Datafication في البنوك والتمويل - PromptCloud
نشرت: 2018-03-26البنوك والتمويل من القطاعات المعقدة للغاية للتعامل معها. مئات اللوائح وعوامل الخطر لإدارة التمويل ومجموعة سكانية ضخمة من العملاء. هذه العوامل تجعل من الصعب حقًا على البنوك وشركات التمويل تقديم خدمات مرضية.
وبالتالي ، سيكون من الواضح أن الخدمات المصرفية والمالية تحتوي على كمية كبيرة من البيانات. ومع ذلك ، فإن ذكاء الشركة يكمن في استخدام تلك البيانات لتحسين العمليات. ينشئ كل تفاعل ومعاملات وعمليات أخرى مع العملاء بيانات إلكترونية لتسجيلها وتخزينها واستخدامها. تدمج الشركات الذكية التقنيات المتقدمة وتحصل على أقصى استفادة من بياناتها.
تطبيقات البيانات في البنوك والتمويل
في سيناريو اليوم ، لا تحب الخدمات المالية والمصرفية الانتظار لإجراء تحليل البيانات والحصول على النتائج. يتم إجراء معظم التقييم في الوقت الفعلي ، مما يجعل اتخاذ القرار أسرع ودقيق لهذه الخدمات.
هناك مجموعة متنوعة من العمليات حيث يتم استخدام البيانات لتحقيق الدقة:
1. تقسيم العملاء
تستهدف البنوك وشركات التمويل مجموعة واسعة جدًا من العملاء. ومع ذلك ، يستحق كل عميل نهجًا مختلفًا بسبب سلوكه. يدور تقسيم العملاء حول استهداف العملاء وفقًا لسلوكهم.
مع ظهور البيانات ، أدركت البنوك أن التسويق المرتكز على المنتج ليس فعالاً. لعبت شركات التمويل دورًا مهمًا في تصنيف العملاء أيضًا.
من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات ، تكتشف الشركات معلومات قيمة تتعلق بالتركيبة السكانية للمعاملات والتكييف الشخصي وعوامل أخرى. بعد ذلك ، يصبح من السهل جدًا على الخدمات إنشاء مجموعات من العملاء وفقًا لسلوكهم.
2. تقييم المخاطر
يتم تقييم المخاطر في كل قطاع. ومع ذلك ، تحتاج الشركات المالية والمصرفية إلى الحصول على صورة واضحة للمخاطر المحتملة من أجل تجنب المخاطر المالية الخفية.
المعلومات قوة عندما يتعلق الأمر بإدارة المخاطر. إن كنت تعرف المزيد، كلما كان ذلك أفضل. أعطى التقدم في تحليلات البيانات صلاحيات قصوى للبنوك. تسمح تقنيات البيانات للخدمات بجمع محفوظات القروض وتفاصيل بطاقة الائتمان وغيرها من المعلومات.
الجمع بين البيانات من قواعد بيانات متعددة ، يجعل الخدمات تقييم المخاطر دقيقة وفعالة مع البيانات. يتم اختبار مجموعات البيانات المتعددة وتعقبها بشكل مستمر لإبقاء شركات التمويل على المسار الصحيح.
3. التخصيص في التسويق
يصبح التخصيص في التسويق ممكنًا مع التقسيم المفرط للعملاء. تحاول الشركات تصنيف العملاء إلى قطاعات أكثر تحديدًا.
في الغالب ، تستهدف الخدمات المالية والمصرفية الأفراد وفقًا لطبيعتهم الشرائية. تأتي البيانات في متناول اليد في هذه العملية أيضًا. يساعد العثور على عادات تصفح العملاء الخدمات على فهم ما يبحثون عنه. ثم يتم تحويل البيانات التي تم جمعها إلى استراتيجيات وتحليلها لتحقيق أهداف الشركة.
هناك العديد من أشكال البيانات المختلفة التي تساعد في تخصيص الخدمات. تقوم الشركات بجمع البيانات من خلال ملفات تعريف وسائل التواصل الاجتماعي من أجل معرفة إبداءات الإعجاب وعدم الإعجاب لدى المستهلكين ومشاعرهم. تجعل التقنيات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) تحليل المشاعر للبيانات التي تم جمعها أسهل.
