Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
"Dane są sercem każdego wydajnego banku. Dzięki odpowiedniej analityce można przewidzieć potrzeby klientów, przemyśleć sposób oceny kredytów, poprawić efektywność sprzedaży i wyprzedzić oszustwa. W Innowise pomagamy zespołom przekształcać surowe dane w rzeczywiste wyniki przy użyciu sprawdzonych narzędzi i ram, które zastosowaliśmy w rzeczywistych środowiskach bankowych".
Delivery Manager
Jeśli nadal podejmujesz decyzje w oparciu o miesięczne podsumowania lub raporty, nie masz pełnego obrazu sytuacji. Dzisiejsze najbardziej konkurencyjne banki traktują dane jako podstawowy zasób biznesowy, który informuje o wszystkim, od zatwierdzania pożyczek, przez wykrywanie oszustw, po długoterminową strategię rozwoju. Nie chodzi już tylko o gromadzenie informacji. Prawdziwa wartość polega na przekształceniu tych informacji w wiedzę, a tej wiedzy w działanie.
Prawidłowo przeprowadzona analityka bankowa wywołuje efekt falowania w całej organizacji i poprawia sposób obsługi klientów, zarządzania ryzykiem, zgodności z przepisami i rozwoju firmy.
Oto, w jaki sposób analiza danych w bankowości zapewnia rzeczywistą wartość biznesową wykraczającą poza codzienne operacje:
Analityka danych zapewnia bankom widoczność umożliwiającą inwestowanie z zamiarem. Śledząc rentowność na poziomie produktu, wydajność kanału i wartość życiową klienta, kierownictwo może przesunąć kapitał z dotychczasowych rozwiązań w kierunku motorów wzrostu. Zamiast rozpraszać budżety, banki mogą finansować wysokomarżowe segmenty, pozbywać się słabszych wyników i optymalizować inwestycje w oddziały lub inwestycje cyfrowe w oparciu o rzeczywiste wyniki.
W przypadku fuzji i przejęć, dane finansowe opowiadają część historii, a analityka mówi resztę. Analizując zachowania klientów, ekspozycję na ryzyko i wydajność operacyjną, banki mogą wykryć nakładające się, ukryte zobowiązania lub niewykorzystaną wartość przed podpisaniem umowy. Po przejęciu analiza przyspiesza integrację, ujawniając, gdzie należy skonsolidować systemy, ograniczyć powielanie i dostosować ofertę. Zmienia to fuzje i przejęcia z reaktywnego czyszczenia w proaktywną strategię tworzenia wartości.
Analityka danych jest tym, co powstrzymuje banki przed nadrabianiem zaległości. Niezależnie od tego, czy chodzi o nagłą podwyżkę stóp procentowych, zmianę przepisów czy zmianę konkurencji, modelowanie scenariuszy oparte na danych umożliwia kierownictwu testowanie strategii w warunkach skrajnych, prognozowanie wpływu i wczesny zwrot. Zamiast reagować po wyrządzeniu szkód, banki mogą zmienić ceny produktów, dostosować politykę kredytową lub przesunąć kapitał w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Zarządy podejmują lepsze decyzje, gdy widzą przyszłość, a nie wiadomości z ostatniego kwartału. Zaawansowana analityka zamienia rozproszone wskaźniki w przyszłościowe, oparte na KPI narracje, które mapują się bezpośrednio na regulacyjne poziomy odniesienia i cele strategiczne. Dyrektorzy otrzymują jedno źródło prawdy z aktualnymi sygnałami wydajności, flagami ryzyka predykcyjnego i scenariuszami "co by było, gdyby", dzięki czemu decyzje zmieniają się z retrospektywnych przeglądów w proaktywne ruchy, które zwiększają wartość przedsiębiorstwa.
Analiza danych zamienia szerokie segmenty w precyzyjne silniki przychodów. Mapując ryzyko rezygnacji, sympatię do produktu i elastyczność cenową na poziomie indywidualnym, banki mogą dostosowywać oferty, terminy i ceny, aby zmaksymalizować wartość w całym okresie użytkowania. Pozwala to zespołom nadać priorytet relacjom o wysokiej marży, ograniczyć niepotrzebne zachęty i zwiększyć rentowność.
