Преимущества аналитики больших данных для финансовой индустрии
Содержание:
Финансовые корпорации, большие и малые, изучают новые методы интеграции аналитики больших данных в процессы.
Недавнее исследование компании International Data Corporation прогнозирует увеличение выручки на 12% по сравнению с прошлым годом для больших данных и бизнес-аналитики. Ожидается, что темпы этого экспоненциального роста не замедлятся, по крайней мере, в течение следующих 5 лет. Большие данные открывают мир огромных возможностей для решения проблем и создания дополнительных источников дохода.
Финансовый аналитик
Преимущества аналитики больших данных
Улучшение взаимодействия с клиентами
Финансовая индустрия собирает данные о клиентах в форме опросов об удовлетворенности, предпочтений, установленных клиентом, истории покупок, демографии и индивидуального поведения. Эти данные используются для предоставления персонализированных услуг, которые улучшают взаимодействие с клиентами. Например, рекомендация следующей услуги, представляющей интерес для клиента, основана на сегментированных покупательских привычках и расчете вероятных потребностей.
Разрабатываются робо-эдвайзеры, которые предлагают индивидуальные консультации по финансовым портфелям. Аналитика больших данных используется для управления портфелями без вмешательства человека, основываясь на алгоритмах, полученных на основе профилей риска, и другой информации, собранной в ходе обычной деятельности.
Будучи более простой формой робо-эдвайзера, чат-боты, отвечающие на простые запросы или просматривающие клиентов через процессы, предлагающие прогнозирующие сообщения и полезные советы, сокращают время ожидания клиентов и обеспечивают более качественное обслуживание, собирая больше данных о поведении клиентов.
Автоматизация и эффективность процессов
Благодаря машинному обучению, которое в значительной степени опирается на аналитику больших данных, легко реализовать алгоритмическую автоматизацию торговых процессов. Сочетание глубокого изучения, географической информации и возможностей высокопроизводительных вычислений позволяет автоматизировать торговые процессы всего за несколько секунд. Это более высокий уровень обслуживания, на который большинство клиентов будут отвечать большим объемом транзакций.
Определение кредитного риска с помощью анализа больших данных – еще одна возможность для улучшения. Сбор информации, такой как возраст, местоположение, доход, история транзакций и финансовые потребности, добавляет в систему больше данных для возможностей глубокого обучения. Другие улучшения процесса с помощью анализа больших данных включают более быстрое время ответа на запрос и более эффективное управление жалобами клиентов.
Автоматизация и эффективность процессов
Оптимизация защиты и снижение рисков
Аналитика больших данных очень эффективна для обеспечения раннего предупреждения о потенциальных рисках до дефолта благодаря функциям анализа ответственности.
Активная работа с клиентами по ограничению их подверженности и обязательств обеспечивает финансовому учреждению более высокий уровень защиты от рисков. Выявление аномалий транзакций, которые могут быть подозрительными, объединяет функции расширенного анализа с данными о клиентах и транзакциях.
Риск оттока от отдельных клиентов может быть уменьшен за счет использования стратегий упреждающего удержания для выявления моделей поведения и повышения уровня лояльности и заинтересованности до потери клиента. Этот же стратегический контакт и упреждающее распознавание образов также используются для предотвращения правонарушений в счетах с помощью прогнозной аналитики.
Международные платежи
Международные денежные переводы и платежи заведомо медленные, дорогостоящие и подвержены ошибкам. Европейский банковский гигант Banco Santander одним из первых в финансовой индустрии внедрил блокчейн в своем приложении для платежей. Клиенты могут отправлять деньги по всему миру 24 часа в сутки, а транзакции очищаются на следующий день.
Такая глобальная финансовая деятельность нуждается в анализе больших данных, работающем в сочетании с технологией блокчейна, чтобы обеспечить возможность платежей в реальном времени с меньшими затратами без человеческих ошибок и мошенничества, что делает их рискованными и медленными. Поскольку транзакции проверяются по сети компьютеров с цепочкой блоков без центрального владельца, данные не могут быть подделаны, а скорость транзакции и, следовательно, стоимость значительно снижены.
Международные платежи
Улучшенная производительность и удержание сотрудников
Часто упускаемое из виду преимущество анализа больших данных – это возможность улучшить опыт сотрудников. Отслеживание, анализ и обмен метриками производительности с сотрудниками помогут выявить и наградить лучших исполнителей, а также выявить тех, кто нуждается в улучшении. Эти инструменты обеспечивают четкое представление о кадровом резерве с данными в реальном времени, а не с ежегодными обзорами, которые могут быть неточными.
Данные о клиентах могут многое рассказать о сотрудниках финансового учреждения. Например, уровень удовлетворенности клиентов может количественно определить, насколько хорошо работает сотрудник в конкретном месте. Экспертная аналитика больших данных может установить множество ключевых показателей эффективности для проекта или продвижения и внедрить экспертную рекомендацию на основе алгоритма рабочего процесса, чтобы обеспечить лучшее руководство, что приводит к повышению уровня удовлетворенности клиентов.
Финансовая индустрия всегда была на переднем крае технологий в своей отрасли, и рост аналитики больших данных породил новое понимание поведения и процессов прогнозирования. Помимо определения цены акций, новые типы данных революционизируют способы ведения бизнеса банками.
Персонализация клиентского опыта во всех отраслях финансовой индустрии стала приоритетом для потребительских отраслей, таких как банковское дело и финансы.
Понимание привычек расходов, поведения и финансовых целей для отдельных клиентов повышает способность предлагать персонализированные рекомендации и продукты. Обеспечение ценности для клиента, обеспечение безопасной среды для транзакций, а также улучшение процессов и эффективности компании – все это веские причины использовать возможности аналитики больших данных для улучшения финансовой индустрии.
