Dataficação em Bancos e Finanças – PromptCloud

O setor bancário e financeiro são setores extremamente complexos de lidar. Centenas de regulamentos, fatores de risco de gerenciamento de finanças e uma enorme demografia de clientes. Esses fatores tornam muito difícil para os bancos e financeiras fornecerem serviços satisfatórios.

Portanto, seria óbvio dizer que os serviços bancários e financeiros contêm uma grande quantidade de dados. No entanto, a inteligência de uma empresa está em utilizar esses dados para melhorar os processos. Cada interação com o cliente, transação e outros processos criam dados eletrônicos para registrar, armazenar e utilizar. Empresas inteligentes incorporam tecnologias avançadas e obtêm o máximo de seus dados.

Aplicações de dados em bancos e finanças

No cenário atual, os serviços financeiros e bancários não gostam de esperar para realizar análises de dados e obter resultados. A maior parte da avaliação ocorre em tempo real, tornando a tomada de decisão mais rápida e precisa para esses serviços.

Há uma variedade de processos em que os dados são usados ​​para obter precisão:

1. Segmentação de clientes

Bancos e financeiras têm como alvo um grupo muito amplo de clientes. No entanto, cada cliente merece uma abordagem diferente devido ao seu comportamento. A segmentação de clientes tem tudo a ver com segmentar clientes de acordo com seu comportamento.

Com o aumento dos dados, os bancos entenderam que o marketing centrado no produto não é eficaz. As empresas financeiras também têm desempenhado um papel valioso na categorização de clientes.

Analisando grandes quantidades de dados, as empresas descobrem informações valiosas relacionadas a dados demográficos de transações, condicionamento pessoal e outros fatores. Então, fica extremamente fácil para os serviços criarem grupos de clientes de acordo com seu comportamento.

2. Avaliação de risco

A avaliação de risco está envolvida em todos os setores. No entanto, as empresas financeiras e bancárias precisam obter uma imagem clara do risco potencial para evitar perigos financeiros ocultos.

Informação é poder quando se trata de gestão de risco. Quanto mais você souber, melhor. O avanço na análise de dados deu poderes extremos aos bancos. As tecnologias de dados permitem que os serviços coletem histórico de empréstimos, detalhes de cartão de crédito e outras informações.

Combinando dados de vários bancos de dados, os serviços tornam a avaliação de risco precisa e eficaz com os dados. Vários conjuntos de dados são testados e rastreados continuamente para manter as empresas financeiras no caminho certo.

3. Personalização em marketing

A personalização no marketing torna-se possível com uma hiper-segmentação de clientes. As empresas tentam categorizar os clientes em segmentos mais específicos.

Principalmente, os serviços financeiros e bancários visam indivíduos de acordo com sua natureza de compra. Os dados também são úteis nesse processo. Encontrar os hábitos de navegação dos clientes ajuda os serviços a entender o que eles estão procurando. Os dados coletados são então convertidos em estratégias e analisados ​​para atender aos objetivos da empresa.

Existem muitas formas diferentes de dados que ajudam a personalizar os serviços. As empresas coletam dados por meio de perfis de mídia social para conhecer os gostos e desgostos dos consumidores e seus sentimentos. Tecnologias como aprendizado de máquina e NLP facilitam a análise de sentimentos dos dados coletados.

4. Análise de fraude preditiva

Detectar uma fraude é provavelmente o trabalho mais difícil que as finanças e as empresas bancárias têm que realizar. Ter milhões de clientes com todos os tipos de serviços torna a detecção de fraudes realmente agitada.

Mas não quando a análise preditiva é empregada com aprendizado de máquina.

A integração do aprendizado de máquina com dados permite que os serviços rastreiem todas as atividades em tempo real. As máquinas analisam as atividades diárias de um banco e acompanham as atividades. Quaisquer atividades fraudulentas são detectadas imediatamente. De fato, os bancos podem realizar ações automaticamente, como colocar um cartão na lista negra, bloquear uma conta ou qualquer outra ação válida.

5. Obtenção de conformidade

Auditorias regulares são necessárias para serviços financeiros e bancários para garantir a conformidade. Auditoria de informações, atividades, finanças e outros fatores requerem dados e tecnologias de avaliação.

Mantendo um alto padrão de conformidade, bancos e financeiras utilizam a análise de dados para auditar os níveis de segurança e privacidade em sua empresa. Possíveis problemas regulatórios tornam-se visíveis com uma análise abrangente de dados. Assim, os serviços obtêm a oportunidade de lidar com essas questões regulatórias antes que ocorra uma crise.

As empresas financeiras e os bancos estão aproveitando os dados para melhorar as funções de negócios internas e externas. A incorporação de dados tornou-se uma necessidade em termos de clientes, conformidade e negócios também.

Empresas bancárias e financeiras que estão usando dados de maneiras únicas

Uma indústria completamente baseada em dinheiro, bancos e financeiras precisam confiar em dados. Não se trata apenas de saber mais. O setor economiza centenas de horas com análise de dados e aprendizado de máquina.

