Analiza datelor bancare sub scaner

Industriile secolului 21 depind foarte mult de date pentru a dezvolta perspective și pentru a lua decizii bazate pe date. Astfel, știința datelor nu a mai rămas o necesitate tangențială, ci este imperativă pentru afaceri. În acest articol, vom examina utilizarea științei datelor și a analizei ca un perturbator cheie în sectorul serviciilor financiare, scufundându-ne în colectarea, analiza și integrarea datelor prin diverse puncte de contact bancare, cum ar fi sucursale, aplicații mobile, platforme online, centre de apeluri și bancomate. , și corelarea acestuia cu strategia unei bănci.

Nu este de mirare că datele sunt profund corelate cu eficiența în afaceri a instituțiilor financiare, în special a băncilor. Banca este unul dintre domeniile cheie de afaceri, care face cea mai mare investiție în Big Data și tehnologii BA (business analytics). Aplicarea științei datelor în domeniul bancar a primit multă acceptare de la jumătate din planetă. Sectorul bancar se confruntă cu o concurență intensă din partea jucătorilor netradiționali, cum ar fi băncile mobile și aplicațiile UPI (Unified Payments Interface), și trebuie să caute instrumente eficiente pentru a extinde veniturile și a limita costurile.

La nivel internațional, companiile de cercetare de piață au prezis că companiile de servicii financiare vor fi martorii unei creșteri a datelor la un CAGR de peste 25% în 2018-2025. Aceasta înseamnă că colectarea și analiza datelor nu sunt doar imperative, ci și esențiale pentru succesul strategiilor bancare la nivel mondial. Ne aprofundăm în fluxul de lucru al unui cercetător de date și impactul analizei datelor asupra strategiilor bancare în viitor.

Colectarea și gestionarea datelor

În ultimul deceniu, colectarea datelor în sectorul bancar a devenit extrem de sofisticată și a trecut de la registrele bancare la istoricul tranzacțiilor online, inclusiv colectarea de la alte puncte de contact, cum ar fi aplicații, centre de apeluri și bancomate. De fapt, se crede că jumătate din populația adultă a lumii folosește acum serviciile bancare digitale, iar această statistică este obligată să crească rapid.

Aceasta înseamnă că fiecare tranzacție cu card de credit, mesaj și pagină web deschisă pe un site bancar se adaugă la miliardele de octeți de date colectate de populația globală. Odată cu aceasta, digitizarea economică intensă a oferit băncilor un fond proaspăt de care să se folosească sub formă de surse externe, cum ar fi operatori de telefonie mobilă, date geospațiale, birouri de credit și rețele sociale. Pentru un analist de date, primul pas este să definească și să achiziționeze informații din acest pool, să le structureze și să le utilizeze eficient ca informații inteligente pentru a lua decizii de afaceri inteligente și a rămâne competitiv.

Gestionarea datelor este cel mai important pas în valorificarea eficientă a datelor care sunt culese minuțios de pe diverse canale. Aceasta include supravegherea proprietății, guvernării și stocării datelor, precum și asupra structurii, revizuirii și curățării datelor.

Toate aceste procese pot fi realizate cu ajutorul stocării bazate pe cloud, a serverelor on-site, a depozitelor de date și a lacurilor de date; prin integrarea CBS, CRM, LOS și alte sisteme; cu instrumente analitice și de vizualizare a datelor; și prin crearea unei structuri organizaționale pentru optimizarea utilizării datelor. În plus, proprietatea centralizată a datelor asigură responsabilitatea completă în cadrul unei organizații.

Integrarea Analytics

Având în vedere că datele sunt cel mai mare atu pentru bănci, acestea pot obține beneficii doar prin integrarea datelor cu analizele. Datele brute nu pot fi de niciun folos decât dacă sunt susținute de o analiză robustă. Sarcina unui analist de date include crearea de modele pentru a prezice comportamentul clienților, a înțelege preferințele acestora și a gestiona în mod proactiv așteptările.

Analizele de perspectivă oferă declanșatori proactivi, cum ar fi implicit, uzura, tendința de a cumpăra un anumit produs, pentru a prezice evenimente viitoare în călătoria unui consumator și, la rândul său, ajută banca să ia măsuri eficiente. De-a lungul anilor, nevoile de procesare rapidă, tehnologia mobilă inovatoare, disponibilitatea datelor și proliferarea software-ului open-source au produs mai multe cazuri de utilizare a științei datelor în domeniul bancar.

Unele dintre acestea includ direcționarea și segmentarea clienților, activarea clienților și prevenirea abandonului, modele de vânzare încrucișată și managementul creditului și al riscului. Integrarea analizei cu datele este esențială din următoarele motive.

1. Modelarea riscului

Modelarea riscului se referă la utilizarea tehnicilor econometrice formale pentru a determina riscul agregat dintr-un portofoliu financiar. Modelarea riscului financiar este cel mai important plan pentru o bancă atunci când analizează atât companiile, cât și persoanele fizice. Tehnicile utilizate pentru modelarea riscului implică evaluarea riscului de piață, a valorii la risc (VaR), simularea istorică și utilizarea teoriei valorii extreme pentru a prognoza pierderile probabile pentru o varietate de riscuri.

