Lomake on lähetetty onnistuneesti.
Lisätietoja on postilaatikossasi.
"Data on jokaisen hyvin toimivan pankin ydin. Kun käytössäsi on oikeanlainen analytiikka, voit ennustaa, mitä asiakkaat tarvitsevat, miettiä uudelleen, miten arvioit luottoja, parantaa myynnin tehokkuutta ja pysyä petosten edellä. Me Innowise:ssä autamme tiimejä muuttamaan raakadatan todellisiksi tuloksiksi käyttämällä hyväksi havaittuja työkaluja ja kehyksiä, joita olemme soveltaneet todellisissa pankkiympäristöissä."
Toimituspäällikkö
Jos teet edelleen päätöksiä kuukausittaisten yhteenvetojen tai siiloutuneiden raporttien perusteella, et saa kokonaiskuvaa. Tämän päivän kilpailukykyisimmät pankit pitävät dataa keskeisenä liiketoimintavarana, joka antaa tietoa kaikkeen lainojen hyväksymisestä petosten havaitsemiseen ja pitkän aikavälin kasvustrategiaan. Kyse ei ole enää vain tietojen keräämisestä. Todellinen arvo on siinä, että tieto muutetaan oivallukseksi ja oivallus toiminnaksi.
Oikein toteutettuna pankkitoiminnan analytiikka vaikuttaa koko organisaatioon ja parantaa asiakaspalvelua, riskienhallintaa, vaatimustenmukaisuutta ja liiketoiminnan kasvua.
Näin pankkitoiminnan data-analytiikka tuottaa todellista liiketoiminta-arvoa päivittäisten toimintojen lisäksi:
Tietoanalytiikka antaa pankeille näkyvyyttä investoida tarkoituksenmukaisesti. Seuraamalla tuotetason kannattavuutta, kanavien tehokkuutta ja asiakkaiden elinikäistä arvoa johto voi siirtää pääomaa pois vanhoista ongelmista ja suunnata sitä kasvumoottoreihin. Sen sijaan, että pankit hajauttaisivat budjettejaan, ne voivat rahoittaa korkean katteen segmenttejä, luopua heikosti toimivista ja optimoida konttori- tai digitaalisia investointeja todellisen suorituskyvyn perusteella.
Yritysjärjestelyissä ja -ostoissa talousluvut kertovat osan tarinasta, ja analyysit kertovat loput. Tarkastelemalla asiakkaiden käyttäytymistä, riskinottoa ja toiminnan suorituskykyä pankit voivat havaita päällekkäisyyksiä, piilovastuita tai käyttämätöntä arvoa ennen kuin kauppa allekirjoitetaan. Yrityskaupan jälkeen analytiikka nopeuttaa integraatiota paljastamalla, missä järjestelmiä on yhdistettävä, päällekkäisyyksiä karsittava ja tarjontaa suunnattava uudelleen. Näin yrityskaupat muuttuvat reaktiivisesta siivoamisesta ennakoivaksi arvonluontistrategiaksi.
Tietoanalytiikka estää pankkeja pelaamasta perässä. Olipa kyse äkillisestä koronnostosta, sääntelyn muutoksesta tai kilpailijan vaihtumisesta, dataan perustuva skenaariomallinnus antaa johdolle mahdollisuuden testata strategioita, ennustaa vaikutuksia ja muuttaa toimintaansa ajoissa. Sen sijaan, että pankit reagoivat vasta sitten, kun vahinko on jo tapahtunut, ne voivat hinnoitella tuotteet uudelleen, mukauttaa luottokäytäntöjä tai siirtää pääomaa lähes reaaliajassa.
