16 min gelezen

Hoe wordt data-analyse gebruikt in de banksector?

Banking

Data analytics

FinTech

Analyse van bankgegevens draait alles om het verzamelen en analyseren van gegevens om financiële instellingen te helpen weloverwogen beslissingen te nemen. Door te graven in klanttransacties, markttrends en risicobeoordelingen kunnen banken inzichten ontdekken die hun strategieën vormgeven en een concurrentievoordeel opleveren. Dataanalyse in de banksector zal naar verwachting aanzienlijk groeien - van US$8,58 miljoen in 2024 tot US$24,28 miljoen in 2029 - met een sterk jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 23,11%.

In dit artikel gaan we dieper in op de manier waarop data-analyse de bankwereld op zijn grondvesten doet schudden, waardoor activiteiten soepeler verlopen, beslissingen slimmer worden en groei sneller gaat. Klaar om te zien hoe het voor u het verschil kan maken? Laten we beginnen!

Waarom hebben banken data analytics nodig?

Data-analyse is al een tijdje een belangrijk onderwerp in het bankwezen - banken worden zelfs gezien als pioniers in het gebruik ervan. Maar om echt alles uit bankieren te halen data analyticsHet moet deel uitmaken van alles, van klantinzichten en risicobeheer tot financiën en bedrijfsvoering. Wanneer alle stukken samenwerken, gebeurt er iets magisch. Het helpt banken om de regelgeving na te leven, risico's beter te beheren en fraude effectiever te bestrijden. Bovendien kan het de winst verhogen door potentiële klanten te vinden, het productaanbod te verbeteren en leiders te helpen weloverwogen beslissingen te nemen over de hele linie.

Op zoek naar een concurrentievoordeel met betere zakelijke beslissingen?

Bij Innowise weten we hoe we gegevens moeten omzetten in bruikbare inzichten.

Belangrijkste gebieden van bancaire gegevensanalyse

Risicoanalyse en kredietscores: 30% van use cases

Data-analyse geeft banken een veel scherper oog om risico's op te sporen en de financiële impact ervan te begrijpen. Met 'wat als'-modellen kunnen ze bijvoorbeeld verschillende scenario's uitspelen, zoals verschuivingen in valuta- of grondstofprijzen, zodat ze hun hedgingstrategieën nauwkeurig kunnen afstemmen. Bij het beoordelen van kredietwaardigheid wordt gekeken naar een breed scala aan inzichten, zoals bestedingsgewoonten, inkomenstrends en aflossingsgeschiedenis. In combinatie met ML voegt het nog een laag toe door risicopatronen te herkennen en nog nauwkeurigere kredietscores te geven.

Fraudeopsporing en -preventie: 25% van use cases

Geavanceerde analyse van bankgegevens helpt banken om diep in transactiegegevens en klantgedrag te duiken om abnormale activiteiten op te sporen die anders misschien onopgemerkt zouden blijven. Met realtime monitoring kunnen banken pogingen tot fraude snel opsporen en erop reageren en zowel hun klanten als hun bedrijf beschermen. Dankzij tools als AI, geavanceerde segmentatie en RPA stappen banken over van ouderwetse, giswerkmethoden naar nauwkeurigere, op gedrag gebaseerde technieken die de fraudebestrijding verbeteren.

Personalisatie, NBA/NBO: 20% van use cases

Data analytics in bankieren geeft banken een compleet beeld van elke klant door gegevens van verschillende touchpoints samen te voegen tot gedetailleerde profielen. Banken gebruiken next-best actions (NBA) en next-best offers (NBO) strategieën om de klanttevredenheid te verbeteren en meer kansen te vinden voor upselling en cross-selling. Door offline micro-momentenanalyse te integreren, kunnen banken de offline interacties van klanten gebruiken om hun online ervaring te personaliseren, en vice versa - voor een soepel en aantrekkelijk klanttraject.

Operationele efficiëntie verbeteren: 15% van use cases

Banken gebruiken interne databases, CRM-systemen, sociale media en marktgegevens om belangrijke meetgegevens bij te houden, zoals kosten/inkomstenratio's, rendement op activa, kosten voor klantenwerving en doorlooptijd van processen. Deze KPI's helpen bij het meten van prestaties, het identificeren van inefficiënties en het sturen van optimalisatie-inspanningen om de algehele activiteiten te verbeteren. Data-analyse komt ook van pas bij prestatie-benchmarking, waarbij de statistieken van een bank worden vergeleken met industriestandaarden, hiaten worden blootgelegd en de weg wordt gewezen naar verbetering.

