16 min å lese

Hvordan brukes dataanalyse i bankbransjen?

Banking

Dataanalyse

FinTech

Banking data analytics is all about gathering and analyzing data to help financial institutions make informed decisions. By digging into customer transactions, market trends, and risk assessments, banks can uncover insights that shape their strategies and gain a competitive edge. Data analytics in the banking industry is expected to grow significantly – from US$8,58 millioner dollar i 2024 til US$24,28 millioner dollar innen 2029 - med en sterk årlig vekstrate (CAGR) på 23,11%.

I denne artikkelen skal vi se nærmere på hvordan dataanalyse endrer bankverdenen og gjør driften smidigere, beslutningene smartere og veksten raskere. Er du klar til å se hvordan det kan utgjøre en forskjell for deg? La oss komme i gang!

Hvorfor trenger bankene dataanalyse?

Data analytics has been a big deal in banking for a while now — in fact, banks are actually seen as pioneers in using it. But to really get the most out of banking data analytics, it needs to be part of everything, from customer insights and risk management to finance and operations. When all the pieces work together, that’s where the magic happens. It helps banks stay on top of regulations, manage risks better, and fight fraud more effectively. Plus, it can drive profits by finding high-potential customers, improving product offerings, and helping leaders make informed decisions across the board.

Ønsker du å få et konkurransefortrinn med bedre forretningsbeslutninger?

Hos Innowise vet vi hvordan vi omdanner data til innsikt som kan brukes i praksis.

Viktige områder innen analyse av bankdata

Risikoanalyse og kredittvurdering: 30% av brukstilfeller

Dataanalyse gir bankene et mye skarpere blikk for å oppdage risikoer og forstå de økonomiske konsekvensene av dem. Med "hva-hvis"-modeller kan de for eksempel spille ut ulike scenarier - som endringer i valuta- eller råvarepriser - slik at de kan finjustere sikringsstrategiene sine. Når det gjelder vurdering av kredittverdighet, ser man på et bredt spekter av innsikt - som forbruksvaner, inntektstrender og tilbakebetalingshistorikk. Kombinert med ML legger den til enda et lag ved å oppdage risikomønstre og gi enda mer nøyaktige kredittpoeng.

Oppdagelse og forebygging av svindel: 25% av brukstilfeller

Avansert dataanalyse hjelper bankene med å dykke dypt ned i transaksjonsdata og kundeatferd for å fange opp unormale aktiviteter som ellers ville gått ubemerket hen. Med sanntidsovervåking på plass kan bankene raskt fange opp og reagere på svindelforsøk og beskytte både kundene og virksomheten. Takket være verktøy som kunstig intelligens, avansert segmentering og RPA går bankene fra gammeldagse, gjettebaserte metoder til mer nøyaktige, atferdsbaserte teknikker som gir bedre svindelkontroll.

Personalisering, NBA/NBO: 20% av brukstilfeller

Dataanalyse i banksektoren gir bankene et komplett bilde av hver enkelt kunde ved å samle data fra ulike kontaktpunkter for å lage detaljerte profiler. Bankene bruker NBA-strategier (Next Best Actions) og NBO-strategier (Next Best Offers) for å forbedre kundetilfredsheten og finne flere muligheter for mersalg og kryssalg. Ved å integrere offline-mikroøyeblikksanalyser kan bankene bruke kundenes offline-interaksjoner til å tilpasse deres online-opplevelse, og vice versa - og dermed skape en smidig og engasjerende kundereise.

Forbedring av driftseffektiviteten: 15% av brukstilfeller

Bankene bruker interne databaser, CRM-systemer, sosiale medier og markedsdata til å spore nøkkeltall - som kostnads-/inntektsforhold, avkastning på eiendeler, kundeanskaffelseskostnader og prosesssyklustid. Disse nøkkeltallene bidrar til å måle ytelsen, identifisere ineffektivitet og veilede optimaliseringstiltak for å forbedre den samlede driften. Dataanalyse er også nyttig for benchmarking av prestasjoner, der den sammenligner bankens nøkkeltall med bransjestandarder, avdekker mangler og viser vei til forbedringer.