Hallintoneuvostot tekevät parempia päätöksiä, kun ne näkevät tulevaisuuden, eivät viime vuosineljänneksen uutisia. Kehittynyt analytiikka muuttaa hajanaiset mittarit tulevaisuuteen suuntautuviksi, tunnuslukuihin perustuviksi kertomuksiksi, jotka vastaavat suoraan lainsäädännöllisiä vertailuarvoja ja strategisia tavoitteita. Johtajat saavat yhdestä ainoasta totuuden lähteestä suorat suorituskykysignaalit, ennakoivat riskiliput ja mitä jos -skenaariot, joten päätökset siirtyvät takautuvista tarkasteluista ennakoiviin toimenpiteisiin, jotka lisäävät yrityksen arvoa.
Data-analytiikka muuttaa laajat segmentit täsmällisiksi tulonlähteiksi. Kartoittamalla yksilötasolla poistumisriskiä, tuotesuhteita ja hintajoustoa pankit voivat räätälöidä tarjoukset, ajoituksen ja hinnoittelun maksimoidakseen elinkaariarvon. Näin tiimit voivat priorisoida korkean katteen suhteet, vähentää turhia kannustimia ja kasvattaa kannattavuutta.
Kun tuotteet näyttävät samalta, niiden toimittaminen on todellinen erottautumistekijä. Tietoanalytiikka antaa pankeille mahdollisuuden yksilöllistää tuotteita laajassa mittakaavassa, mukautua kilpailijoita nopeammin ja havaita tarpeet ennen kuin asiakkaat ovat ilmaisseet ne. Se muuttaa palvelut räätälöidyiksi kokemuksiksi ja luo brändietua, jota kilpailijat eivät voi kopioida tuoteselosteesta.
Missä pankkitoiminnan analytiikka näkyy useimmiten? Riskien arvioinnista petosten havaitsemiseen ja yksilöllisiin tarjouksiin: tässä ovat keskeiset alueet, joilla pankit käyttävät dataa ja näkevät todellisia tuloksia.
Tietoanalytiikka auttaa pankkeja arvioimaan ja hallitsemaan riskejä paljastamalla malleja ja ennustamalla tulevia tuloksia. Esimerkiksi "mitä jos" -mallit simuloivat valuuttojen tai hyödykkeiden hintojen muutoksia ja auttavat tiimejä mukauttamaan suojausstrategioitaan. Luottopisteytyksessä analytiikka poimii tietoa kulutustottumuksista, tulotrendeistä ja takaisinmaksuhistoriasta. Yhdistettynä koneoppimisen algoritmit, nämä työkalut voivat parantaa ennustetarkkuutta ja paljastaa hienovaraisia riski-indikaattoreita, jotka staattiset mallit saattavat jäädä huomaamatta.
Kehittyneiden pankkitietojen analytiikan avulla rahoituslaitokset voivat seurata tapahtumia ja asiakkaiden käyttäytymistä reaaliajassa, mikä helpottaa epäilyttävän toiminnan havaitsemista varhaisessa vaiheessa. Sen sijaan, että pankit luottaisivat sääntöpohjaisiin järjestelmiin tai reaktiivisiin hälytyksiin, ne käyttävät nyt AI, segmentointimalleja ja RPA merkitsemään riskialttiita malleja, jotka perustuvat todelliseen käyttäytymiseen. Tämä muutos parantaa petosten havaitsemisen tarkkuutta ja vasteaikaa ja auttaa suojaamaan sekä asiakkaita että liiketoimintaa tehokkaammin.
Pankkitoiminnan data-analytiikka auttaa pankkeja yhdistämään eri kanavista saatuja tietoja tarkempien asiakasprofiilien luomiseksi. Näin ne voivat soveltaa seuraavan parhaan toiminnan (NBA) ja seuraavan parhaan tarjouksen (NBO) malleja, jotka voivat lisätä sitoutumista ja tuoda esiin relevantteja ristiinmyyntimahdollisuuksia. Kun pankit ottavat huomioon myös offline-käyttäytymisen, kuten konttorikäynnit tai puhelinkeskusten vuorovaikutukset, ne voivat räätälöidä digitaalisia kokemuksia paremmin ja pysyä kunkin asiakkaan tarpeiden mukaisina.