Aqui estão algumas empresas que usam dados de uma maneira única para melhorar os processos.

1. Citibank

Este provedor de serviços financeiros possui uma base de clientes de mais de 200 milhões em mais de 160 países.

Aplicando uma abordagem abrangente baseada em dados, o Citibank reúne dados e os segmenta em um nível granular. Em seguida, o aprendizado de máquina é usado para entender o uso potencial de dados na aquisição e retenção de clientes. O rastreamento de dados é usado para encontrar registros de transações, o que minimiza problemas de transações incorretas. Um modelo preditivo é criado por algoritmos que permitem que as autoridades modifiquem processos antes que ocorra um erro.

2. Creditech

A pontuação de crédito de uma pessoa ajuda a avaliar seu perfil de risco. Os serviços financeiros usam as pontuações de crédito para decidir a elegibilidade de um candidato a empréstimo. No entanto, existem milhares de candidatos que não têm pontuação de crédito.

Usando dados e aprendizado de máquina, a Kreditech está resolvendo esse problema. Eles coletam dados de vários pontos e realizam uma análise baseada em algoritmos para encontrar a elegibilidade de uma pessoa. Não leva mais do que alguns minutos para os algoritmos estabelecerem uma pontuação de crédito.

3. ZestFinanças

Um credor tem que decidir qual devedor é perfeito para emprestar dinheiro. As empresas financeiras avaliam centenas de fatores para entender sobre os mutuários. No entanto, a falta de informação adequada e avaliação demorada apresenta o risco de perder clientes.

Para resolver esse problema, a ZestFinance encontrou uma solução confiável com dados. A integração do aprendizado de máquina na análise de dados do mutuário permite que essa empresa colete e analise dados de milhares de pontos. Dessa forma, os credores obtêm informações de qualidade sem perder oportunidades.

4. QI de pares

Riscos ocultos impedem os investidores de tomar decisões lucrativas. A maioria dos investidores limita seus investimentos devido à falta de avaliação de risco. No entanto, um investimento parece um risco apenas até que você não tenha ideia do que está fazendo. Depois de ter todos os resultados potenciais visíveis, investir se torna muito mais confortável.

A PeerIQ está fazendo isso acontecer para os investidores. Eles coletam dados e realizam uma análise preditiva para fornecer informações úteis para decisões de investimento. Obter informações úteis permite que os investidores tenham uma visão clara de seus investimentos com antecedência. Assim, eles podem colocar seu dinheiro nos produtos certos.

5. Tala

Outra empresa que está utilizando dados na análise de crédito é a Tala. No entanto, eles empregam uma abordagem única para avaliação de crédito. A Tala usa dados móveis de centenas de milhares de usuários e cria informações úteis relacionadas ao seu crédito.

Como os telefones celulares são usados ​​por quase todas as pessoas, Tala é capaz de coletar uma ampla gama de dados e analisar para encontrar os tomadores perfeitos. Os dados categorizam as pessoas em duas categorias principais, mas existem centenas de fatores que funcionam nos dados. Eventualmente, a empresa obtém uma lista de pessoas que se enquadram nos critérios de se tornar um mutuário.

6. AppZen

Ao pensar em auditoria, as financeiras se preocupam em perder centenas de horas. Uma grande quantidade de mão de obra é necessária para auditoria manual, mesmo quando os dados estão disponíveis. Mas o AppZen resolveu esse problema. Esse serviço financeiro trouxe automação na auditoria com aprendizado de máquina. Uma enorme quantidade de dados permite que os algoritmos de aprendizado de máquina auditem automaticamente as funções de negócios em tempo real.

Investir em auditoria de dados de aprendizado de máquina permitiu que essa empresa reduzisse os custos em grande medida. O AppZen economiza quase 50% de seus custos gerais com auditoria de dados automatizada.

7. Fluxo

Os fornecedores sempre procuram opções de financiamento confiáveis ​​e acessíveis. A Flowcast está tornando isso possível com sua API. Uma enorme coleta de dados e insights organizados permitem que os fornecedores encontrem as soluções de financiamento mais adequadas. Assim, uma tarefa difícil começa a parecer extremamente simples com o Flowcast.

Dados e aprendizado de máquina são dois pilares que sustentam o futuro dos serviços bancários e financeiros. Muitas empresas entenderam isso e começaram a avançar, e outras estão planejando fazê-lo. Isso significa que os investimentos em processos orientados por dados vão aumentar no setor financeiro. As empresas contratarão profissionais tecnicamente capazes de gerenciar e usar dados. Em suma, o futuro do setor bancário contém uma variedade de processos orientados por dados, que revolucionarão ainda mais o setor.

Esperamos que essa mudança para a datificação continue crescendo e melhorando a experiência do cliente, conformidade, detecção de fraudes e outros aspectos desse setor.