Markedsføring: 10% av brukstilfeller

Med dataanalyse kan markedsførere i bankene enkelt få øye på trender og innsikt om nye og eksisterende kunder. Ved å analysere data som kundeengasjement, forbruksvaner og atferd, kan bankene bygge målrettede strategier som gjør markedsføringsarbeidet mer effektivt. Takket være datastrømmer og analyser har markedsførere nå all informasjonen de trenger lett tilgjengelig. Dataanalyse bidrar også til å analysere effektiviteten av markedsførings- og lojalitetskampanjer ved å måle konverteringsfrekvenser og avkastning på markedsføringsinvesteringer.

Dataanalyse i banksektoren: viktige integrasjoner

Uansett hva du er ute etter - å stoppe svindel, forbedre markedsføringen eller styre økonomien - er det smart å ta i bruk dataanalyse i systemene og prosessene dine, slik at du får verdifulle verktøy på tvers av hele bankvirksomheten.

Kjernebanksystemer

Bankene kan integrere dataanalyse med kjernebanksystemer (CBS) for å styrke risikostyringen, forbedre driftseffektiviteten, oppdage svindel og analysere transaksjonsmønstre.

CRM for banker

Bankene bruker dataanalyse til å bygge enhetlige CRM-plattformer som bidrar til å identifisere muligheter, estimere inntektspotensial, gi prisveiledning og oppdage kunder som står i fare for å forlate oss.

System for styring av bankvirksomhet

Når dataanalyse integreres i programvaren for bankdriftsstyring, hjelper den bankene med å spore KPI-er, samle inn sanntidsdata og opprette tilbakemeldingssløyfer for å finjustere servicestrategier.

Verktøy for sporing av sikkerhet og samsvar

Dataanalyse hjelper bankene med å overvåke korrespondentens atferd, minimere høyrisikotransaksjoner, flagge mistenkelige betalingsinstruksjoner og styrke arbeidet med kundekontroll og hvitvasking av penger.

Kundevendte apper

Ved å integrere dataanalyse i kundeorienterte bankapper kan man levere personaliserte finansielle tjenester og råd ved å analysere kundeatferd, preferanser og transaksjonshistorikk.

Regnskaps- eller finanssystem

Bankdataanalyse hjelper regnskapsteamene med å utarbeide regnskaper og effektivt oppdage og rette opp feil, for eksempel feilklassifiseringer, dupliserte oppføringer eller feil i dataregistreringen.

Markedsplasser for finansielle data

Med dataanalyse kan bankene få tilgang til store datasett fra sosiale medier, e-handelstransaksjoner og mobile enheter for å få mer nøyaktig og pålitelig markedsinnsikt.

Kredittvurderingsbyråer

Takket være avansert dataanalyse kan kredittvurderingsbyråene bedre forstå kundenes kredittverdighet, oppdage potensielle misligholdere og tilby mer inkluderende kredittalternativer.

Er du usikker på om prosessene dine utnytter sitt fulle potensial?

Lær hvordan dataanalyser kan hjelpe deg med å forbedre ytelsen din og få mest mulig ut av hvert eneste steg.

Viktige fordeler med dataanalyse i banksektoren

Bankvirksomhet er nært knyttet til finansielle tall og informasjon. Når du tar med dataanalyse i miksen, får du tilgang til mer nøyaktig og detaljert innsikt som hjelper deg med å utvikle mer effektive strategier.

Bedre kundeopplevelse

Forbedret risikostyring

Operasjonell effektivitet

Overholdelse av regelverk

Strategisk markedsføring og salg

Bedre kundeopplevelse

Dataanalyse gir verdifull innsikt i kundesegmenter, interaksjoner, transaksjoner og tilbakemeldinger, noe som gir bankene en klarere forståelse av kundenes behov. Dette gir mulighet for mer personaliserte tjenester, økt kundetilfredshet og redusert kundefrafall.