Diferitele riscuri sunt, de asemenea, clasificate sub categoriile de risc de credit, risc de piață, risc de model, risc de lichiditate și risc operațional pentru întreprinderi. Modelarea riscului ar trebui făcută ținând cont de standardele bancare regionale și internaționale. Cu cantități mari de date colectate, software-ul de calcul puternic poate fi utilizat pentru a efectua o analiză cantitativă a riscurilor.

2. Detectarea fraudelor

Analiza datelor permite auditorilor și examinatorilor de fraudă să analizeze datele de afaceri ale unei organizații pentru a determina cât de bine a implementat controalele interne pentru a identifica tranzacțiile sau activitățile frauduloase. Unele dintre tehnicile folosite în acest scop includ calcularea parametrilor statistici (medii, abateri standard, valori nenaturale mari sau scăzute), clasificarea datelor, aranjarea datelor pentru a indica anomalii, analiza digitală pentru apariții neașteptate, potrivirea valorilor, testarea duplicat, decalajul testarea, însumarea și validarea intrărilor.

3. Analiza predictivă în timp real

Pe măsură ce industria bancară devine mai dinamică, băncile sunt supuse unei presiuni constante să rămână profitabile și, în același timp, să înțeleagă nevoile, dorințele și preferințele clienților lor. Există o criză rapidă de timp între înțelegerea datelor și dezvoltarea unei strategii. Pentru a aborda această criză de timp, este nevoie ca băncile să adopte analize predictive în timp real pentru a răspunde în cel mai rapid mod posibil.

Avantajul analizei predictive este că sprijină învățarea continuă din datele actuale, mai degrabă decât să se bazeze pe datele istorice. Poate detecta tendințe nefamiliare, mai degrabă decât să opereze într-o structură definită și necesită construirea modelelor, mai degrabă decât utilizarea celor tradiționale.

Adaptează instrumentele de descoperire vizuală care sunt mai ușor de utilizat și ia în considerare și datele externe. De fapt, analiza predictivă este mai dinamică și mai personalizată. Câteva domenii în care analiza predictivă este utilă includ îmbunătățirea relațiilor cu clienții, managementul garanțiilor și lichidităților, gestionarea fluxului de numerar, sprijinirea finanțării comerciale și a lanțului de aprovizionare, managementul riscului și operațiunile de asistență.

4. Înțelegerea sentimentului consumatorului

Într-un sector bancar extrem de competitiv, înțelegerea și gestionarea sentimentului și analiza consumatorilor sunt parte integrantă a funcționării oricărei bănci. Băncile caută rapid soluții AI (Inteligenta Artificială) sub forma analizei sentimentelor. Acest lucru este necesar pentru a capta reacția unui client la un produs, o situație sau un eveniment și pentru a răspunde la acesta prin texte, postări, recenzii și alt conținut digital.

Tehnicile de procesare a limbajului natural (NLP) sunt implementate pentru analiza nuanțată a datelor. Datele sunt de obicei colectate de la chatbot, asistenți virtuali, servicii de traducere online și mai multe astfel de canale. Băncile le pot folosi apoi ca informații subiective pentru a personaliza comunicarea, a prioritiza problemele clienților, a îmbunătăți produsele și serviciile și pentru a spori satisfacția generală a clienților.

5. Segmentarea clienților, profilarea și segmentarea marketingului

Pe măsură ce accelerăm în lumea digitală, este nevoie ca băncile să adopte o abordare bazată pe date a segmentării consumatorilor, profilării și segmentării pieței pentru a-și personaliza strategiile pentru diferitele audiențe.

Băncile trebuie să-și actualizeze în mod frecvent strategiile clienților pentru a îndeplini cerințele bazelor noi și existente, iar segmentarea este esențială pentru a realiza acest lucru. Băncile trebuie să analizeze întregul ciclu de creare a segmentelor de valoare pentru clienți și să înțeleagă ciclul de viață al relației cu clienții pentru a-și crea sau actualiza produsele în consecință.

6. Valoarea de viață a clientului

Valoarea pe viață a clientului, sau CLTV, se referă la valoarea financiară completă pe care un client o aduce băncii pe întreaga sa relație cu banca. CLTV se calculează luând în considerare loialitatea față de bancă, profitabilitatea clientului, soldurile medii ale împrumuturilor și economiilor pe bază de client, marja medie a ratei dobânzii, venitul sau venitul mediu per client generat din surse de venit non-dobânzi și costul furnizării serviciilor și accesului clienților. Automatizarea calculului CLTV pe baza acestor factori produce rezultate mai rapide și permite băncilor să-și schimbe sau să-și actualizeze strategiile mai rapid.

