کلان داده در صنعت بانکداری: مزایا، کاربردها و چالش ها

آیا تا به حال به مقدار داده ای که در روز تولید می کنید فکر کرده اید؟ هر تراکنش کارت اعتباری، هر پیامی که ارسال می‌کنید، هر وب‌سایتی که بازدید می‌کنید... همه اینها روزانه 2.5 کوینتیلیون بایت داده تولید شده توسط جمعیت جهانی را اضافه می‌کند.
 این تعداد بی نهایت فرصت را برای آینده نگرترین مشاغل در حوزه های مختلف ایجاد می کند تا از آن داده ها سرمایه گذاری کنند و صنعت بانکداری نیز از این قاعده مستثنی نیست.
 در حالی که تقریبا نیمی از جمعیت بزرگسال جهان از بانکداری دیجیتال استفاده می کنند، موسسات مالی داده های کافی برای بازنگری در نحوه عملکرد خود دارند تا کارآمدتر، مشتری محورتر و در نتیجه سودآور شوند.

مزایای کلان داده در بانکداری
 
بخش بانکی موتوری است که به اقتصادها، کشورها و سازمان ها قدرت می دهد. همچنین در هر ثانیه حجم عظیمی از داده تولید می کند. هر معامله ردی از خود بر جای می گذارد و داده هایی را تولید می کند که قبلاً تصور می شد ثابت است و فقط برای حسابرسان برای اهداف حسابداری و حسابرسی مفید است.
 با این حال، زمانی که فناوری‌های کلان داده در حوزه‌های دیگر مانند مراقبت‌های بهداشتی شروع به نشان دادن پتانسیل واقعی خود کردند، ما شروع به ادغام چنین داده‌های «بی‌ارزش» و «کهنه‌ای» در آن سیستم‌ها کردیم و شروع به مشاهده واقعی پتانسیل بینش‌های مالی کردیم که می‌توان از آنها استفاده کرد. اهداف مختلف
در نتیجه، کلان داده ها در بانکداری پتانسیل استفاده نشده ای دارد، و ما سعی خواهیم کرد پیامدها و مزایای نحوه کارکرد آن و همچنین احتمالاتی را که می توان بررسی کرد، کشف کرد.
در سال 2008، فناوری‌های داده‌های بزرگ و هوش تجاری به این تلاش کمک کردند و بانک‌ها و مؤسسات مالی را قادر ساختند تا وضعیت موجود را به چالش بکشند و ظهور داده‌های بزرگ در بخش بانکداری را آغاز کردند.
بانک‌ها در تمام فرآیندهای خود از فناوری‌های Big Data و BI مانند Hadoop و RDBMS استفاده می‌کنند که چهره بانکداری را برای بهتر شدن تغییر می‌دهد. داده های بزرگ به شکل دهی سازمان ها و مؤسسات در سراسر جهان کمک کرده است، از دیجیتالی کردن تمام فرآیندهای بانکی گرفته تا تبدیل اقتصادهای در حال توسعه از تراکنش های پول نقد به تراکنش های دیجیتال.

برخی از مزایای داده های بزرگ در صنعت بانکداری به شرح زیر است:

به مشتریان راه حل های بانکی شخصی داده می شود
 کلان داده ها، هنگامی که با ابزارها و فناوری های موثر ترکیب شوند، می توانند درک بهتری از مشتریان فردی بر اساس ورودی های دریافتی را برای بانک ها فراهم کنند.
 این شامل عادات سرمایه گذاری، عادات خرید، انگیزه سرمایه گذاری و پیشینه شخصی یا مالی آنها می شود. به عنوان مثال، آنها می توانند با داشتن مشخصات و داده های کامل مشتری، پیش بینی کنند و از ریزش آن جلوگیری کنند. بهترین راه را برای حل مشکلات موجود پیدا کنید.
کلان داده توسط صنعت بانکداری برای شناخت مشتریان خود استفاده می شود. در نتیجه، آنها محصولات، خدمات و سایر پیشنهادات را بر اساس پروفایل های موجود مشتری ایجاد می کنند که متناسب با نیازهای خاص آنها است.
 تقسیم بندی مشتریان
تقسیم بندی مشتریان به بانک ها این امکان را می دهد که با مناسب ترین کمپین های بازاریابی، مشتریان خود را بهتر مورد هدف قرار دهند. سپس این کمپین‌ها به گونه‌ای طراحی می‌شوند که نیازهای آن‌ها را به شیوه‌ای معنادارتر برآورده کنند.
 بانک ها با ترکیب یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با کلان داده، بینش ارزشمندی در مورد رفتار کاربر به دست خواهند آورد. همچنین به آنها اجازه می دهد تا تجربه مشتری خود را بر این اساس بهینه کنند.
علاوه بر این، بانک‌ها می‌توانند مشتریان خود را بر اساس پارامترهای مختلف، مانند هزینه‌های کارت اعتباری ترجیحی یا حتی دارایی خالص، با ردیابی و ردیابی هر تراکنش مشتری دسته‌بندی کنند.
 
