ڈیٹا بینکنگ کے مستقبل کو کیسے بدل رہا ہے - فنٹیک سنگاپور

بینک بھاری مقدار میں قابل استعمال ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں اور رکھتے ہیں، اور بہت سے پہلے ہی بڑے ڈیٹا اور AI کو مختلف کاروباری معاملات میں کامیابی سے لاگو کر رہے ہیں۔

ڈیٹا پر مبنی بینکنگ حکمت عملی کے ذریعے ڈیٹا کے استعمال کو بہتر بنانے کی صلاحیت بہت زیادہ ہے، خاص طور پر چھوٹے بینکوں کے لیے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ چھوٹے منصوبے بھی اس طرح کی حکمت عملی کے ساتھ واضح اضافی قدر حاصل کر سکتے ہیں۔

یہ مضمون، مالیاتی سافٹ ویئر فراہم کرنے والے کے درمیان تعاون ti&m اور گوگل کلاؤڈ، ڈیجیٹل بینکنگ پر خصوصی ٹی اینڈ ایم میں شائع ہوا، بینکنگ سیکٹر میں بڑے ڈیٹا اور AI کے استعمال اور امکانات کو تلاش کرتا ہے۔

۔ مکمل میگزین بینکنگ اور ٹیکنالوجی کے مختلف رجحانات کے بارے میں مزید بصیرت پیش کرتا ہے۔

زیادہ تر بینکوں نے ابھی تک ڈیٹا پر مبنی بینکنگ کی سطح کو کھرچنا ہے۔ یہ اس حقیقت کے باوجود ہے کہ بینکنگ میں ڈیٹا اینالیٹکس اور AI کی صلاحیت کو صنعت کے ماہرین نے تسلیم اور ثابت کیا ہے، جیسا کہ اس موضوع پر حالیہ سروے سے ظاہر ہوا ہے۔

تاہم، مستقبل میں بینکوں کے کامیاب رہنے کے لیے، انہیں مسلسل اور متحرک طور پر اپنے کاروباری ماڈلز کو بدلتے ہوئے حالات کے مطابق ڈھالنا چاہیے۔

ڈیٹا پر مبنی بینکنگ کے پیچھے کلیدی محرک تکنیکی اور ریگولیٹری عوامل ہیں۔ ان عوامل کی بنیاد پر، کاروباری کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے مختلف لیورز کے لیے مخصوص استعمال کے معاملات کی نشاندہی کی جا سکتی ہے (مثلاً، اخراجات کو کم کرنا، خطرات کو کم کرنا، یا کاروبار میں اضافہ)۔

ٹیکنالوجی ڈرائیورز بینکوں کو AI کے ساتھ ڈیٹا سے چلنے والے مستقبل کی طرف دھکیل رہے ہیں۔

ٹیکنالوجی ڈیٹا پر مبنی بینکنگ کے لیے کلیدی محرک ہے۔ مالیاتی صنعت کے لیے خاص طور پر متعلقہ سمجھے جانے والے ڈرائیورز لچکدار پیمانہ بندی، معیاری اور اس لیے مختلف فراہم کنندگان کے درمیان موثر تعامل، اور جدید ترین طریقہ کار کو قابل بناتے ہیں۔

تینوں تکنیکی ڈرائیوروں کے پیچھے بنیادی وسیلہ ڈیٹا ہے۔ یہ وہ بنیاد ہے جس پر مالیاتی ادارے اپنے اور اپنے صارفین دونوں کے لیے اضافی قدر پیدا کر سکتے ہیں۔

بینکوں کے لیے دستیاب ڈیٹا کو تین اہم اقسام میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: ماسٹر ڈیٹا (بشمول کسٹمر ڈیٹا اور سماجی و اقتصادی ڈیٹا)، لین دین کا ڈیٹا (مثلاً، ادائیگیاں، تجارت) اور طرز عمل کا ڈیٹا (مثلاً مختلف چینلز میں تعاملات)۔

چیلنج اکثر ایک مناسب IT انفراسٹرکچر اور ڈیٹا مینجمنٹ سسٹم قائم کرنے میں ہوتا ہے جو مختلف (اندرونی) ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا اور اسٹور کرتا ہے۔ یہ کمپیوٹنگ طاقت کی کافی بڑی مقدار کا مطالبہ کرتا ہے۔

