Tehnologija je v zadnjem desetletju revolucionirala maloprodajne banke. Stranke zdaj večinoma upravljajo svoj denar prek aplikacij s prilagojenimi funkcijami, virtualnimi pomočniki in finančnimi predlogi, prilagojenimi njihovim individualnim potrebam.
Uporabniki lahko hitro odpirajo račune prek digitalnih sistemov. Z odprtim bančništvom lahko delijo ključne finančne podatke s klikom na gumb, pri čemer jim ni treba več pošiljati plačilnih listov. Njihov denar je na varnem s priročno in varno biometrično avtentikacijo.
Vse te novosti so rezultat novih tehnologij, usmerjenih v stranke, ki so bile v bančništvu uvedene v zadnjih petih letih.
Zakaj se je to zgodilo? Predvsem zato, ker digitalni domorodci pričakujejo gladko in zanesljivo digitalno izkušnjo. V bančništvu so banke izzivalke zagotovile prav to. Tako je moral slediti mainstream, poskušati uskladiti to izkušnjo in nižje operativne stroške.
Kaj pa skrito ožičenje?
Če pa pogledamo onstran tehnologije, ki je usmerjena v stranko, na glavne bančne zaledne sisteme – kar bi lahko imenovali skrito ožičenje – je slika drugačna.
Glede na
Deloitte le 11 % bank je posodobilo svoje temeljne sisteme do te mere, da lahko zlahka integrirajo nastajajoče tehnologije. Večina še vedno deluje na podedovanih sistemih in starih podatkovnih modelih.
Kako lahko torej banke posodobijo svoje zaledne sisteme in kakšne bi bile koristi?
Problem podatkov v bančništvu
Posodobitev podatkov je ključna za preoblikovanje zalednih sistemov. Večina zalednih dejavnosti v bankah – ocena kredita in dostopnosti; upravljanje procesov; upravljanje dokumentov; skladnost; revizije – zanašajte se na podatke. Toda podedovani zaledni sistemi in stari, ločeni podatkovni modeli povzročajo težave.
Prvič, podedovani sistemi ponavadi prisilijo banke, da vidijo vrsto nepovezanih računov in transakcij namesto ene same stranke. Ne morejo vedno dobiti natančnega in pravočasnega vpogleda v svoje posojilne portfelje, lahko pa bi imeli veliko boljši vpogled v vrednost, ki jo vsaka stranka in izdelek resnično predstavljata.
Drugič, banke imajo lahko težave pri zbiranju podatkov, potrebnih za izpolnjevanje revizijskih zahtev. Regulativno poročanje lahko traja dlje, kot bi moralo, zaradi potrebe po uporabi več sistemov. Posledično se vsak mesec izgubi ogromno časa za zapiranje knjig in usklajevanje podatkov.
Tretjič, čeprav imajo banke več informacij o strankah kot kadar koli prej, so ti pogosto prikriti. Večina podatkov ne more obravnavati celostno. Če bi bili združeni, bi lahko ti podatki prinesli pomembne vpoglede. Toda to pogosto ni mogoče in ti vpogledi se nikoli ne uresničijo.
Od silosov do strateških vpogledov: Iskanje vpogleda v zaledne podatke
Kako bi bilo videti, če bi bili ti podatki koherentni, na enem mestu in na voljo za spraševanje?
Podatke o strankah, izdelkih in trgih bi lahko pridobivali za vpoglede, ki bi jih usmerjali pri odločanju.
Operativne podatke je mogoče obravnavati skupaj s finančnimi podatki v realnem času. To bi lahko zagotovilo vpogled v vrednost vsake stranke v realnem času na koncu. Prav tako bi lahko dal vpogled v nove izdelke v ponudbi in potencialne trge za vstop.
Vrednost tega takojšnjega vpogleda še nikoli ni bila večja. Presegli smo 'novo normalno' v svet, ki so ga nekateri opredelili kot 'nikoli normalnega'. Stare gotovosti ne prevladujejo več. Na tem spreminjajočem se trgu sta vpogled in agilnost poslovni imperativ.
Banke morajo razumeti svoj položaj v realnem času. Prav tako morajo biti sposobni nenehno modelirati in napovedovati več scenarijev.
Institucije, ki se zanašajo na občasno načrtovanje in podedovane sisteme, bodo imele omejen vpogled. Izgubljajo dragocen čas in se izpostavljajo večjemu tveganju. Ne bodo se tako hitro prilagajali spreminjajočemu se svetu okoli njih.
Kot primer vzemite dobičkonosnost izdelka. V preteklosti je bilo potrebno precej časa in truda, da smo jasno ugotovili, ali je izdelek dobičkonosen. V ozadju je zahteval ogromne količine podatkovne manipulacije.
Toda sodobne podatkovne tehnike bodo bankam omogočile, da natančno vidijo, kako dobičkonosen je vsak produkt v danem trenutku, in bolj zanesljivo napovedujejo dobičkonosnost.
