Датафикация в банковском деле и финансах – PromptCloud

Банковское дело и финансы являются чрезвычайно сложными секторами для работы. Сотни правил, факторы риска управления финансами и огромная демографическая группа клиентов. Эти факторы сильно усложняют банкам и финансовым компаниям предоставление удовлетворительных услуг.

Следовательно, было бы очевидно сказать, что банковские и финансовые услуги содержат большой объем данных. Однако разумность компании заключается в использовании этих данных для улучшения процессов. Каждое взаимодействие с клиентом, транзакция и другие процессы создают электронные данные для записи, хранения и использования. Умные компании внедряют передовые технологии и максимально эффективно используют свои данные.

Применение данных в банковском деле и финансах

В сегодняшнем сценарии финансовые и банковские службы не любят ждать, чтобы провести анализ данных и получить результаты. Большая часть оценки происходит в режиме реального времени, что делает принятие решений более быстрым и точным для этих служб.

Существует множество процессов, в которых данные используются для достижения точности:

1. Сегментация клиентов

Банки и финансовые компании ориентируются на очень широкую группу клиентов. Тем не менее, каждый клиент заслуживает особого подхода из-за его или ее поведения. Сегментация клиентов — это ориентация на клиентов в соответствии с их поведением.

С появлением данных банки поняли, что маркетинг, ориентированный на продукт, неэффективен. Финансовые компании также сыграли важную роль в категоризации клиентов.

Анализируя огромные объемы данных, компании находят ценную информацию, касающуюся демографических характеристик транзакций, личных условий и других факторов. Тогда сервисам становится чрезвычайно легко создавать группы клиентов в соответствии с их поведением.

2. Оценка риска

Оценка рисков проводится в каждом секторе. Однако финансовые и банковские компании должны получить четкое представление о потенциальном риске, чтобы избежать скрытых финансовых опасностей.

Информация — это сила, когда дело касается управления рисками. Чем больше вы знаете, тем лучше. Развитие аналитики данных дало банкам невероятные возможности. Технологии данных позволяют службам собирать кредитную историю, данные кредитной карты и другую информацию.

Объединяя данные из нескольких баз данных, сервисы делают оценку рисков точной и эффективной с данными. Несколько наборов данных тестируются и отслеживаются на постоянной основе, чтобы финансовые компании не сбивались с пути.

3. Персонализация в маркетинге

Персонализация в маркетинге становится возможной при гиперсегментации клиентов. Компании пытаются разделить клиентов на более конкретные сегменты.

В основном финансовые и банковские услуги ориентированы на физических лиц в зависимости от их покупательского характера. Данные также пригодятся в этом процессе. Выявление привычек просмотра клиентов помогает службам понять, что они ищут. Собранные данные затем преобразуются в стратегии и анализируются для достижения целей компании.

Существует множество различных форм данных, которые помогают персонализировать услуги. Компании собирают данные через профили в социальных сетях, чтобы узнать о симпатиях и антипатиях потребителей и их настроениях. Такие технологии, как машинное обучение и НЛП, упрощают анализ настроений собранных данных.

4. Предиктивный анализ мошенничества

Обнаружение мошенничества, вероятно, является самой сложной работой, которую приходится выполнять финансовым и банковским компаниям. Наличие миллионов клиентов со всеми видами услуг делает обнаружение мошенничества действительно беспокойным.

Но не тогда, когда прогнозный анализ используется с машинным обучением.

Интеграция машинного обучения с данными позволяет службам отслеживать каждое действие в режиме реального времени. Машины анализируют ежедневную деятельность банка и отслеживают эту деятельность. Любые мошеннические действия обнаруживаются немедленно. На самом деле, банки могут автоматически предпринимать такие действия, как занесение карты в черный список, блокировку счета или любые другие допустимые действия.

5. Достижение соответствия

Регулярные проверки необходимы для финансовых и банковских услуг, чтобы обеспечить соответствие. Аудит информации, деятельности, финансов и других факторов требует данных и технологий оценки.

Поддерживая высокие стандарты соответствия, банки и финансовые компании используют анализ данных для проверки уровней безопасности и конфиденциальности в своей компании. Потенциальные проблемы с регулированием становятся очевидными благодаря всестороннему анализу данных. Следовательно, службы получают возможность решить эти вопросы регулирования до того, как разразится кризис.

Финансовые компании и банки используют данные для улучшения внутренних и внешних бизнес-функций. Включение данных стало необходимостью с точки зрения клиентов, соответствия требованиям и бизнеса.

Банки и финансовые компании, которые используют данные уникальными способами

Отрасль, полностью основанная на деньгах, банкам и финансовым компаниям приходится полагаться на данные. Дело не только в том, чтобы знать больше. Отрасль экономит сотни часов благодаря анализу данных и машинному обучению.