AI تحقیق کے ذریعہ تکنیکی امکانات میں چھلانگ نے بہت ساری نئی اختراعات اور کاروباری معاملات کو جنم دیا ہے۔

اس عمل کو چلانے والے اہم عوامل گہری سیکھنے کے میدان میں اختراعات، دستیاب ڈیٹا کا تیزی سے بڑھتا ہوا حجم، اور نسبتاً سستی کمپیوٹنگ طاقت تک رسائی (مثلاً کلاؤڈ کمپیوٹنگ کے ذریعے) ہیں۔

بہت سے بینک پہلے ہی ایک یا زیادہ کاروباری معاملات میں AI کا استعمال کر رہے ہیں، اور فنٹیکس کی بڑھتی ہوئی تعداد بھی اس سمت میں آگے بڑھ رہی ہے۔

بینکنگ کے بہت سے شعبوں میں بڑی صلاحیت

ڈیٹا پر مبنی بینکنگ کا اطلاق مختلف لیورز کے ذریعے بینکوں کی کارکردگی کو بڑھا سکتا ہے۔

خودکار کسٹمر آن بورڈنگ یا ممکنہ طور پر سیاسی طور پر بے نقاب افراد کی خودکار اسکریننگ جیسے معاملات کا استعمال مالیاتی اداروں کے اخراجات کو کم کر سکتا ہے۔

مزید برآں، بینکنگ میں کاروباری خطرات کو ڈیٹا پر مبنی بصیرت کے ذریعے کم کیا جا سکتا ہے، مثال کے طور پر، قرض دینے کے کاروبار میں زیادہ درست ڈیفالٹ پیشین گوئی کے ذریعے۔

لاگت اور خطرے کے پہلو میں بہتری کے علاوہ، ڈیٹا سے چلنے والی بینکنگ سے بھی آمدنی کو فائدہ پہنچ سکتا ہے۔

ٹھوس ایپلی کیشنز جیسے کہ سفارشی نظام مالیاتی اداروں کو اپنی آمدنی میں اضافہ اور کراس سیلنگ، اعلی تبادلوں کی شرحوں اور کم صارف کی آمدورفت کے ذریعے مدد کر سکتے ہیں۔

گاہک بھی ذاتی نوعیت کی بہتری اور کسٹمر کے تجربے سے براہ راست فائدہ اٹھاتے ہیں، جس کے نتیجے میں صارفین کی اطمینان زیادہ ہوتی ہے۔

یہ سب صحیح رویہ کا معاملہ ہے۔

ڈیٹا پر مبنی بینکنگ کی طرف تبدیلی کے لیے تکنیکی اور ریگولیٹری فریم ورک آج پہلے سے موجود ہیں۔ تاہم، استعمال کے معاملات کو کامیابی کے ساتھ نافذ کرنے کے لیے، بینکوں کو اپنی ذہنیت کو بنیادی طور پر تبدیل کرنے کی ضرورت ہے۔

تعمیل کی ذہنیت اکثر غالب رہتی ہے، اور یہ بہت سے حالات میں اختراع کو روکتا ہے یا کم از کم سست کر دیتا ہے۔

اس ذہنیت کو ٹیکنالوجی اور ڈیٹا دوستانہ کلچر سے تبدیل کیا جانا چاہیے جو کمپنیوں کو موجودہ قانونی فریم ورک کے اندر ڈیٹا پر مبنی بینکنگ کی مکمل صلاحیت سے فائدہ اٹھانے کے قابل بنائے۔

یہ مضمون 28 صفحات پر مبنی ہے۔ وائٹ پیپر "ڈیٹا پر مبنی بینکنگ" گوگل کلاؤڈ، زگ، سوئٹزرلینڈ میں انسٹی ٹیوٹ آف فنانشل سروسز، اور ti&m کا ایک باہمی تعاون، موضوع کی گہرائی سے تحقیق کی پیشکش کرتا ہے۔

مصنف کے بارے میں

مصنف کے بارے میں مزید معلومات