تجزیه و تحلیل موثر بازخورد مشتریان
 
از طریق بازخورد، ابزار Big Data می‌تواند سؤالات، نظرات و نگرانی‌های مشتریان را در اختیار بانک‌ها قرار دهد. این بازخورد به آنها در پاسخگویی به موقع کمک می کند. اگر مشتریان معتقد باشند که بانک‌هایشان برای بازخورد آنها ارزش قائل هستند و به سرعت با آنها ارتباط برقرار می‌کنند، به یک شرکت وفادار می‌مانند.
کشف و پیشگیری از تقلب
 یکی از سخت ترین چالش های پیش روی صنعت بانکداری امروزه کشف تقلب و جلوگیری از تراکنش های مشکوک است. کلان داده در بانکداری آنها را قادر می سازد تا اطمینان حاصل کنند که هیچ تراکنش غیررسمی رخ نمی دهد.
 همچنین امنیت و امنیت کلی صنعت بانکداری را تضمین خواهد کرد. علاوه بر این، بانک‌ها می‌توانند از کلان داده‌ها برای جلوگیری از تقلب استفاده کنند و با نظارت بر الگوهای مخارج مشتریان و شناسایی رفتارهای غیرعادی، احساس امنیت بیشتری در مشتریان ایجاد کنند.

1- چهار رکن کلان داده در بانکداری
 
از سه روش می توان برای توصیف جریان های کلان داده استفاده کرد. این شامل تنوع، حجم و سرعت است. بررسی کنید که چگونه ارکان کلان داده با بانکداری ارتباط دارند.
 
1. تنوع - این به انواع مختلف داده های پردازش شده اشاره دارد. هر روز، بانک ها باید با حجم عظیمی از داده ها در انواع مختلف سروکار داشته باشند. بانک ها مجموعه ای از داده های مشتریان از جزئیات تراکنش گرفته تا امتیازات اعتباری و گزارش های ارزیابی ریسک را در اختیار دارند.
 
2. حجم - این مقدار فضای ذخیره سازی مورد نیاز برای داده ها است. JPMorgan Chase، China Construction Bank Corporation و BNP Paribas، از جمله، هر روز ترابایت داده تولید می کنند.
 
3. سرعت: این نرخی است که داده های جدید به پایگاه داده اضافه می شود. با حجمی که بانک‌های امروزی با آن سروکار دارند، انجام بیش از 1000 تراکنش یک رویا نیست.
 
4. ارزش - این سه V بی معنی هستند، مگر اینکه یک شرکت چهارمی، ارزش را داشته باشد. ارزش برای بانک ها مربوط به استفاده از نتایج تجزیه و تحلیل کلان داده ها در زمان واقعی برای تصمیم گیری های تجاری است.
 
بر اساس این شاخص ها، بانک ها می توانند استراتژی هایی را طراحی کنند:
 
• تقسیم بندی مشتریان بر اساس مشخصات آنها
 
• بر اساس تقسیم بندی مشتری، فروش متقابل و افزایش فروش
 
• افزایش ارائه خدمات به مشتریان بر اساس بازخورد
 
• شناسایی الگوهای هزینه و توسعه پیشنهادهای سفارشی
 
• ارزیابی ریسک، انطباق، و گزارش که به مدیریت و پیشگیری از تقلب کمک می کند
 
• شناخت کانال های اولیه ای که مشتری از طریق آن تراکنش انجام می دهد، مانند پرداخت های کارت اعتباری/دبیت و برداشت از دستگاه های خودپرداز.
 
بانک ها چندین مورد استفاده برای نشان دادن نحوه استفاده و استفاده از داده ها برای تجزیه و تحلیل هوشمند دارند. این داده ها با بهبود TAT و ارائه خدمات سفارشی، فرصت های جدید و هیجان انگیزی را برای خدمات مشتری ایجاد می کند.

