16 min read

W jaki sposób analityka danych jest wykorzystywana w branży bankowej?

Bankowość

Analityka danych

FinTech

Analityka danych bankowych polega na gromadzeniu i analizowaniu danych, aby pomóc instytucjom finansowym w podejmowaniu świadomych decyzji. Zagłębiając się w transakcje klientów, trendy rynkowe i oceny ryzyka, banki mogą odkryć spostrzeżenia, które kształtują ich strategie i zyskują przewagę konkurencyjną. Analityka danych w branży bankowej oczekuje się znacznego wzrostu - z US$8,58 mln USD w 2024 r. do US$24,28 mln USD do 2029 r. - z silną roczną stopą wzrostu (CAGR) na poziomie 23,11%.

W tym artykule omówimy, w jaki sposób analityka danych wstrząsa światem bankowości, sprawiając, że operacje stają się płynniejsze, decyzje mądrzejsze, a wzrost szybszy. Gotowy, aby zobaczyć, jak może to zmienić Twoje życie? Do dzieła!

Dlaczego banki potrzebują analityki danych?

Analityka danych już od jakiegoś czasu jest bardzo popularna w bankowości - w rzeczywistości banki są postrzegane jako pionierzy w jej stosowaniu. Aby jednak w pełni wykorzystać możliwości bankowości analizy danychMusi być częścią wszystkiego, od analizy klientów i zarządzania ryzykiem po finanse i operacje. Gdy wszystkie te elementy współpracują ze sobą, dzieje się magia. Pomaga bankom być na bieżąco z przepisami, lepiej zarządzać ryzykiem i skuteczniej zwalczać oszustwa. Ponadto może zwiększyć zyski, znajdując klientów o wysokim potencjale, ulepszając ofertę produktów i pomagając liderom w podejmowaniu świadomych decyzji we wszystkich obszarach.

Chcesz uzyskać przewagę konkurencyjną dzięki lepszym decyzjom biznesowym?

W Innowise wiemy, jak przekształcić dane w przydatne informacje.

Kluczowe obszary bankowej analityki danych

Analiza ryzyka i scoring kredytowy: 30% przypadków użycia

Analityka danych daje bankom znacznie ostrzejsze oko do wykrywania ryzyka i zrozumienia jego wpływu finansowego. Na przykład modele "co jeśli" pozwalają im odgrywać różne scenariusze - takie jak zmiany cen walut lub towarów - dzięki czemu mogą dostosować swoje strategie zabezpieczające. Jeśli chodzi o ocenę zdolności kredytowej, analizowany jest szeroki zakres spostrzeżeń - takich jak nawyki związane z wydatkami, trendy dochodowe i historia spłat. W połączeniu z ML dodaje kolejną warstwę, wykrywając wzorce ryzyka i zapewniając jeszcze dokładniejsze wyniki kredytowe.

Wykrywanie oszustw i zapobieganie im: 25% przypadków użycia

Zaawansowana analiza danych bankowych pomaga bankom zagłębić się w dane transakcyjne i zachowania klientów, aby wychwycić wszelkie nietypowe działania, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone. Dzięki monitorowaniu w czasie rzeczywistym banki mogą szybko wychwytywać próby oszustw i reagować na nie, chroniąc zarówno swoich klientów, jak i swoją działalność. Dzięki narzędziom takim jak sztuczna inteligencja, zaawansowana segmentacja i RPA, banki przechodzą od starych, zgadywanych metod do dokładniejszych, opartych na zachowaniu technik, które poprawiają kontrolę nad oszustwami.

Personalizacja, NBA/NBO: 20% przypadków użycia

Analityka danych w bankowości daje bankom pełny obraz każdego klienta, łącząc dane z różnych punktów kontaktu w celu stworzenia szczegółowych profili. Banki wykorzystują strategie następnych najlepszych działań (NBA) i następnych najlepszych ofert (NBO), aby zwiększyć zadowolenie klientów i znaleźć więcej możliwości sprzedaży dodatkowej i krzyżowej. Integrując analizę mikromomentów offline, banki mogą wykorzystywać interakcje klientów offline do personalizacji ich doświadczeń online i odwrotnie - tworząc płynną i angażującą podróż klienta.

Poprawa wydajności operacyjnej: 15% przypadków użycia

Banki wykorzystują wewnętrzne bazy danych, systemy CRM, media społecznościowe i dane rynkowe do śledzenia kluczowych wskaźników - takich jak stosunek kosztów do dochodów, zwrot z aktywów, koszty pozyskania klienta i czas cyklu procesu. Te KPI pomagają mierzyć wydajność, identyfikować nieefektywności i kierować działaniami optymalizacyjnymi w celu poprawy ogólnej działalności. Analityka danych przydaje się również do analizy porównawczej wydajności, gdzie porównuje wskaźniki banku ze standardami branżowymi, podkreśla luki i wskazuje drogę do poprawy.

