka.

Różne rodzaje ryzyka są również przyporządkowane do kategorii ryzyka kredytowego, ryzyka rynkowego, ryzyka modeli, ryzyka płynności i ryzyka operacyjnego dla przedsiębiorstw. Modelowanie ryzyka powinno odbywać się z uwzględnieniem regionalnych i międzynarodowych standardów bankowych. Dzięki dużej ilości zebranych danych, potężne oprogramowanie obliczeniowe może być użyte do przeprowadzenia ilościowej analizy ryzyka.

2. Wykrywanie oszustw

Analiza danych umożliwia audytorom i badaczom oszustw analizę danych biznesowych organizacji w celu określenia, jak dobrze wdrożyła ona wewnętrzne kontrole w celu identyfikacji nieuczciwych transakcji lub działań. Niektóre z technik stosowanych w tym celu obejmują obliczanie parametrów statystycznych (średnie, odchylenia standardowe, nienaturalnie wysokie lub niskie wartości), klasyfikację danych, porządkowanie danych w celu wskazania anomalii, analizę cyfrową pod kątem nieoczekiwanych zdarzeń, dopasowanie wartości, duplikaty testów, luki testowanie, sumowanie i walidacja wpisów.

3. Analiza predykcyjna w czasie rzeczywistym

W miarę dynamicznego rozwoju branży bankowej banki znajdują się pod ciągłą presją utrzymania rentowności, a jednocześnie zrozumienia potrzeb, pragnień i preferencji swoich klientów. Między zrozumieniem danych a opracowaniem strategii następuje szybki kryzys. Aby poradzić sobie z tym załamaniem czasu, banki muszą przyjąć analizę predykcyjną w czasie rzeczywistym, aby reagować w możliwie najszybszy sposób.

Zaletą analizy predykcyjnej jest to, że wspiera ona ciągłe uczenie się na podstawie bieżących danych, a nie poleganie na danych historycznych. Potrafi wykrywać nieznane trendy, zamiast działać w określonej strukturze i wymaga budowania modeli zamiast korzystania z tradycyjnych.

Dostosowuje narzędzia do wizualnego wykrywania, które są łatwiejsze w użyciu i uwzględnia również dane zewnętrzne. W efekcie analiza predykcyjna jest bardziej dynamiczna i dostosowana do potrzeb. Kilka obszarów, w których analiza predykcyjna jest przydatna, to wzmocnienie relacji z klientami, zarządzanie zabezpieczeniami i płynnością, zarządzanie przepływami pieniężnymi, pomoc w finansowaniu handlu i łańcucha dostaw, zarządzanie ryzykiem i operacje wsparcia.

4. Zrozumienie nastrojów konsumentów

W niezwykle konkurencyjnym sektorze bankowym zrozumienie i zarządzanie nastrojami konsumentów oraz ich analiza są integralną częścią działalności każdego banku. Banki szybko poszukują rozwiązań AI (Artificial Intelligence) w postaci analizy sentymentu. Jest to potrzebne, aby uchwycić reakcję klienta na produkt, sytuację lub wydarzenie i odpowiedzieć na nie za pomocą tekstów, postów, recenzji i innych treści cyfrowych.

Techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) są wdrażane do szczegółowej analizy danych. Dane są zwykle zbierane z chatbotów, wirtualnych asystentów, usług tłumaczeń online i innych takich kanałów. Banki mogą następnie wykorzystać te informacje jako subiektywne informacje w celu personalizacji komunikacji, nadawania priorytetu problemom klientów, ulepszania produktów i usług oraz zwiększania ogólnej satysfakcji klientów.

5. Segmentacja klientów, profilowanie i segmentacja marketingowa

W miarę jak przyspieszamy w świecie cyfrowym, banki muszą przyjąć podejście oparte na danych do segmentacji konsumentów, profilowania i segmentacji rynku, aby dostosować swoje strategie do różnych odbiorców.

Banki muszą często aktualizować swoje strategie dotyczące klientów, aby spełnić wymagania nowych i istniejących baz, a segmentacja ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia tego celu. Banki muszą przyjrzeć się całemu cyklowi tworzenia segmentów wartości klienta i zrozumieć cykl życia relacji z klientem, aby odpowiednio tworzyć lub ulepszać swoje produkty.

6. Wartość dożywotnia klienta

Customer Lifetime Value (CLTV) odnosi się do całkowitej wartości finansowej, jaką klient wnosi do banku w ciągu całej swojej relacji z bankiem. CLTV jest obliczane z uwzględnieniem lojalności wobec banku, rentowności klienta, średnich sald kredytów i oszczędności na klienta, średniej marży odsetkowej, średniego dochodu lub przychodu na klienta z pozaodsetkowych źródeł dochodu oraz koszt obsługi klienta i dostępu. Automatyzacja obliczania CLTV w oparciu o te czynniki daje szybsze wyniki i umożliwia bankom szybszą zmianę lub aktualizację strategii.

7. Cyfrowi asystenci i chatboty

Cyfrowi asystenci i chatboty zrewolucjonizowały usługi i komunikację biznesową dla banków. Chatboty wywołują poruszenie w mediach społecznościowych. Wirtualni asystenci i chatboty ułatwiają bankowość, od pomocy ludziom w wykonywaniu prostych zadań po spersonalizowane doświadczenia.

