কীভাবে ডেটা ব্যাংকিংয়ের ভবিষ্যত পরিবর্তন করছে - ফিনটেক সিঙ্গাপুর

ব্যাঙ্কগুলি প্রচুর পরিমাণে ব্যবহারযোগ্য ডেটা সংগ্রহ করে এবং ধরে রাখে এবং অনেকে ইতিমধ্যেই বিভিন্ন ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে সফলভাবে বিগ ডেটা এবং এআই প্রয়োগ করছে।

ডেটা-চালিত ব্যাঙ্কিং কৌশলের মাধ্যমে ডেটা ব্যবহার অপ্টিমাইজ করার সম্ভাবনা প্রচুর, বিশেষ করে ছোট ব্যাঙ্কগুলির জন্য। এটি কারণ ছোট প্রকল্পগুলিও এই জাতীয় কৌশলের সাথে স্পষ্ট যুক্ত মান অর্জন করতে পারে।

এই নিবন্ধটি, আর্থিক সফ্টওয়্যার প্রদানকারীর মধ্যে একটি সহযোগিতা ti&m এবং Google ক্লাউড, ডিজিটাল ব্যাঙ্কিং-এর বিশেষ অনুষ্ঠানে উপস্থিত হয়েছে, ব্যাঙ্কিং সেক্টরে বিগ ডেটা এবং এআই-এর ব্যবহার এবং সম্ভাবনার অন্বেষণ করছে৷

সার্জারির সম্পূর্ণ ম্যাগাজিন বিভিন্ন ব্যাংকিং এবং প্রযুক্তি প্রবণতা সম্পর্কে আরও অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

বেশিরভাগ ব্যাঙ্কগুলি এখনও ডেটা-চালিত ব্যাঙ্কিংয়ের পৃষ্ঠতলকে সত্যিই স্ক্র্যাচ করতে পারেনি। ব্যাংকিং-এ ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং এআই-এর সম্ভাব্যতা শিল্প বিশেষজ্ঞদের দ্বারা স্বীকৃত এবং প্রমাণিত হওয়া সত্ত্বেও এটি এই বিষয়ে সাম্প্রতিক সমীক্ষা দ্বারা দেখানো হয়েছে।

যাইহোক, ভবিষ্যতে ব্যাঙ্কগুলিকে সফল হওয়ার জন্য, তাদের অবশ্যই ক্রমাগত এবং গতিশীলভাবে তাদের ব্যবসায়িক মডেলগুলি পরিবর্তিত অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে হবে।

ডেটা-চালিত ব্যাঙ্কিংয়ের পিছনে মূল চালক হল প্রযুক্তিগত এবং নিয়ন্ত্রক কারণ। এই বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে, ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য বিভিন্ন লিভারের নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে (যেমন, খরচ কমানো, ঝুঁকি হ্রাস করা, বা টার্নওভার বৃদ্ধি) চিহ্নিত করা যেতে পারে।

প্রযুক্তি চালকরা AI এর সাথে একটি ডেটা-চালিত ভবিষ্যতের দিকে ব্যাঙ্কগুলিকে ঠেলে দিচ্ছে

তথ্য-চালিত ব্যাঙ্কিংয়ের মূল চালক প্রযুক্তি। আর্থিক শিল্পের জন্য বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক হিসাবে বিবেচিত ড্রাইভারগুলি নমনীয় স্কেলিং সক্ষম করে, প্রমিত এবং তাই বিভিন্ন প্রদানকারীদের মধ্যে দক্ষ মিথস্ক্রিয়া এবং সর্বশেষ পদ্ধতিগত পদ্ধতির।

তিনটি প্রযুক্তিগত চালকের পিছনে মৌলিক সম্পদ হল ডেটা। এটি সেই ভিত্তি যার উপর ভিত্তি করে আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি নিজেদের এবং তাদের গ্রাহকদের জন্য অতিরিক্ত মূল্য তৈরি করতে পারে।

ব্যাঙ্কগুলির কাছে উপলব্ধ ডেটাগুলিকে তিনটি প্রধান প্রকারে ভাগ করা যেতে পারে: মাস্টার ডেটা (গ্রাহকের ডেটা এবং আর্থ-সামাজিক ডেটা সহ), লেনদেনের ডেটা (যেমন, অর্থপ্রদান, বাণিজ্য), এবং আচরণগত ডেটা (যেমন, বিভিন্ন চ্যানেলে মিথস্ক্রিয়া)।