Marketing: 10% przypadków użycia

Dzięki analizie danych marketerzy bankowi mogą łatwo dostrzec trendy i spostrzeżenia dotyczące nowych i obecnych klientów. Analizując dane, takie jak zaangażowanie klientów, nawyki związane z wydatkami i zachowania, banki mogą budować ukierunkowane strategie, które zwiększają skuteczność ich działań marketingowych. Teraz, dzięki strumieniom danych i analizom, marketerzy mają wszystkie potrzebne informacje na wyciągnięcie ręki. Analityka danych pomaga również analizować skuteczność kampanii marketingowych i retencyjnych poprzez pomiar współczynników konwersji i zwrotu z inwestycji marketingowych.

Analityka danych w sektorze bankowym: kluczowe integracje

Bez względu na cel - powstrzymanie oszustw, usprawnienie działań marketingowych lub zarządzanie finansami - wprowadzenie analizy danych do systemów i procesów jest mądrym posunięciem, które wyposaża w cenne narzędzia w całym systemie bankowym.

Podstawowe systemy bankowe

Banki mogą zintegrować analizę danych z podstawowymi systemami bankowymi (CBS), aby wzmocnić zarządzanie ryzykiem, poprawić wydajność operacyjną, wykrywać oszustwa i analizować wzorce transakcji.

Bankowy CRM

Banki wykorzystują analitykę danych do tworzenia ujednoliconych platform CRM, które pomagają identyfikować możliwości, szacować potencjał przychodów, udzielać wskazówek cenowych i wykrywać klientów zagrożonych odejściem.

System zarządzania operacjami bankowymi

Po zintegrowaniu z oprogramowaniem do zarządzania operacjami bankowymi, analiza danych pomaga bankom śledzić kluczowe wskaźniki wydajności, gromadzić dane w czasie rzeczywistym i tworzyć pętle informacji zwrotnych w celu dostrojenia strategii usług.

Narzędzia do śledzenia bezpieczeństwa i zgodności

Analityka danych pomaga bankom monitorować zachowanie korespondentów, minimalizować transakcje wysokiego ryzyka, oznaczać podejrzane instrukcje płatnicze oraz wzmacniać należytą staranność wobec klienta i działania AML.

Aplikacje dla klientów

Integracja analizy danych z aplikacjami bankowymi skierowanymi do klientów pomaga dostarczać spersonalizowane usługi finansowe i porady poprzez analizę zachowań, preferencji i historii transakcji klientów.

System księgowy lub skarbowy

Analityka danych bankowych pomaga zespołom księgowym kompilować sprawozdania finansowe oraz skutecznie wykrywać i naprawiać błędy, takie jak błędne klasyfikacje, zduplikowane wpisy lub błędy we wprowadzaniu danych.

Rynki danych finansowych

Dzięki analizie danych banki mogą uzyskać dostęp do dużych zbiorów danych z mediów społecznościowych, transakcji eCommerce i urządzeń mobilnych, aby uzyskać dokładniejsze i bardziej wiarygodne informacje rynkowe.

Biura ratingowe

Dzięki zaawansowanej analizie danych, biura ratingowe mogą lepiej zrozumieć zdolność kredytową klientów, wykryć potencjalnych dłużników i zaoferować bardziej integracyjne opcje kredytowe.

Nie masz pewności, czy Twoje procesy działają z pełnym potencjałem?

Dowiedz się, w jaki sposób analiza danych pomaga zwiększyć wydajność i maksymalnie wykorzystać każdy krok.

Kluczowe korzyści z analityki danych w bankowości

Operacje bankowe są ściśle powiązane z danymi i informacjami finansowymi. Po wprowadzeniu analityki danych uzyskuje się dostęp do dokładniejszych i bardziej szczegółowych informacji, które pomagają w opracowywaniu skuteczniejszych strategii.

Lepsza obsługa klienta

Lepsze zarządzanie ryzykiem

Wydajność operacyjna

Zgodność z przepisami

Strategiczny marketing i sprzedaż

Lepsza obsługa klienta

Analityka danych zapewnia cenny wgląd w segmenty klientów, interakcje, transakcje i opinie, dając bankom lepsze zrozumienie potrzeb klientów. Pozwala to na bardziej spersonalizowane usługi, zwiększenie zadowolenia klientów i zmniejszenie liczby rezygnacji.

