Datafizierung im Bank- und Finanzwesen – PromptCloud

Banken und Finanzen sind äußerst komplexe Sektoren. Hunderte von Vorschriften, Risikofaktoren bei der Verwaltung von Finanzen und eine riesige Kundengruppe. Diese Faktoren machen es Banken und Finanzunternehmen wirklich schwer, zufriedenstellende Dienstleistungen zu erbringen.

Daher liegt es auf der Hand zu sagen, dass Bank- und Finanzdienstleistungen große Datenmengen enthalten. Die Klugheit eines Unternehmens liegt jedoch darin, diese Daten zur Verbesserung von Prozessen zu nutzen. Jede Kundeninteraktion, Transaktion und andere Prozesse erzeugen elektronische Daten, die aufgezeichnet, gespeichert und verwendet werden müssen. Smarte Unternehmen integrieren fortschrittliche Technologien und holen das Maximum aus ihren Daten heraus.

Anwendungen von Daten im Bank- und Finanzwesen

Im heutigen Szenario warten Finanz- und Bankdienstleister nicht gerne darauf, Datenanalysen durchzuführen und Ergebnisse zu erzielen. Der größte Teil der Bewertung findet in Echtzeit statt, wodurch die Entscheidungsfindung für diese Dienste schneller und genauer wird.

Es gibt eine Vielzahl von Prozessen, bei denen Daten verwendet werden, um Präzision zu erreichen:

1. Kundensegmentierung

Banken und Finanzunternehmen zielen auf eine sehr breite Kundengruppe ab. Jeder Kunde verdient jedoch aufgrund seines Verhaltens eine andere Herangehensweise. Bei der Kundensegmentierung geht es darum, Kunden nach ihrem Verhalten anzusprechen.

Mit dem Aufkommen von Daten haben die Banken verstanden, dass produktzentriertes Marketing nicht effektiv ist. Finanzunternehmen haben auch bei der Kategorisierung von Kunden eine wertvolle Rolle gespielt.

Durch die Analyse riesiger Datenmengen finden Unternehmen wertvolle Informationen zu Transaktionsdemografien, persönlicher Konditionierung und anderen Faktoren. Dann wird es für Dienste extrem einfach, Kundengruppen entsprechend ihrem Verhalten zu erstellen.

2. Risikobewertung

Die Risikobewertung ist in jedem Sektor involviert. Finanz- und Bankunternehmen müssen sich jedoch ein klares Bild potenzieller Risiken verschaffen, um versteckte finanzielle Gefahren zu vermeiden.

Informationen sind Macht, wenn es um Risikomanagement geht. Je mehr Sie wissen, desto besser. Der Fortschritt in der Datenanalyse hat den Banken extreme Befugnisse verliehen. Datentechnologien ermöglichen es Diensten, Kredithistorie, Kreditkartendetails und andere Informationen zu sammeln.

Durch die Kombination von Daten aus mehreren Datenbanken machen Dienste die Risikobewertung mit Daten genau und effektiv. Mehrere Datensätze werden laufend getestet und verfolgt, um Finanzunternehmen auf dem richtigen Weg zu halten.

3. Personalisierung im Marketing

Personalisierung im Marketing wird durch eine Hypersegmentierung von Kunden möglich. Unternehmen versuchen, Kunden in spezifischere Segmente einzuteilen.

Meist richten sich Finanz- und Bankdienstleistungen an Einzelpersonen entsprechend ihrer Kaufnatur. Daten sind auch in diesem Prozess praktisch. Das Ermitteln der Surfgewohnheiten von Kunden hilft Diensten zu verstehen, wonach sie suchen. Die gesammelten Daten werden dann in Strategien umgewandelt und analysiert, um die Unternehmensziele zu erreichen.

Es gibt viele verschiedene Arten von Daten, die bei der Personalisierung von Diensten helfen. Unternehmen sammeln Daten über Social-Media-Profile, um die Vorlieben und Abneigungen der Verbraucher und ihre Gefühle zu kennen. Technologien wie maschinelles Lernen und NLP erleichtern die Stimmungsanalyse gesammelter Daten.