Marketing: 10% van use cases

Met data analytics kunnen marketeers van banken gemakkelijk trends en inzichten ontdekken over nieuwe en bestaande klanten. Door gegevens zoals klantbetrokkenheid, bestedingsgewoonten en gedrag te analyseren, kunnen banken gerichte strategieën ontwikkelen die hun marketinginspanningen effectiever maken. Dankzij datastromen en analyses hebben marketeers nu alle informatie die ze nodig hebben binnen handbereik. Data-analyse helpt ook bij het analyseren van de effectiviteit van marketing- en retentiecampagnes door conversiepercentages en het rendement op marketinginvesteringen te meten.

Data analytics in de banksector: belangrijke integraties

Wat u ook wilt bereiken - fraude een halt toeroepen, marketinginspanningen verbeteren of uw financiën beheren - het integreren van data analytics in uw systemen en processen is een slimme zet die u waardevolle hulpmiddelen biedt voor uw gehele bankstructuur.

Core banksystemen

Banken kunnen gegevensanalyse integreren met core banking systemen (CBS) om het risicobeheer te versterken, de operationele efficiëntie te verbeteren, fraude op te sporen en transactiepatronen te analyseren.

CRM voor banken

Banken gebruiken gegevensanalyse om uniforme CRM-platforms te bouwen die helpen bij het identificeren van kansen, het inschatten van inkomstenpotentieel, het geven van prijsadviezen en het signaleren van klanten die dreigen weg te gaan.

Systeem voor het beheer van bankverrichtingen

Wanneer gegevensanalyse wordt geïntegreerd in software voor het beheer van bankactiviteiten, helpt het banken om KPI's bij te houden, realtime gegevens te verzamelen en feedback te geven om hun servicestrategieën te verfijnen.

Tools voor het bijhouden van beveiliging en compliance

Data-analyse helpt banken bij het monitoren van correspondentgedrag, het minimaliseren van transacties met een hoog risico, het signaleren van verdachte betalingsinstructies en het versterken van due diligence- en AML-inspanningen.

Apps voor klanten

De integratie van data-analyse in apps voor bankieren helpt bij het leveren van gepersonaliseerde financiële diensten en advies door het analyseren van klantgedrag, voorkeuren en transactiegeschiedenis.

Boekhoud- of kassasysteem

Banking data analytics helpt boekhoudteams bij het samenstellen van financiële overzichten en het effectief opsporen en herstellen van fouten zoals verkeerde classificaties, dubbele boekingen of fouten bij het invoeren van gegevens.

Marktplaatsen voor financiële gegevens

Met data analytics hebben banken toegang tot grote datasets van sociale media, e-commerce transacties en mobiele apparaten om nauwkeurigere en betrouwbaardere marktinzichten te krijgen.

Kredietbeoordelingsbureaus

Dankzij geavanceerde gegevensanalyses kunnen kredietratingbureaus de kredietwaardigheid van klanten beter begrijpen, potentiële wanbetalers opsporen en uitgebreidere kredietopties aanbieden.

Weet u niet zeker of uw processen optimaal functioneren?

Ontdek hoe je met gegevensanalyse je prestaties kunt verbeteren en het maximale uit elke stap kunt halen.

Belangrijkste voordelen van gegevensanalyse in het bankwezen

Bankactiviteiten zijn nauw verbonden met financiële cijfers en informatie. Als je data analytics toevoegt aan de mix, krijg je toegang tot nauwkeurigere en meer gedetailleerde inzichten die je helpen om effectievere strategieën te ontwikkelen.

Betere klantervaring

Verbeterd risicobeheer

Operationele efficiëntie

Naleving van de regelgeving

Strategische marketing en verkoop

Betere klantervaring

Data analytics biedt waardevolle inzichten in klantsegmenten, interacties, transacties en feedback, waardoor banken een beter inzicht krijgen in de behoeften van klanten. Dit zorgt voor meer gepersonaliseerde diensten, grotere klanttevredenheid en minder opzeggingen.