Lepsze zarządzanie ryzykiem

Banki wykorzystują analitykę danych do tworzenia modeli, które przewidują przyszłe ryzyko poprzez analizę danych z przeszłości za pomocą zaawansowanych statystyk i uczenia maszynowego. Pomaga im to opracować strategie radzenia sobie z potencjalnymi problemami, zanim spowodują one rzeczywiste kłopoty.

Wydajność operacyjna

Analityka danych pomaga bankom ustalić najlepsze poziomy zatrudnienia, wykryć czkawkę operacyjną i zrozumieć wolumeny transakcji. Dzięki tym spostrzeżeniom mogą dopracować sposób wykorzystania zasobów, usprawnić procesy oraz zmniejszyć nieefektywność i koszty.

Zgodność z przepisami

Dzięki analizie danych banki mogą ściśle monitorować zgodność z przepisami i zautomatyzować proces pobierania i analizowania danych. Pomaga to generować dokładne, kompletne raporty, które spełniają wszystkie standardy regulacyjne, oszczędzając czas i pieniądze banków, jednocześnie zapewniając im pełną zgodność z przepisami.

Strategiczny marketing i sprzedaż

Analityka danych pomaga bankom dostrzegać luki rynkowe i tworzyć strategie marketingowe, które trafiają we właściwe nuty. Ustalając, czego brakuje, mogą projektować produkty i usługi, które naprawdę zaspokajają potrzeby klientów - co prowadzi do bardziej efektywnych działań sprzedażowych.

Lepsza obsługa klienta

Lepsze zarządzanie ryzykiem

Wydajność operacyjna

Zgodność z przepisami

Strategiczny marketing i sprzedaż

82% firm odnotowało stały wzrost przychodów w ciągu trzech lat.

54% firm odnotowało wzrost przychodów.

44% firm wyprzedziło swoich konkurentów.

42% organizacji odnotowało znaczne oszczędności kosztów.

"Dane to sekretny sos do sukcesu w każdej firmie, a w bankowości są one szczególnie istotne. Dzięki odpowiedniej analizie danych możliwości są nieograniczone - na przykład przewidywanie potrzeb klientów, przekształcanie ocen kredytowych, zwiększanie wydajności sprzedaży i zaostrzanie ochrony przed oszustwami. Jesteśmy tutaj, aby pokazać Ci, w jaki sposób analiza danych może przenieść Twoją firmę na wyższy poziom i pomóc Ci w korzystaniu z najlepszych praktyk i narzędzi w celu uzyskania praktycznych wyników."

Siarhei Sukhadolski

Ekspert FinTech w Innowise

Wyzwania związane z integracją analityki danych w bankowości

Prywatność i bezpieczeństwo danych

Obsługa wrażliwych danych w analityce jest trudna - naruszenia danych i nieautoryzowany dostęp mogą prowadzić do poważnych problemów prawnych, reputacyjnych i finansowych. Banki muszą stosować silne zabezpieczenia, takie jak szyfrowanie, ścisła kontrola dostępu, bezpieczne przechowywanie i anonimizacja danych. Ponadto przestrzeganie zasad takich jak RODO i CCPA ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia bezpieczeństwa danych klientów.

Jakość i dokładność danych

Sektor bankowy ma do czynienia z wieloma złożonymi danymi pochodzącymi z różnych źródeł, dlatego tak ważne jest, aby były one dokładne i kompletne. Niska jakość danych może skutkować mylącymi spostrzeżeniami i złymi decyzjami. Aby temu zaradzić, banki powinny korzystać z narzędzi takich jak jeziora danych i hurtownie danych, aby skonsolidować wszystkie dane i polegać na walidacji danych, śledzeniu pochodzenia i kontrolach jakości, aby utrzymać porządek.

Integracja ze starszymi systemami

Starsze systemy bankowe często nie nadążają za ogromnymi ilościami danych i mają trudności ze współpracą z nowoczesnymi technologiami. Aby rozwiązać te problemy, banki powinny zmodernizować swoją infrastrukturę lub połączyć stare systemy z systemami opartymi na chmurze za pośrednictwem interfejsów API, aby cieszyć się zaletami analizy danych bez wysokich kosztów pełnej przebudowy systemu.

Wysokie koszty wdrożenia

Wdrażanie analityki danych w bankowości może być kosztowne ze względu na złożoność projektów, potrzebę zaawansowanych narzędzi i wiedzy specjalistycznej - a także koszty, takie jak opłaty licencyjne i szkolenia zespołu - co sprawia, że jest to kwestia dużego budżetu. Korzystanie z pamięci masowej w chmurze, takiej jak AWS, Azure i GCP, oferuje skalowalne, opłacalne rozwiązania, a kompresja danych może obniżyć koszty przechowywania i transferu.

