Πώς τα δεδομένα αλλάζουν το μέλλον της τραπεζικής – Fintech Σιγκαπούρη

Οι τράπεζες συλλέγουν και διατηρούν τεράστιες ποσότητες χρησιμοποιήσιμων δεδομένων και πολλές εφαρμόζουν ήδη με επιτυχία μεγάλα δεδομένα και τεχνητή νοημοσύνη σε διάφορες επιχειρηματικές υποθέσεις.

Η δυνατότητα βελτιστοποίησης της χρήσης δεδομένων μέσω μιας τραπεζικής στρατηγικής που βασίζεται σε δεδομένα είναι τεράστια, ειδικά για τις μικρότερες τράπεζες. Αυτό συμβαίνει επειδή ακόμη και μικρά έργα μπορούν να επιτύχουν σαφή προστιθέμενη αξία με μια τέτοια στρατηγική.

Αυτό το άρθρο, μια συνεργασία μεταξύ παρόχου χρηματοοικονομικού λογισμικού τι&μ και Google Cloud, εμφανίστηκαν στο ti&m special on digital banking, διερευνώντας τη χρήση και τις δυνατότητες των μεγάλων δεδομένων και της τεχνητής νοημοσύνης στον τραπεζικό τομέα.

Η πλήρες περιοδικό προσφέρει περαιτέρω πληροφορίες για διάφορες τραπεζικές και τεχνολογικές τάσεις.

Οι περισσότερες τράπεζες δεν έχουν ακόμη χαράξει πραγματικά την επιφάνεια της τραπεζικής που βασίζεται στα δεδομένα. Αυτό συμβαίνει παρά το γεγονός ότι οι δυνατότητες της ανάλυσης δεδομένων και της τεχνητής νοημοσύνης στον τραπεζικό τομέα έχουν αναγνωριστεί και αποδειχθεί από ειδικούς του κλάδου, όπως φαίνεται από πρόσφατες έρευνες για το θέμα.

Ωστόσο, για να παραμείνουν επιτυχημένες οι τράπεζες στο μέλλον, πρέπει να προσαρμόζουν συνεχώς και δυναμικά τα επιχειρηματικά τους μοντέλα στις μεταβαλλόμενες συνθήκες.

Οι βασικοί μοχλοί πίσω από την τραπεζική που βασίζεται στα δεδομένα είναι τεχνολογικοί και ρυθμιστικοί παράγοντες. Με βάση αυτούς τους παράγοντες, μπορούν να εντοπιστούν συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης για διάφορους μοχλούς για τη βελτίωση της επιχειρηματικής απόδοσης (π.χ. ελαχιστοποίηση του κόστους, μείωση των κινδύνων ή αύξηση του κύκλου εργασιών).

Οι οδηγοί τεχνολογίας ωθούν τις τράπεζες προς ένα μέλλον βασισμένο στα δεδομένα με την τεχνητή νοημοσύνη

Η τεχνολογία είναι ο βασικός μοχλός για την τραπεζική που βασίζεται στα δεδομένα. Οι οδηγοί που θεωρούνται ιδιαίτερα σημαντικοί για τον χρηματοπιστωτικό κλάδο επιτρέπουν την ευέλικτη κλιμάκωση, την τυποποιημένη και ως εκ τούτου αποτελεσματική αλληλεπίδραση μεταξύ διαφορετικών παρόχων και τις πιο πρόσφατες μεθοδολογικές προσεγγίσεις.

Ο θεμελιώδης πόρος πίσω από τους τρεις τεχνολογικούς οδηγούς είναι τα δεδομένα. Αυτό είναι το θεμέλιο πάνω στο οποίο τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα μπορούν να δημιουργήσουν προστιθέμενη αξία τόσο για τους ίδιους όσο και για τους πελάτες τους.

Τα δεδομένα που είναι διαθέσιμα στις τράπεζες μπορούν να χωριστούν σε τρεις κύριους τύπους: κύρια δεδομένα (συμπεριλαμβανομένων δεδομένων πελατών και κοινωνικοοικονομικών δεδομένων), δεδομένα συναλλαγών (π.χ. πληρωμές, συναλλαγές) και δεδομένα συμπεριφοράς (π.χ. αλληλεπιδράσεις μεταξύ διαφορετικών καναλιών).

