כיצד הנתונים משנים את עתיד הבנקאות - פינטק סינגפור

בנקים אוספים ומחזיקים כמויות אדירות של נתונים שמיש, ורבים כבר מיישמים בהצלחה ביג דאטה ובינה מלאכותית על פני מקרים עסקיים שונים.

הפוטנציאל לייעל את השימוש בנתונים באמצעות אסטרטגיית בנקאות מונעת נתונים הוא עצום, במיוחד עבור בנקים קטנים יותר. הסיבה לכך היא שאפילו פרויקטים קטנים יכולים להשיג ערך מוסף ברור עם אסטרטגיה כזו.

מאמר זה, שיתוף פעולה בין ספק תוכנה פיננסי ti&m ו-Google Cloud, הופיעו בספיישל ti&m בנושא בנקאות דיגיטלית, בוחנים את השימוש והפוטנציאל של ביג דאטה ובינה מלאכותית במגזר הבנקאי.

השמיים מגזין שלם מציע תובנות נוספות לגבי מגמות בנקאיות וטכנולוגיה שונות.

רוב הבנקים עדיין לא באמת גירדו את פני השטח של בנקאות מונעת נתונים. זאת למרות שהפוטנציאל של ניתוח נתונים ובינה מלאכותית בבנקאות הוכר והוכח על ידי מומחים בתעשייה, כפי שהראו סקרים אחרונים בנושא.

עם זאת, כדי שהבנקים יישארו מצליחים בעתיד, עליהם להתאים באופן רציף ודינמי את המודלים העסקיים שלהם לתנאים משתנים.

המניעים העיקריים מאחורי בנקאות מונעת נתונים הם גורמים טכנולוגיים ורגולטוריים. בהתבסס על גורמים אלו, ניתן לזהות מקרי שימוש ספציפיים עבור מנופים שונים לשיפור הביצועים העסקיים (למשל, מזעור עלויות, הפחתת סיכונים או הגדלת מחזור).

נהגים טכנולוגיים דוחפים בנקים לעבר עתיד מונע נתונים עם AI

טכנולוגיה היא המניע העיקרי לבנקאות מונעת נתונים. הדרייברים הנחשבים לרלוונטיים במיוחד עבור התעשייה הפיננסית מאפשרים קנה מידה גמיש, אינטראקציה סטנדרטית ולפיכך יעילה בין ספקים שונים, ואת הגישות המתודולוגיות העדכניות ביותר.

המשאב הבסיסי מאחורי כל שלושת המניעים הטכנולוגיים הוא נתונים. זהו הבסיס שעליו יכולים מוסדות פיננסיים ליצור ערך מוסף הן עבור עצמם והן עבור לקוחותיהם.

ניתן לחלק את הנתונים הזמינים לבנקים לשלושה סוגים עיקריים: נתוני אב (כולל נתוני לקוחות ונתונים סוציו-אקונומיים), נתוני עסקאות (למשל, תשלומים, עסקאות) ונתוני התנהגות (למשל, אינטראקציות בערוצים שונים).

האתגר טמון פעמים רבות בהקמת תשתית IT מתאימה ומערכת ניהול נתונים שאוספת ומאחסנת נתונים ממקורות שונים (פנימיים). זה דורש כמות גדולה מספיק של כוח מחשוב.

הקפיצה באפשרויות הטכניות שהביא מחקרי בינה מלאכותית יצרה שורה של חידושים ומקרים עסקיים חדשים.

הגורמים העיקריים המניעים תהליך זה הם חידושים בתחום הלמידה העמוקה, נפח גדל במהירות של נתונים זמינים וגישה לכוח מחשוב זול יחסית (למשל באמצעות מחשוב ענן).

בנקים רבים כבר משתמשים בבינה מלאכותית במקרה עסקי אחד או יותר, ומספר גדל והולך של פינטק נעים גם הם בכיוון זה.

פוטנציאל גדול בתחומים רבים של הבנקאות

יישום בנקאות מונעת נתונים יכול לשפר את ביצועי הבנקים באמצעות מנופים שונים.

מקרי שימוש כגון הצטרפות אוטומטית של לקוחות או סינון אוטומטי של אנשים בעלי פוטנציאל חשיפה פוליטית יכולים להפחית עלויות עבור מוסדות פיננסיים.

בנוסף, ניתן למזער סיכונים עסקיים בבנקאות באמצעות תובנות מונעות נתונים, למשל, באמצעות תחזיות ברירת מחדל מדויקות יותר בעסקי ההלוואות.

מעבר לשיפורים בצד העלויות והסיכון, בנקאות מונעת נתונים יכולה גם להועיל לצד ההכנסות.

יישומים קונקרטיים כמו מערכות המלצות יכולים לעזור למוסדות פיננסיים להגדיל את הכנסותיהם באמצעות מכירות מוגברות והצלבות, שיעורי המרה גבוהים יותר וצמצום נטישת לקוחות.

הלקוחות גם נהנים ישירות משיפורים בהתאמה אישית ובחוויית הלקוח, מה שמוביל בתורו לשביעות רצון גבוהה יותר של הלקוחות.

הכל עניין של גישה נכונה

המסגרות הטכנולוגיות והרגולטוריות למעבר לעבר בנקאות מונעת נתונים כבר קיימות היום. עם זאת, כדי ליישם בהצלחה מקרי שימוש, הבנקים צריכים לשנות מהותית את הלך הרוח שלהם.

לרוב שוררת מנטליות ציות, וזה מונע או לפחות מאט חדשנות במצבים רבים.

יש להחליף את הלך הרוח הזה בתרבות ידידותית לטכנולוגיה ולנתונים המאפשרת לחברות לנצל את מלוא הפוטנציאל של בנקאות מונעת נתונים במסגרת המסגרות המשפטיות הקיימות.

מאמר זה מבוסס על 28 עמודים נייר לבן "בנקאות מונעת נתונים", עבודה משותפת של Google Cloud, המכון לשירותים פיננסיים בזוג, שוויץ ו-ti&m, המציעה חקר מעמיק של הנושא.

אודות המחבר

מידע נוסף על המחבר