Gdy produkty wyglądają tak samo, prawdziwym wyróżnikiem staje się sposób ich dostarczania. Analityka danych daje bankom możliwość personalizacji na dużą skalę, dostosowywania się szybciej niż konkurencja i odkrywania potrzeb, zanim klienci je wyrażą. Przekształca usługi w dopasowane doświadczenia, budując przewagę marki, której konkurenci nie mogą skopiować z karty produktu.
Gdzie więc najczęściej pojawia się analityka bankowa? Od oceny ryzyka po wykrywanie oszustw i spersonalizowane oferty - oto główne obszary, w których banki wykorzystują dane do pracy i widzą rzeczywiste wyniki.
Analityka danych pomaga bankom oceniać ryzyko i zarządzać nim poprzez odkrywanie wzorców i prognozowanie przyszłych wyników. Na przykład, modele "co jeśli" symulują zmiany cen walut lub towarów, pomagając zespołom dostosować strategie zabezpieczające. W scoringu kredytowym, analityka wyciąga wnioski z nawyków wydatkowych, trendów dochodowych i historii spłat. W połączeniu z algorytmy uczenia maszynowegoNarzędzia te mogą poprawić dokładność przewidywania i odkryć subtelne wskaźniki ryzyka, które modele statyczne mogą przeoczyć.
Zaawansowana analiza danych bankowych pozwala instytucjom finansowym monitorować transakcje i zachowania klientów w czasie rzeczywistym, ułatwiając wczesne wykrywanie podejrzanych działań. Zamiast polegać na systemach opartych na regułach lub reaktywnych alertach, banki używają teraz AI, modeli segmentacji i RPA do oznaczania wzorców wysokiego ryzyka w oparciu o rzeczywiste zachowanie. Ta zmiana poprawia dokładność wykrywania oszustw i czas reakcji oraz pomaga skuteczniej chronić zarówno klientów, jak i firmę.
Analityka danych w bankowości pomaga bankom łączyć dane z wielu kanałów w celu tworzenia dokładniejszych profili klientów. Umożliwia im to zastosowanie modeli następnego najlepszego działania (NBA) i następnej najlepszej oferty (NBO), które mogą zwiększyć zaangażowanie i ujawnić odpowiednie możliwości sprzedaży krzyżowej. Gdy banki uwzględniają również zachowania offline, takie jak wizyty w oddziale lub interakcje z call center, mogą lepiej dostosować doświadczenia cyfrowe i pozostać w zgodzie z potrzebami każdego klienta.
Banki polegają na wewnętrznych bazach danych, platformach CRM, spostrzeżeniach z mediów społecznościowych i danych rynkowych w celu śledzenia kluczowych wskaźników, takich jak stosunek kosztów do dochodów, zwrot z aktywów, koszt pozyskania klienta i czas cyklu procesu. Wskaźniki te pomagają zespołom mierzyć wydajność i wykrywać nieefektywności. Analityka wspiera również analizę porównawczą, porównując wyniki banku ze standardami branżowymi, co może ujawnić luki i ukierunkować decyzje dotyczące usprawnień operacyjnych.
Dzięki analizie danych marketerzy bankowi mogą identyfikować trendy i wzorce zarówno w zachowaniach nowych, jak i obecnych klientów. Analizując zaangażowanie, zwyczaje związane z wydatkami i historię interakcji, mogą kształtować bardziej ukierunkowane i skuteczne strategie marketingowe. Strumienie danych w czasie rzeczywistym zapewniają zespołom szybki dostęp do potrzebnych informacji. Analityka pomaga również ocenić skuteczność działań marketingowych i kampanie retencyjne poprzez śledzenie współczynników konwersji i zwrotu z inwestycji.
Przynoszenie analiza danych w systemach i procesach jest mądrym posunięciem. Niezależnie od tego, czy walczysz z oszustwami, ścigasz przychody, czy zmniejszasz opór operacyjny, analityka pomaga przejść od reaktywnego raportowania do proaktywnych decyzji. Oto, gdzie banki widzą największy wpływ.