Η πρόκληση συχνά έγκειται στη δημιουργία μιας κατάλληλης υποδομής πληροφορικής και ενός συστήματος διαχείρισης δεδομένων που συλλέγει και αποθηκεύει δεδομένα από διάφορες (εσωτερικές) πηγές. Αυτό απαιτεί αρκετά μεγάλο ποσό υπολογιστικής ισχύος.

Το άλμα στις τεχνικές δυνατότητες που επιφέρει η έρευνα της τεχνητής νοημοσύνης έχει δημιουργήσει μια σειρά από νέες καινοτομίες και επιχειρηματικές υποθέσεις.

Οι κύριοι παράγοντες που οδηγούν αυτή τη διαδικασία είναι οι καινοτομίες στον τομέα της βαθιάς μάθησης, ο ταχέως αυξανόμενος όγκος διαθέσιμων δεδομένων και η πρόσβαση σε σχετικά φθηνή υπολογιστική ισχύ (π.χ. μέσω υπολογιστικού νέφους).

Πολλές τράπεζες χρησιμοποιούν ήδη τεχνητή νοημοσύνη σε μία ή περισσότερες επιχειρηματικές περιπτώσεις και ένας αυξανόμενος αριθμός fintech κινείται επίσης προς αυτή την κατεύθυνση.

Μεγάλες δυνατότητες σε πολλούς τραπεζικούς τομείς

Η εφαρμογή τραπεζικών συναλλαγών βάσει δεδομένων μπορεί να βελτιώσει την απόδοση των τραπεζών μέσω διαφόρων μοχλών.

Οι περιπτώσεις χρήσης, όπως η αυτοματοποιημένη ενσωμάτωση πελατών ή ο αυτοματοποιημένος έλεγχος δυνητικά πολιτικά εκτεθειμένων προσώπων, μπορούν να μειώσουν το κόστος για τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα.

Επιπλέον, οι επιχειρηματικοί κίνδυνοι στον τραπεζικό τομέα μπορούν να ελαχιστοποιηθούν μέσω γνώσεων που βασίζονται σε δεδομένα, για παράδειγμα, μέσω ακριβέστερων προβλέψεων αθέτησης υποχρεώσεων στον δανεισμό.

Πέρα από τις βελτιώσεις στην πλευρά του κόστους και του κινδύνου, η τραπεζική βάσει δεδομένων μπορεί επίσης να ωφελήσει την πλευρά των εσόδων.

Συγκεκριμένες εφαρμογές όπως τα συστήματα συστάσεων μπορούν να βοηθήσουν τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα να αυξήσουν τα έσοδά τους μέσω ανοδικών και σταυροειδών πωλήσεων, υψηλότερων ποσοστών μετατροπής και μειωμένης απόσυρσης πελατών.

Οι πελάτες επωφελούνται επίσης άμεσα από τις βελτιώσεις στην εξατομίκευση και την εμπειρία του πελάτη, κάτι που με τη σειρά του οδηγεί σε υψηλότερη ικανοποίηση των πελατών.

Όλα είναι θέμα σωστής στάσης

Τα τεχνολογικά και ρυθμιστικά πλαίσια για μια στροφή προς την τραπεζική με γνώμονα τα δεδομένα είναι ήδη σε ισχύ σήμερα. Ωστόσο, για να εφαρμόσουν με επιτυχία περιπτώσεις χρήσης, οι τράπεζες πρέπει να αλλάξουν ριζικά τη νοοτροπία τους.

Συχνά επικρατεί μια νοοτροπία συμμόρφωσης και αυτό αποτρέπει ή τουλάχιστον επιβραδύνει την καινοτομία σε πολλές περιπτώσεις.

Αυτή η νοοτροπία πρέπει να αντικατασταθεί με μια κουλτούρα φιλική προς την τεχνολογία και τα δεδομένα που επιτρέπει στις εταιρείες να εκμεταλλευτούν πλήρως το δυναμικό της τραπεζικής που βασίζεται στα δεδομένα εντός των υφιστάμενων νομικών πλαισίων.

Αυτό το άρθρο βασίζεται σε 28 σελίδες Λευκή Βίβλος «Τραπεζική βάσει δεδομένων», μια συλλογική εργασία από το Google Cloud, το Ινστιτούτο Χρηματοοικονομικών Υπηρεσιών στο Zug της Ελβετίας και την ti&m, που προσφέρει μια εις βάθος εξερεύνηση του θέματος.

σχετικά με το Συγγραφέας

Περισσότερες πληροφορίες για τον συγγραφέα