Datafication in Banca e Finanza – PromptCloud

Banche e finanza sono settori estremamente complessi da gestire. Centinaia di regolamenti, fattori di rischio della gestione finanziaria e un'enorme fascia demografica di clienti. Questi fattori rendono davvero difficile per le banche e le società finanziarie fornire servizi soddisfacenti.

Quindi, sarebbe ovvio dire che i servizi bancari e finanziari contengono una grande quantità di dati. Tuttavia, l'intelligenza di un'azienda sta nell'utilizzare quei dati per migliorare i processi. Ogni interazione con il cliente, transazione e altri processi creano dati elettronici da registrare, archiviare e utilizzare. Le aziende intelligenti incorporano tecnologie avanzate e ottengono il massimo dai loro dati.

Applicazioni dei dati in ambito bancario e finanziario

Nello scenario odierno, i servizi finanziari e bancari non amano aspettare per condurre analisi dei dati e ottenere risultati. La maggior parte della valutazione avviene in tempo reale, rendendo il processo decisionale più rapido e accurato per questi servizi.

Esistono diversi processi in cui i dati vengono utilizzati per ottenere la precisione:

1. Segmentazione dei clienti

Banche e società finanziarie si rivolgono a un gruppo di clienti molto ampio. Tuttavia, ogni cliente merita un approccio diverso a causa del suo comportamento. La segmentazione dei clienti riguarda principalmente il targeting dei clienti in base al loro comportamento.

Con l'aumento dei dati, le banche hanno capito che il marketing incentrato sul prodotto non è efficace. Anche le società finanziarie hanno svolto un ruolo prezioso nella classificazione dei clienti.

Analizzando enormi quantità di dati, le aziende scoprono informazioni preziose relative ai dati demografici delle transazioni, al condizionamento personale e ad altri fattori. Quindi, diventa estremamente facile per i servizi creare gruppi di clienti in base al loro comportamento.

2. Valutazione del rischio

La valutazione del rischio è coinvolta in ogni settore. Tuttavia, le società finanziarie e bancarie devono ottenere un quadro chiaro del rischio potenziale per evitare pericoli finanziari nascosti.

L'informazione è potere quando si tratta di gestione del rischio. Più sai, meglio è. Il progresso nell'analisi dei dati ha conferito poteri estremi alle banche. Le tecnologie dei dati consentono ai servizi di raccogliere la cronologia dei prestiti, i dettagli della carta di credito e altre informazioni.

Combinando i dati di più database, i servizi rendono la valutazione del rischio accurata ed efficace con i dati. Più set di dati vengono testati e monitorati su base continuativa per mantenere le società finanziarie sulla strada giusta.

3. La personalizzazione nel marketing

La personalizzazione nel marketing diventa possibile con un'ipersegmentazione dei clienti. Le aziende cercano di classificare i clienti in segmenti più specifici.

Per lo più, i servizi finanziari e bancari si rivolgono alle persone in base alla loro natura di acquisto. I dati sono utili anche in questo processo. Trovare le abitudini di navigazione dei clienti aiuta i servizi a capire cosa stanno cercando. I dati raccolti vengono quindi convertiti in strategie e analizzati per raggiungere gli obiettivi aziendali.

Esistono molte forme diverse di dati che aiutano a personalizzare i servizi. Le aziende raccolgono dati attraverso i profili dei social media per conoscere i gusti e le antipatie dei consumatori e i loro sentimenti. Tecnologie come l'apprendimento automatico e la NLP semplificano l'analisi del sentiment dei dati raccolti.

4. Analisi predittiva delle frodi

L'individuazione di una frode è probabilmente la cosa più difficile da affrontare per il finanziamento del lavoro e le società bancarie. Avere milioni di clienti con tutti i tipi di servizi rende il rilevamento delle frodi davvero frenetico.

Ma non quando l'analisi predittiva viene impiegata con l'apprendimento automatico.

L'integrazione dell'apprendimento automatico con i dati consente ai servizi di tenere traccia di ogni attività in tempo reale. Le macchine analizzano le attività quotidiane di una banca e tengono traccia delle attività. Eventuali attività fraudolente vengono rilevate immediatamente. In effetti, le banche possono intraprendere automaticamente azioni come inserire una carta nella lista nera, bloccare un conto o qualsiasi altra azione valida.

5. Raggiungere la conformità

Sono necessari controlli regolari per i servizi finanziari e bancari al fine di garantire la conformità. L'audit di informazioni, attività, finanza e altri fattori richiede dati e tecnologie di valutazione.

Mantenendo un elevato standard di conformità, le banche e le società finanziarie utilizzano l'analisi dei dati per verificare i livelli di sicurezza e privacy nella loro azienda. I potenziali problemi normativi diventano visibili con un'analisi completa dei dati. Pertanto, i servizi ottengono l'opportunità di affrontare tali questioni normative prima che scoppi una crisi.

Le società finanziarie e le banche stanno sfruttando i dati per migliorare le funzioni aziendali interne ed esterne. L'incorporazione dei dati è diventata una necessità anche in termini di clienti, conformità e affari.

Società bancarie e finanziarie che utilizzano i dati in modi unici

Un settore completamente basato sul denaro, le banche e le società finanziarie devono fare affidamento sui dati. Non si tratta solo di sapere di più. Il settore risparmia centinaia di ore con l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico.