Gdy analityka jest wbudowana w CBS, banki przestają zgadywać i zaczynają dostrzegać to, co ma znaczenie w czasie rzeczywistym. Obejmuje to wykrywanie oszustw, odkrywanie luk w przepływie środków pieniężnych, poprawę oceny ryzyka kredytowego i sygnalizowanie nieefektywności operacyjnych, zanim rozwiną się w kulę śniegową.
CRM w połączeniu z analityką to coś więcej niż tylko narzędzia do przechowywania danych. Banki mogą wykorzystywać trendy behawioralne i wzorce historyczne do prognozowania przychodów, dostosowywania strategii cenowych i wykrywania wczesnych oznak rezygnacji klientów. Nagły spadek zaangażowania lub zmiana w korzystaniu z produktu często sygnalizują, że klient jest gotowy do odejścia. Analityka pomaga to wychwycić, zanim do tego dojdzie.
Analityka zapewnia bankom wgląd w czasie rzeczywistym w to, jak faktycznie działają ich operacje. Śledząc czas obsługi, identyfikując wąskie gardła i monitorując zadowolenie klientów, zespoły mogą tworzyć ciągłe pętle informacji zwrotnych, które prowadzą do mądrzejszych decyzji i szybszych dostosowań.
Analityka danych bankowych działa jak drugi zestaw oczu dla zespołów finansowych. Wyłapuje to, co często umyka arkuszom kalkulacyjnym, w tym zduplikowane transakcje, błędnie sklasyfikowane wpisy i niespójności w raportowaniu. Oznacza to szybsze audyty, mniej ręcznych poprawek i czystsze sprawozdania finansowe.
Gdy analityka zasila aplikacje mobilne lub internetowe, każdy użytkownik otrzymuje inteligentniejsze doświadczenie. Może to oznaczać narzędzia do budżetowania, które dostosowują się do zachowania lub sugestii produktów w oparciu o rzeczywiste wydatki, a nie domysły.
Analityka danych daje bankom lepsze narzędzia do zarządzania ryzykiem i spełniania wymogów regulacyjnych. Wspiera silniejsze KYC i AML identyfikując transakcje wysokiego ryzyka, oznaczając nietypowe zachowania i monitorując aktywność w wielu kanałach płatności. Rezultatem jest lepszy nadzór bez spowalniania operacji.
Od rynków danych finansowych po sygnały społecznościowe, zewnętrzne zbiory danych dają bankom jaśniejszy obraz trendów rynkowych i ryzyka związanego z klientami. Analityka czyni te dane użytecznymi. Na przykład połączenie danych o lokalizacji z historią transakcji mobilnych może ujawnić pojawiające się segmenty klientów lub wykryć anomalie wydatków związane z określonymi regionami.
Zaawansowana analityka pomaga bankom i biurom kredytowym wyjść poza uniwersalny scoring kredytowy. Zamiast polegać wyłącznie na statycznych danych, mogą dynamicznie oceniać ryzyko, biorąc pod uwagę zachowanie w czasie rzeczywistym, alternatywne źródła danych i zmieniające się warunki ekonomiczne. Skutkuje to trafniejszymi decyzjami i szerszym dostępem do produktów kredytowych.
Analityka danych może odblokować znaczne korzyści w bankowości, ale przekształcenie tego potencjału w rzeczywiste wyniki jest miejscem, w którym wiele zespołów uderza w ścianę. Od przestarzałej infrastruktury po luki w zakresie zgodności - oto najważniejsze wyzwania, które spowalniają banki i jak je pokonać.
Banki przetwarzają jedne z najbardziej wrażliwych danych. Pojedyncze naruszenie może spowodować straty finansowe, kary regulacyjne i utratę reputacji. Aby tego uniknąć, podstawą jest silne szyfrowanie, kontrola dostępu oparta na rolach, bezpieczne przechowywanie i anonimizacja danych.