4. Vorhersagende Betrugsanalyse

Das Aufdecken eines Betrugs ist wahrscheinlich die schwierigste Aufgabe, die Finanz- und Bankunternehmen zu erfüllen haben. Millionen von Kunden mit allen Arten von Dienstleistungen zu haben, macht die Betrugserkennung sehr hektisch.

Aber nicht, wenn die prädiktive Analyse mit maschinellem Lernen eingesetzt wird.

Durch die Integration von maschinellem Lernen mit Daten können Dienste jede Aktivität in Echtzeit verfolgen. Maschinen analysieren die täglichen Aktivitäten einer Bank und verfolgen die Aktivitäten. Alle betrügerischen Aktivitäten werden sofort erkannt. Tatsächlich können Banken automatisch Maßnahmen ergreifen, wie z. B. das Sperren einer Karte, das Sperren eines Kontos oder andere gültige Maßnahmen.

5. Erreichen der Compliance

Für Finanz- und Bankdienstleistungen sind regelmäßige Audits notwendig, um deren Einhaltung sicherzustellen. Die Prüfung von Informationen, Aktivitäten, Finanzen und anderen Faktoren erfordert Daten- und Auswertungstechnologien.

Um einen hohen Compliance-Standard aufrechtzuerhalten, verwenden Banken und Finanzunternehmen Datenanalysen, um die Sicherheits- und Datenschutzniveaus in ihrem Unternehmen zu prüfen. Mögliche regulatorische Probleme werden durch umfassende Datenanalysen sichtbar. Daher erhalten Dienste die Möglichkeit, diese regulatorischen Probleme anzugehen, bevor eine Krise eintritt.

Finanzunternehmen und Banken nutzen Daten, um interne und externe Geschäftsfunktionen zu verbessern. Die Aufnahme von Daten ist auch in Bezug auf Kunden, Compliance und Geschäft zu einer Notwendigkeit geworden.

Bank- und Finanzunternehmen, die Daten auf einzigartige Weise nutzen

Eine Branche, die vollständig auf Geld basiert, Banken und Finanzunternehmen sind auf Daten angewiesen. Es geht nicht nur darum, mehr zu wissen. Die Industrie spart Hunderte von Stunden mit Datenanalyse und maschinellem Lernen.

Hier sind einige Unternehmen, die Daten auf einzigartige Weise nutzen, um Prozesse zu verbessern.

1. Citibank

Dieser Finanzdienstleister hat einen Kundenstamm von mehr als 200 Millionen in über 160 Ländern.

Unter Anwendung eines umfassenden datengesteuerten Ansatzes sammelt die Citibank Daten und segmentiert sie in eine granulare Ebene. Dann wird maschinelles Lernen verwendet, um die potenzielle Verwendung von Daten bei der Kundengewinnung und -bindung zu verstehen. Die Datenverfolgung wird zum Auffinden von Transaktionsaufzeichnungen verwendet, wodurch Probleme mit falschen Transaktionen minimiert werden. Ein Vorhersagemodell wird durch Algorithmen erstellt, die es Behörden ermöglichen, Prozesse zu ändern, bevor ein Fehler auftritt.

2. Kreditech

Die Kreditwürdigkeit einer Person hilft bei der Einschätzung ihres Risikoprofils. Finanzdienstleister verwenden Kredit-Scores, um über die Eignung eines Kreditsuchenden zu entscheiden. Es gibt jedoch Tausende von Suchenden, die keine Kreditwürdigkeit haben.

Mithilfe von Daten und maschinellem Lernen löst Kreditech dieses Problem. Sie sammeln Daten von einer Vielzahl von Punkten und führen eine algorithmusbasierte Analyse durch, um die Eignung einer Person zu ermitteln. Es dauert nicht länger als ein paar Minuten, bis Algorithmen eine Kreditwürdigkeit ermittelt haben.

3. ZestFinance

Ein Kreditgeber muss entscheiden, welcher Kreditnehmer perfekt ist, um Geld zu verleihen. Finanzunternehmen werten Hunderte von Faktoren aus, um mehr über Kreditnehmer zu erfahren. Mangelnde Informationen und eine zeitaufwändige Bewertung bergen jedoch das Risiko, Kunden zu verlieren.

