Datafikacja w bankowości i finansach – PromptCloud

Bankowość i finanse to niezwykle złożone sektory. Setki przepisów, czynniki ryzyka zarządzania finansami i ogromna demografia klientów. Czynniki te bardzo utrudniają bankom i firmom finansowym świadczenie satysfakcjonujących usług.

Stąd oczywiste byłoby stwierdzenie, że usługi bankowe i finansowe zawierają dużą ilość danych. Jednak spryt firmy polega na wykorzystaniu tych danych do usprawnienia procesów. Każda interakcja z klientem, transakcja i inne procesy tworzą dane elektroniczne do rejestrowania, przechowywania i wykorzystywania. Inteligentne firmy wykorzystują zaawansowane technologie i maksymalnie wykorzystują swoje dane.

Zastosowania danych w bankowości i finansach

W dzisiejszym scenariuszu usługi finansowe i bankowe nie lubią czekać z analizą danych i uzyskaniem wyników. Większość ocen odbywa się w czasie rzeczywistym, dzięki czemu podejmowanie decyzji w przypadku tych usług jest szybsze i dokładniejsze.

Istnieje wiele procesów, w których dane są wykorzystywane do osiągnięcia precyzji:

1. Segmentacja klientów

Banki i firmy finansowe kierują się do bardzo szerokiej grupy klientów. Jednak każdy klient zasługuje na inne podejście ze względu na swoje zachowanie. Segmentacja klientów polega na kierowaniu do klientów zgodnie z ich zachowaniem.

Wraz ze wzrostem ilości danych banki zrozumiały, że marketing zorientowany na produkt nie jest skuteczny. Firmy finansowe również odegrały cenną rolę w kategoryzowaniu klientów.

Analizując ogromne ilości danych, firmy znajdują cenne informacje związane z demografią transakcji, uwarunkowaniami osobistymi i innymi czynnikami. Wówczas serwisom niezwykle łatwo staje się tworzenie grup klientów zgodnie z ich zachowaniem.

2. Ocena ryzyka

Ocena ryzyka dotyczy każdego sektora. Jednak firmy finansowe i bankowe muszą uzyskać jasny obraz potencjalnego ryzyka, aby uniknąć ukrytych zagrożeń finansowych.

Informacja to potęga, jeśli chodzi o zarządzanie ryzykiem. Im więcej wiesz, tym lepiej. Postęp w analityce danych dał bankom ekstremalne uprawnienia. Technologie danych umożliwiają usługom gromadzenie historii kredytu, danych karty kredytowej i innych informacji.

Łącząc dane z wielu baz danych, usługi sprawiają, że ocena ryzyka jest dokładna i skuteczna z danymi. Wiele zestawów danych jest na bieżąco testowanych i śledzonych, aby utrzymać firmy finansowe na właściwej drodze.

3. Personalizacja w marketingu

Personalizacja w marketingu staje się możliwa dzięki hipersegmentacji klientów. Firmy starają się kategoryzować klientów do bardziej szczegółowych segmentów.

Najczęściej usługi finansowe i bankowe są kierowane do osób fizycznych zgodnie z ich nabywczą naturą. W tym procesie przydatne są również dane. Znalezienie nawyków przeglądania klientów pomaga usługom zrozumieć, czego szukają. Zebrane dane są następnie przekształcane w strategie i analizowane pod kątem realizacji celów firmy.

Istnieje wiele różnych form danych, które pomagają w personalizacji usług. Firmy gromadzą dane za pośrednictwem profili w mediach społecznościowych, aby poznać upodobania i antypatie konsumentów oraz ich nastroje. Technologie takie jak uczenie maszynowe i NLP ułatwiają analizę sentymentu zebranych danych.

4. Predykcyjna analiza oszustw

Wykrycie oszustwa to prawdopodobnie najtrudniejsze finansowanie pracy i firmy bankowe. Posiadanie milionów klientów z wszelkiego rodzaju usługami sprawia, że ​​wykrywanie oszustw jest naprawdę gorączkowe.

Ale nie wtedy, gdy analiza predykcyjna jest stosowana w uczeniu maszynowym.

Integracja uczenia maszynowego z danymi umożliwia usługom śledzenie każdej aktywności w czasie rzeczywistym. Maszyny analizują codzienne czynności banku i śledzą działania. Wszelkie nieuczciwe działania są natychmiast wykrywane. W rzeczywistości banki mogą automatycznie podejmować działania, takie jak umieszczanie karty na czarnej liście, blokowanie konta lub inne ważne działanie.

5. Osiągnięcie zgodności

Regularne audyty są niezbędne dla usług finansowych i bankowych w celu zapewnienia zgodności. Kontrola informacji, działań, finansów i innych czynników wymaga danych i technologii oceny.

Utrzymując wysoki standard zgodności, banki i firmy finansowe wykorzystują analizę danych do audytu poziomu bezpieczeństwa i prywatności w swojej firmie. Potencjalne problemy regulacyjne stają się widoczne dzięki kompleksowej analizie danych. Dzięki temu usługi uzyskują możliwość rozwiązania tych kwestii regulacyjnych, zanim nadejdzie kryzys.

Firmy finansowe i banki wykorzystują dane do ulepszania wewnętrznych i zewnętrznych funkcji biznesowych. Włączenie danych stało się koniecznością pod względem klientów, zgodności i biznesu.

Firmy bankowe i finansowe, które wykorzystują dane w unikalny sposób

Branża całkowicie oparta na pieniądzach, banki i firmy finansowe muszą polegać na danych. Nie chodzi tylko o to, by wiedzieć więcej. Branża oszczędza setki godzin dzięki analizie danych i uczeniu maszynowemu.