Pankit luottavat sisäisiin tietokantoihin, CRM-alustoihin, sosiaalisen median tietoihin ja markkinatietoihin seuratessaan keskeisiä tunnuslukuja, kuten kustannus-tuotto-suhdetta, varojen tuottoa, asiakashankintakustannuksia ja prosessien läpimenoaikaa. Nämä indikaattorit auttavat tiimejä mittaamaan suorituskykyä ja havaitsemaan tehottomuutta. Analytiikka tukee myös vertailuanalyysia vertaamalla pankin suorituskykyä alan standardeihin, mikä voi paljastaa puutteita ja ohjata operatiivisia parannuksia koskevia päätöksiä.
Tietoanalytiikan avulla pankkien markkinoijat voivat tunnistaa trendejä ja malleja sekä uusien että nykyisten asiakkaiden käyttäytymisessä. Analysoimalla sitoutumista, kulutustottumuksia ja vuorovaikutushistoriaa he voivat laatia kohdennetumpia ja tehokkaampia markkinointistrategioita. Reaaliaikaiset tietovirrat antavat tiimeille nopean pääsyn tarvitsemiinsa oivalluksiin. Analytiikka auttaa myös arvioimaan, miten hyvin markkinointi ja säilyttämiskampanjat toimivat seuraamalla konversiolukuja ja sijoitetun pääoman tuottoa.
Tuo data-analytiikka osaksi järjestelmiä ja prosesseja on fiksu veto. Olipa kyse sitten petosten torjunnasta, tulojen tavoittelusta tai toiminnan hidastamisesta, analytiikka auttaa sinua siirtymään reaktiivisesta raportoinnista ennakoiviin päätöksiin. Pankit näkevät tässä suurimmat vaikutukset.
Kun analytiikka sisällytetään CBS:ään, pankit lakkaavat arvailemasta ja alkavat havaita, mikä on tärkeää reaaliajassa. Tämä tarkoittaa petosten havaitsemista, kassavirta-aukkojen paljastamista, luottoriskin arvioinnin parantamista ja toiminnan tehottomuuden havaitsemista ennen kuin se kasvaa lumipallona.
CRM on enemmän kuin pelkkä tietojen tallennusväline, kun se yhdistetään analytiikkaan. Pankit voivat käyttää käyttäytymissuuntauksia ja historiallisia malleja tulojen ennustamiseen, hinnoittelustrategioiden räätälöintiin ja asiakkaiden poistumisen varhaisten merkkien havaitsemiseen. Sitoutumisen äkillinen väheneminen tai tuotteiden käytön muuttuminen on usein merkki siitä, että asiakas on valmis lähtemään. Analytiikka auttaa sinua havaitsemaan tämän ennen kuin se tapahtuu.
Analytiikka antaa pankeille reaaliaikaisen näkyvyyden siitä, miten niiden toiminnot todellisuudessa toimivat. Seuraamalla palveluaikoja, tunnistamalla pullonkauloja ja seuraamalla asiakastyytyväisyyttä tiimit voivat rakentaa jatkuvia palautesilmukoita, jotka johtavat älykkäämpiin päätöksiin ja nopeampiin mukautuksiin.
Pankkitiedon analytiikka toimii toisena silmäparina rahoitusryhmille. Se havaitsee sen, mitä taulukkolaskentaohjelmista usein jää huomaamatta, kuten päällekkäiset tapahtumat, väärin luokitellut kirjaukset ja raportoinnin epäjohdonmukaisuudet. Tämä tarkoittaa nopeampia tarkastuksia, vähemmän manuaalisia korjauksia ja puhtaampia tilinpäätöksiä.
Kun analytiikka tukee mobiili- tai verkkosovelluksiasi, jokainen käyttäjä saa älykkäämmän käyttökokemuksen. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi budjetointityökaluja, jotka mukautuvat käyttäytymiseen, tai tuote-ehdotuksia, jotka perustuvat todelliseen kulutukseen arvailujen sijaan.