7. Asistenți digitali și chatbot

Asistenții digitali și chatbot-ii au revoluționat serviciile și comunicarea de afaceri pentru bănci. Chatbot-urile fac furori în rețelele sociale. De la asistarea oamenilor în îndeplinirea unor sarcini simple până la oferirea lor de o experiență personalizată, asistenții virtuali și chatbot-ii au facilitat operațiunile bancare.

8. Recunoașterea vocii și analiza predictivă

Băncile au putut testa funcțiile de securitate folosind recunoașterea vocală bazată pe inteligență artificială, care poate confirma automat identitatea unui client atunci când apelează la serviciul pentru clienți. Având în vedere succesul acestei tehnologii, clienții pot fi capabili să vorbească și să efectueze sarcini simple, cum ar fi transferul de bani, raportarea ATM-urilor și cardurilor de credit furate sau pierdute și primirea unui răspuns precis cu un asistent virtual.

Majoritatea utilizatorilor de bănci urbane se bazează foarte mult pe serviciile bancare mobile, care au făcut loc aplicațiilor mobile bancare bazate pe inteligență artificială. Cele mai multe dintre aceste aplicații oferă servicii personale, contextuale și predictive. Acestea sunt aplicații inteligente care pot urmări comportamentul utilizatorului și le pot oferi sfaturi personalizate și informații despre economii și cheltuieli.

Alinierea la strategiile bancare

Al treilea pas după colectarea și modelarea datelor este utilizarea unei astfel de informații pentru a optimiza campaniile de marketing, a crea reclame relevante, a automatiza contactul și a optimiza integrarea clienților. Analytics este un pilon strategic cheie, în afară de operațiuni, care poate îmbunătăți considerabil domeniile funcționale, cum ar fi monitorizarea riscului, conformității, fraudei și activelor neperformante (NPA) și calculul VaR. Băncile pot reduce costurile excesive de service și pot crește profitabilitatea dacă aceste acțiuni sunt efectuate cu cel mai mic număr de blocaje.

Viitorul științei datelor în domeniul bancar

Pentru a depăși limitele utilizării datelor, viitorul serviciilor bancare depinde în mare măsură de criptarea datelor, AI și cloud computing. Deoarece datele sensibile sunt esențiale pentru afaceri, datele complet criptate pot asigura securitatea registrelor care sunt imposibil de manipulat și, de asemenea, pot garanta securitatea financiară. De asemenea, poate ajuta la eliminarea verificărilor de la terțe părți, accelerând astfel procesele și economisind taxele de tranzacție.

Alte potriviri revoluționare pentru viitorul științei datelor în domeniul bancar sunt văzute în funcțiile AI, cum ar fi răspunsul automat al serviciului clienți, monitorizarea în timp real a cerințelor de reglementare și algoritmul sau micro-trading. Viitorul serviciilor bancare include, de asemenea, cloud computing, care oferă băncilor resurse hardware și software nelimitate care le pot ajuta să crească sau să scadă în funcție de cerințele lor.

Tehnologia cloud poate ajuta, de asemenea, băncile să-și reducă costurile de infrastructură, să îmbunătățească flexibilitatea, să crească eficiența și să servească clienții mai rapid; toate acestea vor contribui la o infrastructură mai eficientă și vor asigura o relație mai bună cu consumatorii. Cu toate acestea, cloud computing înseamnă implicații de reglementare semnificative pentru bănci. Unele dintre problemele cheie pe care băncile încearcă să le abordeze în prezent includ asigurarea continuității serviciilor pentru clienți în fața oricăror potențiale accidentări pe cloud și necesitatea tranziției înapoi la bazele de date proprii în astfel de scenarii.

Alte aspecte importante care sunt evaluate includ modul în care informațiile personale sunt stocate și utilizate, protecția datelor clienților, dependența de furnizori terți și securitatea infrastructurii cloud și potențiala amestecare a datelor financiare cu alte date de pe serverele partajate.

Gânduri finale

Viitorul datelor în domeniul bancar deține, de asemenea, promisiunea ca echipele să scape de o abordare „silozată” și să utilizeze informații pentru întreaga organizație. Cu știința datelor, este posibil ca întreprinderile să fie mai conectate, în loc să utilizeze practici de analiză separate.

De exemplu, analiza de marketing și digitală (web, socială și mobilă), analiza riscului de credit, analiza operațiunilor, analiza fraudei și analiza conformității vor putea folosi aceleași structuri de date. De exemplu, o echipă care urmărește creșterea activării și a pătrunderii produselor prin vânzare încrucișată pe canale ar putea descoperi comportamente frauduloase și anomalii.

Viitorul serviciilor bancare va implica valorificarea datelor colectate din diverse surse pentru a obține informații exacte despre clienți și pentru a utiliza analize avansate cu ajutorul tehnologiilor digitale pentru profituri și eficiență sporite.

Dacă sunteți curios să aflați despre aplicațiile științei datelor în sectorul bancar și în diverse sectoare, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.