Kako podatki spreminjajo prihodnost bančništva – Fintech Singapur

Banke zbirajo in hranijo ogromne količine uporabnih podatkov in mnoge že uspešno uporabljajo velike podatke in umetno inteligenco v različnih poslovnih primerih.

Potencial za optimizacijo uporabe podatkov s strategijo bančništva, ki temelji na podatkih, je ogromen, zlasti za manjše banke. To pa zato, ker lahko tudi majhni projekti s takšno strategijo dosežejo jasno dodano vrednost.

Ta članek je sodelovanje med ponudnikom finančne programske opreme ti&m in Google Cloud, se je pojavil v posebnem oddaji Ti&m o digitalnem bančništvu, kjer raziskuje uporabo in potencial velikih podatkov in umetne inteligence v bančnem sektorju.

O popolna revija ponuja dodatne vpoglede v različne bančne in tehnološke trende.

Večina bank še ni zares popraskala površja podatkovno vodenega bančništva. In to kljub dejstvu, da so strokovnjaki iz industrije prepoznali in dokazali potencial podatkovne analitike in umetne inteligence v bančništvu, kot kažejo nedavne raziskave na to temo.

Da pa bodo banke uspešne tudi v prihodnje, morajo svoje poslovne modele nenehno in dinamično prilagajati spreminjajočim se razmeram.

Ključni dejavniki za podatkovno vodeno bančništvo so tehnološki in regulativni dejavniki. Na podlagi teh dejavnikov je mogoče identificirati posebne primere uporabe različnih vzvodov za izboljšanje poslovne uspešnosti (npr. minimiziranje stroškov, zmanjšanje tveganj ali povečanje prometa).

Gonila tehnologije potiskajo banke k prihodnosti, ki temelji na podatkih z umetno inteligenco

Tehnologija je ključno gonilo bančništva, ki temelji na podatkih. Gonila, ki veljajo za posebej pomembna za finančno industrijo, omogočajo prilagodljivo skaliranje, standardizirano in s tem učinkovito interakcijo med različnimi ponudniki ter najnovejše metodološke pristope.

Temeljni vir vseh treh tehnoloških gonil so podatki. To je temelj, na katerem lahko finančne institucije ustvarijo dodano vrednost zase in za svoje stranke.

Podatke, ki so na voljo bankam, lahko razdelimo na tri glavne vrste: glavni podatki (vključno s podatki o strankah in socialno-ekonomskimi podatki), podatki o transakcijah (npr. plačila, posli) in vedenjski podatki (npr. interakcije prek različnih kanalov).

Izziv pogosto predstavlja vzpostavitev ustrezne IT infrastrukture in sistema za upravljanje podatkov, ki zbira in hrani podatke iz različnih (notranjih) virov. Za to je potrebna dovolj velika računalniška moč.

Skok v tehničnih možnostih, ki so ga prinesle raziskave umetne inteligence, je ustvaril množico novih inovacij in poslovnih primerov.

Glavni dejavniki, ki poganjajo ta proces, so inovacije na področju globokega učenja, hitro naraščajoč obseg razpoložljivih podatkov in dostop do relativno poceni računalniške moči (npr. prek računalništva v oblaku).

Številne banke že uporabljajo umetno inteligenco v enem ali več poslovnih primerih, v to smer pa gre tudi vse več fintechov.

Velik potencial na številnih področjih bančništva

Uporaba podatkovno vodenega bančništva lahko izboljša uspešnost bank prek različnih vzvodov.

Primeri uporabe, kot je avtomatsko vključevanje strank ali avtomatsko preverjanje potencialno politično izpostavljenih oseb, lahko zmanjšajo stroške finančnih institucij.

Poleg tega je mogoče poslovna tveganja v bančništvu zmanjšati na minimum z vpogledi, ki temeljijo na podatkih, na primer z natančnejšimi napovedmi neplačil v posojilnem poslu.

Poleg izboljšav na strani stroškov in tveganj lahko bančništvo na podlagi podatkov koristi tudi na strani prihodkov.

Konkretne aplikacije, kot so sistemi priporočil, lahko pomagajo finančnim institucijam povečati svoje prihodke z nakupom in navzkrižno prodajo, višjimi stopnjami konverzije in zmanjšanim odlivom strank.

Stranke imajo tudi neposredne koristi od izboljšav personalizacije in uporabniške izkušnje, kar posledično vodi k večjemu zadovoljstvu strank.

Vse je stvar pravega odnosa

Tehnološki in regulativni okviri za prehod na podatkovno vodeno bančništvo so že danes vzpostavljeni. Vendar pa morajo banke za uspešno implementacijo primerov uporabe temeljito spremeniti svojo miselnost.

Pogosto prevladuje miselnost skladnosti, kar v številnih situacijah preprečuje ali vsaj upočasnjuje inovacije.

To miselnost je treba nadomestiti s tehnologijo in podatki prijazno kulturo, ki podjetjem omogoča, da izkoristijo ves potencial podatkovno vodenega bančništva znotraj obstoječih pravnih okvirov.

Ta članek temelji na 28-strani bela knjiga »Podatkovno vodeno bančništvo« skupno delo Google Clouda, Inštituta za finančne storitve v Zugu v Švici in ti&m, ki ponuja poglobljeno raziskovanje teme.

O avtorju

Več informacij o avtorju