银行和金融中的数据化 – PromptCloud

银行和金融是极其复杂的行业。 数以百计的法规、管理财务的风险因素以及庞大的客户群。 这些因素使得银行和金融公司很难提供满意的服务。

因此，很明显可以说银行和金融服务包含大量数据。 然而，公司的聪明之处在于利用这些数据来改进流程。 每个客户交互、交易和其他流程都会创建电子数据来记录、存储和使用。 聪明的公司采用先进的技术，并最大限度地利用他们的数据。

数据在银行和金融中的应用

在今天的场景中，金融和银行服务不喜欢等待进行数据分析并获得结果。 大多数评估都是实时进行的，从而使这些服务的决策更快、更准确。

有多种过程使用数据来获得精度：

1、客户细分

银行和金融公司的目标客户群非常广泛。 但是，由于每个客户的行为，每个客户都应该采用不同的方法。 客户细分就是根据客户的行为来定位客户。

随着数据的兴起，银行已经明白以产品为中心的营销是无效的。 金融公司在对客户进行分类方面也发挥了重要作用。

通过分析大量数据，公司可以找到与交易人口统计、个人条件和其他因素相关的有价值的信息。 然后，服务根据他们的行为创建客户组变得非常容易。

2. 风险评估

风险评估涉及每个部门。 然而，金融和银行公司需要对潜在风险有一个清晰的认识，以避免潜在的金融风险。

在风险管理方面，信息就是力量。 你知道的越多越好。 数据分析的进步赋予了银行极大的权力。 数据技术允许服务收集贷款历史、信用卡详细信息和其他信息。

结合来自多个数据库的数据，服务使风险评估准确有效。 持续测试和跟踪多个数据集，以使金融公司保持在正确的轨道上。

3.营销中的个性化

随着客户的高度细分，营销中的个性化成为可能。 公司试图将客户分类为更具体的细分市场。

大多数情况下，金融和银行服务根据个人的购买性质来针对他们。 在这个过程中，数据也很方便。 发现客户的浏览习惯有助于服务了解他们在寻找什么。 然后将收集的数据转换为策略并进行分析以实现公司目标。

有许多不同形式的数据有助于个性化服务。 公司通过社交媒体资料收集数据，以了解消费者的好恶及其情绪。 机器学习和 NLP 等技术使收集数据的情感分析变得更加容易。

4. 预测性欺诈分析

发现欺诈可能是金融和银行公司必须进行的最困难的工作。 拥有数以百万计的客户提供各种服务，这使得欺诈检测变得非常忙碌。

但是，当预测分析与机器学习一起使用时，情况并非如此。

将机器学习与数据相结合，使服务能够实时跟踪每个活动。 机器分析银行的日常活动并跟踪活动。 立即检测到任何欺诈活动。 事实上，银行可以自动采取行动，例如将卡列入黑名单、封锁账户或任何其他有效行动。

5. 达到合规性

为了确保合规，金融和银行服务需要定期审计。 审计信息、活动、财务和其他因素需要数据和评估技术。

为保持高标准的合规性，银行和金融公司使用数据分析来审核公司的安全和隐私级别。 通过全面的数据分析，潜在的监管问题变得显而易见。 因此，服务有机会在危机发生之前解决这些监管问题。

金融公司和银行正在利用数据来改善内部和外部业务功能。 数据整合已成为客户、合规性和业务方面的必需品。

以独特方式使用数据的银行和金融公司

一个完全以货币为基础的行业，银行和金融公司不得不依赖数据。 这不仅仅是了解更多。 该行业通过数据分析和机器学习节省了数百小时。

以下是一些公司以独特的方式使用数据来改进流程。

1. 花旗银行

这家金融服务提供商在 160 多个国家/地区拥有超过 2 亿的客户群。

花旗银行采用全面的数据驱动方法，收集数据并将其细分为细粒度级别。 然后，机器学习用于了解数据在客户获取和保留方面的潜在用途。 数据跟踪用于查找交易记录，从而最大限度地减少错误交易问题。 预测模型由允许当局在错误发生之前修改流程的算法创建。

2. Kreditech

一个人的信用评分有助于评估他或她的风险状况。 金融服务使用信用评分来决定贷款寻求者的资格。 然而，有成千上万的求职者没有信用评分。

利用数据和机器学习，Kreditech 正在解决这个问题。 他们从各个方面收集数据，并进行基于算法的分析，以找到一个人的资格。 算法建立信用评分不会超过几分钟。

3. ZestFinance

贷方必须决定哪个借款人最适合借钱。 金融公司评估数百个因素以了解借款人。 然而，缺乏适当的信息和耗时的评估会带来失去客户的风险。

为了解决这个问题，ZestFinance 找到了一个可靠的数据解决方案。 将机器学习集成到借款人数据分析中，使该公司能够从数千个点收集和分析数据。 通过这种方式，贷方可以在不失去机会的情况下获得优质信息。

4. PeerIQ

隐藏的风险会阻止投资者做出有利可图的决定。 由于缺乏风险评估，大多数投资者限制了他们的投资。 但是，只有在您不知道自己在做什么之前，投资才看起来像是一种风险。 一旦你看到所有潜在的结果，投资就会变得更加舒适。

PeerIQ 正在为投资者实现这一目标。 他们收集数据并进行预测分析，以提供对投资决策有用的信息。 获得有用的见解可以让投资者提前清楚地了解他们的投资。 因此，他们可以把钱花在正确的产品上。

5. 塔拉

另一家在信用分析中使用数据的公司是 Tala。 但是，他们采用独特的信用评估方法。 Tala 使用数十万用户的移动数据并创建与他们的信用相关的有用见解。

由于几乎每个人都使用手机，Tala 能够收集广泛的数据并进行分析以找到完美的借款人。 数据将人分为两大类，但有数百个因素对数据起作用。 最终，公司获得了一份符合成为借款人标准的人员名单。

6.AppZen

在考虑审计时，财务公司担心会浪费数百个小时。 即使有数据，人工审核也需要大量人力。 但是 AppZen 已经解决了这个问题。 这项金融服务通过机器学习实现了审计自动化。 海量数据让机器学习算法能够实时自动审计业务功能。

对机器学习数据审计的投资让这家公司在很大程度上降低了成本。 AppZen 通过自动数据审计节省了近 50% 的一般成本。

7. 流播

供应商总是寻找价格合理的可靠融资方案。 Flowcast 通过他们的 API 使这成为可能。 庞大的数据收集和有组织的洞察力使供应商能够找到最合适的融资解决方案。 因此，使用 Flowcast，一项艰巨的任务开始变得非常简单。

数据和机器学习是支撑银行和金融服务未来的两大支柱。 许多公司已经理解这一点并开始向前发展，而其他公司也在计划这样做。 这意味着金融部门对数据驱动流程的投资将会增加。 公司将聘请在技术上能够管理和使用数据的专业人员。 总而言之，银行业的未来拥有各种数据驱动的流程，这将进一步改变行业。

希望这种向数据化的转变将继续增长和改善客户体验、合规性、欺诈检测和该行业的其他方面。