Hvordan data endrer fremtiden til bankvirksomhet – Fintech Singapore

Banker samler inn og holder enorme mengder brukbare data, og mange bruker allerede med suksess big data og AI på tvers av ulike forretningssaker.

Potensialet for å optimalisere databruken gjennom en datadrevet bankstrategi er enormt, spesielt for mindre banker. Dette fordi selv små prosjekter kan oppnå klar merverdi med en slik strategi.

Denne artikkelen er et samarbeid mellom finansiell programvareleverandør ti&m og Google Cloud, dukket opp i ti&m-spesialen om digital bank, og utforsket bruken og potensialet til big data og AI i banksektoren.

De komplett magasin gir ytterligere innsikt i ulike bank- og teknologitrender.

De fleste banker har ennå ikke virkelig skrapet overflaten av datadrevet bankvirksomhet. Dette til tross for at potensialet til dataanalyse og AI i bankvirksomhet har blitt anerkjent og bevist av bransjeeksperter, som vist av nylige undersøkelser om emnet.

For at bankene skal forbli suksessfulle i fremtiden, må de imidlertid kontinuerlig og dynamisk tilpasse forretningsmodellene sine til endrede forhold.

De viktigste driverne bak datadrevet bankvirksomhet er teknologiske og regulatoriske faktorer. Basert på disse faktorene kan spesifikke brukstilfeller for ulike spaker for å forbedre virksomhetens ytelse (f.eks. minimere kostnader, redusere risiko eller øke omsetningen) identifiseres.

Teknologidrivere presser banker mot en datadrevet fremtid med AI

Teknologi er nøkkeldriveren for datadrevet bankvirksomhet. Driverne som anses spesielt relevante for finansnæringen muliggjør fleksibel skalering, standardisert og dermed effektiv samhandling mellom ulike tilbydere, og de nyeste metodiske tilnærmingene.

Den grunnleggende ressursen bak alle tre teknologiske driverne er data. Dette er grunnlaget for at finansinstitusjoner kan skape merverdi for både seg selv og sine kunder.

Dataene som er tilgjengelige for banker kan deles inn i tre hovedtyper: stamdata (inkludert kundedata og sosioøkonomiske data), transaksjonsdata (f.eks. betalinger, handler) og atferdsdata (f.eks. interaksjoner på tvers av ulike kanaler).

Utfordringen ligger ofte i å sette opp en egnet IT-infrastruktur og et datastyringssystem som samler inn og lagrer data fra ulike (interne) kilder. Dette krever en tilstrekkelig stor mengde datakraft.

Spranget i tekniske muligheter forårsaket av AI-forskning har gitt en rekke nye innovasjoner og forretningscases.

Hovedfaktorene som driver denne prosessen er innovasjoner innen dyp læring, et raskt voksende volum av tilgjengelige data og tilgang til relativt rimelig datakraft (f.eks. via skydatabehandling).

Mange banker bruker allerede AI i en eller flere forretningscases, og et økende antall fintechs beveger seg også i denne retningen.

Stort potensial innen mange områder av bankvirksomhet

Å bruke datadrevet banktjenester kan forbedre bankenes ytelse gjennom ulike spaker.

Brukstilfeller som automatisert kundeonboarding eller automatisert screening av potensielt politisk eksponerte personer kan redusere kostnadene for finansinstitusjoner.

I tillegg kan forretningsrisiko i bankvirksomhet minimeres gjennom datadrevet innsikt, for eksempel gjennom mer nøyaktige misligholdsprognoser i utlånsvirksomheten.

Utover forbedringer på kostnads- og risikosiden, kan datadrevet bank også være til fordel for inntektssiden.

Konkrete applikasjoner som anbefalingssystemer kan hjelpe finansinstitusjoner med å øke inntektene sine gjennom opp- og krysssalg, høyere konverteringsfrekvens og redusert kundeavgang.

Kundene drar også direkte nytte av forbedringer i personalisering og kundeopplevelsen, som igjen fører til høyere kundetilfredshet.

Det hele handler om riktig holdning

De teknologiske og regulatoriske rammene for et skifte mot datadrevet bankvirksomhet er allerede på plass i dag. Men for å lykkes med å implementere brukstilfeller, må bankene fundamentalt endre tankesett.

En compliance-mentalitet råder ofte, og dette hindrer eller i det minste bremser innovasjon i mange situasjoner.

Denne tankegangen må erstattes med en teknologi- og datavennlig kultur som gjør at bedrifter kan utnytte det fulle potensialet til datadrevet bankvirksomhet innenfor de eksisterende juridiske rammene.

Denne artikkelen er basert på 28-siden hvitbok "Datadrevet bankvirksomhet," et samarbeidsarbeid av Google Cloud, Institute of Financial Services i Zug, Sveits, og ti&m, som tilbyr en grundig utforskning av emnet.

om forfatteren

Mer info om forfatter