Tietoanalytiikka antaa pankeille terävämpiä välineitä riskienhallintaan ja sääntelyn vaatimusten täyttämiseen. Se tukee vahvempia KYC ja AML prosessit tunnistamalla riskialttiit maksutapahtumat, kiinnittämällä huomiota epätavalliseen käyttäytymiseen ja seuraamalla toimintaa useissa eri maksukanavissa. Tuloksena on parempi valvonta hidastamatta toimintoja.
Ulkoiset tietokokonaisuudet, kuten rahoitustietomarkkinapaikat ja sosiaaliset signaalit, antavat pankeille selkeämmän kuvan markkinasuuntauksista ja asiakasriskeistä. Analytiikka tekee näistä tiedoista hyödyllisiä. Esimerkiksi yhdistämällä sijaintitietoja mobiilitapahtumien historiaan voidaan paljastaa uusia asiakassegmenttejä tai havaita tiettyihin alueisiin sidottuja kulutuspoikkeamia.
Kehittynyt analytiikka auttaa pankkeja ja luottotietotoimistoja pääsemään yli yhden koon luottopisteytyksestä. Sen sijaan, että ne luottaisivat pelkästään staattisiin tietoihin, ne voivat arvioida riskiä dynaamisesti ottamalla huomioon reaaliaikaisen käyttäytymisen, vaihtoehtoiset tietolähteet ja muuttuvat taloudelliset olosuhteet. Tämä johtaa tarkempiin päätöksiin ja laajempaan luottotuotteiden saatavuuteen.
Tietoanalytiikka voi tuoda pankkitoimintaan merkittäviä hyötyjä, mutta monet tiimit törmäävät seinään, kun ne muuttavat potentiaalin todellisiksi tuloksiksi. Seuraavassa on lueteltu pankkien toimintaa hidastavat suurimmat haasteet, jotka ulottuvat vanhentuneesta infrastruktuurista vaatimustenmukaisuuden puutteisiin, ja kerrotaan, miten ne voidaan voittaa.
Pankit käsittelevät arkaluonteisimpia tietoja. Yksikin tietoturvaloukkaus voi aiheuttaa taloudellisia tappioita, viranomaisrangaistuksia ja maineen romahtamista. Vahva salaus, roolipohjainen käyttöoikeuksien valvonta, turvallinen tallennus ja tietojen anonymisointi ovat perustavanlaatuisia keinoja tämän välttämiseksi.
Kun tiedot tulevat pankkiautomaateista, mobiilisovelluksista, CRM-työkaluista ja kolmansien osapuolten syötteistä, epäjohdonmukaisuudet ovat yleisiä. Olen nähnyt pankkien menettävän luottamuksensa omiin mittaristoihinsa hajanaisen tai vanhentuneen tiedon vuoksi. Tietolähteiden yhdistäminen yhtenäiseen tietopankkiin tai -varastoon, automaattinen validointi ja tietojen alkuperän seuranta ovat olennaisia toimenpiteitä, joilla vältetään huonoihin tietoihin perustuvat huonot päätökset.
Monia pankkijärjestelmiä ei ole suunniteltu reaaliaikaiseen analytiikkaan tai laajamittaiseen tietojenkäsittelyyn. Niiden korvaaminen kokonaan on kallista ja riskialtista. Älykkäämpi ratkaisu on käyttää pilvipohjaisia komponentteja ja sovellusrajapintoja, jotka laajentavat valmiuksia repimättä vanhaa ydintä pois.
Analytiikka-alustojen käyttöönotto voi olla kallista, erityisesti lisenssimaksujen, mukautettujen integraatioiden ja tiimin koulutuksen vuoksi. Se ei kuitenkaan tarkoita, että sen pitäisi rikkoa budjetti. Olemme auttaneet asiakkaitamme leikkaamaan kustannuksia käyttämällä pilvipalveluntarjoajia, kuten seuraavia. AWS, Azuretai GCP:hen, käyttämällä pakkausta tallennuksen yleiskustannusten vähentämiseksi ja vaiheistamalla käyttöönottoa massiivisten alkuinvestointien välttämiseksi.