Verbeterd risicobeheer

Banken gebruiken data analytics om modellen te bouwen die toekomstige risico's voorspellen door gegevens uit het verleden te analyseren met geavanceerde statistieken en ML. Dit helpt hen om strategieën te bedenken om potentiële problemen aan te pakken voordat ze echt problemen kunnen veroorzaken.

Operationele efficiëntie

Data-analyse helpt banken bij het bepalen van de beste personeelsbezetting, het opsporen van operationele haperingen en het begrijpen van transactievolumes. Met deze inzichten kunnen ze hun resources beter inzetten, hun processen stroomlijnen en inefficiënties en kosten terugdringen.

Naleving van de regelgeving

Met data analytics kunnen banken compliance nauwlettend in de gaten houden en het proces van gegevens verzamelen en analyseren automatiseren. Het helpt bij het genereren van nauwkeurige, volledige rapporten die voldoen aan alle wettelijke normen, waardoor banken tijd en geld besparen terwijl ze volledig compliant blijven.

Strategische marketing en verkoop

Data-analyse helpt banken om hiaten in de markt te ontdekken en marketingstrategieën te creëren die de juiste snaar raken. Door uit te zoeken wat er ontbreekt, kunnen ze producten en diensten ontwerpen die echt voldoen aan de behoeften van de klant - wat leidt tot effectievere verkoopinspanningen.

Betere klantervaring

Verbeterd risicobeheer

Operationele efficiëntie

Naleving van de regelgeving

Strategische marketing en verkoop

82% van de bedrijven zag een gestage omzetgroei over drie jaar.

54% van de bedrijven meldde een stijging van hun omzet.

44% van de bedrijven beter dan hun branchegenoten.

42% van de organisaties zagen grote besparingen op de kosten.

"Gegevens zijn de geheime sleutel tot succes in elk bedrijf, en ze zijn vooral cruciaal in het bankwezen. Met de juiste data-analyse zijn de mogelijkheden eindeloos - zoals het voorspellen van de behoeften van klanten, het transformeren van kredietscores, het superchargen van verkoopefficiëntie en het aanscherpen van fraudebescherming. Wij zijn er om u te laten zien hoe data-analyse uw bedrijf naar een hoger niveau kan tillen en u te helpen best practices en tools te gebruiken voor bruikbare resultaten."

Siarhei Sukhadolski

FinTech-expert bij Innowise

Uitdagingen van de integratie van data analytics in het bankwezen

Privacy en beveiliging van gegevens

Het omgaan met gevoelige gegevens bij analytics is lastig - datalekken en ongeautoriseerde toegang kunnen leiden tot ernstige juridische, reputatie- en financiële problemen. Banken hebben sterke bescherming nodig, zoals versleuteling, strenge toegangscontroles, veilige opslag en anonimisering van gegevens. Bovendien is het naleven van regels zoals GDPR en CCPA cruciaal om klantgegevens veilig en gezond te houden.

Kwaliteit en nauwkeurigheid van gegevens

De banksector heeft te maken met veel complexe gegevens uit verschillende bronnen, dus het is cruciaal om deze nauwkeurig en volledig te houden. Gegevens van slechte kwaliteit kunnen leiden tot misleidende inzichten en slechte beslissingen. Om dit op te lossen, moeten banken tools zoals data lakes en warehouses gebruiken om alles te consolideren en vertrouwen op datavalidatie, lineage tracking en kwaliteitscontroles om alles op orde te houden.

Integratie met oudere systemen

Oude banksystemen kunnen de enorme hoeveelheden gegevens vaak niet bijhouden en hebben moeite om met moderne technologie te werken. Om deze problemen aan te pakken, moeten banken hun infrastructuur upgraden of hun oude systemen via API's verbinden met cloudgebaseerde systemen om te profiteren van de voordelen van gegevensanalyse zonder de hoge kosten van een volledige systeemrevisie.

Hoge implementatiekosten

Het implementeren van data-analyse in het bankwezen kan prijzig zijn vanwege de complexiteit van de projecten, de behoefte aan geavanceerde tools en expertise - plus kosten zoals licentiekosten en teamtraining - waardoor het een groot budgetprobleem is. Het gebruik van cloudopslag zoals AWS, Azure en GCP biedt schaalbare, kosteneffectieve oplossingen, terwijl gegevenscompressie de kosten voor opslag en overdracht kan verlagen.

