銀行和金融中的數據化 – PromptCloud

銀行和金融是極其複雜的行業。 數以百計的法規、管理財務的風險因素以及龐大的客戶群。 這些因素使得銀行和金融公司很難提供滿意的服務。

因此，很明顯可以說銀行和金融服務包含大量數據。 然而，公司的聰明之處在於利用這些數據來改進流程。 每個客戶交互、交易和其他流程都會創建電子數據來記錄、存儲和使用。 聰明的公司採用先進的技術，並最大限度地利用他們的數據。

數據在銀行和金融中的應用

在今天的場景中，金融和銀行服務不喜歡等待進行數據分析並獲得結果。 大多數評估都是實時進行的，從而使這些服務的決策更快、更準確。

有多種過程使用數據來獲得精度：

1、客戶細分

銀行和金融公司的目標客戶群非常廣泛。 但是，由於每個客戶的行為，每個客戶都應該採用不同的方法。 客戶細分就是根據客戶的行為來定位客戶。

隨著數據的興起，銀行已經明白以產品為中心的營銷是無效的。 金融公司在對客戶進行分類方面也發揮了重要作用。

通過分析大量數據，公司可以找到與交易人口統計、個人條件和其他因素相關的有價值的信息。 然後，服務根據他們的行為創建客戶組變得非常容易。

2. 風險評估

風險評估涉及每個部門。 然而，金融和銀行公司需要對潛在風險有一個清晰的認識，以避免潛在的金融風險。

在風險管理方面，信息就是力量。 你知道的越多越好。 數據分析的進步賦予了銀行極大的權力。 數據技術允許服務收集貸款歷史、信用卡詳細信息和其他信息。

結合來自多個數據庫的數據，服務使風險評估準確有效。 持續測試和跟踪多個數據集，以使金融公司保持在正確的軌道上。

3.營銷中的個性化

隨著客戶的高度細分，營銷中的個性化成為可能。 公司試圖將客戶分類為更具體的細分市場。

大多數情況下，金融和銀行服務根據個人的購買性質來針對他們。 在這個過程中，數據也很方便。 發現客戶的瀏覽習慣有助於服務了解他們在尋找什麼。 然後將收集的數據轉換為策略並進行分析以實現公司目標。

有許多不同形式的數據有助於個性化服務。 公司通過社交媒體資料收集數據，以了解消費者的好惡及其情緒。 機器學習和 NLP 等技術使收集數據的情感分析變得更加容易。

4. 預測性欺詐分析

發現欺詐可能是金融和銀行公司必須進行的最困難的工作。 擁有數以百萬計的客戶提供各種服務，這使得欺詐檢測變得非常忙碌。

但是，當預測分析與機器學習一起使用時，情況並非如此。

將機器學習與數據相結合，使服務能夠實時跟踪每個活動。 機器分析銀行的日常活動並跟踪活動。 立即檢測到任何欺詐活動。 事實上，銀行可以自動採取行動，例如將卡列入黑名單、封鎖賬戶或任何其他有效行動。

5. 達到合規性

為了確保合規，金融和銀行服務需要定期審計。 審計信息、活動、財務和其他因素需要數據和評估技術。

為保持高標準的合規性，銀行和金融公司使用數據分析來審核公司的安全和隱私級別。 通過全面的數據分析，潛在的監管問題變得顯而易見。 因此，服務有機會在危機發生之前解決這些監管問題。

金融公司和銀行正在利用數據來改善內部和外部業務功能。 數據整合已成為客戶、合規性和業務方面的必需品。

以獨特方式使用數據的銀行和金融公司

一個完全以貨幣為基礎的行業，銀行和金融公司不得不依賴數據。 這不僅僅是了解更多。 該行業通過數據分析和機器學習節省了數百小時。

以下是一些公司以獨特的方式使用數據來改進流程。

1. 花旗銀行

這家金融服務提供商在 160 多個國家/地區擁有超過 2 億的客戶群。

花旗銀行採用全面的數據驅動方法，收集數據並將其細分為細粒度級別。 然後，機器學習用於了解數據在客戶獲取和保留方面的潛在用途。 數據跟踪用於查找交易記錄，從而最大限度地減少錯誤交易問題。 預測模型由允許當局在錯誤發生之前修改流程的算法創建。

2. Kreditech

一個人的信用評分有助於評估他或她的風險狀況。 金融服務使用信用評分來決定貸款尋求者的資格。 然而，有成千上萬的求職者沒有信用評分。

利用數據和機器學習，Kreditech 正在解決這個問題。 他們從各個方面收集數據，並進行基於算法的分析，以找到一個人的資格。 算法建立信用評分不會超過幾分鐘。

3. ZestFinance

貸方必須決定哪個借款人最適合借錢。 金融公司評估數百個因素以了解借款人。 然而，缺乏適當的信息和耗時的評估會帶來失去客戶的風險。

為了解決這個問題，ZestFinance 找到了一個可靠的數據解決方案。 將機器學習集成到借款人數據分析中，使該公司能夠從數千個點收集和分析數據。 通過這種方式，貸方可以在不失去機會的情況下獲得優質信息。

4. PeerIQ

隱藏的風險會阻止投資者做出有利可圖的決定。 由於缺乏風險評估，大多數投資者限制了他們的投資。 但是，只有在您不知道自己在做什麼之前，投資才看起來像是一種風險。 一旦你看到所有潛在的結果，投資就會變得更加舒適。

PeerIQ 正在為投資者實現這一目標。 他們收集數據並進行預測分析，以提供對投資決策有用的信息。 獲得有用的見解可以讓投資者提前清楚地了解他們的投資。 因此，他們可以把錢花在正確的產品上。

5. 塔拉

另一家在信用分析中使用數據的公司是 Tala。 但是，他們採用獨特的信用評估方法。 Tala 使用數十萬用戶的移動數據並創建與他們的信用相關的有用見解。

由於幾乎每個人都使用手機，Tala 能夠收集廣泛的數據並進行分析以找到完美的借款人。 數據將人分為兩大類，但有數百個因素對數據起作用。 最終，公司獲得了一份符合成為藉款人標準的人員名單。

6.AppZen

在考慮審計時，財務公司擔心會浪費數百個小時。 即使有數據，人工審核也需要大量人力。 但是 AppZen 已經解決了這個問題。 這項金融服務通過機器學習實現了審計自動化。 海量數據讓機器學習算法能夠實時自動審計業務功能。

對機器學習數據審計的投資讓這家公司在很大程度上降低了成本。 AppZen 通過自動數據審計節省了近 50% 的一般成本。

7. 流播

供應商總是尋找價格合理的可靠融資方案。 Flowcast 通過他們的 API 使這成為可能。 龐大的數據收集和有組織的洞察力使供應商能夠找到最合適的融資解決方案。 因此，使用 Flowcast，一項艱鉅的任務開始變得非常簡單。

數據和機器學習是支撐銀行和金融服務未來的兩大支柱。 許多公司已經理解這一點並開始向前發展，而其他公司也在計劃這樣做。 這意味著金融部門對數據驅動流程的投資將會增加。 公司將聘請在技術上能夠管理和使用數據的專業人員。 總而言之，銀行業的未來擁有各種數據驅動的流程，這將進一步改變行業。

希望這種向數據化的轉變將繼續增長和改善客戶體驗、合規性、欺詐檢測和該行業的其他方面。