Forbedret risikostyring

Bankene bruker dataanalyse til å bygge modeller som forutser fremtidige risikoer ved å analysere tidligere data med avansert statistikk og ML. Dette hjelper dem med å komme opp med strategier for å takle potensielle problemer før de kan forårsake reelle problemer.

Operasjonell effektivitet

Dataanalyse hjelper bankene med å finne ut hva som er de beste bemanningsnivåene, oppdage driftsproblemer og forstå transaksjonsvolumene. Med denne innsikten kan de finjustere ressursbruken, effektivisere prosessene og redusere ineffektivitet og kostnader.

Overholdelse av regelverk

Med dataanalyse kan bankene holde et våkent øye med etterlevelsen og automatisere prosessen med å hente inn og analysere data. Det bidrar til å generere nøyaktige og fullstendige rapporter som oppfyller alle regulatoriske standarder, noe som sparer bankene for tid og penger, samtidig som de overholder alle krav.

Strategisk markedsføring og salg

Dataanalyse hjelper bankene med å finne hull i markedet og lage markedsføringsstrategier som treffer riktig. Ved å finne ut hva som mangler, kan de utforme produkter og tjenester som virkelig oppfyller kundenes behov - noe som fører til mer effektiv salgsinnsats.

Bedre kundeopplevelse

Forbedret risikostyring

Operasjonell effektivitet

Overholdelse av regelverk

Strategisk markedsføring og salg

82% av selskapene hadde en jevn omsetningsvekst over tre år.

54% av selskapene rapporterte om en økning i omsetningen.

44% av virksomhetene utkonkurrerte sine konkurrenter.

42% av organisasjonene opplevde store kostnadsbesparelser.

"Data er den hemmelige sausen til suksess i enhver virksomhet, og det er spesielt viktig i banksektoren. Med riktig dataanalyse er mulighetene uendelige - som å forutsi kundenes behov, endre kredittvurderinger, øke salgseffektiviteten og styrke bedrageribeskyttelsen. Vi er her for å vise deg hvordan dataanalyse kan ta virksomheten din til neste nivå og hjelpe deg med å bruke beste praksis og verktøy for å oppnå konkrete resultater."

Siarhei Sukhadolski

FinTech-ekspert hos Innowise

Utfordringer med å integrere dataanalyse i bankvirksomhet

Personvern og datasikkerhet

Det er vanskelig å håndtere sensitive data i analyser - datainnbrudd og uautorisert tilgang kan føre til alvorlige juridiske, omdømmemessige og økonomiske problemer. Bankene må ha sterke beskyttelsestiltak på plass, som kryptering, strenge tilgangskontroller, sikker lagring og anonymisering av data. I tillegg er det avgjørende å overholde regler som GDPR og CCPA for å holde kundedataene trygge og forsvarlige.

Datakvalitet og nøyaktighet

Banksektoren håndterer mange komplekse data fra ulike kilder, og det er derfor avgjørende at de er nøyaktige og fullstendige. Data av dårlig kvalitet kan føre til misvisende innsikt og dårlige beslutninger. For å løse dette bør bankene bruke verktøy som datasjøer og datavarehus for å konsolidere alt, og stole på datavalidering, sporing av datalinje og kvalitetskontroller for å holde orden i sakene.

Integrering med eldre systemer

Eldre banksystemer klarer ofte ikke å holde tritt med de enorme datamengdene og sliter med å fungere med moderne teknologi. For å løse disse problemene bør bankene oppgradere infrastrukturen eller koble de gamle systemene sine til skybaserte systemer via API-er, slik at de kan dra nytte av fordelene ved dataanalyse uten å måtte betale de høye kostnadene ved en fullstendig systemrevisjon.

Høye implementeringskostnader

Implementering av dataanalyse i banksektoren kan være kostbart på grunn av prosjektenes kompleksitet, behovet for avanserte verktøy og ekspertise - i tillegg til kostnader som lisensavgifter og teamopplæring - noe som gjør det til et stort budsjettproblem. Bruk av skylagring som AWS, Azure og GCP tilbyr skalerbare, kostnadseffektive løsninger, samtidig som datakomprimering kan redusere lagrings- og overføringskostnadene.

