چگونه داده ها آینده بانکداری را تغییر می دهند - فین تک سنگاپور

بانک ها مقادیر عظیمی از داده های قابل استفاده را جمع آوری و نگهداری می کنند و بسیاری از آنها در حال حاضر با موفقیت از داده های بزرگ و هوش مصنوعی در موارد مختلف تجاری استفاده می کنند.

پتانسیل بهینه سازی استفاده از داده ها از طریق استراتژی بانکداری مبتنی بر داده بسیار زیاد است، به ویژه برای بانک های کوچکتر. این به این دلیل است که حتی پروژه های کوچک نیز می توانند با چنین استراتژی به ارزش افزوده واضحی دست یابند.

این مقاله، همکاری بین ارائه دهنده نرم افزار مالی است ti&m و Google Cloud، در تی‌&m ویژه بانکداری دیجیتال، استفاده و پتانسیل داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی در بخش بانکی را بررسی کردند.

La مجله کامل بینش بیشتری در مورد روندهای مختلف بانکداری و فناوری ارائه می دهد.

بسیاری از بانک ها هنوز واقعاً سطح بانکداری مبتنی بر داده را خراشیده اند. این در حالی است که پتانسیل تجزیه و تحلیل داده ها و هوش مصنوعی در بانکداری توسط کارشناسان صنعت شناسایی و اثبات شده است، همانطور که در بررسی های اخیر در این زمینه نشان داده شده است.

با این حال، برای اینکه بانک ها در آینده موفق باقی بمانند، باید به طور مداوم و پویا مدل های تجاری خود را با شرایط متغیر تطبیق دهند.

محرک های کلیدی پشت بانکداری مبتنی بر داده، عوامل تکنولوژیکی و نظارتی هستند. بر اساس این عوامل، موارد استفاده خاص برای اهرم های مختلف برای بهبود عملکرد تجاری (به عنوان مثال، به حداقل رساندن هزینه ها، کاهش ریسک، یا افزایش گردش مالی) قابل شناسایی است.

محرک های فناوری بانک ها را به سمت آینده ای مبتنی بر داده ها با هوش مصنوعی سوق می دهند

فناوری محرک کلیدی بانکداری داده محور است. محرک هایی که به ویژه برای صنعت مالی مرتبط هستند، مقیاس بندی انعطاف پذیر، استاندارد شده و در نتیجه تعامل کارآمد بین ارائه دهندگان مختلف و آخرین رویکردهای روش شناختی را ممکن می سازند.

منبع اساسی پشت هر سه محرک تکنولوژیکی داده است. این پایه‌ای است که موسسات مالی می‌توانند هم برای خود و هم برای مشتریانشان ارزش افزوده ایجاد کنند.

داده‌های موجود برای بانک‌ها را می‌توان به سه نوع اصلی تقسیم کرد: داده‌های اصلی (شامل داده‌های مشتری و داده‌های اجتماعی-اقتصادی)، داده‌های تراکنش (مانند پرداخت‌ها، معاملات)، و داده‌های رفتاری (مثلاً تعاملات در کانال‌های مختلف).

چالش اغلب در راه اندازی یک زیرساخت فناوری اطلاعات مناسب و یک سیستم مدیریت داده است که داده ها را از منابع مختلف (داخلی) جمع آوری و ذخیره می کند. این نیاز به مقدار کافی از قدرت محاسباتی دارد.

جهش در احتمالات فنی که توسط تحقیقات هوش مصنوعی به وجود آمده است، تعداد زیادی نوآوری و موارد تجاری جدید ایجاد کرده است.

عوامل اصلی محرک این فرآیند نوآوری در زمینه یادگیری عمیق، حجم رو به رشد سریع داده های موجود و دسترسی به توان محاسباتی نسبتاً ارزان (مثلاً از طریق محاسبات ابری) است.

بسیاری از بانک‌ها در حال حاضر از هوش مصنوعی در یک یا چند مورد تجاری استفاده می‌کنند، و تعداد فزاینده‌ای از فین‌تک‌ها نیز در این مسیر حرکت می‌کنند.

پتانسیل بزرگ در بسیاری از زمینه های بانکی

استفاده از بانکداری داده محور می تواند عملکرد بانک ها را از طریق اهرم های مختلف افزایش دهد.

استفاده از مواردی مانند ورود خودکار مشتری یا غربالگری خودکار افراد بالقوه در معرض سیاسی می تواند هزینه های مؤسسات مالی را کاهش دهد.

علاوه بر این، ریسک های تجاری در بانکداری را می توان از طریق بینش های مبتنی بر داده، به عنوان مثال، از طریق پیش بینی های پیش فرض دقیق تر در کسب و کار وام، به حداقل رساند.

گذشته از بهبود در هزینه و ریسک، بانکداری مبتنی بر داده می تواند برای بخش درآمد نیز مفید باشد.

برنامه های کاربردی خاص مانند سیستم های توصیه می تواند به مؤسسات مالی کمک کند تا درآمدهای خود را از طریق فروش متقابل و بالا، نرخ تبدیل بالاتر و کاهش ریزش مشتری افزایش دهند.

مشتریان همچنین مستقیماً از بهبودهای شخصی سازی و تجربه مشتری سود می برند که به نوبه خود منجر به رضایت بیشتر مشتری می شود.

همه چیز مربوط به نگرش درست است

چارچوب‌های فن‌آوری و نظارتی برای تغییر به سمت بانکداری مبتنی بر داده در حال حاضر وجود دارد. با این حال، برای اجرای موفقیت آمیز موارد استفاده، بانک ها نیاز به تغییر اساسی ذهنیت خود دارند.

ذهنیت انطباق غالباً غالب است و این امر در بسیاری از موقعیت ها از نوآوری جلوگیری می کند یا حداقل آن را کند می کند.

این طرز فکر باید با فرهنگ مبتنی بر فناوری و داده‌ها جایگزین شود که شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا از پتانسیل کامل بانکداری مبتنی بر داده در چارچوب‌های قانونی موجود استفاده کنند.

این مقاله بر اساس 28 صفحه می باشد کاغذ سفید "بانکداری مبتنی بر داده،" یک کار مشترک توسط Google Cloud، مؤسسه خدمات مالی در زوگ، سوئیس، و ti&m، که کاوشی عمیق در این موضوع ارائه می‌کند.

درباره نویسنده

اطلاعات بیشتر درباره نویسنده