Анализ банковских данных под сканером

Отрасли 21 -го века сильно зависят от данных для разработки идей и принятия решений на основе данных. Таким образом, наука о данных больше не остается второстепенной потребностью, а является обязательной для бизнеса. В этой статье мы рассмотрим использование науки о данных и аналитики в качестве ключевого новатора в секторе финансовых услуг, углубившись в сбор, анализ и интеграцию данных через различные точки взаимодействия с банком, такие как отделения, мобильные приложения, онлайн-платформы, колл-центры и банкоматы. , и соотнесение его со стратегией банка.

Неудивительно, что данные тесно связаны с эффективностью бизнеса финансовых учреждений, особенно банков. Банковское дело — одна из ключевых сфер бизнеса, которая делает самые большие инвестиции в технологии больших данных и BA (бизнес-аналитики). Применение науки о данных в банковском деле получило широкое признание на половине планеты. Банковский сектор сталкивается с жесткой конкуренцией со стороны нетрадиционных игроков, таких как мобильные банки и приложения UPI (унифицированный платежный интерфейс), и ему необходимо искать эффективные инструменты для увеличения доходов и сдерживания расходов.

На международном уровне компании, занимающиеся исследованиями рынка, прогнозируют, что компании, предоставляющие финансовые услуги, увидят рост данных со среднегодовым темпом роста более 25% в 2018–2025 годах. Это означает, что сбор и анализ данных не только необходимы, но и являются неотъемлемой частью успеха банковских стратегий во всем мире. Мы погружаемся в рабочий процесс специалиста по данным и влияние анализа данных на банковские стратегии в будущем.

Сбор и управление данными

За последнее десятилетие сбор данных в банковском секторе стал чрезвычайно сложным и перешел от банковских регистров к истории онлайн-транзакций, включая сбор из других точек взаимодействия, таких как приложения, колл-центры и банкоматы. На самом деле считается, что половина взрослого населения мира сейчас пользуется цифровым банкингом, и эта статистика будет быстро расти.

Это означает, что каждая транзакция по кредитной карте, сообщение и веб-страница, открытые на веб-сайте банка, добавляются к миллиардам байтов данных, собираемых населением мира. Наряду с этим интенсивная цифровизация экономики предоставила банкам новый пул для использования в виде внешних источников, таких как операторы мобильной связи, геопространственные данные, кредитные бюро и социальные сети. Для аналитика данных первым шагом является определение и получение информации из этого пула, ее структурирование и эффективное использование в качестве интеллектуальных данных для принятия разумных бизнес-решений и поддержания конкурентоспособности.

Управление данными — самый важный шаг в эффективном использовании данных, которые тщательно собираются из различных каналов. Это включает в себя контроль за владением данными, управлением и хранением, а также структурированием, просмотром и очисткой данных.

Все эти процессы могут быть выполнены с помощью облачных хранилищ, локальных серверов, хранилищ данных и озер данных; путем интеграции CBS, CRM, LOS и других систем; с инструментами аналитики и визуализации данных; и путем создания организационной структуры для оптимизации использования данных. Кроме того, централизованное владение данными обеспечивает полную подотчетность внутри организации.

Интеграция аналитики

Учитывая, что данные являются самым большим активом для банков, они могут извлечь выгоду только из интеграции данных с аналитикой. Одни только необработанные данные не могут быть полезны, если они не подкреплены надежным анализом. Работа аналитика данных включает в себя создание моделей для прогнозирования поведения клиентов, понимания их предпочтений и проактивного управления ожиданиями.

Перспективная аналитика обеспечивает упреждающие триггеры, такие как дефолт, истощение, склонность к покупке определенного продукта, чтобы предсказать будущие события в путешествии потребителя и, в свою очередь, помочь банку предпринять эффективные действия. За прошедшие годы потребности в быстрой обработке, инновационные мобильные технологии, доступность данных и распространение программного обеспечения с открытым исходным кодом привели к появлению нескольких вариантов использования науки о данных в банковской сфере.

Некоторые из них включают таргетирование и сегментацию клиентов, активацию клиентов и предотвращение отсева, модели перекрестных продаж, а также управление кредитами и рисками. Интеграция аналитики с данными имеет решающее значение по следующим причинам.