Oto kilka firm wykorzystujących dane w unikalny sposób do usprawnienia procesów.

1. Citibank

Ten dostawca usług finansowych posiada bazę ponad 200 milionów klientów w ponad 160 krajach.

Stosując kompleksowe podejście oparte na danych, Citibank gromadzi dane i segmentuje je na poziomie granularnym. Następnie uczenie maszynowe służy do zrozumienia potencjalnego wykorzystania danych w pozyskiwaniu i utrzymywaniu klientów. Śledzenie danych służy do wyszukiwania rekordów transakcji, co minimalizuje błędne problemy z transakcjami. Model predykcyjny jest tworzony przez algorytmy, które umożliwiają władzom modyfikowanie procesów przed wystąpieniem błędu.

2. Kreditech

Ocena kredytowa osoby pomaga w ocenie jej profilu ryzyka. Usługi finansowe wykorzystują ocenę kredytową do decydowania o kwalifikowalności osoby ubiegającej się o pożyczkę. Istnieją jednak tysiące osób poszukujących, które nie mają zdolności kredytowej.

Wykorzystując dane i uczenie maszynowe, Kreditech rozwiązuje ten problem. Zbierają dane z różnych punktów i przeprowadzają analizę opartą na algorytmie, aby znaleźć kwalifikowalność osoby. Algorytmom ustalenie zdolności kredytowej nie zajmuje więcej niż kilka minut.

3. ZestFinance

Pożyczkodawca musi zdecydować, który pożyczkobiorca jest idealny do pożyczania pieniędzy. Firmy finansowe oceniają setki czynników, aby zrozumieć kredytobiorców. Jednak brak odpowiedniej informacji i czasochłonnej oceny stwarza ryzyko utraty klientów.

Aby rozwiązać ten problem, ZestFinance znalazł niezawodne rozwiązanie z danymi. Integracja uczenia maszynowego z analizą danych pożyczkobiorców pozwala tej firmie zbierać i analizować dane z tysięcy punktów. W ten sposób pożyczkodawcy uzyskują wysokiej jakości informacje, nie tracąc szans.

4. PeerIQ

Ukryte ryzyko powstrzymuje inwestorów przed podejmowaniem zyskownych decyzji. Większość inwestorów ogranicza swoje inwestycje ze względu na brak oceny ryzyka. Jednak inwestycja wygląda na ryzyko tylko do momentu, gdy nie masz pojęcia, co robisz. Gdy wszystkie potencjalne wyniki są widoczne, inwestowanie staje się znacznie wygodniejsze.

PeerIQ sprawia, że ​​dzieje się to dla inwestorów. Gromadzą dane i przeprowadzają analizę predykcyjną, aby dostarczyć informacji przydatnych przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. Uzyskanie przydatnych spostrzeżeń pozwala inwestorom z wyprzedzeniem uzyskać jasny obraz swoich inwestycji. Dzięki temu mogą inwestować swoje pieniądze w odpowiednie produkty.

5. Tala

Kolejną firmą, która wykorzystuje dane w analizie kredytowej jest Tala. Stosują jednak unikalne podejście do oceny kredytowej. Tala wykorzystuje mobilne dane setek tysięcy użytkowników i tworzy przydatne informacje związane z ich kredytem.

Ponieważ z telefonów komórkowych korzysta prawie każda osoba, Tala jest w stanie zbierać i analizować szeroki zakres danych, aby znaleźć idealnych pożyczkobiorców. Dane dzielą ludzi na dwie główne kategorie, ale istnieją setki czynników, które wpływają na dane. Ostatecznie firma uzyskuje listę osób, które spełniają kryteria zostania pożyczkobiorcą.

6. AppZen

Myśląc o audycie, firmy finansowe martwią się, że stracą setki godzin. Do ręcznego audytowania potrzebna jest duża ilość siły roboczej, nawet jeśli dostępne są dane. Ale AppZen rozwiązał ten problem. Ta usługa finansowa przyniosła automatyzację audytu dzięki uczeniu maszynowemu. Ogromna ilość danych pozwala algorytmom uczenia maszynowego na automatyczne audytowanie funkcji biznesowych w czasie rzeczywistym.

Inwestowanie w audyt danych uczenia maszynowego pozwoliło tej firmie w znacznym stopniu obniżyć koszty. AppZen oszczędza prawie 50% swoich ogólnych kosztów dzięki automatycznemu audytowi danych.

7. Flowcast

Dostawcy zawsze szukają niezawodnych opcji finansowania, które są przystępne. Flowcast umożliwia to dzięki swojemu API. Ogromne gromadzenie danych i uporządkowane spostrzeżenia pozwalają dostawcom znaleźć najbardziej odpowiednie rozwiązania finansowe. Dzięki Flowcast trudne zadanie zaczyna wydawać się niezwykle proste.

Dane i uczenie maszynowe to dwa filary, na których opiera się przyszłość usług bankowych i finansowych. Wiele firm zrozumiało to i zaczęło iść do przodu, a inne planują to zrobić. Oznacza to, że w sektorze finansowym wzrosną inwestycje w procesy oparte na danych. Firmy zatrudnią profesjonalistów, którzy są technicznie zdolni do zarządzania danymi i ich wykorzystywania. Podsumowując, przyszłość sektora bankowego wiąże się z różnymi procesami opartymi na danych, które dodatkowo zrewolucjonizują branżę.

Mamy nadzieję, że ta zmiana w kierunku tworzenia danych będzie nadal rosła i poprawiała jakość obsługi klienta, zgodność, wykrywanie oszustw i inne aspekty tego sektora.