Zgodność z przepisami

Ignorowanie zasad bezpieczeństwa danych, takich jak RODO, PCI-DSS, Dodd-Frank, Basel III i FATCA, podczas konfigurowania bankowej analizy danych może skutkować wysokimi karami i utratą zaufania klientów. Banki muszą być na bieżąco w zakresie prywatności i bezpieczeństwa danych, korzystać z narzędzi do automatyzacji zgodności i współpracować z organami regulacyjnymi, aby poradzić sobie z tymi kwestiami.

"W Innowise rozumiemy, że wdrażanie analityki danych może zmienić zasady gry, ale wiąże się również z własnym zestawem wyzwań, szczególnie dla banków dopiero rozpoczynających działalność. Nie ma potrzeby się stresować - mamy wszystko pod kontrolą. Nasz zespół jest z Tobą na każdym kroku, od wstępnej rozmowy po ostateczną konfigurację, upewniając się, że wszystko przebiega sprawnie i pozostaje przyjazne dla budżetu."

Siarhei Sukhadolski

Ekspert FinTech w Innowise

Dostarczone wykorzystanie analityki danych w bankowościrzeczywiste przypadki

Austin Capital Bank miał trudności z efektywnym wykorzystaniem danych, a ich odgórne podejście ograniczało dostęp dla wszystkich z wyjątkiem zespołu danych. Ian Bass, nowy dyrektor ds. analizy danych, odświeżył sytuację, tworząc środowisko Snowflake i samoobsługową platformę analityczną. Zmiana ta pozwoliła członkom zespołu w całym banku na bezpośrednie uzyskiwanie informacji bez konieczności bycia ekspertami technicznymi. Rezultat? Obniżono koszty płatnego wyszukiwania o 50%, zwiększono marże przychodów o około 30% i poprawiono retencję klientów o 15% dzięki lepszym spostrzeżeniom marketingowym.

JPMorgan Chase & Co. udoskonalił zarządzanie ryzykiem za pomocą analizy dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego. Narzędzia te pomagają bankowi znaleźć oznaki oszustwa, które analitycy mogą przeoczyć. Wykorzystują one również analitykę predykcyjną do wykrywania potencjalnych przyszłych zagrożeń i podejmowania działań przed wystąpieniem problemów. Nowe modele symulacyjne pozwalają JPMorgan zobaczyć, jak różne sytuacje rynkowe mogą wpłynąć na jego portfel i sprawiają, że testy warunków skrajnych są dokładniejsze. Doprowadziło to do zmniejszenia strat związanych z oszustwami i poprawy kondycji finansowej.

Deutsche Bank zmagał się z wykrywaniem manipulacji rynkowych, ponieważ musiał kopiować dane z różnych systemów. Aby to rozwiązać, zwrócili się do BigQuery i Dataproc firmy Google Cloud. Teraz dane przepływają bezpośrednio do BigQuery, ułatwiając monitorowanie transakcji bez konieczności ich kopiowania. Cloud Composer zajmuje się procesami przetwarzania danych, poprawiając ich jakość i obniżając koszty transferu danych. Stosując podejście "pay-as-you-go", firma zaoszczędziła do 30% na kosztach IT oraz poprawiła zarządzanie ryzykiem i szybkość reakcji.

Frustrują Cię niedokładne dane, które psują Twoją analitykę?

Dowiedz się, w jaki sposób analityka rozszerzona może pomóc w uporządkowaniu i poprawie integralności danych.

Przyszłość analityka danych w branży bankowej

Wraz z rosnącą konkurencją, analiza danych staje się kluczowym czynnikiem wyróżniającym. Banki tworzą inteligentniejsze usługi oparte na danych i nie chodzi już tylko o posiadanie danych - chodzi o to, by wyprzedzać konkurencję. Krótko mówiąc, analityka danych jest na dobrej drodze do dużego wzrostu, a od tego momentu będzie tylko bardziej innowacyjna.