Naleving van de regelgeving

Het negeren van regels voor gegevensbeveiliging zoals GDPR, PCI-DSS, Dodd-Frank, Basel III en FATCA bij het opzetten van bancaire gegevensanalyse kan leiden tot hoge boetes en verlies van vertrouwen bij klanten. Banken moeten voorop blijven lopen op het gebied van dataprivacy en -beveiliging, gebruikmaken van automatiseringstools voor compliance en samenwerken met toezichthouders om deze kwesties aan te pakken.

"Bij Innowise begrijpen we dat het implementeren van data-analyse een game-changer kan zijn, maar het brengt ook zijn eigen uitdagingen met zich mee, vooral voor banken die net beginnen. U hoeft niet te stressen - wij dekken u. Ons team begeleidt je bij elke stap, van het eerste gesprek tot de uiteindelijke implementatie, zodat alles soepel en budgetvriendelijk verloopt."

Siarhei Sukhadolski

FinTech-expert bij Innowise

De gebruik van gegevensanalyse in het bankwezenechte gevallen

Austin Capital Bank had het moeilijk om gegevens effectief te gebruiken, omdat hun top-down benadering de toegang beperkte voor iedereen behalve het datateam. Ian Bass, het nieuwe hoofd van Data Analytics, gooide de zaken over een andere boeg door een Snowflake-omgeving en een self-service analyseplatform op te zetten. Door deze verandering konden teamleden van de hele bank direct inzichten krijgen zonder dat ze technische experts hoefden te zijn. Het resultaat? Ze verlaagden de kosten voor betaald zoeken met 50%, verhoogden de inkomstenmarges met ongeveer 30% en verbeterden de klantenbinding met 15% dankzij betere marketinginzichten.

JPMorgan Chase & Co. heeft zijn risicobeheer verfijnd met big data analytics en ML. Deze tools helpen de bank om aanwijzingen voor fraude te vinden die menselijke analisten misschien over het hoofd zien. Ze maken ook gebruik van voorspellende analyses om potentiële toekomstige risico's te ontdekken en te handelen voordat er problemen ontstaan. Met nieuwe simulatiemodellen kan JPMorgan zien hoe verschillende marktsituaties van invloed kunnen zijn op de portefeuille en kunnen stresstests nauwkeuriger worden uitgevoerd. Dit heeft geleid tot minder fraudeverliezen en een betere financiële gezondheid.

Deutsche Bank worstelde met het opsporen van marktmanipulatie omdat ze gegevens over verschillende systemen moesten kopiëren. Om dit op te lossen, wendden ze zich tot Google Cloud's BigQuery en Dataproc. Nu stromen de gegevens rechtstreeks naar BigQuery, waardoor het gemakkelijker wordt om transacties te monitoren zonder het gedoe van kopiëren. Cloud Composer zorgt voor de dataprocessen, verbetert de datakwaliteit en verlaagt de kosten voor gegevensoverdracht. Door een pay-as-you-go benadering te gebruiken, hebben ze tot 30% op IT-kosten bespaard en hun risicobeheer en reactiesnelheid verbeterd.

Gefrustreerd door onnauwkeurige gegevens die je analyses in de war sturen?

Ontdek hoe augmented analytics kan helpen dingen op te schonen en de integriteit van gegevens te verbeteren.

Toekomst van gegevensanalyse in de banksector

Naarmate de concurrentie toeneemt, wordt data-analyse een belangrijke differentiator. Banken bouwen slimmere, datagestuurde diensten en het gaat niet langer alleen maar om het hebben van gegevens - het gaat erom dat je er de concurrentie mee voor blijft. In een notendop, data analytics is op weg naar een grote groei, en het zal vanaf nu alleen maar innovatiever worden.