Ecco alcune aziende che utilizzano i dati in un modo unico per migliorare i processi.

1. Citibank

Questo fornitore di servizi finanziari detiene una base di clienti di oltre 200 milioni in oltre 160 paesi.

Applicando un approccio completo basato sui dati, Citibank raccoglie i dati e li segmenta a livello granulare. Quindi, l'apprendimento automatico viene utilizzato per comprendere il potenziale utilizzo dei dati nell'acquisizione e nella fidelizzazione dei clienti. Il tracciamento dei dati viene utilizzato per trovare i record delle transazioni, riducendo al minimo i problemi di transazione errata. Un modello predittivo viene creato da algoritmi che consentono alle autorità di modificare i processi prima che si verifichi un errore.

2. Kreditech

Il punteggio di credito di una persona aiuta a valutare il suo profilo di rischio. I servizi finanziari utilizzano i punteggi di credito per decidere l'idoneità di un richiedente prestito. Tuttavia, ci sono migliaia di cercatori che non hanno punteggio di credito.

Utilizzando i dati e l'apprendimento automatico, Kreditech sta risolvendo questo problema. Raccolgono dati da una varietà di punti e conducono un'analisi basata su algoritmi per trovare l'idoneità di una persona. Non ci vogliono più di pochi minuti perché gli algoritmi stabiliscano un punteggio di credito.

3. ZestFinance

Un prestatore deve decidere quale mutuatario è perfetto per prestare denaro. Le società finanziarie valutano centinaia di fattori per comprendere i mutuatari. Tuttavia, la mancanza di informazioni adeguate e di una valutazione che richiede tempo presenta il rischio di perdere clienti.

Per risolvere questo problema, ZestFinance ha trovato una soluzione affidabile con i dati. L'integrazione dell'apprendimento automatico nell'analisi dei dati dei mutuatari consente a questa azienda di raccogliere e analizzare i dati da migliaia di punti. In questo modo, gli istituti di credito ottengono informazioni di qualità senza perdere opportunità.

4. QI peer

I rischi nascosti impediscono agli investitori di prendere decisioni redditizie. La maggior parte degli investitori limita i propri investimenti a causa della mancanza di valutazione del rischio. Tuttavia, un investimento sembra un rischio solo fino a quando non hai idea di cosa stai facendo. Una volta che hai tutti i potenziali risultati visibili, investire diventa molto più comodo.

PeerIQ sta realizzando questo per gli investitori. Raccolgono dati e conducono un'analisi predittiva per fornire informazioni utili per le decisioni di investimento. Ottenere informazioni utili consente agli investitori di avere un quadro chiaro dei loro investimenti in anticipo. Quindi, possono mettere i loro soldi nei prodotti giusti.

5. Tala

Un'altra società che utilizza i dati nell'analisi del credito è Tala. Tuttavia, utilizzano un approccio unico alla valutazione del credito. Tala utilizza i dati mobili di centinaia di migliaia di utenti e crea utili approfondimenti relativi al loro credito.

Poiché i telefoni cellulari sono utilizzati da quasi tutte le persone, Tala è in grado di raccogliere una vasta gamma di dati e analizzarli per trovare i mutuatari perfetti. I dati classificano le persone in due categorie principali, ma ci sono centinaia di fattori che funzionano sui dati. Alla fine, l'azienda ottiene un elenco di persone che soddisfano i criteri per diventare un mutuatario.

6. AppZen

Quando si pensa alla revisione, le società finanziarie si preoccupano di perdere centinaia di ore. È necessaria una grande quantità di manodopera per l'audit manuale, anche quando i dati sono disponibili. Ma AppZen ha risolto questo problema. Questo servizio finanziario ha portato l'automazione nell'auditing con l'apprendimento automatico. Un'enorme quantità di dati consente agli algoritmi di apprendimento automatico di controllare automaticamente le funzioni aziendali in tempo reale.

Investire nel controllo dei dati di apprendimento automatico ha consentito a questa azienda di ridurre i costi in larga misura. AppZen risparmia quasi il 50% dei costi generali con il controllo automatizzato dei dati.

7. Flusso

I fornitori cercano sempre opzioni di finanziamento affidabili e convenienti. Flowcast lo sta rendendo possibile con la loro API. Una vasta raccolta di dati e approfondimenti organizzati consentono ai fornitori di trovare le soluzioni di finanziamento più adatte. Quindi, un compito difficile inizia a sembrare estremamente semplice con Flowcast.

I dati e l'apprendimento automatico sono due pilastri che reggono il futuro dei servizi bancari e finanziari. Molte aziende lo hanno capito e hanno iniziato ad andare avanti, mentre altre stanno pianificando di farlo. Ciò significa che gli investimenti in processi basati sui dati aumenteranno nel settore finanziario. Le aziende assumeranno professionisti tecnicamente in grado di gestire e utilizzare i dati. Tutto sommato, il futuro del settore bancario racchiude una varietà di processi basati sui dati, che rivoluzioneranno ulteriormente il settore.

Si spera che questo passaggio alla datafication continui a crescere e migliorare l'esperienza del cliente, la conformità, il rilevamento delle frodi e altri aspetti di questo settore.