Dataficarea în sectorul bancar și financiar – PromptCloud

Banca și finanțele sunt sectoare extrem de complexe de gestionat. Sute de reglementări, factori de risc ai gestionării finanțelor și un număr mare de clienți. Acești factori fac cu adevărat dificil pentru bănci și companii financiare să ofere servicii satisfăcătoare.

Prin urmare, ar fi evident să spunem că serviciile bancare și financiare conțin o cantitate mare de date. Cu toate acestea, inteligența unei companii constă în utilizarea acestor date pentru a îmbunătăți procesele. Fiecare interacțiune cu clientul, tranzacție și alte procese creează date electronice pentru a înregistra, stoca și utiliza. Companiile inteligente încorporează tehnologii avansate și profită la maximum de datele lor.

Aplicații ale datelor în domeniul bancar și financiar

În scenariul de astăzi, serviciilor financiare și bancare nu le place să aștepte să efectueze analize de date și să obțină rezultate. Cea mai mare parte a evaluării are loc în timp real, făcând luarea deciziilor mai rapidă și mai precisă pentru aceste servicii.

Există o varietate de procese în care datele sunt utilizate pentru a obține precizie:

1. Segmentarea clienților

Băncile și companiile financiare vizează un grup foarte larg de clienți. Cu toate acestea, fiecare client merită o abordare diferită datorită comportamentului său. Segmentarea clienților se referă la vizarea clienților în funcție de comportamentul lor.

Odată cu creșterea datelor, băncile au înțeles că marketingul centrat pe produs nu este eficient. Companiile financiare au jucat și ele un rol valoros în clasificarea clienților.

Analizând cantități uriașe de date, companiile află informații valoroase legate de demografia tranzacțiilor, condiționarea personală și alți factori. Apoi, devine extrem de ușor pentru servicii să creeze grupuri de clienți în funcție de comportamentul lor.

2. Evaluarea riscului

Evaluarea riscurilor este implicată în fiecare sector. Cu toate acestea, companiile financiare și bancare trebuie să obțină o imagine clară a riscului potențial pentru a evita pericolele financiare ascunse.

Informația este putere atunci când vine vorba de managementul riscurilor. Cu cât știi mai multe, cu atât mai bine. Progresul în analiza datelor a conferit băncilor puteri extreme. Tehnologiile de date permit serviciilor să culeagă istoricul împrumuturilor, detaliile cardului de credit și alte informații.

Combinând datele din mai multe baze de date, serviciile fac evaluarea riscurilor precisă și eficientă cu date. Mai multe seturi de date sunt testate și urmărite în mod continuu pentru a menține companiile financiare pe drumul cel bun.

3. Personalizarea în marketing

Personalizarea în marketing devine posibilă cu o hiper-segmentare a clienților. Companiile încearcă să clasifice clienții în segmente mai specifice.

În cea mai mare parte, serviciile financiare și bancare vizează persoanele fizice în funcție de natura lor de cumpărare. Datele sunt utile și în acest proces. Găsirea obiceiurilor de navigare ale clienților ajută serviciile să înțeleagă ceea ce caută. Datele colectate sunt apoi convertite în strategii și analizate pentru a îndeplini obiectivele companiei.

Există multe forme diferite de date care ajută la personalizarea serviciilor. Companiile colectează date prin intermediul profilurilor din rețelele sociale pentru a cunoaște gusturile și antipatiile consumatorilor și sentimentele acestora. Tehnologii precum învățarea automată și NLP facilitează analiza sentimentelor datelor colectate.

4. Analiza predictivă a fraudei

Detectarea unei fraude este probabil cea mai dificilă finanțare a locurilor de muncă și companiile bancare pe care trebuie să le desfășoare. Având milioane de clienți cu tot felul de servicii, detectarea fraudelor este foarte agitată.

Dar, nu atunci când analiza predictivă este folosită cu învățarea automată.

Integrarea învățării automate cu date permite serviciilor să urmărească fiecare activitate în timp real. Aparatele analizează activitățile zilnice ale unei bănci și țin evidența activităților. Orice activitate frauduloasă este detectată imediat. De fapt, băncile pot întreprinde automat acțiuni precum introducerea pe lista neagră a unui card, blocarea unui cont sau orice altă acțiune validă.

5. Obținerea conformității

Audituri regulate sunt necesare pentru serviciile financiare și bancare pentru a asigura conformitatea. Auditul informațiilor, activităților, finanțelor și alți factori necesită date și tehnologii de evaluare.

Menținând un standard înalt de conformitate, băncile și companiile financiare folosesc analiza datelor pentru a audita nivelurile de securitate și confidențialitate din compania lor. Potențialele probleme de reglementare devin vizibile cu o analiză cuprinzătoare a datelor. Prin urmare, serviciile obțin o oportunitate de a aborda aceste probleme de reglementare înainte de a izbucni o criză.

Companiile financiare și băncile folosesc date pentru a îmbunătăți funcțiile interne și externe ale afacerii. Încorporarea datelor a devenit o necesitate în ceea ce privește clienții, conformitatea și afacerile.

