銀行と金融におけるデータ化 – PromptCloud
公開: 2018-03-26銀行と金融は、扱うのが非常に複雑なセクターです。 何百もの規制、財務管理のリスク要因、膨大な数の顧客層。 これらの要因により、銀行や金融会社が満足のいくサービスを提供することは非常に難しくなっています。
したがって、銀行や金融サービスには膨大な量のデータが含まれていると言っても過言ではありません。 しかし、企業のスマートさは、そのデータを活用してプロセスを改善することにあります。 顧客とのやり取り、取引、およびその他のすべてのプロセスで、記録、保存、および利用する電子データが作成されます。 賢明な企業は、高度なテクノロジーを取り入れ、データを最大限に活用します。
銀行および金融におけるデータの応用
今日のシナリオでは、金融および銀行サービスは、データ分析を実施して結果を得るまで待つことを好みません。 ほとんどの評価はリアルタイムで行われるため、これらのサービスの意思決定がより迅速かつ正確になります。
精度を達成するためにデータを使用するさまざまなプロセスがあります。
1. 顧客のセグメンテーション
銀行や金融会社は、非常に幅広い顧客グループを対象としています。 ただし、すべての顧客は、その行動のために異なるアプローチに値します。 顧客セグメンテーションとは、顧客の行動に基づいて顧客をターゲティングすることです。
データの台頭により、銀行は商品中心のマーケティングが効果的でないことを理解しています。 金融会社も、顧客の分類において重要な役割を果たしてきました。
企業は膨大な量のデータを分析して、トランザクションの人口統計、個人の条件付け、およびその他の要因に関連する貴重な情報を見つけます。 そうすれば、サービスが顧客の行動に応じて顧客のグループを作成することが非常に簡単になります。
2. リスク評価
リスクアセスメントはあらゆる分野に関わっています。 ただし、金融および銀行会社は、隠れた財務上の危険を回避するために、潜在的なリスクを明確に把握する必要があります。
リスク管理に関して言えば、情報は力です。 知れば知るほど良い。 データ分析の進歩は、銀行に極端な力を与えました。 データ技術により、サービスはローン履歴、クレジット カードの詳細、およびその他の情報を収集できます。
複数のデータベースからのデータを組み合わせて、リスク評価を正確かつ効果的に行うサービスです。 複数のデータセットが継続的にテストおよび追跡され、金融会社が正しい軌道に乗っているようにします。
3. マーケティングにおけるパーソナライゼーション
マーケティングにおけるパーソナライゼーションは、顧客のハイパーセグメンテーションによって可能になります。 企業は、顧客をより具体的なセグメントに分類しようとします。
ほとんどの場合、金融および銀行サービスは、購入の性質に応じて個人をターゲットにしています。 このプロセスでもデータが役に立ちます。 顧客のブラウジング習慣を見つけることは、サービスが探しているものを理解するのに役立ちます。 収集されたデータは戦略に変換され、会社の目標を達成するために分析されます。
サービスのパーソナライズに役立つさまざまな形式のデータがあります。 企業は、ソーシャル メディアのプロフィールを通じてデータを収集し、消費者の好き嫌いや感情を把握します。 機械学習や NLP などのテクノロジにより、収集されたデータのセンチメント分析が容易になります。
4. 不正の予測分析
不正を検出することは、おそらく最も困難な仕事の資金調達と銀行会社が実施しなければならないことです。 あらゆる種類のサービスを利用する何百万もの顧客を持つことで、不正行為の検出は非常に多忙になります。
ただし、機械学習で予測分析を使用する場合はそうではありません。
機械学習をデータと統合することで、サービスはすべてのアクティビティをリアルタイムで追跡できます。 機械は銀行の日々の活動を分析し、活動を追跡します。 不正行為はすぐに検出されます。 実際、銀行は、カードのブラックリストへの登録、アカウントのブロック、またはその他の有効なアクションなどのアクションを自動的に実行できます。
5.コンプライアンスの達成
コンプライアンスを確保するために、金融および銀行サービスには定期的な監査が必要です。 情報、活動、財務などの監査には、データと評価の技術が必要です。
高水準のコンプライアンスを維持するため、銀行や金融会社はデータ分析を使用して自社のセキュリティとプライバシー レベルを監査しています。 潜在的な規制の問題は、包括的なデータ分析によって明らかになります。 したがって、サービスは、危機が発生する前にこれらの規制の問題に取り組む機会を得ることができます。
金融会社や銀行は、データを活用して社内外のビジネス機能を改善しています。 データの組み込みは、顧客、コンプライアンス、およびビジネスの観点からも必要になっています。
独自の方法でデータを使用している銀行および金融会社
