Datafication ในการธนาคารและการเงิน – PromptCloud

การธนาคารและการเงินเป็นภาคส่วนที่ซับซ้อนอย่างยิ่งในการจัดการ กฎระเบียบหลายร้อยข้อ ปัจจัยเสี่ยงในการจัดการด้านการเงิน และกลุ่มลูกค้าจำนวนมาก ปัจจัยเหล่านี้ทำให้ธนาคารและบริษัทเงินทุนไม่สามารถให้บริการที่น่าพอใจได้

ดังนั้นจึงเห็นได้ชัดว่าบริการด้านการธนาคารและการเงินมีข้อมูลจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม ความฉลาดของบริษัทอยู่ที่การใช้ข้อมูลนั้นเพื่อปรับปรุงกระบวนการ ทุกการโต้ตอบกับลูกค้า ธุรกรรม และกระบวนการอื่นๆ จะสร้างข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์เพื่อบันทึก จัดเก็บ และใช้ประโยชน์ บริษัทที่ชาญฉลาดได้นำเทคโนโลยีขั้นสูงมาใช้และรับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของตน

การประยุกต์ใช้ข้อมูลในการธนาคารและการเงิน

ในสถานการณ์ปัจจุบัน บริการทางการเงินและการธนาคารไม่ชอบรอที่จะดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลและได้ผลลัพธ์ การประเมินส่วนใหญ่เกิดขึ้นในแบบเรียลไทม์ ทำให้ตัดสินใจได้รวดเร็วและแม่นยำสำหรับบริการเหล่านี้

มีกระบวนการหลายอย่างที่ใช้ข้อมูลเพื่อให้ได้ความแม่นยำ:

1. การแบ่งกลุ่มลูกค้า

ธนาคารและบริษัทการเงินตั้งเป้าหมายกลุ่มลูกค้าที่กว้างมาก อย่างไรก็ตาม ลูกค้าทุกคนสมควรได้รับแนวทางที่แตกต่างกันเนื่องจากพฤติกรรมของตน การแบ่งส่วนลูกค้าเป็นเรื่องเกี่ยวกับการกำหนดเป้าหมายลูกค้าตามพฤติกรรมของพวกเขา

ด้วยการเพิ่มขึ้นของข้อมูล ธนาคารต่างเข้าใจว่าการตลาดที่เน้นผลิตภัณฑ์เป็นศูนย์กลางนั้นไม่ได้ผล บริษัทการเงินมีบทบาทสำคัญในการจัดประเภทลูกค้าด้วย

การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล บริษัทต่างๆ จะค้นหาข้อมูลที่มีค่าที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลประชากรของธุรกรรม การปรับสภาพส่วนบุคคล และปัจจัยอื่นๆ จากนั้นจึงเป็นเรื่องง่ายมากสำหรับบริการในการสร้างกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมของพวกเขา

2. การประเมินความเสี่ยง

การประเมินความเสี่ยงมีส่วนเกี่ยวข้องในทุกภาคส่วน อย่างไรก็ตาม บริษัทการเงินและการธนาคารจำเป็นต้องได้รับภาพที่ชัดเจนของความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เพื่อหลีกเลี่ยงอันตรายทางการเงินที่ซ่อนอยู่

ข้อมูลมีอำนาจในการจัดการความเสี่ยง ยิ่งรู้มากยิ่งดี ความก้าวหน้าในการวิเคราะห์ข้อมูลทำให้ธนาคารมีอำนาจสูงสุด เทคโนโลยีข้อมูลช่วยให้บริการต่างๆ สามารถรวบรวมประวัติการกู้ยืม รายละเอียดบัตรเครดิต และข้อมูลอื่นๆ

การรวมข้อมูลจากหลายฐานข้อมูล บริการต่างๆ ทำให้การประเมินความเสี่ยงถูกต้องและมีประสิทธิภาพด้วยข้อมูล ชุดข้อมูลหลายชุดได้รับการทดสอบและติดตามอย่างต่อเนื่องเพื่อให้บริษัทการเงินอยู่ในเส้นทางที่ถูกต้อง

3. การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในด้านการตลาด

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในด้านการตลาดเป็นไปได้ด้วยการแบ่งกลุ่มลูกค้าแบบไฮเปอร์ บริษัทพยายามจัดประเภทลูกค้าออกเป็นกลุ่มที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น

ส่วนใหญ่ บริการด้านการเงินและธนาคารมุ่งเป้าไปที่บุคคลตามลักษณะการซื้อของพวกเขา ข้อมูลมีประโยชน์ในกระบวนการนี้เช่นกัน การค้นหาพฤติกรรมการท่องเว็บของลูกค้าช่วยให้บริการต่างๆ เข้าใจสิ่งที่พวกเขากำลังมองหา ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจะถูกแปลงเป็นกลยุทธ์และวิเคราะห์เพื่อให้บรรลุเป้าหมายของบริษัท