Overholdelse av regelverk

Å ignorere datasikkerhetsregler som GDPR, PCI-DSS, Dodd-Frank, Basel III og FATCA når man setter opp dataanalyse for banktjenester, kan føre til store bøter og tap av kundenes tillit. Bankene må ligge i forkant når det gjelder personvern og datasikkerhet, bruke automatiseringsverktøy for etterlevelse og samarbeide med tilsynsmyndigheter for å håndtere disse problemene.

"Hos Innowise forstår vi at implementering av dataanalyse kan være en game-changer, men det kommer også med sine egne utfordringer, spesielt for banker som nettopp har startet opp. Ingen grunn til å stresse - vi har alt du trenger. Teamet vårt er med deg hele veien, fra den innledende samtalen til det endelige oppsettet, og sørger for at alt går knirkefritt og forblir budsjettvennlig."

Siarhei Sukhadolski

FinTech-ekspert hos Innowise

The use of data analytics in banking: real cases

Austin Capital Bank hadde problemer med å bruke data effektivt, og den toppstyrte tilnærmingen begrenset tilgangen for alle unntatt datateamet. Ian Bass, den nye sjefen for dataanalyse, satte nytt liv i dette ved å etablere et Snowflake-miljø og en selvbetjent analyseplattform. Denne endringen gjorde det mulig for teammedlemmer i hele banken å få innsikt direkte uten å måtte være tekniske eksperter. Resultatet? De reduserte kostnadene for betalte søk med 50%, økte inntektsmarginene med rundt 30% og forbedret kundelojaliteten med 15% ved hjelp av bedre markedsføringsinnsikt.

JPMorgan Chase & Co. har forbedret sin risikostyring ved hjelp av stordataanalyse og ML. Disse verktøyene hjelper banken med å finne indikasjoner på svindel som menneskelige analytikere kanskje overser. De bruker også prediktiv analyse for å oppdage potensielle fremtidige risikoer og handle før problemer oppstår. Nye simuleringsmodeller lar JPMorgan se hvordan ulike markedssituasjoner kan påvirke porteføljen, og gjør stresstester mer nøyaktige. Dette har ført til færre svindeltap og bedre finansiell helse.

Deutsche Bank slet med å oppdage markedsmanipulasjon fordi de måtte kopiere data på tvers av ulike systemer. For å løse dette vendte de seg til Google Clouds BigQuery og Dataproc. Nå flyter data direkte inn i BigQuery, noe som gjør det enklere å overvåke handler uten å måtte kopiere dem. Cloud Composer tar seg av dataprosessene, forbedrer datakvaliteten og reduserer kostnadene ved dataoverføring. Ved å bruke en pay-as-you-go-tilnærming har de spart opptil 30% på IT-kostnader og forbedret risikostyringen og responshastigheten.

Er du frustrert over unøyaktige data som ødelegger analysene dine?

Utforsk hvordan utvidet analyse kan bidra til å rydde opp og forbedre dataintegriteten.

Future of data analytics in the banking industry

I en stadig tøffere konkurranse er dataanalyse i ferd med å bli en viktig differensiator. Bankene bygger smartere, datadrevne tjenester, og det handler ikke lenger bare om å ha data - det handler om å ligge i forkant av utviklingen. Kort sagt er dataanalyse på vei mot stor vekst, og det kommer bare til å bli mer innovativt fremover.