Przy przepływie danych z bankomatów, aplikacji mobilnych, narzędzi CRM i źródeł zewnętrznych, niespójności są powszechne. Widziałem, jak banki tracą zaufanie do własnych pulpitów nawigacyjnych z powodu fragmentarycznych lub nieaktualnych danych. Konsolidacja źródeł w ujednolicone jezioro danych lub hurtownię, stosowanie automatycznej walidacji i śledzenie pochodzenia danych to podstawowe kroki w celu uniknięcia złych decyzji opartych na złych danych.
Wiele systemów bankowych nie zostało zaprojektowanych z myślą o analityce w czasie rzeczywistym lub przetwarzaniu danych na dużą skalę. Ich wymiana jest kosztowna i ryzykowna. Mądrzejszym posunięciem jest nakładanie warstw w natywnych dla chmury komponentach i interfejsach API, które rozszerzają możliwości bez wyrywania starego rdzenia.
Wdrażanie platform analitycznych może być kosztowne, zwłaszcza w przypadku opłat licencyjnych, niestandardowych integracji i szkoleń zespołu. Nie oznacza to jednak, że musi to zrujnować budżet. Pomogliśmy klientom obniżyć koszty, korzystając z dostawców usług w chmurze, takich jak AWS, Azurelub GCP, stosowanie kompresji w celu zmniejszenia obciążenia pamięci masowej oraz stopniowe wdrażanie w celu uniknięcia ogromnych inwestycji z góry.
"W Innowise wiemy, że uruchomienie inicjatywy analizy danych może odblokować poważną wartość, ale wiąże się również z wyzwaniami technicznymi i strategicznymi, zwłaszcza dla banków, które dopiero zaczynają. Nasi inżynierowie ściśle współpracują z Twoim zespołem od planowania do wdrożenia, aby pomóc Ci zbudować rozwiązanie, które jest dobrze zaprojektowane, gotowe na przyszłość i dostosowane do Twoich celów i budżetu od pierwszego dnia."
Dyrektor ds. technologii
W Innowise widzieliśmy, gdzie analiza danych robi prawdziwą różnicę w bankowości. Od szybszego raportowania po lepsze decyzje, te trzy rzeczywiste projekty pokazują, co jest możliwe dzięki odpowiednim systemom, narzędziom i wykonaniu.
Współpracowaliśmy z amerykańską firmą inwestycyjną, która miała duże osiągnięcia, ale zmagała się z przestarzałymi procesami analitycznymi. Ich platforma pobierała dane ze źródeł takich jak Bloomberg, ale aktualizowała je tylko raz dziennie, co po prostu nie wystarczało, gdy rynki zmieniają się z minuty na minutę. Co więcej, generowanie raportów dla organów regulacyjnych było powolnym, głównie ręcznym procesem, który pochłaniał zbyt dużo czasu i pozostawiał zbyt wiele miejsca na błędy.
Z czym musieli się zmierzyć:
Wkroczyliśmy do akcji, aby przyspieszyć działanie ich platformy. Nasz zespół poprawił integrację z Bloomberg, aby dostarczać dane rynkowe w czasie rzeczywistym, zautomatyzował cały przepływ pracy związany z raportowaniem finansowym oraz dodał zaawansowane narzędzia do analizy i testów warunków skrajnych. Dzięki temu mniej czasu poświęcono na walkę z arkuszami kalkulacyjnymi, a więcej na podejmowanie świadomych decyzji inwestycyjnych.
Co się zmieniło:
Inżynier wiodący europejski bank zwróciła się do Innowise, aby rozwiązać krytyczny problem: jej dane były rozproszone w przestarzałych systemach, co utrudniało ich śledzenie, audytowanie i podejmowanie działań. Ponieważ informacje o klientach, transakcjach i kontach były przechowywane w różnych formatach, zespoły miały trudności z generowaniem aktualnych informacji i zachowaniem zgodności z przepisami. Ręczne uzgadnianie danych spowalniało podejmowanie decyzji, podczas gdy utrzymanie starszej infrastruktury stawało się coraz większym obciążeniem kosztowym.
Z czym musieli się zmierzyć:
Zbudowaliśmy scentralizowane jezioro danych oparte na architekturze medalionowej (warstwy brązowa, srebrna i złota) w celu czyszczenia, strukturyzowania i ujednolicania danych bankowych na dużą skalę. Korzystając ze zautomatyzowanych potoków, pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym i pulpitów nawigacyjnych Power BI, bank ma teraz jedno źródło prawdy do analizy, zgodności i wglądu w dane klientów.