Bănci și companii financiare care utilizează datele în moduri unice

O industrie bazată complet pe bani, băncile și companiile financiare trebuie să se bazeze pe date. Nu este vorba doar de a ști mai multe. Industria economisește sute de ore cu analiza datelor și învățarea automată.

Iată câteva companii care folosesc datele într-un mod unic pentru a îmbunătăți procesele.

1. Citibank

Acest furnizor de servicii financiare deține o bază de clienți de peste 200 de milioane în peste 160 de țări.

Aplicând o abordare cuprinzătoare bazată pe date, Citibank adună date și le segmentează la un nivel granular. Apoi, învățarea automată este utilizată pentru a înțelege potențiala utilizare a datelor în achiziția și păstrarea clienților. Urmărirea datelor este utilizată în găsirea înregistrărilor tranzacțiilor, ceea ce reduce la minimum problemele incorecte ale tranzacțiilor. Un model predictiv este creat de algoritmi care permit autorităților să modifice procesele înainte de apariția unei erori.

2. Kreditech

Scorul de credit al unei persoane ajută la evaluarea profilului de risc al acesteia. Serviciile financiare folosesc scorurile de credit pentru a decide eligibilitatea unui solicitant de împrumut. Cu toate acestea, există mii de solicitanți care nu au niciun punctaj de credit.

Folosind date și învățarea automată, Kreditech rezolvă această problemă. Ei colectează date dintr-o varietate de puncte și efectuează o analiză bazată pe algoritm pentru a găsi eligibilitatea unei persoane. Nu durează mai mult de câteva minute pentru ca algoritmii să stabilească un scor de credit.

3. ZestFinance

Un creditor trebuie să decidă care debitor este perfect pentru a împrumuta bani. Companiile financiare evaluează sute de factori pentru a înțelege despre debitori. Cu toate acestea, lipsa unei informații adecvate și a evaluării în timp util prezintă riscul de a pierde clienți.

Pentru a rezolva această problemă, ZestFinance a găsit o soluție fiabilă cu date. Integrarea învățării automate în analiza datelor împrumutaților permite acestei companii să colecteze și să analizeze date din mii de puncte. Astfel, creditorii obțin informații de calitate fără a pierde oportunități.

4. PeerIQ

Riscurile ascunse îi împiedică pe investitori să ia decizii profitabile. Majoritatea investitorilor își limitează investițiile din cauza lipsei evaluării riscurilor. Cu toate acestea, o investiție arată ca un risc doar până când nu ai idee ce faci. Odată ce aveți toate rezultatele potențiale vizibile, investițiile devin mult mai confortabile.

PeerIQ face ca acest lucru să se întâmple pentru investitori. Ei colectează date și efectuează o analiză predictivă pentru a oferi informații utile pentru deciziile de investiții. Obținerea de informații utile permite investitorilor să obțină o imagine clară a investițiilor lor în avans. Prin urmare, își pot pune banii în produsele potrivite.

5. Tala

O altă companie care utilizează date în analiza creditului este Tala. Cu toate acestea, ei folosesc o abordare unică a evaluării creditelor. Tala folosește datele mobile ale sute de mii de utilizatori și creează informații utile legate de creditul lor.

Deoarece telefoanele mobile sunt folosite de aproape fiecare persoană, Tala este capabilă să colecteze o gamă largă de date și să le analizeze pentru a găsi împrumutații perfecți. Datele clasifică oamenii în două categorii majore, dar există sute de factori care funcționează asupra datelor. În cele din urmă, compania obține o listă de persoane care se încadrează în criteriile de a deveni împrumutat.

6. AppZen

Când se gândesc la audit, companiile financiare își fac griji că vor pierde sute de ore. Este necesară o mare cantitate de forță de muncă pentru auditarea manuală, chiar și atunci când datele sunt disponibile. Dar AppZen a rezolvat această problemă. Acest serviciu financiar a adus automatizare în audit cu învățare automată. O cantitate imensă de date permite algoritmilor de învățare automată să auditeze automat funcțiile de afaceri în timp real.

Investiția în auditarea datelor de învățare automată a permis acestei companii să reducă costurile într-o mare măsură. AppZen economisește aproape 50% din costurile generale cu auditarea automată a datelor.

7. Flowcast

Furnizorii caută întotdeauna opțiuni de finanțare de încredere, care sunt accesibile. Flowcast face acest lucru posibil cu API-ul lor. O colectare imensă de date și informații organizate permit furnizorilor să găsească soluțiile de finanțare care sunt cele mai potrivite. Prin urmare, o sarcină dificilă începe să pară extrem de simplă cu Flowcast.

Datele și învățarea automată sunt doi piloni care susțin viitorul serviciilor bancare și financiare. Multe companii au înțeles acest lucru și au început să avanseze, iar altele plănuiesc să facă acest lucru. Aceasta înseamnă că investițiile în procese bazate pe date vor crește în sectorul financiar. Companiile vor angaja profesioniști capabili din punct de vedere tehnic să gestioneze și să utilizeze datele. Per total, viitorul sectorului bancar deține o varietate de procese bazate pe date, care vor revoluționa și mai mult industria.

Sperăm că această trecere către dataficare va continua să crească și să îmbunătățească experiența clienților, conformitatea, detectarea fraudelor și alte aspecte ale acestui sector.