은행 및 금융의 데이터화 – PromptCloud

은행과 금융은 다루기 매우 복잡한 분야입니다. 수백 가지 규정, 재무 관리의 위험 요소, 방대한 고객 인구 통계. 이러한 요인으로 인해 은행 및 금융 회사는 만족스러운 서비스를 제공하기가 매우 어렵습니다.

따라서 은행 및 금융 서비스에는 많은 양의 데이터가 포함되어 있다고 말할 수 있습니다. 그러나 기업의 영리함은 해당 데이터를 활용하여 프로세스를 개선하는 데 있습니다. 모든 고객 상호 작용, 거래 및 기타 프로세스는 기록, 저장 및 활용하기 위한 전자 데이터를 생성합니다. 현명한 기업은 첨단 기술을 통합하고 데이터를 최대한 활용합니다.

은행 및 금융 분야의 데이터 응용

오늘날의 시나리오에서 금융 및 은행 서비스는 데이터 분석을 수행하고 결과를 얻기 위해 기다리는 것을 좋아하지 않습니다. 대부분의 평가는 실시간으로 이루어지므로 이러한 서비스에 대한 의사 결정이 더 빠르고 정확합니다.

정밀도를 얻기 위해 데이터를 사용하는 다양한 프로세스가 있습니다.

1. 고객 세분화

은행 및 금융 회사는 매우 광범위한 고객 그룹을 대상으로 합니다. 그러나 모든 고객은 자신의 행동으로 인해 다른 접근 방식을 취해야 합니다. 고객 세분화는 행동에 따라 고객을 타겟팅하는 것입니다.

데이터의 증가와 함께 은행은 제품 중심 마케팅이 효과적이지 않다는 것을 이해했습니다. 금융 회사도 고객을 분류하는 데 중요한 역할을 했습니다.

기업은 방대한 양의 데이터를 분석하여 거래 인구 통계, 개인 조건 및 기타 요소와 관련된 중요한 정보를 찾습니다. 그러면 서비스에서 행동에 따라 고객 그룹을 만드는 것이 매우 쉬워집니다.

2. 위험성 평가

위험 평가는 모든 부문에 포함됩니다. 그러나 금융 및 은행 회사는 숨겨진 재정적 위험을 피하기 위해 잠재적 위험에 대한 명확한 그림을 얻을 필요가 있습니다.

위험 관리에 있어 정보는 힘입니다. 알면 알수록 좋습니다. 데이터 분석의 발전은 은행에 엄청난 권한을 부여했습니다. 데이터 기술을 통해 서비스는 대출 내역, 신용 카드 세부 정보 및 기타 정보를 수집할 수 있습니다.

서비스는 여러 데이터베이스의 데이터를 결합하여 데이터에 대한 정확하고 효과적인 위험 평가를 만듭니다. 여러 데이터 세트가 지속적으로 테스트되고 추적되어 금융 회사가 올바른 방향으로 나아갈 수 있도록 합니다.

3. 마케팅의 개인화

마케팅의 개인화는 고객의 초 세분화로 가능합니다. 기업은 고객을 보다 구체적인 세그먼트로 분류하려고 합니다.

주로 금융 및 은행 서비스는 구매 특성에 따라 개인을 대상으로 합니다. 이 과정에서도 데이터가 유용합니다. 고객의 브라우징 습관을 찾는 것은 서비스가 고객이 찾고 있는 것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 수집된 데이터는 이후 전략으로 전환되고 분석되어 회사 목표에 부합합니다.

서비스 개인화에 도움이 되는 다양한 형태의 데이터가 있습니다. 기업은 소비자의 호불호와 감정을 파악하기 위해 소셜 미디어 프로필을 통해 데이터를 수집합니다. 기계 학습 및 NLP와 같은 기술은 수집된 데이터의 감정 분석을 더 쉽게 만듭니다.