Funksjon	Beskrivelse	Fordel	Fremtidig innvirkning
AI-drevet beslutningstaking	Bruk av AI-algoritmer for å forbedre beslutningsprosessene	Bedre nøyaktighet og økt driftseffektivitet	Avanserte AI-modeller for autonom bankvirksomhet
Skreddersydd kundeopplevelse	Tilbyr mer personlige og interaktive banktjenester	Økt kundetilfredshet og lojalitet	Forutsi kundenes behov og tilby tilpassede produkter og tjenester
Blockchain og datasikkerhet	Bruk av blokkjeder for sikker og transparent datahåndtering	Forbedret datasikkerhet og redusert svindel	Integritet og konfidensialitet i forbindelse med finansielle transaksjoner
Åpen bankvirksomhet	Deling av finansielle data med tredjepartsleverandører gjennom API-er	Innovasjon og et bredere utvalg av alternativer for kundene	Mer sømløse og integrerte tjenester
Regulatorisk teknologi (RegTech)	Bruk av teknologi for å effektivisere etterlevelse av regelverk	Redusert administrativ byrde og minimert risiko	Automatiserte samsvarskontroller og rapportering
Global ekspansjon	Utvidelse av banktjenester til nye markeder	Økt markedsrekkevidde og økte inntektsmuligheter	Innsikt i lokale markedstrender, dynamikk og kundeatferd
Menneskesentrert design	Utforme bankløsninger med fokus på brukeropplevelse	Mer intuitive og brukervennlige nettbankopplevelser	Forståelse av menneskelig atferd, mønstre, tjenestepreferanser og behov

Avslutning

Dataanalyse er en viktig faktor for bankene, enten det dreier seg om å tiltrekke seg nye kunder, forbedre tjenestene eller redusere svindel. Men her er greia: Hvis du ønsker å få virkelig verdi ut av det, kan du ikke bare fokusere på én del av prosessen. Den må dekke alle områder. Det kan utvilsomt være vanskelig å integrere det - men med de rette ekspertene ved din side, som hjelper deg gjennom det og peker på hvor du kan forbedre deg, trenger det ikke å være en hodepine. Faktisk vil det hjelpe deg med å få mest mulig ut av det uten all forvirringen.

Ofte stilte spørsmål

Hvordan kan dataanalyse bidra til å gjøre bankvirksomheten sikrere?

Dataanalyse er til stor hjelp for banksikkerheten. Ved å bruke algoritmer til å gå gjennom tusenvis av transaksjoner kan den oppdage alt utenom det vanlige - som mistenkelige mønstre eller aktiviteter - og flagge det med en gang. Dette betyr at bankene kan fange opp og håndtere potensielle trusler i sanntid.

Hvilke utfordringer står bankene overfor når de skal implementere dataanalyse?

Når det gjelder dataanalyse, må bankene beskytte kundeinformasjonen mot datainnbrudd, sørge for at dataene er korrekte ved hjelp av regelmessige kontroller og håndtere de høye teknologikostnadene. På toppen av det hele må de navigere i vanskelige lover om databeskyttelse, noe som gjør ting enda vanskeligere.

Hvordan kan dataanalyse forbedre effektiviteten i bankdriften?

Dataanalyse hjelper bankene med å utnytte ressursene sine bedre og gjøre prosessene smidigere. Den viser også hvor ting går tregere, automatiserer rutineoppgaver og forutser til og med når det er behov for vedlikehold, slik at alt går som smurt.

Hvilken rolle spiller dataanalyse i risikostyringen?

Dataanalyse hjelper bankene med å oppdage svindel og mistenkelig aktivitet i sanntid ved å analysere transaksjoner. Den bruker også tidligere data til å forutsi fremtidige risikoer og forbereder bankene på ulike scenarier, slik at de kan ligge i forkant av potensielle problemer.

Kan dataanalyse hjelpe bankene med å øke inntektene sine?

Ja, dataanalyse kan definitivt hjelpe bankene med å øke inntektene. Det hjelper dem med å forstå hva kundene vil ha, slik at de kan tilby tilpassede produkter og tjenester og få kundene til å komme tilbake, finjustere prisene og oppdage nye markedstrender for å øke inntektene på lang sikt.

Siarhei Sukhadolski FinTech-ekspert

Dato: 24. oktober 2024

Siarhei Sukhadolski FinTech-ekspert

Dato: 24. oktober 2024

Innholdsfortegnelse

Kontakt oss

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.