มีข้อมูลหลากหลายรูปแบบที่ช่วยในการปรับแต่งบริการให้เป็นส่วนตัว บริษัทรวบรวมข้อมูลผ่านโปรไฟล์โซเชียลมีเดียเพื่อทราบสิ่งที่ชอบและไม่ชอบของผู้บริโภคและความรู้สึกของพวกเขา เทคโนโลยีต่างๆ เช่น แมชชีนเลิร์นนิงและ NLP ทำให้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของข้อมูลที่รวบรวมทำได้ง่ายขึ้น

4. การวิเคราะห์การฉ้อโกงแบบคาดการณ์ล่วงหน้า

การตรวจจับการฉ้อโกงอาจเป็นงานการเงินที่ยากที่สุดและบริษัทธนาคารต้องดำเนินการ การมีลูกค้าหลายล้านรายพร้อมบริการทุกประเภททำให้การตรวจจับการฉ้อโกงเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นมาก

แต่ไม่ใช่เมื่อใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับแมชชีนเลิร์นนิง

การผสานรวมแมชชีนเลิร์นนิงเข้ากับข้อมูลช่วยให้บริการต่างๆ ติดตามทุกกิจกรรมแบบเรียลไทม์ เครื่องวิเคราะห์กิจกรรมประจำวันของธนาคารและติดตามกิจกรรม ตรวจพบกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงในทันที อันที่จริง ธนาคารสามารถดำเนินการต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ เช่น ขึ้นบัญชีดำบัตร การบล็อกบัญชี หรือการดำเนินการอื่นๆ ที่ถูกต้อง

5. บรรลุการปฏิบัติตาม

การตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับบริการทางการเงินและการธนาคารเพื่อให้มั่นใจว่ามีการปฏิบัติตาม ข้อมูลการตรวจสอบ กิจกรรม การเงิน และปัจจัยอื่นๆ จำเป็นต้องมีข้อมูลและเทคโนโลยีการประเมิน

การรักษามาตรฐานระดับสูงของการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ธนาคารและบริษัทการเงินใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบระดับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวในบริษัทของตน ปัญหาด้านกฎระเบียบที่อาจเกิดขึ้นจะมองเห็นได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างครอบคลุม ดังนั้น บริการต่างๆ จึงได้รับโอกาสในการจัดการกับปัญหาด้านกฎระเบียบเหล่านั้นก่อนที่จะเกิดวิกฤต

บริษัทการเงินและธนาคารกำลังใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อปรับปรุงฟังก์ชันทางธุรกิจภายในและภายนอก การรวมข้อมูลกลายเป็นสิ่งจำเป็นในแง่ของลูกค้า การปฏิบัติตามข้อกำหนด และธุรกิจเช่นกัน

ธนาคารและบริษัทการเงินที่ใช้ข้อมูลในรูปแบบที่ไม่เหมือนใคร

อุตสาหกรรมที่อิงกับเงิน ธนาคาร และบริษัทการเงินอย่างสมบูรณ์ต้องพึ่งพาข้อมูล ไม่ใช่แค่การรู้มากขึ้นเท่านั้น อุตสาหกรรมนี้ช่วยประหยัดเวลาได้หลายร้อยชั่วโมงด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

ต่อไปนี้คือบริษัทไม่กี่แห่งที่ใช้ข้อมูลในลักษณะเฉพาะเพื่อปรับปรุงกระบวนการ

1. ซิตี้แบงก์

ผู้ให้บริการทางการเงินรายนี้มีฐานลูกค้ามากกว่า 200 ล้านคนในกว่า 160 ประเทศ

ด้วยการใช้แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างครอบคลุม Citibank จะรวบรวมข้อมูลและแบ่งส่วนข้อมูลออกเป็นระดับย่อยๆ จากนั้น แมชชีนเลิร์นนิงจะถูกนำมาใช้เพื่อทำความเข้าใจศักยภาพการใช้ข้อมูลในการได้มาซึ่งลูกค้าและการรักษาลูกค้า การติดตามข้อมูลใช้ในการค้นหาบันทึกธุรกรรม ซึ่งช่วยลดปัญหาธุรกรรมที่ไม่ถูกต้อง แบบจำลองการคาดการณ์ถูกสร้างขึ้นโดยอัลกอริธึมที่อนุญาตให้เจ้าหน้าที่แก้ไขกระบวนการก่อนที่จะเกิดข้อผิดพลาด

2. เครดิเทค

คะแนนเครดิตของบุคคลช่วยในการประเมินความเสี่ยงของเขาหรือเธอ บริการทางการเงินใช้คะแนนเครดิตในการพิจารณาคุณสมบัติของผู้ขอสินเชื่อ อย่างไรก็ตาม มีผู้ค้นหานับพันที่ไม่มีคะแนนเครดิต

การใช้ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง Kreditech กำลังแก้ไขปัญหานั้น พวกเขารวบรวมข้อมูลจากจุดต่างๆ และทำการวิเคราะห์ตามอัลกอริทึมเพื่อค้นหาคุณสมบัติของบุคคล อัลกอริทึมใช้เวลาไม่เกินสองสามนาทีในการสร้างคะแนนเครดิต