Um dieses Problem zu lösen, hat ZestFinance eine zuverlässige Lösung mit Daten gefunden. Die Integration von maschinellem Lernen in die Analyse von Kreditnehmerdaten ermöglicht es diesem Unternehmen, Daten von Tausenden von Punkten zu sammeln und zu analysieren. Auf diese Weise erhalten Kreditgeber hochwertige Informationen, ohne Chancen zu verpassen.

4. PeerIQ

Versteckte Risiken hindern Investoren daran, profitable Entscheidungen zu treffen. Die meisten Anleger begrenzen ihre Investitionen aufgrund der fehlenden Risikobewertung. Eine Investition sieht jedoch nur so lange wie ein Risiko aus, bis Sie keine Ahnung haben, was Sie tun. Sobald Sie alle potenziellen Ergebnisse sichtbar haben, wird das Investieren viel bequemer.

PeerIQ macht dies für Investoren möglich. Sie sammeln Daten und führen eine prädiktive Analyse durch, um Informationen bereitzustellen, die für Anlageentscheidungen nützlich sind. Hilfreiche Insights zu gewinnen ermöglicht es Anlegern, sich bereits im Vorfeld ein klares Bild von ihren Investments zu machen. Daher können sie ihr Geld in die richtigen Produkte stecken.

5. Tala

Ein weiteres Unternehmen, das Daten in der Kreditanalyse verwendet, ist Tala. Sie verwenden jedoch einen einzigartigen Ansatz zur Kreditbewertung. Tala verwendet mobile Daten von Hunderttausenden von Benutzern und erstellt nützliche Einblicke in Bezug auf ihre Kreditwürdigkeit.

Da Mobiltelefone von fast jeder Person verwendet werden, ist Tala in der Lage, eine Vielzahl von Daten zu sammeln und zu analysieren, um perfekte Kreditnehmer zu finden. Daten kategorisieren Menschen in zwei Hauptkategorien, aber es gibt Hunderte von Faktoren, die mit Daten arbeiten. Schließlich erhält das Unternehmen eine Liste von Personen, die die Kriterien erfüllen, um Kreditnehmer zu werden.

6. AppZen

Wenn es um Wirtschaftsprüfung geht, befürchten Finanzunternehmen, Hunderte von Stunden zu verlieren. Für die manuelle Prüfung ist ein großer Arbeitsaufwand erforderlich, selbst wenn Daten verfügbar sind. Aber AppZen hat dieses Problem gelöst. Dieser Finanzdienst hat die Prüfung mit maschinellem Lernen automatisiert. Eine riesige Datenmenge ermöglicht es Algorithmen für maschinelles Lernen, Geschäftsfunktionen automatisch in Echtzeit zu prüfen.

Die Investition in die Datenprüfung für maschinelles Lernen hat es diesem Unternehmen ermöglicht, die Kosten erheblich zu senken. AppZen spart fast 50 % seiner allgemeinen Kosten durch automatisierte Datenprüfung.

7. Flowcast

Lieferanten suchen immer nach zuverlässigen Finanzierungsmöglichkeiten, die erschwinglich sind. Flowcast macht dies mit seiner API möglich. Eine riesige Datensammlung und organisierte Einblicke ermöglichen es Anbietern, die am besten geeigneten Finanzierungslösungen zu finden. Daher scheint eine schwierige Aufgabe mit Flowcast extrem einfach zu sein.

Daten und maschinelles Lernen sind zwei Säulen für die Zukunft von Bank- und Finanzdienstleistungen. Viele Unternehmen haben dies verstanden und begonnen, voranzukommen, andere planen dies. Das bedeutet, dass die Investitionen in datengetriebene Prozesse im Finanzsektor zunehmen werden. Unternehmen stellen Fachleute ein, die technisch in der Lage sind, Daten zu verwalten und zu nutzen. Alles in allem hält die Zukunft des Bankensektors eine Vielzahl von datengetriebenen Prozessen bereit, die die Branche weiter revolutionieren werden.

Hoffentlich wird diese Verlagerung hin zur Datafizierung weiter wachsen und die Kundenerfahrung, Compliance, Betrugserkennung und andere Aspekte dieses Sektors verbessern.