1. Моделирование рисков

Моделирование риска относится к использованию формальных эконометрических методов для определения совокупного риска в финансовом портфеле. Моделирование финансовых рисков является наиболее важным планом для банка при анализе бизнеса, а также отдельных лиц. Методы, используемые для моделирования рисков, включают оценку рыночного риска, стоимости, подверженной риску (VaR), историческое моделирование и использование теории экстремальных значений для прогнозирования вероятных убытков для различных рисков.

Различные риски также объединены в категории кредитного риска, рыночного риска, модельного риска, риска ликвидности и операционного риска для предприятий. Моделирование рисков должно осуществляться с учетом региональных и международных банковских стандартов. При сборе больших объемов данных для количественного анализа рисков можно использовать мощное компьютерное программное обеспечение.

2. Обнаружение мошенничества

Анализ данных позволяет аудиторам и экспертам по мошенничеству анализировать бизнес-данные организации, чтобы определить, насколько хорошо она внедрила внутренний контроль для выявления мошеннических транзакций или действий. Некоторые из методов, используемых для этой цели, включают расчет статистических параметров (средние значения, стандартные отклонения, неестественно высокие или низкие значения), классификацию данных, упорядочивание данных, указывающих на аномалии, цифровой анализ для неожиданных событий, сопоставление значений, дублирование тестирования, определение разрыва. тестирование, суммирование и проверка записей.

3. Прогнозный анализ в реальном времени

По мере того, как банковская отрасль становится все более динамичной, банки находятся под постоянным давлением, чтобы оставаться прибыльными и в то же время понимать потребности, желания и предпочтения своих клиентов. Между пониманием данных и разработкой стратегии проходит короткий промежуток времени. Чтобы справиться с этим нехваткой времени, банкам необходимо внедрить прогностический анализ в реальном времени, чтобы реагировать максимально быстро.

Преимущество прогностического анализа заключается в том, что он поддерживает постоянное изучение текущих данных, а не опирается на исторические данные. Он может обнаруживать незнакомые тенденции, а не работать в определенной структуре, и требует построения моделей, а не использования традиционных.

Он адаптирует инструменты визуального обнаружения, которые проще в использовании, а также учитывает внешние данные. По сути, прогностический анализ более динамичен и индивидуален. Несколько областей, где прогнозный анализ пригодится, включают улучшение отношений с клиентами, управление обеспечением и ликвидностью, управление денежными потоками, помощь в торговле и финансировании цепочки поставок, управление рисками и вспомогательные операции.

4. Понимание настроений потребителей

В банковском секторе с жесткой конкуренцией понимание и управление потребительскими настроениями и анализ являются неотъемлемой частью работы любого банка. Банки быстро ищут решения с использованием ИИ (искусственного интеллекта) в форме анализа настроений. Это нужно, чтобы зафиксировать реакцию клиента на продукт, ситуацию или событие и ответить на нее с помощью текстов, постов, обзоров и другого цифрового контента.

Методы обработки естественного языка (NLP) реализованы для детального анализа данных. Данные обычно собираются из чат-ботов, виртуальных помощников, онлайн-сервисов перевода и других подобных каналов. Затем банки могут использовать эту субъективную информацию для персонализации общения, определения приоритетности проблем клиентов, улучшения продуктов и услуг и повышения общей удовлетворенности клиентов.

5. Сегментация клиентов, профилирование и маркетинговая сегментация

По мере того, как мы ускоряемся в цифровом мире, банкам необходимо применять основанный на данных подход к сегментации потребителей, профилированию и сегментации рынка, чтобы адаптировать свои стратегии для различных аудиторий.

Банкам необходимо часто обновлять свои клиентские стратегии, чтобы соответствовать требованиям новых и существующих баз, и сегментация имеет решающее значение для достижения этой цели. Банкам необходимо рассмотреть весь цикл создания сегментов потребительской ценности и понять жизненный цикл взаимоотношений с клиентами, чтобы соответствующим образом создавать или обновлять свои продукты.

6. Пожизненная ценность клиента

Пожизненная ценность клиента, или CLTV, относится к полной финансовой ценности, которую клиент приносит банку за все время своих отношений с банком. CLTV рассчитывается с учетом лояльности к банку, прибыльности клиента, среднего остатка кредитов и сбережений на одного клиента, средней процентной маржи, среднего дохода или дохода на одного клиента, полученного из непроцентных источников дохода, и стоимость предоставления клиентских услуг и доступа. Автоматизация расчета CLTV на основе этих факторов дает более быстрые результаты и позволяет банкам быстрее изменять или обновлять свои стратегии.