Вот несколько компаний, которые уникальным образом используют данные для улучшения процессов.

1. Ситибанк

Этот поставщик финансовых услуг имеет клиентскую базу, насчитывающую более 200 миллионов человек в более чем 160 странах.

Применяя комплексный подход, основанный на данных, Citibank собирает данные и сегментирует их на детальном уровне. Затем используется машинное обучение, чтобы понять потенциальное использование данных для привлечения и удержания клиентов. Отслеживание данных используется при поиске записей транзакций, что сводит к минимуму проблемы с некорректными транзакциями. Прогностическая модель создается с помощью алгоритмов, которые позволяют властям изменять процессы до того, как произойдет ошибка.

2. Кредитех

Кредитный рейтинг человека помогает в оценке его или ее профиля риска. Финансовые услуги используют кредитные баллы, чтобы решить, имеет ли соискатель кредита право на получение кредита. Однако есть тысячи соискателей, у которых нет кредитного рейтинга.

Используя данные и машинное обучение, Kreditech решает эту проблему. Они собирают данные из разных точек и проводят анализ на основе алгоритма, чтобы определить соответствие человека требованиям. Алгоритмам требуется не более нескольких минут, чтобы установить кредитный рейтинг.

3. Изюминка Финансов

Кредитор должен решить, какой заемщик идеально подходит, чтобы одолжить деньги. Финансовые компании оценивают сотни факторов, чтобы понять заемщика. Однако отсутствие надлежащей информации и длительная оценка представляют риск потери клиентов.

Чтобы решить эту проблему, ZestFinance нашла надежное решение с данными. Интеграция машинного обучения в анализ данных о заемщиках позволяет этой компании собирать и анализировать данные из тысяч точек. Таким образом, кредиторы получают качественную информацию, не теряя возможностей.

4. PeerIQ

Скрытые риски мешают инвесторам принимать прибыльные решения. Большинство инвесторов ограничивают свои вложения из-за отсутствия оценки рисков. Однако инвестиции выглядят рискованными только до тех пор, пока вы не понимаете, что делаете. Как только вы увидите все потенциальные результаты, инвестирование станет намного более удобным.

PeerIQ помогает инвесторам. Они собирают данные и проводят прогнозный анализ, чтобы предоставить информацию, полезную для принятия инвестиционных решений. Получение полезной информации позволяет инвесторам заранее получить четкое представление о своих инвестициях. Следовательно, они могут вкладывать свои деньги в правильные продукты.

5. Тала

Еще одна компания, которая использует данные в кредитном анализе, — Tala. Однако они используют уникальный подход к оценке кредитоспособности. Tala использует мобильные данные сотен тысяч пользователей и создает полезную информацию, связанную с их кредитоспособностью.

Поскольку мобильными телефонами пользуется почти каждый человек, Тала может собирать широкий спектр данных и анализировать их, чтобы найти идеальных заемщиков. Данные делят людей на две основные категории, но есть сотни факторов, которые влияют на данные. В конце концов, компания получает список людей, которые соответствуют критериям заемщика.

6. AppZen

Думая об аудите, финансовые компании беспокоятся о потере сотен часов. Для ручного аудита требуется большое количество рабочей силы, даже при наличии данных. Но AppZen решил эту проблему. Эта финансовая служба автоматизировала аудит с помощью машинного обучения. Огромный объем данных позволяет алгоритмам машинного обучения автоматически проводить аудит бизнес-функций в режиме реального времени.

Инвестиции в аудит данных машинного обучения позволили этой компании значительно сократить расходы. AppZen экономит почти 50 % своих общих затрат благодаря автоматизированному аудиту данных.

7. Потоковое вещание

Поставщики всегда ищут надежные и доступные варианты финансирования. Flowcast делает это возможным благодаря своему API. Огромный сбор данных и организованная аналитика позволяют поставщикам находить наиболее подходящие финансовые решения. Следовательно, сложная задача начинает казаться чрезвычайно простой с Flowcast.

Данные и машинное обучение — два столпа, на которых держится будущее банковских и финансовых услуг. Многие компании поняли это и начали двигаться вперед, а другие планируют это сделать. Это означает, что инвестиции в процессы, управляемые данными, будут увеличиваться в финансовом секторе. Компании будут нанимать профессионалов, технически способных управлять данными и использовать их. В целом, будущее банковского сектора связано с множеством процессов, управляемых данными, которые еще больше произведут революцию в отрасли.

Надеемся, что этот сдвиг в сторону передачи данных будет продолжать расти и улучшать качество обслуживания клиентов, соблюдение нормативных требований, обнаружение мошенничества и другие аспекты этого сектора.