"Me Innowise:ssä tiedämme, että data-analytiikkaa koskevan aloitteen käynnistäminen voi tuoda huomattavaa lisäarvoa, mutta siihen liittyy myös teknisiä ja strategisia haasteita, erityisesti aloitteleville pankeille. Insinöörimme työskentelevät tiiviisti tiimisi kanssa suunnittelusta käyttöönottoon asti, jotta voit rakentaa ratkaisun, joka on hyvin suunniteltu, tulevaisuuteen soveltuva ja joka vastaa tavoitteitasi ja budjettiasi alusta alkaen."
Me Innowise:ssä olemme nähneet, miten data-analytiikalla on todellista merkitystä pankkitoiminnassa. Näissä kolmessa käytännön projektissa korostetaan, mikä on mahdollista oikeiden järjestelmien, työkalujen ja toteutuksen avulla nopeammasta raportoinnista parempiin päätöksiin.
Työskentelimme yhdysvaltalaisen sijoitusyhtiön kanssa, jolla oli vahvat saavutukset, mutta joka kamppaili vanhentuneiden analytiikan työnkulkujen kanssa. Heidän alustansa haki tietoja esimerkiksi Bloombergin kaltaisista lähteistä, mutta ne päivittyivät vain kerran päivässä, mikä ei riitä, kun markkinat liikkuvat minuuteittain. Lisäksi raporttien tuottaminen sääntelyviranomaisille oli hidas, enimmäkseen manuaalinen prosessi, joka vei liikaa aikaa ja jätti liikaa tilaa virheille.
Mitä heillä oli vastassaan:
Me astuimme kuvaan mukaan ja toimme heidän alustansa ajan tasalle. Tiimimme paransi Bloomberg-integraatiota reaaliaikaisten markkinatietojen toimittamiseksi, automatisoi koko taloudellisen raportoinnin työnkulun ja lisäsi kehittyneitä työkaluja analytiikkaan ja stressitestaukseen. Tämän ansiosta aikaa kului vähemmän laskentataulukoiden kanssa taistelemiseen ja enemmän aikaa tietoon perustuvien sijoituspäätösten tekemiseen.
Mikä muuttui:
A johtava eurooppalainen pankki kääntyi Innowise:n puoleen ratkaistakseen kriittisen ongelman: sen tiedot olivat hajallaan vanhentuneissa järjestelmissä, mikä vaikeutti niiden seurantaa, tarkastusta ja käyttöä. Asiakas-, tapahtuma- ja tilitiedot olivat siiloutuneet eri muotoihin, joten tiimit eivät pystyneet tuottamaan oikea-aikaista tietoa ja noudattamaan säännöksiä. Manuaalinen tietojen täsmäytys hidasti päätöksentekoa, ja vanhan infrastruktuurin ylläpidosta tuli kasvava kustannusrasite.
Mitä heillä oli vastassaan:
Rakensimme keskitetyn, mitaliarkkitehtuuriin (pronssi-, hopea- ja kultakerrokset) perustuvan tietokannan, jonka avulla pankkitietoja voidaan puhdistaa, jäsentää ja yhtenäistää mittakaavassa. Automaattisten putkistojen, reaaliaikaisen tiedonkeruun ja Power BI-mittaristojen avulla pankilla on nyt yksi ainoa totuuden lähde analytiikkaa, vaatimustenmukaisuutta ja asiakastietoja varten.
Mikä muuttui:
An kansainvälinen pankkiryhmä teki yhteistyötä Innowise:n kanssa modernisoidakseen vanhentuneen sijoitusportaalinsa, joka ei enää vastannut käyttäjien odotuksia ja sääntelyvaatimuksia. Olemassa olevalta alustalta puuttui joustavuutta, hallintatyökalut olivat hajanaisia ja tarjonnan skaalaus tai mukauttaminen yli 20 markkina-alueella oli vaikeaa. Tiimimme sai tehtäväkseen toimittaa monipuolisen back-office-sovelluksen, joka kattaa kaiken salkunhallinnasta CRM:ään, ylläpitoasetuksiin ja tapahtumapohjaiseen raportointiin.
