Hvordan data ændrer fremtiden for bankvirksomhed – Fintech Singapore

Banker indsamler og opbevarer enorme mængder brugbare data, og mange anvender allerede succesfuldt big data og AI på tværs af forskellige business cases.

Potentialet for at optimere databrug gennem en datadrevet bankstrategi er enormt, især for mindre banker. Det skyldes, at selv små projekter kan opnå en klar merværdi med en sådan strategi.

Denne artikel er et samarbejde mellem finansiel softwareudbyder ti&m og Google Cloud, optrådte i ti&m-specialen om digital banking, hvor de udforskede brugen og potentialet af big data og AI i banksektoren.

komplet magasin giver yderligere indsigt i forskellige bank- og teknologitrends.

De fleste banker har endnu ikke rigtig ridset overfladen af ​​datadrevet bankvirksomhed. Dette er på trods af, at potentialet for dataanalyse og AI i bankvæsen er blevet anerkendt og bevist af industrieksperter, som vist af nylige undersøgelser om emnet.

Men for at banker skal forblive succesfulde i fremtiden, skal de løbende og dynamisk tilpasse deres forretningsmodeller til skiftende forhold.

De vigtigste drivkræfter bag datadrevet bankvirksomhed er teknologiske og regulatoriske faktorer. Baseret på disse faktorer kan der identificeres specifikke use cases for forskellige løftestænger til at forbedre virksomhedens ydeevne (f.eks. minimering af omkostninger, reduktion af risici eller øget omsætning).

Teknologidrivere skubber banker mod en datadrevet fremtid med kunstig intelligens

Teknologi er nøglen til datadrevet bankvirksomhed. De drivere, der anses for at være særligt relevante for den finansielle industri, muliggør fleksibel skalering, standardiseret og dermed effektiv interaktion mellem forskellige udbydere og de nyeste metodiske tilgange.

Den grundlæggende ressource bag alle tre teknologiske drivere er data. Det er grundlaget for, at finansielle institutioner kan skabe merværdi for både dem selv og deres kunder.

De data, der er tilgængelige for banker, kan opdeles i tre hovedtyper: stamdata (herunder kundedata og socioøkonomiske data), transaktionsdata (f.eks. betalinger, handler) og adfærdsdata (f.eks. interaktioner på tværs af forskellige kanaler).

Udfordringen ligger ofte i at etablere en passende IT-infrastruktur og et datastyringssystem, der indsamler og opbevarer data fra forskellige (interne) kilder. Dette kræver en tilstrækkelig stor mængde computerkraft.

Springet i tekniske muligheder medført af AI-forskning har frembragt et væld af nye innovationer og business cases.

De vigtigste faktorer, der driver denne proces, er innovationer inden for deep learning, en hastigt voksende mængde af tilgængelige data og adgang til relativt billig computerkraft (f.eks. via cloud computing).

Mange banker bruger allerede AI i en eller flere business cases, og et stigende antal fintechs bevæger sig også i denne retning.

Stort potentiale inden for mange områder af bankvirksomhed

Anvendelse af datadrevet bankvirksomhed kan forbedre bankernes ydeevne gennem forskellige håndtag.

Brugssager såsom automatiseret kundeonboarding eller automatiseret screening af potentielt politisk udsatte personer kan reducere omkostningerne for finansielle institutioner.

Derudover kan forretningsrisici i bankvirksomhed minimeres gennem datadrevet indsigt, for eksempel gennem mere præcise misligholdelsesprognoser i udlånsbranchen.

Ud over forbedringer på omkostnings- og risikosiden kan datadrevet bankdrift også gavne indtægtssiden.

Konkrete applikationer som anbefalingssystemer kan hjælpe finansielle institutioner med at øge deres indtægter gennem op- og krydssalg, højere konverteringsrater og reduceret kundeafgang.

Kunderne får også direkte gavn af forbedringer i personalisering og kundeoplevelsen, hvilket igen fører til højere kundetilfredshed.

Det hele er et spørgsmål om den rigtige holdning

De teknologiske og regulatoriske rammer for et skift i retning af datadrevet bankvirksomhed er allerede på plads i dag. Men for at kunne implementere use cases, skal banker fundamentalt ændre deres tankegang.

En compliance-mentalitet hersker ofte, og det forhindrer eller i det mindste bremser innovation i mange situationer.

Denne tankegang skal erstattes med en teknologi- og datavenlig kultur, der sætter virksomheder i stand til at udnytte det fulde potentiale af datadrevet bankvirksomhed inden for de eksisterende juridiske rammer.

Denne artikel er baseret på de 28 sider hvidbog "Data-drevet bankvirksomhed," et samarbejde mellem Google Cloud, Institute of Financial Services i Zug, Schweiz og ti&m, der tilbyder en dybdegående udforskning af emnet.

Om forfatteren

Mere info om forfatteren