3. Zestการเงิน

ผู้ให้กู้ต้องตัดสินใจว่าผู้กู้รายใดเหมาะสมที่จะให้ยืมเงิน บริษัทการเงินประเมินหลายร้อยปัจจัยเพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับผู้กู้ อย่างไรก็ตาม การขาดข้อมูลที่เหมาะสมและการประเมินที่ใช้เวลาพอสมควรทำให้เกิดความเสี่ยงที่จะสูญเสียลูกค้า

ในการแก้ไขปัญหานี้ ZestFinance ได้ค้นพบวิธีแก้ไขปัญหาที่น่าเชื่อถือพร้อมข้อมูล การผสานรวมแมชชีนเลิร์นนิงในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ยืมช่วยให้บริษัทนี้สามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากจุดต่างๆ ได้หลายพันจุด ด้วยวิธีนี้ ผู้ให้กู้จะได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพโดยไม่สูญเสียโอกาส

4. PeerIQ

ความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่จะหยุดนักลงทุนจากการตัดสินใจที่ทำกำไรได้ นักลงทุนส่วนใหญ่จำกัดการลงทุนเนื่องจากขาดการประเมินความเสี่ยง อย่างไรก็ตาม การลงทุนดูเหมือนมีความเสี่ยง จนกว่าคุณจะไม่รู้ว่าคุณกำลังทำอะไรอยู่ เมื่อคุณมองเห็นผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดแล้ว การลงทุนก็จะสะดวกสบายมากขึ้น

PeerIQ กำลังทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้นสำหรับนักลงทุน พวกเขารวบรวมข้อมูลและทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการตัดสินใจลงทุน การได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ช่วยให้นักลงทุนได้เห็นภาพที่ชัดเจนของการลงทุนล่วงหน้า ดังนั้นพวกเขาจึงสามารถนำเงินไปลงทุนในผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมได้

5. ตาล

อีกบริษัทหนึ่งที่ใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์สินเชื่อคือ Tala อย่างไรก็ตาม พวกเขาใช้วิธีเฉพาะในการประเมินเครดิต Tala ใช้ข้อมูลมือถือของผู้ใช้หลายแสนคนและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับเครดิตของพวกเขา

เนื่องจากเกือบทุกคนใช้โทรศัพท์มือถือ Tala สามารถรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายและวิเคราะห์เพื่อค้นหาผู้กู้ที่สมบูรณ์แบบ ข้อมูลจัดประเภทบุคคลออกเป็นสองประเภทหลัก แต่มีปัจจัยหลายร้อยอย่างที่ทำงานกับข้อมูล ในที่สุดบริษัทก็ได้รายชื่อบุคคลที่เข้าเกณฑ์ในการเป็นผู้กู้

6. AppZen

เมื่อคิดถึงการตรวจสอบ บริษัทการเงินกังวลว่าจะต้องเสียเวลาหลายร้อยชั่วโมง ต้องใช้กำลังคนจำนวนมากสำหรับการตรวจสอบด้วยตนเอง แม้ว่าจะมีข้อมูลอยู่ก็ตาม แต่ AppZen ได้แก้ไขปัญหานี้แล้ว บริการด้านการเงินนี้ได้นำระบบอัตโนมัติมาสู่การตรวจสอบด้วยแมชชีนเลิร์นนิง ข้อมูลจำนวนมากทำให้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงตรวจสอบฟังก์ชันทางธุรกิจโดยอัตโนมัติในแบบเรียลไทม์

การลงทุนในการตรวจสอบข้อมูลแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้บริษัทนี้สามารถลดต้นทุนได้มาก AppZen ประหยัดค่าใช้จ่ายทั่วไปได้เกือบ 50% ด้วยการตรวจสอบข้อมูลอัตโนมัติ

7. โฟลว์คาสท์

ซัพพลายเออร์มักจะมองหาทางเลือกทางการเงินที่เชื่อถือได้ซึ่งมีราคาไม่แพง Flowcast ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้ด้วย API ของพวกเขา การรวบรวมข้อมูลจำนวนมากและข้อมูลเชิงลึกที่มีการจัดระเบียบช่วยให้ซัพพลายเออร์สามารถค้นหาโซลูชันทางการเงินที่เหมาะสมที่สุด ดังนั้นงานที่ยากเริ่มดูเหมือนง่ายมากด้วย Flowcast

ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสองเสาหลักที่ยึดอนาคตของการธนาคารและบริการทางการเงิน หลายบริษัทเข้าใจสิ่งนี้และเริ่มก้าวไปข้างหน้า และบริษัทอื่นๆ กำลังวางแผนที่จะทำเช่นนั้น ซึ่งหมายความว่าการลงทุนในกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะเพิ่มขึ้นในภาคการเงิน บริษัทจะจ้างผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถในการจัดการและใช้ข้อมูลในทางเทคนิค โดยรวมแล้ว อนาคตของภาคการธนาคารมีกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งจะปฏิวัติอุตสาหกรรมต่อไป

หวังว่าการเปลี่ยนแปลงไปสู่ ​​datafication นี้จะเติบโตและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า การปฏิบัติตามข้อกำหนด การตรวจจับการฉ้อโกง และแง่มุมอื่น ๆ ของภาคส่วนนี้