Чому успішні банки покладаються на data analytics

25.09.2020

Аналітика даних набуває дедалі більшої ваги у банківському секторі, дозволяючи залучати більше клієнтів, прогнозувати ризики, працювати з боржниками та оптимізувати обслуговування.

Обсяг інформації, з яким доводиться працювати сучасному бізнесові, зростає, і фінансовий сектор не є виключенням. Банки та фінансові організації накопичують дедалі більше даних про своїх клієнтів. Крім того, вони постійно відстежують та вдосконалюють внутрішні процеси і обслуговування у боротьбі за позиції на ринку. У такій ситуації ефективний аналіз даних може стати конкурентною перевагою. 

Портал AnatyticsWeek зібрав основні причини, чому банки та фінансові інституції звертаються до big data аналітики.

Прорив у маркетингу

Моделювання реакції цільової аудиторії на маркетингові активності дозволяє зробити їх більш ефективними. Сегментація клієнтів також дуже важлива, найчастіше вона базується на RFM-аналізі (Recency, Frequency, Monetary Value — давність, частота, гроші). Клієнти все частіше використовують мобільний та інтернет-банкінг — а отже, дедалі більше фінансових організацій звертаються до аналітики великих даних, щоб опрацювати цей потік інформації, відзначають експерти.

Ефективне управління ризиками

• Кредитна політика: за допомогою дата-аналітики банки вибудовують процес створення рахунків, управління ними та оцінки кредитного ризику;

• Моделювання: аналітичні моделі дозволяють оцінювати ризики для банку від залучення різних клієнтів. Крім того, data science може стати в пригоді для вимірювання адекватності капіталу, проведення стрес-тестування чи прогнозування ризиків від ліквідності ринку;

• Фрод-аналіз: за допомогою аналітики даних банки здатні виявляти і, що навіть більш важливо, попереджати шахрайство.

Колекторська діяльність

Аналітика у цій сфері покликана дати відповідь на три основні питання: з ким з клієнтів треба зв’язатися, як і коли саме. Бізнес-аналіз допоможе обрати оптимальну стратегію роботи з боржниками. Крім того, дата-аналітика стане в нагоді для ефективного управління конфіскованим майном.

Операційна аналітика

Фінансові організації мають оптимізувати поточні операції, такі як, наприклад, зміна імені клієнта. Аналітика даних допоможе їм у роботі з чергами і підвищенні ефективності процесів у відділеннях, зазначають експерти.

Відповідність нормативам

Аналіз фінансової кризи 2008-го стимулював банки ввести певні норми та обмеження. Вони стали більш ефективно боротися з відмиванням грошей, фінансуванням тероризму та різними видами фінансового шахрайства.

HR-аналітика

У великих банках та фінансових організаціях працюють тисячі працівників, розподілених по численних філіалах. Такі масштаби перетворюють роботу з людськими ресурсами на доволі складне завдання. Аналітика великих даних може допомогти у оцінці необхідної кількості працівників, підвищенні ефективності навчання, оптимізації бонусів та зарплат, моделюванні відтоку персоналу.

…і навіть більше!

Перераховані пункти є лише “верхівкою айсберга”, переконані експерти. Також аналітика великих даних може використовуватися для формування коректної звітності та ефективного управління у банківському секторі. Фінансові організації змушені слідкувати за відповідністю законодавчим нормам, а кредитна політика та моделі стрес-менеджменту повинні переглядатися автономно. У межах однієї організації може співіснувати кілька систем, створених в різний час, через що доволі важко поєднати дані з різних джерел, підкреслюють фахівці.

Прибутковість, ефективність роботи та контроль ризиків є головними цілями банків та фінансових організацій. У сучасному діджиталізованому світі ефективне зберігання та обробка неструктурованих чи напівструктурованих даних в режимі реального часу є необхідністю — і big data аналітика виконує це завдання.