डेटा कैसे बैंकिंग का भविष्य बदल रहा है - फिनटेक सिंगापुर

बैंक बड़ी मात्रा में उपयोग योग्य डेटा एकत्र करते हैं और रखते हैं, और कई पहले से ही विभिन्न व्यावसायिक मामलों में बड़े डेटा और एआई को सफलतापूर्वक लागू कर रहे हैं।

डेटा-संचालित बैंकिंग रणनीति के माध्यम से डेटा उपयोग को अनुकूलित करने की क्षमता बहुत अधिक है, खासकर छोटे बैंकों के लिए। ऐसा इसलिए है क्योंकि ऐसी रणनीति से छोटी परियोजनाएं भी स्पष्ट अतिरिक्त मूल्य प्राप्त कर सकती हैं।

यह लेख, वित्तीय सॉफ्टवेयर प्रदाता के बीच एक सहयोग है टीआई&एम और Google क्लाउड, डिजिटल बैंकिंग पर ti&m विशेष में बैंकिंग क्षेत्र में बड़े डेटा और AI के उपयोग और क्षमता की खोज करते हुए दिखाई दिए।

RSI संपूर्ण पत्रिका विभिन्न बैंकिंग और प्रौद्योगिकी रुझानों में और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

अधिकांश बैंकों ने अभी तक वास्तव में डेटा-संचालित बैंकिंग की सतह को खरोंच नहीं किया है। यह इस तथ्य के बावजूद है कि बैंकिंग में डेटा एनालिटिक्स और एआई की क्षमता को उद्योग विशेषज्ञों द्वारा पहचाना और सिद्ध किया गया है, जैसा कि इस विषय पर हाल के सर्वेक्षणों से पता चला है।

हालाँकि, बैंकों को भविष्य में सफल बने रहने के लिए, उन्हें बदलती परिस्थितियों के अनुसार अपने व्यवसाय मॉडल को लगातार और गतिशील रूप से अनुकूलित करना होगा।

डेटा-संचालित बैंकिंग के पीछे प्रमुख चालक तकनीकी और नियामक कारक हैं। इन कारकों के आधार पर, व्यावसायिक प्रदर्शन में सुधार के लिए विभिन्न लीवरों के विशिष्ट उपयोग के मामलों की पहचान की जा सकती है (उदाहरण के लिए, लागत कम करना, जोखिम कम करना, या टर्नओवर बढ़ाना)।

प्रौद्योगिकी चालक बैंकों को एआई के साथ डेटा-संचालित भविष्य की ओर धकेल रहे हैं

डेटा-संचालित बैंकिंग के लिए प्रौद्योगिकी प्रमुख चालक है। वित्तीय उद्योग के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक माने जाने वाले ड्राइवर लचीले स्केलिंग, विभिन्न प्रदाताओं के बीच मानकीकृत और इसलिए कुशल बातचीत और नवीनतम पद्धतिगत दृष्टिकोण सक्षम करते हैं।

तीनों तकनीकी चालकों के पीछे मूलभूत संसाधन डेटा है। यह वह आधार है जिस पर वित्तीय संस्थान अपने और अपने ग्राहकों दोनों के लिए अतिरिक्त मूल्य बना सकते हैं।

बैंकों के पास उपलब्ध डेटा को तीन मुख्य प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है: मास्टर डेटा (ग्राहक डेटा और सामाजिक आर्थिक डेटा सहित), लेनदेन डेटा (उदाहरण के लिए, भुगतान, व्यापार), और व्यवहारिक डेटा (उदाहरण के लिए, विभिन्न चैनलों पर बातचीत)।

चुनौती अक्सर एक उपयुक्त आईटी बुनियादी ढांचे और एक डेटा प्रबंधन प्रणाली स्थापित करने में होती है जो विभिन्न (आंतरिक) स्रोतों से डेटा एकत्र और संग्रहीत करती है। इसके लिए पर्याप्त मात्रा में कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है।

एआई अनुसंधान द्वारा लाई गई तकनीकी संभावनाओं में छलांग ने कई नए नवाचारों और व्यावसायिक मामलों को जन्म दिया है।

इस प्रक्रिया को चलाने वाले मुख्य कारक गहन शिक्षण के क्षेत्र में नवाचार, उपलब्ध डेटा की तेजी से बढ़ती मात्रा और अपेक्षाकृत सस्ती कंप्यूटिंग शक्ति (उदाहरण के लिए, क्लाउड कंप्यूटिंग के माध्यम से) तक पहुंच है।

कई बैंक पहले से ही एक या अधिक व्यावसायिक मामलों में एआई का उपयोग कर रहे हैं, और बढ़ती संख्या में फिनटेक भी इस दिशा में आगे बढ़ रहे हैं।

बैंकिंग के कई क्षेत्रों में अपार संभावनाएं

डेटा-संचालित बैंकिंग लागू करने से विभिन्न लीवरों के माध्यम से बैंकों के प्रदर्शन में वृद्धि हो सकती है।

स्वचालित ग्राहक ऑनबोर्डिंग या संभावित राजनीतिक रूप से उजागर व्यक्तियों की स्वचालित स्क्रीनिंग जैसे मामलों का उपयोग वित्तीय संस्थानों के लिए लागत को कम कर सकता है।

इसके अतिरिक्त, डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि के माध्यम से बैंकिंग में व्यावसायिक जोखिमों को कम किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, उधार व्यवसाय में अधिक सटीक डिफ़ॉल्ट पूर्वानुमानों के माध्यम से।

लागत और जोखिम पक्ष में सुधार के अलावा, डेटा-संचालित बैंकिंग से राजस्व पक्ष को भी लाभ हो सकता है।

अनुशंसा प्रणाली जैसे ठोस अनुप्रयोग वित्तीय संस्थानों को अप-एंड-क्रॉस-सेलिंग, उच्च रूपांतरण दर और कम ग्राहक मंथन के माध्यम से अपना राजस्व बढ़ाने में मदद कर सकते हैं।

वैयक्तिकरण और ग्राहक अनुभव में सुधार से ग्राहकों को भी सीधे लाभ होता है, जिसके परिणामस्वरूप ग्राहक संतुष्टि में वृद्धि होती है।

यह सब सही दृष्टिकोण का मामला है

डेटा-संचालित बैंकिंग की ओर बदलाव के लिए तकनीकी और नियामक ढांचे आज पहले से ही मौजूद हैं। हालाँकि, उपयोग के मामलों को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए, बैंकों को अपनी मानसिकता को मौलिक रूप से बदलने की आवश्यकता है।

अनुपालन मानसिकता अक्सर प्रबल होती है, और यह कई स्थितियों में नवाचार को रोकती है या कम से कम धीमा कर देती है।

इस मानसिकता को एक प्रौद्योगिकी और डेटा-अनुकूल संस्कृति से बदला जाना चाहिए जो कंपनियों को मौजूदा कानूनी ढांचे के भीतर डेटा-संचालित बैंकिंग की पूरी क्षमता का दोहन करने में सक्षम बनाती है।

यह लेख 28 पृष्ठ पर आधारित है श्वेत पत्र "डेटा-संचालित बैंकिंग," Google क्लाउड, ज़ुग, स्विट्जरलैंड में वित्तीय सेवा संस्थान और ti&m द्वारा एक सहयोगात्मक कार्य, विषय की गहन खोज की पेशकश करता है।

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