銀行和保險領域的 5 大大數據應用
已發表: 2019-09-11從本質上講，銀行、金融服務和保險 (BFSI) 部門一直是數據驅動的。 然而，今天，BFSI 部門的機構正越來越多地努力採用成熟的數據驅動方法，這種方法只能通過大數據技術實現。 借助大數據分析，BFSI 行業的公司不僅可以發展業務，還可以努力提高客戶滿意度。
儘管數據分析一直是 BFSI 領域不可或缺的一部分，但如今，該領域的公司正轉向大數據分析。 利益相關者在採用大數據之前提出的基本問題是——
大數據如何增強我們的業務並解決我們的問題？
借助大數據，公司可以從大型數據集中獲得有價值且準確的見解，這使他們比競爭對手更具競爭優勢。 大數據有可能帶來許多好處，包括提高客戶洞察力和參與度、改進市場交易分析以及增強欺詐檢測和預防等。 大數據對 BFSI 領域最值得注意的貢獻是“實時評估”，它允許銀行和金融機構實時跟踪和監控客戶行為，並相應地提供及時的解決方案。 隨著服務質量的提高和交付時間的縮短，它將顯著提高客戶滿意度，同時提高組織的整體盈利能力。
大數據使BFSI機構能夠全面了解客戶、產品/服務、市場、行業法規、競爭對手和廣告渠道。 大數據在 BFSI 行業中最重要的應用領域是：
- 提高客戶洞察力和參與度
由於金融產品和服務的數字化，客戶現在越來越多地在數字平台上與 BFSI 機構/品牌進行互動。 通過利用大數據技術剖析來自數字渠道（如社交媒體）的數據，BFSI 機構可以提高其產品/服務的質量，因為他們可以更深入地了解客戶的痛點、偏好和需求。 獲得客戶洞察力對於改善客戶體驗以及在競爭激烈的市場中保持領先地位至關重要。
- 改進欺詐檢測和預防
BFSI 部門長期以來一直是欺詐的受害者，這已不是不為人知的事實。 隨著時間的推移，黑客和破壞的技術和方法已經發展和升級，變得更加複雜和復雜。 這就是大數據的用武之地。大數據分析和工具可以處理和分析海量數據集，以識別模式並預測欺詐活動。 這有助於在很大程度上減少財務損失。
- 改進的市場交易分析
金融部門對快速執行市場交易的需求迅速增長，推動了大數據的採用。 大數據的主要受益者是利用複雜算法快速交易金融市場的交易策略。 BFSI 市場數據本身就是浩瀚的大數據海洋。 大數據工具和分析，從不同市場（基於地理位置、資產類別、市場類型等）收集的數據可以與其他結構化和非結構化數據一起編譯，以生成豐富的混合數據集。 這些混合數據集提供實時的 360 度市場情景視圖，涵蓋損益 (P&L) 報告、最新趨勢、交易執行、風險衡量等方面。
- 加強風險管理
在風險管理方面，大數據可應用於操作風險、綜合風險管理、欺詐管理、信用管理以及市場和商業貸款等領域。 大數據工具可以：
- 以指數方式提高風險模型的預測能力，
- 提高系統響應時間和有效性，
- 提供更廣泛的風險覆蓋，並且，
- 創造最佳成本節約機會。
風險管理團隊可以通過實時收集來自不同來源的數據來獲得高度準確的風險情報。
- 提高員工敬業度
除了所有“技術”優勢之外，大數據還有另一個關鍵優勢——增強員工體驗。 通過正確利用大數據工具和技術，公司可以跟踪、監控和分析員工的績效指標。 這將有助於識別公司中表現最出色的人以及表現不佳或不滿意的人。 因此，公司可以獎勵表現最好的員工，並採取措施改善弱勢/不快樂員工的狀況。 從長遠來看，這不僅有助於建立富有成效和快樂的員工基礎，還有助於建立良好的工作文化。
包起來
得益於大數據分析和工具，BFSI 行業的公司現在能夠以邊緣化成本提供改進的服務。 隨著該行業的組織正在見證從大數據中獲益的第一手經驗，越來越多的公司加入其中，從而推動了 BFSI 領域全球大數據市場的增長。
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