4. التحليل التنبئي للغش
ربما يكون اكتشاف الاحتيال هو أصعب تمويل وظيفي يتعين على الشركات المصرفية القيام به. إن وجود الملايين من العملاء مع جميع أنواع الخدمات يجعل اكتشاف الاحتيال أمرًا محمومًا حقًا.
ولكن ليس عند استخدام التحليل التنبئي مع التعلم الآلي.
يسمح دمج التعلم الآلي بالبيانات للخدمات بتتبع كل نشاط في الوقت الفعلي. تقوم الآلات بتحليل الأنشطة اليومية للبنك وتتبع الأنشطة. يتم الكشف عن أي أنشطة احتيالية على الفور. في الواقع ، يمكن للبنوك اتخاذ إجراءات تلقائيًا مثل وضع البطاقة في القائمة السوداء أو حظر حساب أو أي إجراء صالح آخر.
5. تحقيق الامتثال
عمليات التدقيق المنتظمة ضرورية للخدمات المالية والمصرفية من أجل ضمان الامتثال. تتطلب معلومات المراجعة والأنشطة والتمويل وعوامل أخرى بيانات وتقنيات تقييم.
للحفاظ على مستوى عالٍ من الامتثال ، تستخدم البنوك وشركات التمويل تحليل البيانات لتدقيق مستويات الأمان والخصوصية في شركاتهم. تصبح القضايا التنظيمية المحتملة مرئية من خلال تحليل البيانات الشامل. ومن ثم ، تحصل الخدمات على فرصة لمعالجة تلك القضايا التنظيمية قبل وقوع الأزمة.
تستفيد شركات التمويل والبنوك من البيانات لتحسين وظائف الأعمال الداخلية والخارجية. أصبح دمج البيانات ضرورة من حيث العملاء والامتثال والأعمال أيضًا.
البنوك والشركات المالية التي تستخدم البيانات بطرق فريدة
صناعة تعتمد بالكامل على المال والبنوك وشركات التمويل يتعين عليها الاعتماد على البيانات. لا يتعلق الأمر فقط بمعرفة المزيد. توفر الصناعة مئات الساعات من خلال تحليل البيانات والتعلم الآلي.
فيما يلي بعض الشركات التي تستخدم البيانات بطريقة فريدة لتحسين العمليات.
1. سيتي بنك
يمتلك مزود الخدمات المالية هذا قاعدة عملاء تزيد عن 200 مليون عميل في أكثر من 160 دولة.
بتطبيق منهج شامل قائم على البيانات ، يجمع Citibank البيانات ويقسمها إلى مستوى دقيق. بعد ذلك ، يتم استخدام التعلم الآلي لفهم الاستخدام المحتمل للبيانات في اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم. يتم استخدام تتبع البيانات في العثور على سجلات المعاملات ، مما يقلل من مشكلات المعاملات غير الصحيحة. يتم إنشاء النموذج التنبئي بواسطة خوارزميات تسمح للسلطات بتعديل العمليات قبل حدوث الخطأ.
2. Kreditech
تساعد الدرجة الائتمانية للشخص في تقييم ملف المخاطر الخاص به. تستخدم الخدمات المالية درجات الائتمان لتحديد أهلية طالب القرض. ومع ذلك ، هناك الآلاف من الباحثين الذين ليس لديهم درجة ائتمانية.
باستخدام البيانات والتعلم الآلي ، تعمل Kreditech على حل هذه المشكلة. يقومون بجمع البيانات من مجموعة متنوعة من النقاط وإجراء تحليل قائم على الخوارزمية لمعرفة أهلية الشخص. لا تستغرق الخوارزميات أكثر من بضع دقائق لإنشاء درجة ائتمان.
3. ZestFinance
يجب على المُقرض أن يقرر أي من المقترضين هو الأفضل لإقراض المال. تقوم شركات التمويل بتقييم مئات العوامل لفهم المقترضين. ومع ذلك ، فإن الافتقار إلى المعلومات المناسبة والتقييم الذي يستغرق وقتًا يمثل خطر فقدان العملاء.
