掃描儀下的銀行數據分析

21 世紀的行業高度依賴數據來開發洞察力並做出數據驅動的決策。 因此，數據科學不再是切線需求，而是企業必不可少的。 在本文中，我們將深入研究通過分支機構、移動應用程序、在線平台、呼叫中心和 ATM 等不同銀行接觸點的數據收集、分析和集成，研究數據科學和分析作為金融服務領域關鍵顛覆者的應用，並將其與銀行的策略相關聯。

數據與金融機構尤其是銀行的業務效率密切相關也就不足為奇了。 銀行業是關鍵業務領域之一，對大數據和 BA（業務分析）技術的投資最高。 數據科學在銀行業的應用已經得到了半個地球的廣泛認可。 銀行業一直面臨來自移動銀行和 UPI（統一支付接口）應用程序等非傳統參與者的激烈競爭，需要尋找有效的工具來擴大收入和控製成本。

在國際上，市場研究公司預測，金融服務公司將在 2018-2025 年以超過 25% 的複合年增長率實現數據增長。 這意味著數據收集和分析不僅是必要的，而且對於全球銀行戰略的成功也是不可或缺的。 我們深入研究數據科學家的工作流程以及數據分析對未來銀行戰略的影響。

數據收集和管理

在過去十年中，銀行業的數據收集變得非常複雜，並已從銀行分類賬轉變為在線交易歷史記錄，包括從應用程序、呼叫中心和 ATM 等其他接觸點收集數據。 事實上，據信現在世界上有一半的成年人使用數字銀行，而且這一統計數字必然會迅速增長。

這意味著在銀行網站上打開的每筆信用卡交易、消息和網頁都會增加全球人口收集的數十億字節數據。 與此同時，強烈的經濟數字化為銀行提供了一個新的資源池，可以以移動運營商、地理空間數據、徵信機構和社交網絡等外部資源的形式加以利用。 對於數據分析師來說，第一步是從這個池中定義和獲取信息，將其構建並有效地用作智能，以做出明智的業務決策並保持競爭力。

數據管理是有效利用從各種渠道精心收集的數據的最重要步驟。 這包括密切關注數據所有權、治理和存儲，以及結構化、數據審查和清理。

所有這些過程都可以在基於雲的存儲、現場服務器、數據倉庫和數據湖的幫助下完成； 通過整合CBS、CRM、LOS等系統； 具有分析和數據可視化工具； 並通過創建組織結構來優化數據使用。 此外，數據的集中所有權確保了組織內的完全問責制。

集成分析

鑑於數據是銀行最大的資產，它們只能通過將數據與分析相結合才能獲得收益。 除非得到可靠分析的支持，否則單獨的原始數據沒有任何用處。 數據分析師的工作包括創建模型來預測客戶行為、了解他們的偏好並主動管理期望。

前瞻性分析提供主動觸發，例如違約、損耗、購買特定產品的傾向，以預測消費者旅程中的未來事件，進而幫助銀行採取有效行動。 多年來，快速處理需求、創新的移動技術、數據可用性和開源軟件的普及已經產生了銀行數據科學的幾個用例。

其中一些包括客戶定位和細分、客戶激活和退出預防、交叉銷售模型以及信用和風險管理。 出於以下原因，將分析與數據集成至關重要。

1. 風險建模

風險建模是指使用正式的計量經濟學技術來確定金融投資組合中的總體風險。 在分析企業和個人時，金融風險建模是銀行最重要的藍圖。 用於風險建模的技術包括評估市場風險、風險價值 (VaR)、歷史模擬以及使用極值理論來預測各種風險的可能損失。

不同的風險也被劃分為企業的信用風險、市場風險、模型風險、流動性風險和操作風險類別。 風險建模應牢記區域和國際銀行標準。 通過收集大量數據，可以使用強大的計算軟件進行定量風險分析。

2.欺詐檢測

數據分析使審計師和欺詐審查員能夠分析組織的業務數據，以確定其實施內部控制以識別欺詐交易或活動的情況。 為此目的採用的一些技術包括計算統計參數（平均值、標準偏差、不自然的高值或低值）、數據分類、安排數據以指向異常、意外事件的數字分析、匹配值、重複測試、差距測試、匯總和驗證條目。

3. 實時預測分析

隨著銀行業變得更具活力，銀行面臨著保持盈利的壓力，同時還要了解客戶的需求、願望和偏好。 在了解數據和製定戰略之間存在快速的時間緊迫性。 為了解決這一時間緊縮問題，銀行需要採用實時預測分析，以便以最快的方式做出響應。

預測分析的好處是它支持從當前數據中持續學習，而不是依賴於歷史數據。 它可以檢測不熟悉的趨勢，而不是在定義的結構中運行，並且需要構建模型而不是使用傳統模型。

它採用了更易於使用的可視化發現工具，並且還考慮了外部數據。 實際上，預測分析更具動態性和定制性。 預測分析派上用場的一些領域包括客戶關係增強、抵押品和流動性管理、現金流管理、幫助貿易和供應鏈融資、風險管理和支持運營。