4. 사기 예측 분석

사기를 감지하는 것은 아마도 금융 및 은행 회사가 수행해야 하는 가장 어려운 작업일 것입니다. 모든 종류의 서비스를 제공하는 수백만 명의 고객을 보유하면 사기 탐지가 정말 바빠집니다.

그러나 기계 학습과 함께 예측 분석을 사용하는 경우에는 그렇지 않습니다.

머신 러닝을 데이터와 통합하면 서비스에서 모든 활동을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 기계는 은행의 일상적인 활동을 분석하고 활동을 추적합니다. 모든 사기 행위는 즉시 탐지됩니다. 실제로 은행은 카드 블랙리스트 작성, 계좌 차단 또는 기타 유효한 조치와 같은 조치를 자동으로 취할 수 있습니다.

5. 규정 준수

규정 준수를 보장하기 위해 금융 및 은행 서비스에 대한 정기 감사가 필요합니다. 감사 정보, 활동, 재무 및 기타 요소에는 데이터 및 평가 기술이 필요합니다.

높은 수준의 규정 준수를 유지하기 위해 은행 및 금융 회사는 데이터 분석을 사용하여 회사의 보안 및 개인 정보 보호 수준을 감사합니다. 포괄적인 데이터 분석을 통해 잠재적인 규제 문제를 확인할 수 있습니다. 따라서 서비스는 위기가 발생하기 전에 이러한 규제 문제를 해결할 수 있는 기회를 얻습니다.

금융 회사와 은행은 데이터를 활용하여 내부 및 외부 비즈니스 기능을 개선하고 있습니다. 데이터 통합은 고객, 규정 준수 및 비즈니스 측면에서도 필수 사항이 되었습니다.

고유한 방식으로 데이터를 사용하는 은행 및 금융 회사

완전히 돈, 은행 및 금융 회사를 기반으로 하는 산업은 데이터에 의존해야 합니다. 단순히 더 많이 아는 것이 아닙니다. 업계는 데이터 분석 및 기계 학습을 통해 수백 시간을 절약합니다.

다음은 프로세스를 개선하기 위해 고유한 방식으로 데이터를 사용하는 몇 가지 회사입니다.

1. 씨티은행

이 금융 서비스 제공업체는 160개 이상의 국가에서 2억 명 이상의 고객 기반을 보유하고 있습니다.

Citibank는 포괄적인 데이터 기반 접근 방식을 적용하여 데이터를 수집하고 세분화된 수준으로 세분화합니다. 그런 다음 기계 학습을 사용하여 고객 확보 및 유지에 데이터의 잠재적인 사용을 이해합니다. 데이터 추적은 잘못된 거래 문제를 최소화하는 거래 기록을 찾는 데 사용됩니다. 예측 모델은 오류가 발생하기 전에 당국이 프로세스를 수정할 수 있도록 하는 알고리즘에 의해 생성됩니다.

2. 크레디텍

개인의 신용 점수는 위험 프로필을 평가하는 데 도움이 됩니다. 금융 서비스는 신용 점수를 사용하여 대출 신청자의 자격을 결정합니다. 그러나 신용 점수가 없는 수천 명의 구직자가 있습니다.

데이터와 머신 러닝을 사용하여 Kreditech는 그 문제를 해결하고 있습니다. 다양한 지점에서 데이터를 수집하고 알고리즘 기반 분석을 수행하여 사람의 적격성을 찾습니다. 알고리즘이 신용 점수를 설정하는 데 몇 분 이상 걸리지 않습니다.

3. 제스트파이낸스

대출 기관은 어떤 차용인이 돈을 빌려주기에 적합한지 결정해야 합니다. 금융 회사는 차용인에 대해 이해하기 위해 수백 가지 요소를 평가합니다. 그러나 적절한 정보와 시간이 걸리는 평가의 부족은 고객을 잃을 위험이 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 ZestFinance는 데이터로 신뢰할 수 있는 솔루션을 찾았습니다. 차용자 데이터 분석에 기계 학습을 통합하면 이 회사는 수천 개의 지점에서 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 이러한 방식으로 대출 기관은 기회를 잃지 않고 양질의 정보를 얻을 수 있습니다.

