Пандемия, вызвав бум онлайн-платежей, вместе с тем увеличила количество данных, которыми могут оперировать банки.
Мировая индустрия финансовых услуг, обрабатывая сотни миллиардов операций, ежедневно генерирует огромные массивы данных. Пандемия нарастила их количество, вызвав бум электронной коммерции и мобильных платежей. Это открывает перед банками больше возможностей для развития бизнеса, хотя и создает новые вызовы управления данными.
Применяя аналитические решения, основанные на облаке, ИИ, машинном обучении и технологии обработки естественных языков, банки могут использовать свои данные для достижения ранее не возможных целей. Теперь у них есть больше способов продавать свои услуги и помогать клиентам делать лучший финансовый выбор. Существует немало направлений, в которых Big Data может повысить эффективность банковской сферы. Основные из них:
1. Уменьшить мошенничество
В последние годы большие данные стали ключевой частью современных алгоритмов обнаружения фрода. Применяя машинное обучение, которое лучше отслеживает тенденции потребителей, банки могут проявлять и обозначать транзакции, которые являются необычными и потенциально мошенническими.
Клиенты не любят иметь дело с фиктивными тревогами, поэтому банки должны свести к минимуму ложные срабатывания. Когда клиенты чувствуют, что информация об их счетах надежно защищена, они реже закрывают кредитные карточки или принимают другие действия, нацеленные на снижение своей зависимости от банка.
2. Узнать своего клиента
Понимание связи между привычками потребителей и их банковскими потребностями — критически важно для цифровых банков. Здесь пригодятся большие данные. Покупка продуктов питания, оплата счетов и другие расходы говорят о клиенте больше, чем общие демографические особенности. Многие банки уже отслеживают данные относительно покупок клиентов и используют их для предоставления лучших финансовых рекомендаций. Однако Big Data может дополнить эту информацию и расширить понимание того, что покупают клиенты, что используют при этом — наличные или кредитные карточки конкурентов.
Социальные медиа глубоко укоренились в нашу повседневность. Это означает, что банки и страховщики должны больше взаимодействовать с помощью этих каналов. Анализ больших данных, почерпнутых из них, позволяет банкам находить закономерности в поведении и предпочтениях клиентов.
Таким образом, аналитика данных имеет огромный потенциал для создания персонализированных предложений. К примеру, лицам с высоким доходом и большими затратами можно отправлять электронные письма с рекламой престижной кредитной карты, а для тех, кто платит кэшем, можно создавать спецпредложения, поощряющие пользоваться карточками.
Если клиент вот-вот погасит ипотеку, банк может помочь создать для него «момент конфетти» — прислать поздравления, цветы, а также предложить полезные идеи относительно того, как использовать финансовый остаток. Прогнозирование жизненных событий и будущих финансовых препятствий могут помочь банкам повысить лояльность клиентов.
Большие данные также могут дать представление о типах устройств, которыми обладают клиенты, а также о том, какие из них чаще используют для доступа к мобильным приложениям и веб-сайтам. Эта информация служит «подсказкой» банкам относительно того, в какие версии приложений стоит больше инвестировать.
3. Усовершенствовать бонусную программу
Бонусы давно являются частью банковских услуг. А Big Data позволит их улучшить. Так, банки могут использовать большие данные, чтобы изменить процент кешбэка, а также другие критерии вознаграждения — чтобы удовлетворить потребности своей целевой демографической группы. Например, молодые специалисты без автомобилей не получают бонусных баллов за покупку газа, поэтому банки должны предложить другие бонусы, чтобы привлечь эту демографическую группу.
Кроме того банк может в режиме реального времени предлагать скидки в розничном магазине.
«Допустим, клиент делает покупки в торговом центре, и мы видим, что идет транзакция по кредитной карте, — говорит Сэм Кумар, руководитель отдела аналитики Standard Chartered Bank. — У нас есть возможность анализировать эти данные в режиме реального времени, в том числе, где он потратил деньги и на какие товары. Скажем, он любит тратить деньги на моду, украшения и кофе в Starbucks. У меня есть набор предложений, доступных в этом месте, которые могут быть для него ценными, и которые я могу отправить по мобильному телефону, например 10%-ная скидка в Starbucks”.
4. Улучшить работу с вопросами
Банки могут использовать передовые данные для прогнозирования вопросов, которые вероятно будут возникать у клиентов, и направлять их на соответствующие страницы с распространенными вопросами. Прогнозируя вопросы клиентов, банки могут уменьшить объем ресурсов, которые они расходуют на обслуживание клиентов через колл-центр и чат. Кроме того, удовлетворенность потребителей возрастет, поскольку количество времени, потраченного на ожидание помощи, уменьшается.
5. Увидеть «черного лебедя»
Большие данные, которые анализируются для выявления рыночных тенденций, могут помочь финансовым учреждениям избежать кризисов, прежде чем они наступят. Это возможно благодаря сбора информации о таких вещах, как трансграничный долг и коэффициенты обслуживания долга.
Какое будущее ждет Big Data
Объем данных со временем будет только расти, поскольку все больше людей создает и использует информацию. Вместе с тем будет увеличиваться ее доходность, поскольку все больше отраслей применяют инструменты анализа больших данных.
Интернет изменил способ мышления и взаимодействия людей, поэтому банковская отрасль должна использовать Big Data, чтобы не отставать от потребностей клиентов. Поскольку технологии продолжают совершенствоваться быстрыми темпами, любое отставание может оставить бизнес на периферии.
Автор Евгения Давыденко
Источник psm7.com