Co się zmieniło:
międzynarodowa grupa bankowa Firma Innowise nawiązała współpracę z Innowise, aby zmodernizować swój przestarzały portal inwestycyjny, który nie nadążał już za zmieniającymi się oczekiwaniami użytkowników i wymogami regulacyjnymi. Istniejącej platformie brakowało elastyczności, miała fragmentaryczne narzędzia administracyjne i utrudniała skalowanie lub dostosowywanie oferty na ponad 20 rynkach. Nasz zespół został zaangażowany do dostarczenia bogatej w funkcje aplikacji back-office, obejmującej wszystko, od zarządzania portfelem po CRM, ustawienia administracyjne i raportowanie oparte na zdarzeniach.
Z czym musieli się zmierzyć:
Zbudowaliśmy solidną platformę zarządzania inwestycjami opartą na technologiach .NET, Azure i React. Obejmowała ona scentralizowany CRM, dynamiczny menedżer portfela, analizę inwestycji w czasie rzeczywistym oraz system powiadomień sterowany zdarzeniami. Bank zapewnia teraz nowoczesne, bezpieczne środowisko cyfrowe, jednocześnie upraszczając swoje wewnętrzne procesy i dając zarówno użytkownikom, jak i administratorom pełną kontrolę nad finansowymi przepływami pracy.
Co się zmieniło:
Analityka danych daje bankom poważną przewagę, ale aby zobaczyć rzeczywiste wyniki, musi być częścią większej strategii. Optymalizacja tylko jednego elementu nie wystarczy. Integracja może być złożona, ale z właściwi eksperci Prowadząc cię i wskazując obszary do poprawy, proces staje się znacznie łatwiejszy. Prawidłowo przeprowadzony nie tylko działa, ale pomaga wszystkim działać lepiej.
Analiza danych odgrywa ogromną rolę w zapewnieniu bezpieczeństwa bankowości. Skanując tysiące transakcji, pomaga wykryć wszystko, co nietypowe, takie jak dziwne wzorce lub podejrzane działania, i szybko je oflagować. W ten sposób banki mogą wyłapywać potencjalne zagrożenia i radzić sobie z nimi na bieżąco.
Dzięki analizie danych banki mają wiele na głowie. Muszą chronić informacje o klientach przed naruszeniami, być na bieżąco z dokładnością danych dzięki regularnym kontrolom i zarządzać rosnącymi kosztami technologii. A gdyby tego było mało, istnieje dodatkowa presja związana z przestrzeganiem złożonych przepisów dotyczących prywatności danych, co tylko zwiększa wyzwanie.
Analityka danych pomaga bankom działać sprawniej. Pokazuje, gdzie rzeczy zwalniają, zdejmuje część powtarzalnej pracy z talerza zespołu, a nawet daje ostrzeżenie, gdy coś wymaga naprawy, zanim zmieni się w większy problem.
Analityka danych pomaga bankom wykrywać oszustwa na bieżąco, poprzez uważne śledzenie transakcji. Analizuje również przeszłe wzorce, aby przewidzieć przyszłe zagrożenia, dzięki czemu zespoły mogą przygotować się na to, co nadchodzi, zamiast reagować po fakcie.
Tak, analiza danych może absolutnie zwiększyć przychody banków. Pomaga im dowiedzieć się, czego naprawdę chcą klienci, odpowiednio dostosować oferty, utrzymać zaangażowanie ludzi, inteligentnie dostosować ceny i być na bieżąco z nowymi trendami rynkowymi.
Ekspert FinTech
Siarhei kieruje naszym kierunkiem FinTech dzięki dogłębnej wiedzy branżowej i jasnemu spojrzeniu na to, dokąd zmierzają finanse cyfrowe. Pomaga klientom w poruszaniu się po złożonych przepisach i wyborach technicznych, kształtując rozwiązania, które są nie tylko bezpieczne - ale także stworzone z myślą o rozwoju.