8. Rozpoznawanie głosu i analiza predykcyjna

Banki były w stanie przetestować funkcje bezpieczeństwa za pomocą rozpoznawania głosu opartego na sztucznej inteligencji, które może automatycznie potwierdzać tożsamość klienta, gdy dzwoni do obsługi klienta. Biorąc pod uwagę sukces tej technologii, klienci mogą mówić i wykonywać proste zadania, takie jak przesyłanie pieniędzy, zgłaszanie skradzionych lub zagubionych kart bankomatowych i kredytowych oraz otrzymywanie dokładnej odpowiedzi od wirtualnego asystenta.

Większość użytkowników banków miejskich w dużym stopniu polega na bankowości mobilnej, która ustąpiła miejsca aplikacjom mobilnym opartym na sztucznej inteligencji. Większość z tych aplikacji oferuje usługi osobiste, kontekstowe i predykcyjne. Są to inteligentne aplikacje, które mogą śledzić zachowanie użytkownika i dostarczać mu spersonalizowanych wskazówek oraz wglądu w oszczędności i wydatki.

Dostosowanie do strategii bankowych

Trzecim krokiem po zebraniu i modelowaniu danych jest wykorzystanie takiej inteligencji do optymalizacji kampanii marketingowych, tworzenia odpowiednich reklam, automatyzacji docierania do klientów i optymalizacji onboardingu klientów. Analityka jest kluczowym filarem strategicznym, oprócz operacji, który może znacznie poprawić obszary funkcjonalne, takie jak monitorowanie ryzyka, zgodności, oszustw i aktywów niepracujących (NPA) oraz obliczanie VaR. Banki mogą zmniejszyć nadmierne koszty obsługi i zwiększyć rentowność, jeśli te działania będą wykonywane przy jak najmniejszej liczbie blokad.

Przyszłość nauki o danych w bankowości

Aby przesuwać granice wykorzystania danych, przyszłość bankowości w dużym stopniu zależy od szyfrowania danych, sztucznej inteligencji i przetwarzania w chmurze. Ponieważ wrażliwe dane mają kluczowe znaczenie dla biznesu, w pełni zaszyfrowane dane mogą zapewnić bezpieczeństwo ksiąg rachunkowych, w których nie można manipulować, a także zagwarantować bezpieczeństwo finansowe. Może również pomóc w wyeliminowaniu weryfikacji stron trzecich, przyspieszając w ten sposób procesy i oszczędzając na opłatach transakcyjnych.

Inne rewolucyjne rozwiązania dla przyszłości nauki o danych w bankowości można dostrzec w funkcjach sztucznej inteligencji, takich jak zautomatyzowane reagowanie na obsługę klienta, monitorowanie w czasie rzeczywistym wymagań regulacyjnych oraz algorytmika lub mikrohandel. Przyszłość bankowości obejmuje również przetwarzanie w chmurze, które oferuje bankom nieograniczone zasoby sprzętowe i programowe, które mogą pomóc im w skalowaniu w górę lub w dół zgodnie z ich wymaganiami.

Technologia chmury może również pomóc bankom obniżyć koszty infrastruktury, poprawić elastyczność, zwiększyć wydajność i szybciej obsługiwać klientów; wszystko to przyczyni się do wydajniejszej infrastruktury i zapewni lepsze relacje z konsumentami. Jednak przetwarzanie w chmurze oznacza dla banków istotne implikacje regulacyjne. Niektóre z kluczowych problemów, którymi obecnie próbują się zająć banki, obejmują zapewnienie ciągłości usług dla klientów w obliczu potencjalnego nieszczęścia w chmurze oraz konieczność powrotu do własnych baz danych w takich scenariuszach.

Inne ważne kwestie podlegające ocenie obejmują sposób przechowywania i wykorzystywania danych osobowych, ochronę danych klientów, zależność od dostawców zewnętrznych i bezpieczeństwo infrastruktury chmury oraz potencjalne mieszanie danych finansowych z innymi danymi na współdzielonych serwerach.

Końcowe przemyślenia

Przyszłość danych w bankowości niesie ze sobą również obietnicę pozbycia się przez zespoły podejścia „silosowego” i wykorzystania spostrzeżeń dla całej organizacji. Dzięki nauce o danych przedsiębiorstwa będą prawdopodobnie bardziej połączone, zamiast korzystać z oddzielnych praktyk analitycznych.

Na przykład analityka marketingowa i cyfrowa (internetowa, społecznościowa i mobilna), analiza ryzyka kredytowego, analityka operacyjna, analiza oszustw i analiza zgodności będą mogły wykorzystywać te same struktury danych. Na przykład zespół zajmujący się zwiększaniem aktywacji i penetracji produktów poprzez sprzedaż krzyżową w różnych kanałach może potencjalnie wykryć nieuczciwe zachowania i anomalie.

Przyszłość bankowości będzie polegać na wykorzystaniu danych zebranych z różnych źródeł w celu uzyskania dokładnych informacji o klientach i wykorzystaniu zaawansowanych analiz za pomocą technologii cyfrowych w celu zwiększenia zysków i wydajności.

Jeśli chcesz dowiedzieć się o zastosowaniach data science w bankowości i różnych sektorach, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty, mentoring z ekspertami branżowymi, 1 na 1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.