4. 了解消費者情緒

在競爭激烈的銀行業中，了解和管理消費者情緒和分析對於任何銀行的運營都是不可或缺的。 銀行正在以情緒分析的形式迅速尋求 AI（人工智能）解決方案。 這需要捕捉客戶對產品、情況或事件的反應，並通過文本、帖子、評論和其他數字內容進行響應。

自然語言處理 (NLP) 技術用於對數據進行細緻入微的分析。 這些數據通常是從聊天機器人、虛擬助手、在線翻譯服務等渠道收集的。 然後，銀行可以將此作為主觀信息來個性化溝通，優先考慮客戶問題，改進產品和服務，並提高整體客戶滿意度。

5. 客戶細分、分析和營銷細分

隨著我們加速進入數字世界，銀行需要採用基於數據的方法來進行消費者細分、分析和市場細分，以便為不同的受眾定制策略。

銀行需要經常升級其客戶戰略以滿足新的和現有基礎的需求，而細分對於實現這一目標至關重要。 銀行需要著眼於創造客戶價值細分的整個週期，並了解客戶關係生命週期，從而相應地創建或升級其產品。

6. 客戶終身價值

客戶終身價值（CLTV）是指客戶在其與銀行的整個關係中為銀行帶來的完整財務價值。 CLTV 的計算考慮了對銀行的忠誠度、客戶的盈利能力、每位客戶的平均貸款和儲蓄餘額、平均利率差額、每位客戶從非利息收入來源產生的平均收入或收入，以及提供客戶服務和訪問的成本。 基於這些因素自動計算 CLTV 會產生更快的結果，並使銀行能夠更快地改變或升級其策略。

7. 數字助理和聊天機器人

數字助理和聊天機器人徹底改變了銀行的服務和業務溝通方式。 聊天機器人正在社交媒體中引起轟動。 從幫助人們執行簡單的任務到為他們提供個性化的體驗，虛擬助手和聊天機器人讓銀行業務變得更加容易。

8. 語音識別與預測分析

銀行已經能夠使用基於人工智能的語音識別來測試安全功能，該語音識別可以在客戶致電客戶服務時自動確認客戶的身份。 鑑於這項技術的成功，客戶可能能夠說話並執行簡單的任務，例如轉賬、報告被盜或丟失的 ATM 和信用卡，以及通過虛擬助手接收準確的響應。

大多數城市銀行用戶嚴重依賴移動銀行，這已經讓位於人工智能驅動的銀行移動應用程序。 這些應用程序中的大多數都提供個人、上下文和預測服務。 這些智能應用程序可以跟踪用戶的行為，並為他們提供個性化的提示和關於儲蓄和開支的見解。

與銀行策略保持一致

數據收集和建模之後的第三步是使用此類智能來優化營銷活動、創建相關廣告、自動化外展和優化客戶入職。 分析是除運營之外的關鍵戰略支柱，它可以極大地改善風險、合規、欺詐和不良資產 (NPA) 監控以及 VaR 計算等功能領域。 如果以最少的障礙來執行這些行動，銀行可以降低過多的服務成本並提高盈利能力。

銀行業數據科學的未來

為了突破數據利用的界限，銀行業的未來高度依賴於數據加密、人工智能和雲計算。 由於敏感數據是業務的關鍵，因此完全加密的數據可以確保無法篡改的賬本的安全性，也可以保證財務安全。 它還可以幫助消除第三方驗證，從而加快流程並節省交易費用。

其他與銀行業數據科學未來的革命性契合體現在AI 功能中，例如自動客戶服務響應、監管要求的實時監控以及算法或微交易。 銀行業的未來還包括雲計算，它為銀行提供無限的硬件和軟件資源，可以幫助他們根據需要擴大或縮小規模。

雲技術還可以幫助銀行降低基礎設施成本、提高靈活性、提高效率並更快地為客戶服務； 所有這些都將有助於提高基礎設施的效率，並確保與消費者建立更好的關係。 然而，雲計算對銀行意味著重大的監管影響。 銀行目前試圖解決的一些關鍵問題包括確保客戶在面對任何潛在的雲事故時的服務連續性，以及在這種情況下需要轉換回自己的數據庫。

正在評估的其他重要問題包括個人信息的存儲和使用方式、客戶數據保護、對第三方提供商的依賴和雲基礎設施的安全性，以及財務數據與共享服務器上其他數據的潛在混合。

最後的想法

銀行業數據的未來也有望讓團隊擺脫“孤立”的方法，並為整個組織使用洞察力。 借助數據科學，企業可能會更加緊密地聯繫在一起，而不是使用單獨的分析實踐。

例如，營銷和數字（網絡、社交和移動）分析、信用風險分析、運營分析、欺詐分析和合規分析將能夠利用相同的數據結構。 例如，一個通過跨渠道交叉銷售來提高激活和產品滲透率的團隊可能會發現欺詐行為和異常情況。

銀行業的未來將涉及利用從各種來源收集的數據來獲得準確的客戶洞察力，並在數字技術的幫助下使用高級分析來提高利潤和效率。

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