Cechy	Opis	Korzyści	Przyszły wpływ
Podejmowanie decyzji oparte na sztucznej inteligencji	Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji do usprawnienia procesów decyzyjnych	Większa dokładność i wydajność operacyjna	Zaawansowane modele AI dla autonomicznej bankowości
Dostosowane do potrzeb doświadczenie klienta	Zapewnienie bardziej spersonalizowanych i interaktywnych usług bankowych	Większa satysfakcja i lojalność klientów	Przewidywanie potrzeb klientów i dostarczanie spersonalizowanych produktów i usług
Blockchain i bezpieczeństwo danych	Wykorzystanie łańcucha bloków do bezpiecznego i przejrzystego zarządzania danymi	Większe bezpieczeństwo danych i ograniczenie oszustw	Integralność i poufność transakcji finansowych
Otwarta bankowość	Udostępnianie danych finansowych zewnętrznym dostawcom za pośrednictwem interfejsów API	Innowacje i szerszy zakres opcji dla klientów	Bardziej płynne i zintegrowane usługi
Technologia regulacyjna (RegTech)	Wykorzystanie technologii do usprawnienia zgodności z przepisami	Zmniejszone obciążenie administracyjne i zminimalizowane ryzyko	Zautomatyzowane kontrole zgodności i raportowanie
Globalna ekspansja	Rozszerzanie usług bankowych na nowe rynki	Zwiększony zasięg rynkowy i możliwości uzyskiwania przychodów	Wgląd w lokalne trendy rynkowe, dynamikę i zachowania klientów
Projektowanie zorientowane na człowieka	Projektowanie rozwiązań bankowych z naciskiem na doświadczenie użytkownika	Bardziej intuicyjna i przyjazna dla użytkownika bankowość internetowa	Zrozumienie ludzkich zachowań, wzorców, preferencji usług i potrzeb

Podsumowanie

Wykorzystanie analityki danych może zmienić zasady gry dla banków, niezależnie od tego, czy chodzi o przyciągnięcie nowych klientów, poprawę usług czy ograniczenie oszustw. Ale jest jedna rzecz: jeśli chcesz uzyskać z tego prawdziwą wartość, nie możesz skupiać się tylko na jednej części procesu. Musi on obejmować wszystkie podstawy. Integracja może być trudna, bez wątpienia - ale z odpowiednimi ekspertami u boku, prowadzącymi cię przez to i wskazującymi, gdzie możesz się poprawić, nie musi to być ból głowy. W rzeczywistości pomoże ci to uzyskać jak najwięcej z niego bez całego zamieszania.

Najczęściej zadawane pytania

W jaki sposób analiza danych pomaga zwiększyć bezpieczeństwo bankowości?

Analityka danych jest bardzo pomocna dla bezpieczeństwa bankowego. Wykorzystując algorytmy do przeszukiwania tysięcy transakcji, może wykryć wszystko, co odbiega od normy - podejrzane wzorce lub aktywność - i od razu to oznaczyć. Oznacza to, że banki mogą wychwytywać potencjalne zagrożenia i radzić sobie z nimi w czasie rzeczywistym.

Jakie wyzwania stoją przed bankami przy wdrażaniu analityki danych?

Jeśli chodzi o analizę danych, banki muszą chronić informacje o klientach przed naruszeniami, upewniać się, że dane są dokładne dzięki regularnym kontrolom i radzić sobie z wysokimi kosztami technologii. Co więcej, muszą poruszać się po trudnych przepisach dotyczących ochrony danych, co jeszcze bardziej utrudnia sprawę.

W jaki sposób analiza danych może poprawić wydajność operacyjną w bankach?

Analityka danych pomaga bankom lepiej wykorzystywać swoje zasoby i usprawniać procesy. Podkreśla również, gdzie rzeczy zwalniają, automatyzuje rutynowe zadania, a nawet przewiduje, kiedy konieczna jest konserwacja, aby wszystko działało jak w zegarku.

Jaką rolę odgrywa analiza danych w zarządzaniu ryzykiem?

Analityka danych pomaga bankom wychwytywać oszustwa i podejrzane działania w czasie rzeczywistym poprzez analizę transakcji. Wykorzystuje również dane z przeszłości do przewidywania przyszłych zagrożeń i przygotowuje banki na różne scenariusze, aby wyprzedzić potencjalne problemy.

Czy analiza danych może pomóc bankom zwiększyć przychody?

Tak, analiza danych może zdecydowanie pomóc bankom zwiększyć przychody. Pomaga im zrozumieć, czego chcą klienci, dzięki czemu mogą oferować spersonalizowane produkty i usługi, aby klienci wracali, dostosowywać ceny i dostrzegać nowe trendy rynkowe, aby zwiększyć przychody w dłuższej perspektywie.

Siarhei Sukhadolski Ekspert FinTech

Data: 24 października 2024 r.

Siarhei Sukhadolski Ekspert FinTech

Data: 24 października 2024 r.

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.