Functie	Beschrijving	Voordeel	Impact in de toekomst
AI-gestuurde besluitvorming	AI-algoritmen gebruiken om besluitvormingsprocessen te verbeteren	Betere nauwkeurigheid en verhoogde operationele efficiëntie	Geavanceerde AI-modellen voor autonoom bankieren
Klantervaring op maat	Meer gepersonaliseerde en interactieve bankdiensten aanbieden	Hogere klanttevredenheid en loyaliteit	De behoeften van klanten voorspellen en producten en diensten op maat leveren
Blockchain en gegevensbeveiliging	Blockchain gebruiken voor veilig en transparant gegevensbeheer	Verbeterde gegevensbeveiliging en minder fraude	Integriteit en vertrouwelijkheid van financiële transacties
Open bankieren	Financiële gegevens delen met externe leveranciers via API's	Innovatie en een breder scala aan opties voor klanten	Meer naadloze en geïntegreerde diensten
Technologie voor regelgeving (RegTech)	Technologie gebruiken om naleving van regelgeving te stroomlijnen	Minder administratieve lasten en minimale risico's	Geautomatiseerde nalevingscontroles en rapportage
Wereldwijde uitbreiding	Bankdiensten uitbreiden naar nieuwe markten	Groter marktbereik en meer omzetmogelijkheden	Inzicht in lokale markttrends, dynamiek en klantgedrag
Mensgericht ontwerp	Bancaire oplossingen ontwerpen met de nadruk op gebruikerservaring	Meer intuïtieve en gebruiksvriendelijke ervaringen met online bankieren	Menselijk gedrag, patronen, servicevoorkeuren en behoeften begrijpen

Inpakken

Het gebruik van data analytics is een game changer voor banken, of het nu gaat om het aantrekken van nieuwe klanten, het verbeteren van de dienstverlening of het terugdringen van fraude. Maar als je er echt waarde uit wilt halen, kun je je niet alleen richten op één onderdeel van het proces. Het moet alle onderdelen omvatten. Het integreren kan lastig zijn, zonder twijfel, maar met de juiste experts aan je zijde, die je er doorheen leiden en je wijzen op wat je kunt verbeteren, hoeft het geen hoofdpijn te zijn. Sterker nog, het zal je helpen er het meeste uit te halen zonder alle verwarring.

FAQs

Hoe helpt data-analyse om bankieren veiliger te maken?

Data-analyse is een grote hulp voor de beveiliging van banken. Door algoritmes te gebruiken om duizenden transacties te doorzoeken, kan het iets ongewoons, zoals verdachte patronen of activiteiten, direct herkennen en markeren. Dit betekent dat banken potentiële bedreigingen in realtime kunnen opsporen en aanpakken.

Voor welke uitdagingen staan banken bij het implementeren van data analytics?

Als het gaat om gegevensanalyse, moeten banken klantgegevens beschermen tegen inbreuken, ervoor zorgen dat de gegevens accuraat zijn door regelmatige controles en omgaan met de hoge kosten van technologie. Bovendien moeten ze zich door lastige wetten op het gebied van gegevensbescherming worstelen, wat de zaken nog moeilijker maakt.

Hoe kan data-analyse de operationele efficiëntie van banken verbeteren?

Data-analyse helpt banken om hun middelen beter te gebruiken en hun processen soepeler te laten verlopen. Het laat ook zien waar dingen vertragen, automatiseert routinetaken en voorspelt zelfs wanneer onderhoud nodig is om alles op rolletjes te laten lopen.

Welke rol speelt data-analyse in risicobeheer?

Data analytics helpt banken om fraude en verdachte activiteiten in realtime op te sporen door transacties te analyseren. Het gebruikt ook gegevens uit het verleden om toekomstige risico's te voorspellen en bereidt banken voor op verschillende scenario's om potentiële problemen voor te blijven.

Kan data-analyse banken helpen hun inkomsten te verhogen?

Ja, data-analyse kan banken zeker helpen hun inkomsten te verhogen. Het helpt hen te begrijpen wat klanten willen, zodat ze gepersonaliseerde producten en diensten kunnen aanbieden en klanten kunnen laten terugkomen, prijzen kunnen afstemmen en nieuwe markttrends kunnen herkennen om op de lange termijn inkomsten te genereren.

Siarhei Sukhadolski FinTech Expert

Datum: 24 okt 2024

Siarhei Sukhadolski FinTech Expert

Datum: 24 okt 2024

Inhoudsopgave

Contacteer ons

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe

Neem een spraakbericht over uw
project op om het ons beter te helpen begrijpen

Voeg indien nodig aanvullende documenten bij

Bestand uploaden

Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

Wat gebeurt er nu?

Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken.