Tarayıcı Altında Bankacılık Veri Analizi

21. yüzyılın endüstrileri, içgörüler geliştirmek ve veriye dayalı kararlar almak için verilere büyük ölçüde bağımlıdır. Veri bilimi bu nedenle artık teğet bir ihtiyaç olarak kalmadı, işletmeler için zorunludur. Bu makalede, şubeler, mobil uygulamalar, çevrimiçi platformlar, çağrı merkezleri ve ATM'ler gibi çeşitli bankacılık temas noktaları aracılığıyla veri toplama, analiz ve entegrasyona dalarak veri bilimi ve analitiğinin finansal hizmetler sektöründe kilit bir engel olarak kullanımını inceleyeceğiz. ve bunu bir bankanın stratejisiyle ilişkilendirmek.

Verilerin finansal kurumların, özellikle de bankaların iş verimliliği ile derinden ilişkili olması şaşırtıcı değildir. Bankacılık, büyük veri ve BA (iş analitiği) teknolojilerine en yüksek yatırımı yapan kilit iş alanlarından biridir. Veri biliminin bankacılıkta uygulanması, gezegenin yarısından çok fazla kabul gördü. Bankacılık sektörü, yalnızca mobil cihazlardan yararlanan bankalar ve UPI (Birleşik Ödeme Arayüzü) uygulamaları gibi geleneksel olmayan oyuncularla yoğun bir rekabetle karşı karşıyadır ve gelirleri artırmak ve maliyetleri kontrol altına almak için etkili araçlar bulması gerekmektedir.

Uluslararası pazar araştırma şirketleri, finansal hizmet şirketlerinin 2018-2025'te %25'in üzerinde bir CAGR'de veri büyümesine tanık olacağını tahmin ediyor. Bu, veri toplama ve analizinin sadece zorunlu olmadığı, aynı zamanda dünya çapında bankacılık stratejilerinin başarısının ayrılmaz bir parçası olduğu anlamına gelir. Bir veri bilimcisinin iş akışına ve veri analizinin gelecekteki bankacılık stratejileri üzerindeki etkisine dalıyoruz.

Veri Toplama ve Yönetim

Son on yılda, bankacılık sektöründe veri toplama son derece karmaşık hale geldi ve uygulamalar, çağrı merkezleri ve ATM'ler gibi diğer temas noktalarından toplama dahil olmak üzere banka defterlerinden çevrimiçi işlem geçmişine geçiş yaptı. Aslında, dünyanın yetişkin nüfusunun yarısının artık dijital bankacılık kullandığına ve bu istatistiğin hızla artacağına inanılıyor.

Bu, bir bankacılık web sitesinde açılan her kredi kartı işleminin, mesajının ve web sayfasının, küresel nüfus tarafından toplanan milyarlarca bayt veriye eklendiği anlamına gelir. Bununla birlikte, yoğun ekonomik dijitalleşme, bankalara mobil operatörler, coğrafi veriler, kredi büroları ve sosyal ağlar gibi dış kaynaklar biçiminde yararlanabilecekleri yeni bir havuz sağladı. Bir veri analisti için ilk adım, bu havuzdaki bilgileri tanımlamak ve temin etmek, akıllı iş kararları vermek ve rekabetçi kalmak için istihbarat olarak etkin bir şekilde yapılandırmak ve kullanmaktır.

Veri yönetimi, çeşitli kanallardan özenle toplanan verilerden etkin bir şekilde yararlanmanın en önemli adımıdır. Bu, veri sahipliğine, yönetişime ve depolamaya ve yapılandırmaya, veri incelemesine ve temizlemeye göz kulak olmayı içerir.

Tüm bu süreçler bulut tabanlı depolama, yerinde sunucular, veri ambarları ve veri gölleri yardımıyla gerçekleştirilebilir; CBS, CRM, LOS ve diğer sistemleri entegre ederek; analitik ve veri görselleştirme araçlarıyla; ve veri kullanımını optimize etmek için bir organizasyon yapısının oluşturulması yoluyla. Ek olarak, verilerin merkezileştirilmiş sahipliği, bir kuruluş içinde tam bir hesap verebilirlik olmasını sağlar.

Analitiği Entegre Etme

Verilerin bankalar için en büyük varlık olduğu düşünüldüğünde, yalnızca verileri analitikle entegre ederek fayda sağlayabilirler. Sağlam analizle desteklenmedikçe ham veriler tek başına herhangi bir şekilde kullanılamaz. Bir veri analistinin işi, müşteri davranışını tahmin etmek, tercihlerini anlamak ve beklentileri proaktif olarak yönetmek için modeller oluşturmayı içerir.

İleriye dönük analitik, bir tüketicinin yolculuğunda gelecekteki olayları tahmin etmek için varsayılan, yıpranma, belirli bir ürünü satın alma eğilimi gibi proaktif tetikleyiciler sağlar ve bunun sonucunda bankanın etkili önlemler almasına yardımcı olur. Yıllar geçtikçe, hızlı işlem ihtiyaçları, yenilikçi mobil teknoloji, veri kullanılabilirliği ve açık kaynaklı yazılımların yaygınlaşması, bankacılıkta veri biliminin çeşitli kullanım durumlarını üretti.

Bunlardan bazıları, müşteri hedefleme ve segmentasyon, müşteri etkinleştirme ve ayrılmayı önleme, çapraz satış modelleri ve kredi ve risk yönetimini içerir. Analitiği verilerle entegre etmek aşağıdaki nedenlerden dolayı kritik öneme sahiptir.

1. Risk Modellemesi

Risk modelleme, bir finansal portföydeki toplam riski belirlemek için resmi ekonometrik tekniklerin kullanılması anlamına gelir. Finansal risk modellemesi, bir banka için bireyleri olduğu kadar işletmeleri de analiz ederken en önemli plandır. Risk modelleme için kullanılan teknikler, piyasa riskini, riske maruz değeri (VaR), tarihsel simülasyonu ve çeşitli riskler için olası kayıpları tahmin etmek için aşırı değer teorisini kullanmayı içerir.

Farklı riskler ayrıca işletmeler için kredi riski, piyasa riski, model riski, likidite riski ve operasyonel risk kategorileri altında toplanmıştır. Risk modellemesi bölgesel ve uluslararası bankacılık standartları dikkate alınarak yapılmalıdır. Toplanan büyük miktarda veriyle, nicel risk analizi yapmak için güçlü bilgi işlem yazılımı kullanılabilir.

2. Dolandırıcılık Tespiti

Veri analizi, denetçilerin ve dolandırıcılık denetçilerinin, bir kuruluşun iş verilerini, sahte işlemleri veya faaliyetleri belirlemek için iç kontrolleri ne kadar iyi uyguladığını belirlemek için analiz etmelerini sağlar. Bu amaçla kullanılan tekniklerden bazıları, istatistiksel parametrelerin hesaplanmasını (ortalamalar, standart sapmalar, doğal olmayan yüksek veya düşük değerler), verilerin sınıflandırılmasını, verilerin anormalliklere işaret edecek şekilde düzenlenmesini, beklenmedik durumlar için dijital analiz, eşleştirme değerleri, çift testler, boşluk içerir. girişleri test etme, toplama ve doğrulama.

3. Gerçek Zamanlı Öngörü Analizi

Bankacılık sektörü daha dinamik hale geldikçe, bankalar kârlı kalma ve aynı zamanda müşterilerinin ihtiyaçlarını, isteklerini ve tercihlerini anlama konusunda sürekli baskı altındadır. Verileri anlamak ve bir strateji geliştirmek arasında hızlı bir zaman sıkıntısı var. Bu zaman darlığını gidermek için, bankaların mümkün olan en hızlı şekilde yanıt verebilmek için gerçek zamanlı tahmine dayalı analizi benimsemesi gerekiyor.

Tahmine dayalı analizin yararı, geçmiş verilere dayanmak yerine mevcut verilerden sürekli öğrenmeyi desteklemesidir. Tanımlanmış bir yapı içinde çalışmak yerine bilinmeyen eğilimleri tespit edebilir ve geleneksel olanları kullanmak yerine model oluşturmayı gerektirir.

Kullanımı daha kolay olan görsel keşif araçlarını uyarlar ve harici verileri de dikkate alır. Aslında, tahmine dayalı analiz daha dinamik ve ısmarlamadır. Tahmine dayalı analizin kullanışlı olduğu birkaç alan, müşteri ilişkileri geliştirme, teminat ve likidite yönetimi, nakit akışı yönetimi, ticaret ve tedarik zinciri finansmanına yardımcı olma, risk yönetimi ve destek operasyonlarını içerir.

4. Tüketici Duyarlılığını Anlamak

Son derece rekabetçi bir bankacılık sektöründe, tüketici duyarlılığını ve analizini anlamak ve yönetmek, herhangi bir bankanın işleyişinin ayrılmaz bir parçasıdır. Bankalar, duygu analizi şeklinde hızla AI (Yapay Zeka) çözümleri arıyor. Bu, bir müşterinin bir ürüne, duruma veya olaya tepkisini yakalamak ve buna metinler, gönderiler, incelemeler ve diğer dijital içerikler aracılığıyla yanıt vermek için gereklidir.

Verilerin incelikli analizi için Doğal Dil İşleme (NLP) teknikleri uygulanmaktadır. Veriler genellikle sohbet robotlarından, sanal asistanlardan, çevrimiçi çeviri hizmetlerinden ve benzeri kanallardan toplanır. Bankalar daha sonra bunu iletişimi kişiselleştirmek, müşteri sorunlarına öncelik vermek, ürün ve hizmetleri iyileştirmek ve genel müşteri memnuniyetini artırmak için öznel bilgi olarak kullanabilir.

5. Müşteri Segmentasyonu, Profil Oluşturma ve Pazarlama Segmentasyonu

Dijital dünyaya hızla girerken, bankaların stratejilerini farklı kitlelere göre özelleştirmek için tüketici segmentasyonu, profil oluşturma ve pazar segmentasyonuna veri tabanlı bir yaklaşım benimsemeleri gerekiyor.

Bankaların yeni ve mevcut tabanların taleplerini karşılamak için müşteri stratejilerini sık sık güncellemeleri gerekiyor ve bunu başarmak için segmentasyon kritik önem taşıyor. Bankaların, ürünlerini buna göre oluşturmak veya yükseltmek için müşteri değeri segmentleri yaratma döngüsünün tamamına bakmaları ve müşteri ilişkileri yaşam döngüsünü anlamaları gerekir.

6. Müşteri Yaşam Boyu Değeri

Müşteri Yaşam Boyu Değeri veya CLTV, bir müşterinin bankayla olan tüm ilişkisi üzerinden bankaya getirdiği tam finansal değeri ifade eder. CLTV, bankaya bağlılık, müşterinin karlılığı, müşteri bazında ortalama kredi ve tasarruf bakiyeleri, ortalama faiz marjı, faiz dışı gelir kaynaklarından elde edilen müşteri başına ortalama gelir veya gelir ve müşteri bazında elde edilen ortalama gelir dikkate alınarak hesaplanmaktadır. müşteri hizmetleri ve erişim sağlama maliyeti. CLTV'nin bu faktörlere göre hesaplanmasında otomasyon, daha hızlı sonuç verir ve bankaların stratejilerini daha hızlı değiştirmesine veya yükseltmesine olanak tanır.

7. Dijital Asistanlar ve Chatbotlar

Dijital asistanlar ve sohbet robotları, bankalar için hizmet ve iş iletişiminde devrim yarattı. Chatbotlar sosyal medyada heyecan yaratıyor. İnsanlara basit görevleri yerine getirmelerinde yardımcı olmaktan onlara kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmaya kadar, sanal asistanlar ve sohbet robotları bankacılığı kolaylaştırdı.

8. Ses Tanıma ve Öngörü Analizi

Bankalar, müşteri hizmetlerini aradıklarında müşterinin kimliğini otomatik olarak onaylayabilen AI tabanlı ses tanıma kullanarak güvenlik özelliklerini test edebildi. Bu teknolojinin başarısı göz önüne alındığında, müşteriler para transferi yapmak, çalınan veya kaybolan ATM ve kredi kartlarını bildirmek ve sanal asistan ile doğru bir yanıt almak gibi basit görevleri konuşabilir ve gerçekleştirebilir.

Şehir bankası kullanıcılarının çoğu, yapay zeka destekli bankacılık mobil uygulamalarına yol açan mobil bankacılığa büyük ölçüde güveniyor. Bu uygulamaların çoğu kişisel, bağlamsal ve tahmine dayalı hizmetler sunar. Bunlar, kullanıcının davranışını takip edebilen ve onlara tasarruf ve harcamalarla ilgili kişiselleştirilmiş ipuçları ve öngörüler sağlayan akıllı uygulamalardır.