لحل هذه المشكلة ، وجدت ZestFinance حلاً موثوقًا بالبيانات. يسمح دمج التعلم الآلي في تحليل بيانات المستعير لهذه الشركة بجمع وتحليل البيانات من آلاف النقاط. بهذه الطريقة ، يحصل المقرضون على معلومات جيدة دون خسارة الفرص.
4. PeerIQ
تمنع المخاطر الخفية المستثمرين من اتخاذ قرارات مربحة. يحد معظم المستثمرين من استثماراتهم بسبب عدم وجود تقييم للمخاطر. ومع ذلك ، فإن الاستثمار يبدو مخاطرة فقط حتى لا يكون لديك أدنى فكرة عما تفعله. بمجرد أن تصبح جميع النتائج المحتملة مرئية ، يصبح الاستثمار أكثر راحة.
تقوم PeerIQ بتحقيق ذلك للمستثمرين. يقومون بجمع البيانات وإجراء تحليل تنبؤي لتوفير المعلومات المفيدة لقرارات الاستثمار. يتيح اكتساب رؤى مفيدة للمستثمرين الحصول على صورة واضحة لاستثماراتهم مقدمًا. وبالتالي ، يمكنهم وضع أموالهم في المنتجات المناسبة.
5. تالا
شركة أخرى تستخدم البيانات في تحليل الائتمان هي تالا. ومع ذلك ، فهم يستخدمون نهجًا فريدًا لتقييم الائتمان. تستخدم تالا بيانات الهاتف المحمول لمئات الآلاف من المستخدمين وتخلق رؤى مفيدة تتعلق بائتمانهم.
نظرًا لاستخدام الهواتف المحمولة من قبل كل شخص تقريبًا ، فإن تالا قادرة على جمع مجموعة واسعة من البيانات وتحليلها للعثور على المقترضين المثاليين. تصنف البيانات الأشخاص إلى فئتين رئيسيتين ، ولكن هناك مئات العوامل التي تعمل على البيانات. في النهاية ، تحصل الشركة على قائمة بالأشخاص الذين تنطبق عليهم معايير أن تصبح مقترضًا.
6. AppZen
عند التفكير في التدقيق ، تخشى شركات التمويل من خسارة مئات الساعات. مطلوب قدر كبير من القوى العاملة للتدقيق اليدوي ، حتى عندما تكون البيانات متاحة. لكن AppZen حل هذه المشكلة. جلبت هذه الخدمة المالية أتمتة في التدقيق باستخدام التعلم الآلي. تسمح كمية هائلة من البيانات لخوارزميات التعلم الآلي بمراجعة وظائف الأعمال تلقائيًا في الوقت الفعلي.
سمح الاستثمار في تدقيق بيانات التعلم الآلي لهذه الشركة بتقليل التكاليف إلى حد كبير. توفر AppZen ما يقرب من 50٪ من تكاليفها العامة من خلال تدقيق البيانات الآلي.
7. Flowcast
يبحث الموردون دائمًا عن خيارات تمويل موثوقة وبأسعار معقولة. يجعل Flowcast هذا ممكنًا من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهم. تسمح مجموعة البيانات الضخمة والرؤى المنظمة للموردين بإيجاد حلول التمويل الأكثر ملاءمة. ومن ثم ، فإن المهمة الصعبة تبدأ في الظهور في غاية البساطة مع Flowcast.
تُعد البيانات والتعلم الآلي ركيزتين من أركان مستقبل الخدمات المصرفية والمالية. لقد فهمت العديد من الشركات هذا وبدأت في المضي قدمًا ، والبعض الآخر يخطط للقيام بذلك. هذا يعني أن الاستثمارات في العمليات التي تعتمد على البيانات ستزداد في قطاع التمويل. ستقوم الشركات بتوظيف محترفين قادرين تقنيًا على إدارة البيانات واستخدامها. بشكل عام ، يتضمن مستقبل القطاع المصرفي مجموعة متنوعة من العمليات التي تعتمد على البيانات ، والتي ستحدث ثورة في الصناعة علاوة على ذلك.
نأمل أن يستمر هذا التحول نحو تحويل البيانات في نمو وتحسين تجربة العملاء والامتثال واكتشاف الاحتيال والجوانب الأخرى لهذا القطاع.