7. Цифровые помощники и чат-боты

Цифровые помощники и чат-боты произвели революцию в обслуживании и деловом общении для банков. Чат-боты создают ажиотаж в социальных сетях. Виртуальные помощники и чат-боты упростили банковские операции — от помощи людям в выполнении простых задач до предоставления им персонализированного опыта.

8. Распознавание голоса и прогнозный анализ

Банки смогли протестировать функции безопасности с помощью распознавания голоса на основе искусственного интеллекта, которое может автоматически подтверждать личность клиента, когда он звонит в службу поддержки клиентов. Учитывая успех этой технологии, клиенты могут говорить и выполнять простые задачи, такие как перевод денег, сообщение об украденных или потерянных банкоматах и ​​кредитных картах, а также получение точного ответа с помощью виртуального помощника.

Большинство пользователей городских банков в значительной степени полагаются на мобильный банкинг, который уступил место банковским мобильным приложениям на базе искусственного интеллекта. Большинство этих приложений предлагают персональные, контекстные и прогностические услуги. Это интеллектуальные приложения, которые могут отслеживать поведение пользователя и предоставлять ему персонализированные советы и информацию об экономии и расходах.

Согласование с банковскими стратегиями

Третий шаг после сбора данных и моделирования — использование такой аналитики для оптимизации маркетинговых кампаний, создания релевантной рекламы, автоматизации охвата и оптимизации адаптации клиентов. Аналитика является ключевой стратегической опорой, помимо операций, которая может значительно улучшить функциональные области, такие как риски, соответствие, мониторинг мошенничества и неработающих активов (NPA), а также расчет VaR. Банки могут сократить чрезмерные расходы на обслуживание и повысить прибыльность, если эти действия будут выполняться с наименьшим количеством препятствий.

Будущее науки о данных в банковской сфере

Чтобы раздвинуть границы использования данных, будущее банковского дела в значительной степени зависит от шифрования данных, искусственного интеллекта и облачных вычислений. Поскольку конфиденциальные данные являются ключевыми для бизнеса, полностью зашифрованные данные могут обеспечить безопасность реестров, которые невозможно подделать, а также гарантировать финансовую безопасность. Это также может помочь в устранении сторонних проверок, тем самым ускоряя процессы и экономя на комиссиях за транзакции.

Другие революционные подходы к будущему науки о данных в банковском деле видны в функциях ИИ, таких как автоматизированное обслуживание клиентов, мониторинг нормативных требований в реальном времени и алгоритмическая или микротрейдинг. Будущее банковского дела также связано с облачными вычислениями, которые предлагают банкам неограниченные аппаратные и программные ресурсы, которые могут помочь им увеличивать или уменьшать масштабы в соответствии с их требованиями.

Облачные технологии также могут помочь банкам снизить затраты на инфраструктуру, повысить гибкость, повысить эффективность и быстрее обслуживать клиентов; все это будет способствовать созданию более эффективной инфраструктуры и улучшению отношений с потребителями. Однако облачные вычисления влекут за собой серьезные регуляторные последствия для банков. Некоторые из ключевых проблем, которые банки пытаются решить в настоящее время, включают обеспечение непрерывности обслуживания клиентов перед лицом любых потенциальных сбоев в облаке и необходимость возврата к собственным базам данных в таких сценариях.

Другие важные вопросы, которые оцениваются, включают способ хранения и использования личной информации, защиту данных клиентов, зависимость от сторонних поставщиков и безопасность облачной инфраструктуры, а также потенциальное смешивание финансовых данных с другими данными на общих серверах.

Последние мысли

Будущее данных в банковском деле также обещает командам избавиться от «разрозненного» подхода и использовать идеи для всей организации. С наукой о данных предприятия, вероятно, будут более связаны, вместо того, чтобы использовать отдельные методы аналитики.

Например, маркетинговая и цифровая (веб-, социальная и мобильная) аналитика, аналитика кредитных рисков, аналитика операций, аналитика мошенничества и аналитика соответствия смогут использовать одни и те же структуры данных. Например, команда, стремящаяся повысить активацию и проникновение продукта за счет перекрестных продаж по каналам, потенциально может выявить мошенническое поведение и аномалии.

Будущее банковского дела будет связано с использованием данных, собранных из различных источников, для получения точной информации о клиентах и ​​использования расширенной аналитики с помощью цифровых технологий для увеличения прибыли и эффективности.

Если вам интересно узнать о приложениях науки о данных в банковском деле и различных секторах, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество. с отраслевыми экспертами, один на один с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.