Bankacılık Stratejilerine Uyum Sağlamak

Veri toplama ve modellemeden sonraki üçüncü adım, pazarlama kampanyalarını optimize etmek, alakalı reklamlar oluşturmak, erişimi otomatikleştirmek ve müşteri katılımını optimize etmek için bu tür zekayı kullanmaktır. Analitik, operasyonların yanı sıra risk, uyumluluk, dolandırıcılık ve sorunlu varlık (NPA) izleme ve VaR hesaplaması gibi işlevsel alanları büyük ölçüde iyileştirebilen önemli bir stratejik sütundur. Bankalar, bu eylemlerin en az engel ile gerçekleştirilmesi durumunda aşırı hizmet maliyetlerini azaltabilir ve karlılığı artırabilir.

Bankacılıkta Veri Biliminin Geleceği

Veri kullanımının sınırlarını zorlamak için bankacılığın geleceği büyük ölçüde veri şifrelemeye, yapay zekaya ve bulut bilişime bağlıdır. Hassas veriler işin anahtarı olduğundan, tamamen şifrelenmiş veriler , kurcalanması imkansız olan defterlerin güvenliğini sağlayabilir ve ayrıca finansal güvenliği garanti edebilir. Ayrıca, üçüncü taraf doğrulamalarını ortadan kaldırmaya yardımcı olabilir, böylece süreçleri hızlandırır ve işlem ücretlerinden tasarruf sağlar.

Bankacılıkta veri biliminin geleceğine yönelik diğer devrim niteliğindeki uyumlar, otomatikleştirilmiş müşteri hizmetleri yanıtı, düzenleyici gereksinimlerin gerçek zamanlı izlenmesi ve algoritmik veya mikro ticaret gibi yapay zeka işlevlerinde görülmektedir. Bankacılığın geleceği, bankalara gereksinimlerine göre ölçek büyütme veya küçültme konusunda yardımcı olabilecek sınırsız donanım ve yazılım kaynakları sunan bulut bilişimi de içerir.

Bulut teknolojisi ayrıca bankaların altyapı maliyetlerini düşürmelerine, esnekliği artırmalarına, verimliliği artırmalarına ve müşterilere daha hızlı hizmet vermelerine yardımcı olabilir; tüm bunlar daha verimli bir altyapıya katkıda bulunacak ve tüketicilerle daha iyi bir ilişki kurulmasını sağlayacaktır. Bununla birlikte, bulut bilişim, bankalar için önemli düzenleyici etkiler anlamına gelir. Bankaların şu anda ele almaya çalıştıkları bazı önemli konulardan bazıları, bulutta herhangi bir olası aksilik karşısında müşteriler için hizmet sürekliliğinin sağlanması ve bu tür senaryolarda kendi veritabanlarına geri dönme ihtiyacıdır.

Değerlendirilen diğer önemli konular arasında kişisel bilgilerin depolanma ve kullanılma şekli, müşteri verilerinin korunması, üçüncü taraf sağlayıcılara bağımlılık ve bulut altyapısının güvenliği ve finansal verilerin paylaşılan sunuculardaki diğer verilerle olası karıştırılması yer alıyor.

Son düşünceler

Bankacılıkta verilerin geleceği, ekiplerin 'silolu' bir yaklaşımdan kurtulması ve tüm kuruluş için içgörüler kullanma vaadini de barındırıyor. Veri bilimi sayesinde, işletmelerin ayrı analitik uygulamaları kullanmak yerine daha bağlantılı olmaları muhtemeldir.

Örneğin, pazarlama ve dijital (web, sosyal ve mobil) analitiği, kredi riski analitiği, operasyon analitiği, dolandırıcılık analitiği ve uyum analitiği aynı veri yapılarından yararlanabilecektir. Örneğin, kanallar arasında çapraz satış yaparak aktivasyonu ve ürün penetrasyonunu artırmaya çalışan bir ekip, potansiyel olarak dolandırıcılık davranışlarını ve anormallikleri ortaya çıkarabilir.

Bankacılığın geleceği, doğru müşteri içgörüleri elde etmek ve artan kâr ve verimlilik için dijital teknolojilerin yardımıyla gelişmiş analitik kullanmak için çeşitli kaynaklardan toplanan verilerden yararlanmayı içerecektir.

Bankacılık ve çeşitli sektörlerdeki veri bilimi uygulamaları hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın sektör uzmanlarıyla, sektör danışmanlarıyla bire bir, 400+ saat öğrenim ve en iyi firmalarla iş yardımı.