1- استفاده از داده های بزرگ در صنعت بانکداری
 
برخی از کاربردهای کلان داده در بخش بانکداری عبارتند از:
_____________________________________

1. مشخصات مشتریان
 
Big Data به موسسات بانکی در تعیین مشخصات مشتریان کمک می کند و به آنها اجازه می دهد تا مشتریان را بر اساس سابقه بانکی و الگوهای تراکنش خود در طول مدتی که با بانک بوده اند، ارائه دهند.
 
این به آنها امکان می دهد تا برنامه ها و راه حل های مناسب برای مشتریان خود ایجاد کنند. این تجربه مشتری را افزایش می دهد و به بانک ها کمک می کند تا خود را متمایز کنند و مشتریان خود را حفظ کنند. بانک ها همچنین می توانند محصولات مختلف را برای مشتریان مختلف بر اساس جمعیت آنها هدف قرار دهند.
 
2. کشف تقلب
 
بانک ها می توانند با تجزیه و تحلیل داده ها و استفاده از محاسبات آماری، کلاهبرداری را حتی قبل از وقوع آن کشف کنند. با الگوریتم‌های منحصربفرد تشخیص تقلب که مخارج و سایر الگوهای رفتاری را ردیابی و محاسبه می‌کند، می‌توان تشخیص داد و اندازه‌گیری کرد که آیا فردی در آستانه نابودی مالی است و ممکن است فریفته کلاهبرداری از موسسات بانکی شود.
 
بانک‌های خرده‌فروشی، بانک‌های سرمایه‌گذاری، NBFCها، شرکت‌های سهام خصوصی و سایرین، همگی دارای یک بخش مدیریت ریسک هستند که به شدت به ابزارهای کلان داده و هوش تجاری متکی است.
 
3. تصمیم گیری در مورد وام
 
اعطای وام یکی از مهمترین تصمیمات در صنعت بانکداری است. بسیار مهم است که مشتری مناسبی را انتخاب کنید که هم اعتباری داشته باشد و هم از نظر مالی مناسب برای پرداخت بدهی. علاوه بر این، از نظر تاریخی، بانک‌ها برای ارزیابی اعتبار مشتری به آژانس‌های رتبه‌بندی اعتباری تکیه می‌کردند، که نمی‌توانست کل داستان را بیان کند، زیرا یکی از دلایل را در نظر می‌گرفت و دیگران را نادیده می‌گرفت.
 
با دسترسی به بینش های جدید از تجزیه و تحلیل کلان داده ها، بانک ها می توانند هنگام تصمیم گیری برای وام دادن به مشتری، عوامل دیگری مانند عادت های خرج کردن مشتری، ماهیت و حجم تراکنش ها و غیره را در نظر بگیرند. این امر افق بانکداران و موسسات مالی را با ارائه داده ها و دانش بیشتر به آنها گسترش داده است.
 
4. رعایت مقررات
 
نگهداری سوابق و رعایت مقررات با ابزارهای Big Data Analytics و BI بسیار موثرتر و کارآمدتر می شود. آنها می توانند به طور موثر همه رویه های نظارتی، از مالیات های مختلف گرفته تا نگهداری سوابق نزد بانک های مرکزی را مدیریت و پیگیری کنند.
 
در سیستم‌های قدیمی، اطمینان از وجود انطباق‌ها و برخورد مناسب با آنها بسیار زمان‌بر و کار فشرده بود. با این حال، با ابزارهای BI، این کار بسیار ساده می‌شود، زیرا همه اطلاعات به‌طور خلاصه به‌گونه‌ای کنار هم قرار می‌گیرند که قبلاً هرگز امکان‌پذیر نبوده است، و این امر را برای تصمیم‌گیرندگان آسان‌تر می‌کند.
 
علاوه بر این، هنگامی که به درستی برنامه ریزی شوند، می توانند چنین انطباق هایی را مدیریت کنند و خطر خطا و تقلب ناشی از مداخله انسانی را کاهش دهند.
 
5. امنیت سایبری
 
حملات سایبری و کلاهبرداری های مالی آنلاین بسیار رایج هستند و اختلاس مشکلی است که حتی بهترین سازمان های جهان با آن مواجه هستند. بسیاری از سازمان‌های بزرگ، به‌ویژه بانک‌ها، قربانی حملات سایبری شده‌اند که در آن نه تنها پول، بلکه اطلاعات مشتریان نیز به سرقت می‌رود.
 