4. 피어IQ

숨겨진 위험은 투자자가 수익성 있는 결정을 내리는 것을 막습니다. 대부분의 투자자는 위험 평가가 없기 때문에 투자를 제한합니다. 그러나 투자는 자신이 하고 있는 일에 대한 단서가 없을 때까지만 위험으로 보입니다. 모든 잠재적인 결과가 표시되면 투자가 훨씬 더 편안해집니다.

PeerIQ는 투자자를 위해 이를 실현하고 있습니다. 그들은 데이터를 수집하고 예측 분석을 수행하여 투자 결정에 유용한 정보를 제공합니다. 유용한 통찰력을 얻으면 투자자는 사전에 투자에 대한 명확한 그림을 얻을 수 있습니다. 따라서 그들은 올바른 제품에 돈을 투자할 수 있습니다.

5. 탈라

신용 분석에 데이터를 사용하는 또 다른 회사는 Tala입니다. 그러나 그들은 신용 평가에 독특한 접근 방식을 사용합니다. Tala는 수십만 사용자의 모바일 데이터를 사용하고 신용과 관련된 유용한 통찰력을 생성합니다.

거의 모든 사람들이 휴대전화를 사용하기 때문에 Tala는 광범위한 데이터를 수집하고 완벽한 대출자를 찾기 위해 분석할 수 있습니다. 데이터는 사람을 두 가지 주요 범주로 분류하지만 데이터에 작용하는 수백 가지 요소가 있습니다. 결국 회사는 차용인이 되는 기준에 맞는 사람들의 목록을 얻습니다.

6. 앱젠

감사에 대해 생각할 때 금융 회사는 수백 시간 손실에 대해 걱정합니다. 데이터가 있는 경우에도 수동 감사에는 많은 인력이 필요합니다. 그러나 AppZen은 이 문제를 해결했습니다. 이 금융 서비스는 기계 학습으로 감사 자동화를 가져왔습니다. 엄청난 양의 데이터를 통해 머신 러닝 알고리즘은 실시간으로 비즈니스 기능을 자동으로 감사할 수 있습니다.

기계 학습 데이터 감사에 대한 투자를 통해 이 회사는 비용을 크게 절감할 수 있었습니다. AppZen은 자동화된 데이터 감사를 통해 일반 비용의 거의 50%를 절약합니다.

7. 플로우 캐스트

공급업체는 항상 저렴하고 신뢰할 수 있는 자금 조달 옵션을 찾습니다. Flowcast는 API를 통해 이를 가능하게 합니다. 방대한 데이터 수집과 조직화된 통찰력을 통해 공급업체는 가장 적합한 금융 솔루션을 찾을 수 있습니다. 따라서 Flowcast에서는 어려운 작업이 매우 간단해 보이기 시작합니다.

데이터와 머신 러닝은 은행 및 금융 서비스의 미래를 지탱하는 두 가지 기둥입니다. 많은 기업들이 이를 이해하고 앞으로 나아가기 시작했으며 다른 기업들도 그렇게 할 계획입니다. 이는 데이터 기반 프로세스에 대한 투자가 금융 부문에서 증가할 것임을 의미합니다. 기업은 데이터를 관리하고 사용할 수 있는 기술적인 능력을 갖춘 전문가를 고용할 것입니다. 전반적으로 은행 부문의 미래는 다양한 데이터 기반 프로세스를 보유하고 있으며 이는 업계를 더욱 혁신할 것입니다.

바라건대, 데이터화를 향한 이러한 전환은 고객 경험, 규정 준수, 사기 탐지 및 이 부문의 기타 측면을 계속해서 성장시키고 개선할 것입니다.