Яким чином Big Data змінює роботу сучасних банків
23.06.2021
У сучасному цифровому світі big data та аналітика великих даних активно використовується і у фінансовій галузі. Давайте детальніше розглянемо завдання, що вирішуються у сфері банківських послуг, та способи, якими великі дані гарантують кібербезпеку та підвищує лояльність клієнтів.
За даними Reuters, у 2019 році Рада фінансової стабільності США опублікувала звіт, в якому вказується необхідність пильного моніторингу того, як компанії використовують інструмент великих даних. Основні гравці, включаючи Microsoft, Amazon, eBay, Baidu, Apple, Facebook і Tencent, мають величезні бази даних, які, безсумнівно, дають їм конкурентну перевагу. Окрім основних операцій, деякі з цих корпорацій вже пропонують своїм клієнтам такі фінансові послуги, як управління активами, платежі та кредитна діяльність.
Значення великих даних для банків
Отже, небанківські компанії можуть потрапляти в зону діяльності фінансових установ завдяки наявності необхідних даних. А як щодо великих даних у FinTech для самих банків?
American Banker склав перелік основних тенденцій у банківському секторі в найближче десятиліття. Експерти називають зростаючу роль даних користувачів одним з найважливіших трендів. Зрештою, якщо банк може надати клієнтові саме ті послуги та поради, які їм потрібні на той момент, – це першокласний сервіс, пише Head of Financial Services, Andersen, Денис Остапченя.
Він зазначає, що деякі банки запускають додатки на основі штучного інтелекту, де користувачі можуть отримати поради щодо фінансової грамотності, витрат, заощаджень та інвестицій – і все це на основі їхніх персоналізованих запитів.
Наприклад, у 2019 році Huntington Bank запустив додаток Heads Up. Він надсилає попередження клієнтам про можливість покриття запланованих витрат у наступному періоді, виходячи з динаміки їхніх витрат. Повідомлення про оплату передплати повідомляють користувачів, коли закінчується безкоштовна пробна версія, і з них стягується плата за наступний період. Інші повідомлення сигналізують про помилкове зняття суми з рахунків клієнтів, наприклад, при оплаті в магазині чи ресторані.
Як ще аналітика великих даних допомагає банкам?
Ось лише кілька прикладів того, як банки використовують великі дані та які переваги вони приносять.
Аналіз доходів і витрат клієнтів
Банки мають доступ до безлічі даних про доходи та витрати клієнтів. Фінансова установа може проаналізувати цю інформацію і зробити висновок про те, збільшилася чи зменшилася зарплата, які джерела доходу були більш стабільними, які були витрати, які канали використовував клієнт для здійснення певних операцій. Порівнюючи дані, банки приймають зважені рішення щодо можливості продовження кредиту, оцінюють ризики та розглядають, чи зацікавлений клієнт у вигодах чи інвестиціях.
Сегментація клієнтської бази
Після первинного аналізу структури доходів і витрат банк розділяє своїх клієнтів на кілька сегментів за певними показниками. Ця інформація допомагає пропонувати клієнтам правильні послуги в майбутньому. А це означає, що працівники фінансової установи можуть краще продавати допоміжні товари та залучати клієнтів за допомогою індивідуальних пропозицій.
Оцінка ризику та запобігання шахрайству
Знання звичних закономірностей фінансової поведінки людей допомагає банку знати, коли щось іде не так. Наприклад, якщо “обережний інвестор” намагається зняти всі гроші зі свого рахунку, це може означати, що картку викрали та використовували шахраї. У цьому випадку банк зателефонує клієнту для з’ясування ситуації.
Data science у банківській галузі може використовуватися для оцінки ризиків при торгівлі акціями або при перевірці кредитоспроможності заявника позики. Аналіз великих даних також допомагає банкам справлятися з процесами, які вимагають перевірки відповідності, аудиту та звітності. Це спрощує операції та зменшує накладні витрати.
Управління зворотним зв’язком для підвищення лояльності клієнтів
Сьогодні люди залишають відгуки про роботу фінансової установи по телефону або на веб-сайті та дають свою думку в соціальних мережах. Фахівці аналізують ці загальнодоступні згадки за допомогою науки про дані. Таким чином, банк може оперативно та адекватно реагувати на зауваження. Це, в свою чергу, збільшує лояльність споживачів до бренду.
“Сьогодні аналітика великих даних відкриває нові перспективи для розвитку банків. Фінансові установи, які застосовують цю технологію, краще розуміють потреби клієнтів та приймають точні рішення. Отже, вони можуть бути більш ефективними та оперативними у відповіді на запити ринку”, – переконаний фінансист.