Mitä heillä oli vastassaan:
Rakensimme vankan sijoitustenhallinta-alustan, joka perustuu .NET:hen, Azure:hen ja React:hen. Se sisälsi keskitetyn CRM:n, dynaamisen salkunhallinnan, reaaliaikaisen sijoitusanalytiikan ja tapahtumapohjaisen ilmoitusjärjestelmän. Pankki tarjoaa nyt nykyaikaisen, turvallisen digitaalisen kokemuksen samalla kun se yksinkertaistaa sisäisiä prosessejaan ja antaa sekä käyttäjille että ylläpitäjille täyden hallinnan taloudellisiin työnkulkuihin.
Mikä muuttui:
Tietoanalytiikka antaa pankeille todellista etulyöntiasemaa, mutta todellisten tulosten saamiseksi sen on oltava osa laajempaa strategiaa. Vain yhden osan optimointi ei riitä. Integrointi voi olla monimutkaista, mutta oikeat asiantuntijat opastamalla sinua ja osoittamalla alueita, joilla on parantamisen varaa, prosessista tulee paljon helpompi. Kun se tehdään oikein, se ei vain toimi - se auttaa kaikkea toimimaan paremmin.
Tietoanalytiikalla on valtava merkitys pankkitoiminnan turvallisuuden varmistamisessa. Skannaamalla tuhansia maksutapahtumia se auttaa havaitsemaan kaikki epätavalliset asiat, kuten oudot mallit tai epäilyttävän toiminnan, ja merkitsee ne nopeasti. Näin pankit voivat havaita ja käsitellä mahdollisia uhkia heti, kun niitä ilmenee.
Tietoanalytiikan myötä pankeilla on paljon tekemistä. Niiden on pidettävä asiakastiedot turvassa tietoturvaloukkauksilta, valvottava tietojen oikeellisuutta säännöllisin tarkistuksin ja hallittava tekniikan nousevia kustannuksia. Ja jos tämä ei vielä riittäisi, haasteeseen lisätään paineita, jotka liittyvät monimutkaisten tietosuojalakien noudattamiseen, mikä vain lisää haastetta.
Tietoanalytiikka auttaa pankkeja pitämään laivaa tiukemmalla. Se osoittaa, missä asiat hidastuvat, poistaa osan toistuvasta työstä tiimiltäsi ja jopa varoittaa, kun jokin asia on korjattava, ennen kuin se muuttuu suuremmaksi ongelmaksi.
Tietoanalytiikka auttaa pankkeja havaitsemaan petokset heti, kun niitä tapahtuu, sillä se seuraa tapahtumia tarkasti. Se tarkastelee myös aiempia malleja tulevien riskien ennakoimiseksi, jotta tiimit voivat valmistautua tulevaan sen sijaan, että ne vain reagoivat jälkikäteen.
Kyllä, data-analytiikka voi ehdottomasti lisätä pankkien tuloja. Se auttaa pankkeja selvittämään, mitä asiakkaat todella haluavat, räätälöimään tarjoukset sen mukaisesti, pitämään ihmiset sitoutuneina, mukauttamaan hinnoittelua älykkäästi ja pysymään uusien markkinasuuntausten kärjessä.
FinTech-asiantuntija
Siarhei johtaa FinTech-suuntautumistamme syvällä toimialatuntemuksella ja selkeällä näkemyksellä siitä, mihin digitaalinen rahoitus on menossa. Hän auttaa asiakkaita selviytymään monimutkaisista säädöksistä ja teknisistä valinnoista ja muotoilee ratkaisuja, jotka eivät ole vain turvallisia vaan myös kasvuun suunniteltuja.
