كيف تغير البيانات مستقبل الخدمات المصرفية - Fintech Singapore

تقوم البنوك بجمع كميات هائلة من البيانات القابلة للاستخدام والاحتفاظ بها، والعديد منها نجح بالفعل في تطبيق البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في مختلف حالات الأعمال.

إن إمكانية تحسين استخدام البيانات من خلال استراتيجية مصرفية تعتمد على البيانات هائلة، وخاصة بالنسبة للبنوك الصغيرة. وذلك لأنه حتى المشاريع الصغيرة يمكنها تحقيق قيمة مضافة واضحة بمثل هذه الاستراتيجية.

هذه المقالة، عبارة عن تعاون بين مزودي البرامج المالية توقيت & م وGoogle Cloud، في الوقت الخاص بالخدمات المصرفية الرقمية، واستكشاف استخدام وإمكانات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي.

• مجلة كاملة يقدم مزيدًا من الأفكار حول مختلف الاتجاهات المصرفية والتكنولوجية.

لم يقم معظم البنوك حتى الآن بخدش سطح الخدمات المصرفية القائمة على البيانات. هذا على الرغم من أن إمكانات تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية قد تم الاعتراف بها وإثباتها من قبل خبراء الصناعة، كما أظهرت الدراسات الاستقصائية الأخيرة حول هذا الموضوع.

ومع ذلك، لكي تظل البنوك ناجحة في المستقبل، يجب عليها أن تعمل بشكل مستمر وديناميكي على تكييف نماذج أعمالها مع الظروف المتغيرة.

إن الدوافع الرئيسية وراء الخدمات المصرفية القائمة على البيانات هي العوامل التكنولوجية والتنظيمية. واستناداً إلى هذه العوامل، يمكن تحديد حالات استخدام محددة لأدوات مختلفة لتحسين أداء الأعمال (على سبيل المثال، تقليل التكاليف، أو تقليل المخاطر، أو زيادة معدل دوران الأعمال).

تدفع محركات التكنولوجيا البنوك نحو مستقبل يعتمد على البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي

التكنولوجيا هي المحرك الرئيسي للخدمات المصرفية القائمة على البيانات. إن المحركات التي تعتبر ذات صلة خاصة بالصناعة المالية تتيح التوسع المرن والتفاعل الموحد وبالتالي الفعال بين مختلف مقدمي الخدمات وأحدث الأساليب المنهجية.

إن المورد الأساسي وراء المحركات التكنولوجية الثلاثة هو البيانات. وهذا هو الأساس الذي يمكن للمؤسسات المالية أن تخلق عليه قيمة مضافة لنفسها ولعملائها.

يمكن تقسيم البيانات المتاحة للبنوك إلى ثلاثة أنواع رئيسية: البيانات الرئيسية (بما في ذلك بيانات العملاء والبيانات الاجتماعية والاقتصادية)، وبيانات المعاملات (على سبيل المثال، المدفوعات والصفقات)، والبيانات السلوكية (على سبيل المثال، التفاعلات عبر القنوات المختلفة).

يكمن التحدي غالبًا في إنشاء بنية تحتية مناسبة لتكنولوجيا المعلومات ونظام إدارة البيانات الذي يجمع ويخزن البيانات من مصادر (داخلية) مختلفة. وهذا يتطلب كمية كبيرة بما فيه الكفاية من قوة الحوسبة.

لقد أنتجت القفزة في الإمكانيات التقنية التي أحدثتها أبحاث الذكاء الاصطناعي مجموعة من الابتكارات الجديدة وحالات العمل.

العوامل الرئيسية التي تدفع هذه العملية هي الابتكارات في مجال التعلم العميق، وحجم البيانات المتاحة المتزايد بسرعة، والوصول إلى قوة حوسبة غير مكلفة نسبيًا (على سبيل المثال، عبر الحوسبة السحابية).

وتستخدم العديد من البنوك بالفعل الذكاء الاصطناعي في حالة عمل واحدة أو أكثر، ويتحرك عدد متزايد من شركات التكنولوجيا المالية أيضًا في هذا الاتجاه.

إمكانات كبيرة في العديد من المجالات المصرفية

ومن الممكن أن يؤدي تطبيق الخدمات المصرفية المبنية على البيانات إلى تعزيز أداء البنوك من خلال أدوات مختلفة.

حالات الاستخدام مثل الإعداد الآلي للعملاء أو الفحص الآلي للأشخاص الذين يحتمل أن يكونوا معرضين سياسيًا يمكن أن تقلل التكاليف بالنسبة للمؤسسات المالية.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن تقليل مخاطر الأعمال في مجال الخدمات المصرفية من خلال الرؤى المستندة إلى البيانات، على سبيل المثال، من خلال توقعات افتراضية أكثر دقة في أعمال الإقراض.

إلى جانب التحسينات في جانب التكلفة والمخاطر، يمكن للخدمات المصرفية القائمة على البيانات أن تفيد أيضًا جانب الإيرادات.

يمكن للتطبيقات الملموسة مثل أنظمة التوصيات أن تساعد المؤسسات المالية على زيادة إيراداتها من خلال البيع المتزايد والمتقاطع، وارتفاع معدلات التحويل، وتقليل تراجع العملاء.

ويستفيد العملاء أيضًا بشكل مباشر من التحسينات في التخصيص وتجربة العملاء، الأمر الذي يؤدي بدوره إلى زيادة رضا العملاء.

الأمر كله يتعلق بالموقف الصحيح

إن الأطر التكنولوجية والتنظيمية اللازمة للتحول نحو الخدمات المصرفية القائمة على البيانات موجودة بالفعل اليوم. ومع ذلك، لتنفيذ حالات الاستخدام بنجاح، تحتاج البنوك إلى تغيير عقليتها بشكل جذري.

غالبًا ما تسود عقلية الامتثال، وهذا يمنع أو على الأقل يبطئ الابتكار في العديد من المواقف.

ويجب استبدال هذه العقلية بثقافة صديقة للتكنولوجيا والبيانات تمكن الشركات من استغلال الإمكانات الكاملة للخدمات المصرفية القائمة على البيانات ضمن الأطر القانونية القائمة.

هذه المقالة مبنية على 28 صفحة المستند التقني "الخدمات المصرفية المبنية على البيانات" عمل تعاوني بين Google Cloud ومعهد الخدمات المالية في زوغ، سويسرا، وti&m، يقدم استكشافًا متعمقًا للموضوع.

نبذة عن الكاتب

مزيد من المعلومات حول المؤلف