চ্যালেঞ্জটি প্রায়শই একটি উপযুক্ত আইটি অবকাঠামো এবং একটি ডেটা ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম স্থাপনের মধ্যে থাকে যা বিভিন্ন (অভ্যন্তরীণ) উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং সঞ্চয় করে। এটি পর্যাপ্ত পরিমাণে কম্পিউটিং শক্তির জন্য কল করে।

এআই গবেষণার মাধ্যমে প্রযুক্তিগত সম্ভাবনার উল্লম্ফন অনেক নতুন উদ্ভাবন এবং ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে তৈরি করেছে।

এই প্রক্রিয়াটিকে চালিত করার প্রধান কারণগুলি হল গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে উদ্ভাবন, উপলভ্য ডেটার দ্রুত বর্ধমান পরিমাণ, এবং তুলনামূলকভাবে সস্তা কম্পিউটিং শক্তিতে অ্যাক্সেস (যেমন, ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের মাধ্যমে)।

অনেক ব্যাঙ্ক ইতিমধ্যেই এক বা একাধিক ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে AI ব্যবহার করছে, এবং ক্রমবর্ধমান সংখ্যক ফিনটেকও এই দিকে অগ্রসর হচ্ছে৷

ব্যাংকিং অনেক ক্ষেত্রে মহান সম্ভাবনা

ডেটা-চালিত ব্যাঙ্কিং প্রয়োগ করা বিভিন্ন লিভারের মাধ্যমে ব্যাঙ্কের কর্মক্ষমতা বাড়াতে পারে।

স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক অনবোর্ডিং বা সম্ভাব্য রাজনৈতিকভাবে উন্মুক্ত ব্যক্তিদের স্বয়ংক্রিয় স্ক্রীনিং এর মতো ক্ষেত্রে ব্যবহার করা আর্থিক প্রতিষ্ঠানের জন্য খরচ কমাতে পারে।

উপরন্তু, ব্যাঙ্কিংয়ে ব্যবসায়িক ঝুঁকি ডাটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টির মাধ্যমে কমিয়ে আনা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, ঋণদান ব্যবসায় আরও সঠিক ডিফল্ট পূর্বাভাসের মাধ্যমে।

খরচ এবং ঝুঁকির দিক থেকে উন্নতির বাইরে, ডেটা-চালিত ব্যাঙ্কিং রাজস্ব দিককেও উপকৃত করতে পারে।

সুপারিশ সিস্টেমের মতো কংক্রিট অ্যাপ্লিকেশনগুলি আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে তাদের রাজস্ব বৃদ্ধিতে সাহায্য করতে পারে- আপ এবং ক্রস-সেলিং, উচ্চ রূপান্তর হার এবং হ্রাসকৃত গ্রাহক মন্থনের মাধ্যমে।

গ্রাহকরা ব্যক্তিগতকরণ এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতার উন্নতি থেকে সরাসরি উপকৃত হন, যা ফলস্বরূপ উচ্চতর গ্রাহক সন্তুষ্টির দিকে পরিচালিত করে।

এটা সব সঠিক মনোভাব একটি ব্যাপার

ডেটা-চালিত ব্যাঙ্কিংয়ের দিকে পরিবর্তনের জন্য প্রযুক্তিগত এবং নিয়ন্ত্রক কাঠামো আজ ইতিমধ্যেই রয়েছে৷ যাইহোক, সফলভাবে ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যাঙ্কগুলিকে মৌলিকভাবে তাদের মানসিকতা পরিবর্তন করতে হবে।

একটি সম্মতি মানসিকতা প্রায়ই বিরাজ করে এবং এটি অনেক পরিস্থিতিতে উদ্ভাবনকে বাধা দেয় বা অন্তত ধীর করে দেয়।

এই মানসিকতাকে অবশ্যই একটি প্রযুক্তি- এবং ডেটা-বান্ধব সংস্কৃতি দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে হবে যা কোম্পানিগুলিকে বিদ্যমান আইনি কাঠামোর মধ্যে ডেটা-চালিত ব্যাঙ্কিংয়ের সম্পূর্ণ সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে সক্ষম করে।

এই নিবন্ধটি 28-পৃষ্ঠার উপর ভিত্তি করে সাদা কাগজ "ডেটা চালিত ব্যাংকিং," Google ক্লাউড, সুইজারল্যান্ডের Zug-এ ইনস্টিটিউট অফ ফাইন্যান্সিয়াল সার্ভিসেস এবং ti&m-এর একটি সহযোগী কাজ, বিষয়টির গভীরভাবে অনুসন্ধানের প্রস্তাব দেয়৷

লেখক সম্পর্কে

লেখক সম্পর্কে আরও তথ্য