完全にお金、銀行、金融会社に基づく業界は、データに依存する必要があります。 それは、より多くを知ることだけではありません。 業界では、データ分析と機械学習によって何百時間もの時間を節約しています。
プロセスを改善するために独自の方法でデータを使用しているいくつかの企業を次に示します。
1. シティバンク
この金融サービス プロバイダーは、160 か国以上で 2 億人を超える顧客基盤を保持しています。
包括的なデータ駆動型アプローチを適用して、シティバンクはデータを収集し、それを詳細なレベルにセグメント化します。 次に、機械学習を使用して、顧客の獲得と維持におけるデータの潜在的な用途を理解します。 データ追跡は、トランザクション レコードの検索に使用され、誤ったトランザクションの問題を最小限に抑えます。 予測モデルは、エラーが発生する前に当局がプロセスを変更できるようにするアルゴリズムによって作成されます。
2. クレディテック
個人のクレジット スコアは、リスク プロファイルの評価に役立ちます。 金融サービスは、クレジット スコアを使用して、融資希望者の適格性を判断します。 ただし、クレジット スコアのないシーカーは何千人もいます。
データと機械学習を使用して、Kreditech はその問題を解決しています。 さまざまなポイントからデータを収集し、アルゴリズムに基づいた分析を行って、個人の適格性を見つけます。 アルゴリズムがクレジット スコアを確立するのに数分もかかりません。
3.ゼストファイナンス
貸し手は、どの借り手がお金を貸すのに最適かを判断する必要があります。 金融会社は、借り手について理解するために何百もの要素を評価します。 しかし、適切な情報がなく、評価に時間がかかると、顧客を失うリスクがあります。
この問題を解決するために、ZestFinance はデータを使用した信頼できるソリューションを見つけました。 借り手のデータ分析に機械学習を統合することで、この会社は何千ものポイントからデータを収集して分析することができます。 このようにして、貸し手は機会を失うことなく質の高い情報を入手できます。
4. PeerIQ
隠れたリスクは、投資家が有益な決定を下すのを妨げます。 ほとんどの投資家は、リスク評価が不足しているため、投資を制限しています。 ただし、投資は、自分が何をしているのかわからなくなるまで、リスクのように見えます。 すべての潜在的な結果が目に見えるようになると、投資ははるかに快適になります。
PeerIQ は、投資家のためにこれを実現します。 データを収集し、予測分析を行って、投資判断に役立つ情報を提供します。 有益な洞察を得ることで、投資家は投資の全体像を事前に把握することができます。 したがって、彼らは適切な製品にお金をかけることができます。
5. タラ
信用分析にデータを使用している別の会社は Tala です。 しかし、彼らは信用評価に独自のアプローチを採用しています。 Tala は何十万人ものユーザーのモバイル データを使用して、彼らの信用に関連する有用な洞察を作成します。
携帯電話はほぼすべての人が使用しているため、Tala は幅広いデータを収集して分析し、最適な借り手を見つけることができます。 データは人を 2 つの主要なカテゴリに分類しますが、データに作用する要因は何百もあります。 最終的に、会社は借り手になる基準に適合する人々のリストを取得します。
6.AppZen
監査について考えるとき、金融会社は何百時間も失うことを心配しています。 データが利用可能であっても、手作業による監査には多くの人手が必要です。 しかし、AppZen はこの問題を解決しました。 この金融サービスは、機械学習による監査の自動化をもたらしました。 膨大な量のデータにより、機械学習アルゴリズムはビジネス機能をリアルタイムで自動的に監査できます。
機械学習データ監査への投資により、この会社はコストを大幅に削減することができました。 AppZen は、自動化されたデータ監査により、一般的なコストのほぼ 50% を節約しています。
7. フローキャスト
サプライヤーは常に、手頃な価格で信頼できる資金調達オプションを探しています。 Flowcast は API でこれを可能にしています。 膨大なデータ収集と整理された洞察により、サプライヤーは最適な資金調達ソリューションを見つけることができます。 したがって、Flowcast を使用すると、困難なタスクが非常に単純に見え始めます。
データと機械学習は、銀行と金融サービスの未来を支える 2 つの柱です。 多くの企業がこれを理解し、前進し始めており、他の企業もそうする予定です。 これは、データ駆動型プロセスへの投資が金融部門で増加することを意味します。 企業は、技術的にデータを管理および使用できる専門家を雇うでしょう。 全体として、銀行業界の未来にはさまざまなデータ主導のプロセスがあり、業界にさらに革命をもたらすでしょう。
願わくば、このデータ化への移行が成長を続け、顧客体験、コンプライアンス、不正検出、およびこの分野のその他の側面を改善し続けることを願っています。