Kuidas andmed muudavad panganduse tulevikku – Fintech Singapore

Pangad koguvad ja hoiavad tohutul hulgal kasutatavaid andmeid ning paljud rakendavad juba edukalt suurandmeid ja tehisintellekti erinevates ärijuhtumites.

Võimalus optimeerida andmete kasutamist andmepõhise pangandusstrateegia kaudu on tohutu, eriti väiksemate pankade jaoks. Seda seetõttu, et isegi väikesed projektid võivad sellise strateegiaga saavutada selget lisandväärtust.

See artikkel on finantstarkvara pakkuja koostöö ti&m ja Google Cloud, ilmusid digitaalpanganduse ti&m eriväljaandes, uurides suurandmete ja tehisintellekti kasutamist ja potentsiaali pangandussektoris.

. täielik ajakiri pakub täiendavat ülevaadet erinevatest panganduse ja tehnoloogia suundumustest.

Enamik panku ei ole veel andmepõhise panganduse pinda kriimustanud. Seda hoolimata asjaolust, et andmeanalüütika ja tehisintellekti potentsiaali panganduses on tunnustanud ja tõestanud valdkonna eksperdid, nagu näitavad hiljutised selleteemalised uuringud.

Kuid selleks, et pangad oleksid tulevikus edukad, peavad nad oma ärimudeleid pidevalt ja dünaamiliselt kohandama muutuvate tingimustega.

Andmepõhise panganduse peamised tegurid on tehnoloogilised ja regulatiivsed tegurid. Nende tegurite põhjal saab välja tuua konkreetsed kasutusjuhud erinevatele äritegevuse tulemuslikkuse parandamise hoobadele (nt kulude minimeerimine, riskide vähendamine või käibe suurendamine).

Tehnoloogiajuhid sunnivad panku tehisintellektiga andmepõhise tuleviku poole

Tehnoloogia on andmepõhise panganduse peamine jõud. Finantssektori jaoks eriti oluliseks peetud tegurid võimaldavad paindlikku skaleerimist, standardiseeritud ja seega tõhusat suhtlust erinevate pakkujate vahel ning uusimaid metoodilisi lähenemisviise.

Kõigi kolme tehnoloogilise tõukejõu peamine ressurss on andmed. See on alus, millel finantsasutused saavad luua lisaväärtust nii endale kui ka oma klientidele.

Pankadele kättesaadavad andmed võib jagada kolme põhitüüpi: põhiandmed (sh kliendiandmed ja sotsiaalmajanduslikud andmed), tehinguandmed (nt maksed, tehingud) ja käitumisandmed (nt eri kanalitevahelised interaktsioonid).

Väljakutse seisneb sageli sobiva IT infrastruktuuri ja andmehaldussüsteemi loomises, mis kogub ja salvestab andmeid erinevatest (sise)allikatest. See nõuab piisavalt suurt arvutusvõimsust.

AI-uuringutega kaasnenud tehniliste võimaluste hüpe on toonud kaasa hulga uusi uuendusi ja ärijuhtumeid.

Selle protsessi peamised tegurid on uuendused süvaõppe valdkonnas, kiiresti kasvav saadaolevate andmete hulk ja juurdepääs suhteliselt odavale arvutusvõimsusele (nt pilvandmetöötluse kaudu).

Paljud pangad kasutavad juba tehisintellekti ühes või mitmes ärijuhtumis ning üha suurem hulk finteche liigub ka selles suunas.

Suur potentsiaal paljudes panganduse valdkondades

Andmepõhise panganduse rakendamine võib erinevate hoobade kaudu pankade jõudlust parandada.

Kasutusjuhtumid, nagu klientide automaatne kaasamine või potentsiaalselt poliitiliselt mõjutatud isikute automaatne sõelumine, võivad vähendada finantsasutuste kulusid.

Lisaks saab panganduse äririske minimeerida andmepõhise ülevaate abil, näiteks laenutegevuse täpsemate maksejõuetuse prognooside abil.

Lisaks kulude ja riskide parandamisele võib andmepõhine pangandus tuua kasu ka tulude poolele.

Konkreetsed rakendused, nagu soovitussüsteemid, võivad aidata finantsasutustel suurendada oma tulusid üles- ja ristmüügi, kõrgemate konversioonimäärade ja klientide vähenemise kaudu.

Kliendid saavad otsest kasu ka isikupärastamise ja kliendikogemuse paranemisest, mis omakorda suurendab klientide rahulolu.

Kõik on õige suhtumise küsimus

Tehnoloogilised ja regulatiivsed raamistikud andmepõhisele pangandusele üleminekuks on juba täna paigas. Kasutusjuhtude edukaks rakendamiseks peavad pangad aga oma mõtteviisi põhjalikult muutma.

Sageli valitseb nõuetele vastavuse mentaliteet ja see takistab või vähemalt aeglustab paljudes olukordades innovatsiooni.

See mõtteviis tuleb asendada tehnoloogia- ja andmesõbraliku kultuuriga, mis võimaldab ettevõtetel olemasolevates õigusraamistikes ära kasutada andmepõhise panganduse kogu potentsiaali.

See artikkel põhineb 28-leheküljel valge raamat "Andmepõhine pangandus", Google Cloudi, Šveitsis Zugi finantsteenuste instituudi ja ti&m koostöötöö, mis pakub teema põhjalikku uurimist.

Teave Autor:

Rohkem infot autori kohta