In namesto da bi na vsako stranko gledali kot na niz nepovezanih računov in transakcij ter sprejemali odločitve na podlagi uporabe enega samega izdelka, bodo stranko lahko videli tudi kot posameznika. Videli bodo svoje vedenje in svoje tveganje ali vrednost v celoti in vedno bolj jasno razumeli potrebe vsake stranke.
To bo bankam omogočilo, da svoje ponudbe prilagodijo na prepričljiv način brez povečanja tveganja.
Spreminjanje umetne inteligence in strojnega učenja v vrednost
Večina teh potencialnih dobičkov bo vključevala uporabo umetne inteligence in strojnega učenja za iskanje vpogledov iz ogromnih nizov podatkov.
Raziskava podjetja Workday kaže, da skoraj tri četrtine (73 %) vodij podjetij že čuti pritisk, da bi v svojo organizacijo uvedli umetno inteligenco.
Na področju financ
raziskave The Bank of England in Financial Conduct Authority kaže, da 72 % podjetij za finančne storitve v Združenem kraljestvu razvija ali uvaja ML, vejo umetne inteligence, ki omogoča strojem učenje iz podatkov.
Isto poročilo napoveduje, da se bo število aplikacij ML, ki jih uporabljajo organizacije v sektorju, v naslednjih treh letih povečalo za 3.5-krat.
Toda AI in ML potrebujeta skladne, popolne nabore podatkov. Da bi banke imele polno vrednost od teh tehnologij, morajo obravnavati podatke svojih zalednih pisarn in posodobiti skrite napeljave.
Vitkejše poslovanje s posodobitvijo zalednih pisarn
Banke se soočajo s precejšnjim konkurenčnim pritiskom tekmecev, ki so na prvem mestu digitalni. Podatkovno podkovana tehnološka podjetja pa lahko izberejo nekaj najdonosnejših delov svojega poslovanja. Če so v preteklosti banke zahtevale lastništvo tekočega računa, da bi pridobile največji vpogled v stranke, lahko podjetja zdaj pridobijo vsaj enako razumevanje strank z odprtim bančništvom in z združevanjem drugih alternativnih virov podatkov, kar jim omogoča, da se osredotočijo na bolj donosne finančne produkte. .
Operativna učinkovitost je torej ključna. Podatki, ki so pripravljeni na AI in ML, omogočajo uporabo tehnologij, kot je avtomatizacija robotskih procesov, za racionalizacijo obremenjujočih procesov. Posodobitev zalednih sistemov pomeni vitkejše poslovanje, osebje pa se lahko osredotoči na delo, ki dodaja vrednost, namesto na rutinsko administracijo.
Čas je za premostitev vrzeli
Dobički, doseženi z izboljšano tehnologijo, usmerjeno v stranke, kažejo, da lahko banke uvajajo inovacije in spodbujajo napredek, ki ima pomembne koristi. Zdaj je čas za razširitev napredka prek srednje in zaledne službe ter pridobitev novih in izboljšanih vpogledov iz združenih sistemov, ki zagotavljajo najpopolnejšo sliko strank, portfeljev in poslovne uspešnosti v danem trenutku.
Organizacije, ki to počnejo hitro in dobro, bodo v najboljšem položaju za sprejemanje novih tehnologij, kot sta AI in ML, sprejemanje boljših strank in poslovnih odločitev ter sprejemanje novih načinov dela, da bodo svoje organizacije vodile naprej.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- ChartPrime. Izboljšajte svojo igro trgovanja s ChartPrime. Dostopite tukaj.
- BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
- vir: https://www.finextra.com/blogposting/24739/fixing-the-hidden-wiring-is-key-to-the-success-of-tomorrows-bank?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- $GOR
- a
- Sposobna
- O meni
- Račun
- računi
- natančna
- čez
- dejavnosti
- prilagodijo
- Naslov
- Dodaja
- uprava
- sprejme
- AI
- omogočajo
- Dovoli
- omogoča
- že
- Prav tako
- alternativa
- Čeprav
- vedno
- zneski
- an
- in
- kaj
- več
- aplikacije
- aplikacije
- SE
- okoli
- umetni
- Umetna inteligenca
- Umetna inteligenca in strojno učenje
- AS
- ocenjevanje
- pomočniki
- At
- Revizija
- revizije
- Preverjanje pristnosti
- Avtomatizacija
- Na voljo
- nazaj
- Back-end
- ozadje
- Banka
- Bank of England
- Bančništvo
- Banke
- temeljijo
- BE
- ker
- bilo
- Prednosti
- BEST
- Boljše
- Poleg
- biometrična
- biometrična avtentikacija
- knjige
- Bottom
- Branch
- MOST
- Predložitev
- poslovni
- Poslovni voditelji
- vendar
- Gumb
- by
- klic
- CAN
- ne more
- izzivalec
- Banke Challenger
- spreminjanje
- jasno
- klik
- zapiranje
- CO
- KOHERENTNO
- kako
- prepričljiv
- konkurenčno
- dokončanje
- skladnost
- Ravnanje
- zaupanje
- Razmislite
- velika
- šteje
- stalno
- Priročen
- Core
- stroški
- bi
- ustvarjajo
- kredit
- Trenutna
- stranka
- Stranke, ki so
- datum
- nabori podatkov
- desetletje
- Odločanje
- odločitve
- opredeljen
- poda
- deloitte
- uvajanja
- razvoju
- razvoju
- drugačen
- težko
- digitalni
- odklopljen
- do
- dokument
- upravljanje dokumentov
- pogon
- vsak
- enostavno
- učinkovitosti
- prizadevanje
- objem
- smirkovim
- nastajajoče tehnologije
- Anglija
- Vnesite
- celota
- VEDNO
- Tudi vsak
- Primer
- pričakovati
- izkušnje
- izpostavljena
- razširiti
- Obraz
- Lastnosti
- občutek
- financiranje
- finančna
- Finančno ravnanje
- finančne informacije
- finančni produkti
- finančne storitve
- Najdi
- iskanje
- Finextra
- podjetja
- Osredotočite
- sledi
- za
- moč
- Napoved
- Naprej
- iz
- polno
- Gain
- pridobivanje
- zaslužek
- dobili
- Daj
- dana
- več
- več
- Največji
- Grow
- vodi
- imel
- se je zgodilo
- Imajo
- ob
- skrita
- Zgodovinsko
- držite
- Kako
- HTTPS
- velika
- if
- izvajati
- izvajali
- Pomembno
- izboljšalo
- in
- narašča
- individualna
- Podatki
- inovacije
- vpogled
- vpogledi
- instant
- Namesto
- integrirati
- Intelligence
- v
- vključujejo
- vprašanje
- IT
- ITS
- pridružil
- jpg
- samo
- hranijo
- Ključne
- v veliki meri
- Zadnja
- Voditelji
- UČITE
- učenje
- vsaj
- Legacy
- kot
- Limited
- vrstica
- posojila
- več
- Poglej
- izgleda kot
- nižje
- donosen
- stroj
- strojno učenje
- Stroji
- je
- Mainstream
- Znamka
- Izdelava
- upravljanje
- upravljanje
- Manipulacija
- Tržna
- Prisotnost
- Stave
- pomeni
- Srečati
- Mid
- morda
- minirano
- ML
- Model
- modeli
- sodobna
- Denar
- mesec
- več
- Najbolj
- veliko
- več
- skoraj
- Nimate
- potrebna
- potrebe
- nikoli
- Novo
- novi izdelki
- Nove tehnologije
- Naslednja
- št
- normalno
- zdaj
- Številka
- of
- ponudba
- Ponudbe
- Office
- pogosto
- Staro
- on
- ONE
- odprite
- odprto bančništvo
- deluje
- operacije
- or
- organizacija
- Organizacije
- Ostalo
- več
- lastništvo
- preteklosti
- performance
- Prilagojeno
- slika
- Kraj
- načrtovanje
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Točka
- portfelji
- Stališče
- mogoče
- potencial
- Ravno
- Napovedi
- pretežno
- tlak
- Težave
- Postopek
- Avtomatizacija procesov
- Procesi
- Izdelek
- Izdelki
- donosnosti
- donosno
- Napredek
- zagotavljajo
- če
- hitro
- precej
- pravo
- v realnem času
- sprave
- regulatorni
- zanesljiv
- zanašajo
- poročilo
- Poročanje
- predstavlja
- obvezna
- Zahteve
- Raziskave
- povzroči
- Trgovina na drobno
- revolucionirala
- Tveganje
- tekmecev
- Robotska procesna avtomatizacija
- Run
- s
- varna
- Enako
- scenariji
- sektor
- zavarovanje
- glej
- videnje
- pošljite
- Serija
- Storitve
- Kompleti
- Delite s prijatelji, znanci, družino in partnerji :-)
- shouldnt
- Prikaži
- Razstave
- pomemben
- silosi
- sam
- So
- nekaj
- Viri
- Osebje
- Še vedno
- Strateško
- racionalizirati
- uspeh
- taka
- Predlaga
- sistemi
- prilagojene
- Bodite
- sprejeti
- tech
- tehnike
- Tehnologije
- Tehnologija
- kot
- da
- O
- njihove
- Njih
- zato
- te
- jih
- ta
- tisti,
- 3
- skozi
- čas
- krat
- do
- skupaj
- Transakcije
- preoblikovanje
- resnično
- Uk
- razumeli
- razumevanje
- uporaba
- Rabljeni
- uporabo
- dragocene
- vrednost
- Ve
- preko
- Poglej
- Virtual
- je
- Odpadki
- način..
- načini
- we
- Dobro
- Kaj
- kdaj
- ali
- ki
- bo
- z
- brez
- delo
- deluje
- svet
- bi
- let
- zefirnet