بانک‌ها می‌توانند سیستم‌های کنترل داخلی قوی را با کمک ابزارهای Big Data و AI راه‌اندازی کنند، زیرا این فعالیت‌ها گاهی اوقات می‌تواند توسط شخصی از درون سازمان انجام شود و آنها می‌توانند رفتار مشتری را با الگوریتم‌های پیشرفته ردیابی کنند.
 
علاوه بر این، در صورت وقوع تروریسم مالی، آنها می توانند به طور فعال همکاری کنند و بینش های به دست آمده از ابزارهای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را با سازمان های دولتی برای کاهش چنین خطراتی به اشتراک بگذارند.

با این حال، موانعی برای اجرای کلان داده در بانکداری وجود دارد. به طور خاص، برخی از چالش های عمده داده های بزرگ در بانکداری به شرح زیر است:
 
1. سیستم های قدیمی در حفظ مشکل هستند
 
صنعت بانکداری همیشه در نوآوری کند بوده است: 92 بانک از 100 بانک برتر جهانی هنوز فعالیت های خود را بر روی پردازنده های مرکزی IBM انجام می دهند. جای تعجب نیست که پذیرش فین تک تا این حد زیاد است. موسسات مالی سنتی هیچ شانسی در برابر استارت آپ های مشتری محور و چابک ندارند.
 
با این حال، وقتی صحبت از کلان داده به میان می‌آید، همه چیز بدتر می‌شود: اکثر سیستم‌های قدیمی قادر به مدیریت حجم کار فزاینده نیستند. تلاش برای جمع آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل مقادیر مورد نیاز داده با استفاده از یک زیرساخت قدیمی می تواند ثبات کلی سیستم را به خطر بیندازد.
 
در نتیجه، سازمان ها باید یا ظرفیت پردازش خود را افزایش دهند یا سیستم های خود را به طور کامل بازسازی کنند تا با چالش مواجه شوند.
 
2. هر چه داده ها بیشتر باشد، خطر بیشتر است
 
دوم، در جایی که داده وجود دارد، خطر وجود دارد (به ویژه با توجه به موضوع میراث ذکر شده). بدیهی است که ارائه دهندگان بانکی باید اطمینان حاصل کنند که داده های کاربری که جمع آوری و پردازش می کنند همیشه ایمن است.
 
علاوه بر این، مقررات امنیت داده‌ها سخت‌تر می‌شوند. GDPR محدودیت‌های جدیدی را برای کسب‌وکارهایی در سراسر جهان که می‌خواهند داده‌های کاربران را جمع‌آوری و استفاده کنند، اعمال کرده است. این را نیز باید در نظر گرفت.
 
3. داده های بزرگ در حال غیرقابل مدیریت شدن هستند
 
با انواع مختلف داده‌ها و حجم ترکیبی آنها، تعجبی ندارد که کسب‌وکارها برای ادامه دادن تلاش می‌کنند. هنگامی که سعی می کنید داده های مفید را از موارد بی فایده جدا کنید، این حتی واضح تر می شود.
 
در حالی که نسبت داده های بالقوه مفید در حال افزایش است، هنوز تعداد زیادی از داده های نامربوط برای مرتب سازی وجود دارد. این بدان معناست که کسب‌وکارها باید روش‌های خود را برای تجزیه و تحلیل داده‌های بیشتر آماده و تقویت کنند، و در صورت امکان، یک برنامه کاربردی جدید برای داده‌هایی که قبلاً نامربوط تلقی می‌شد، بیابند.
 
علیرغم چالش های ذکر شده، مزایای داده های بزرگ در بانکداری به راحتی بر هر خطری برتری دارد. داده ها به دلیل بینش هایی که ارائه می دهد، منابعی که آزاد می کند و پولی که پس انداز می کند، منبع ارزشمندی است.

 
استفاده از داده های بزرگ در صنعت بانکداری به طور چشمگیری در حال پیشرفت است. با همکاری با بیگ دیتا، بانک ها می توانند خدمات بهبود یافته تری را به موقع و در عین حال کاهش هزینه های عملیاتی ارائه دهند. آنها قادر خواهند بود با اجرای شیوه های کلان داده به مزایای Big Data پی ببرند.