16 min läsning

Hur används dataanalys inom banksektorn?

Banking

Dataanalys

FinTech

Analys av bankdata handlar om att samla in och analysera data för att hjälpa finansinstitut att fatta välgrundade beslut. Genom att gräva i kundtransaktioner, marknadstrender och riskbedömningar kan bankerna få insikter som formar deras strategier och ger dem en konkurrensfördel. Dataanalys i bankbranschen förväntas växa betydligt - från US$8,58 miljoner 2024 till US$24,28 miljoner 2029 - med en stark årlig tillväxttakt (CAGR) på 23,11%.

I den här artikeln dyker vi ner i hur dataanalys skakar om bankvärlden och gör verksamheten smidigare, besluten smartare och tillväxten snabbare. Är du redo att se hur det kan göra skillnad för dig? Låt oss sätta igång!

Varför behöver banker dataanalys?

Dataanalys har varit en stor sak inom banksektorn ett tag nu - bankerna ses faktiskt som pionjärer när det gäller att använda det. Men för att verkligen få ut mesta möjliga av bank dataanalysDet måste vara en del av allt, från kundinsikter och riskhantering till ekonomi och verksamhet. När alla delar fungerar tillsammans är det där magin uppstår. Det hjälper banker att hålla koll på regleringar, hantera risker bättre och bekämpa bedrägerier mer effektivt. Dessutom kan det driva vinster genom att hitta kunder med hög potential, förbättra produktutbudet och hjälpa ledare att fatta välgrundade beslut över hela linjen.

Vill du få en konkurrensfördel med bättre affärsbeslut?

På Innowise vet vi hur man omvandlar data till handlingsbara insikter.

Nyckelområden inom analys av bankdata

Riskanalys och kreditbedömning: 30% av användningsfall

Dataanalys ger bankerna ett mycket skarpare öga för att upptäcka risker och förstå deras ekonomiska konsekvenser. Med hjälp av "vad händer om"-modeller kan de till exempel spela upp olika scenarier - som förändringar i valuta- eller råvarupriser - så att de kan finjustera sina säkringsstrategier. När det gäller att bedöma kreditvärdighet tittar man på ett brett spektrum av insikter - som utgiftsvanor, inkomsttrender och återbetalningshistorik. I kombination med ML lägger det till ytterligare ett lager genom att upptäcka riskmönster och ge ännu mer exakta kreditpoäng.

Upptäckt och förebyggande av bedrägerier: 25% användningsfall

Avancerad analys av bankdata hjälper banker att dyka djupt in i transaktionsdata och kundbeteende för att upptäcka onormala aktiviteter som annars kanske skulle gå obemärkt förbi. Med realtidsövervakning på plats kan bankerna snabbt upptäcka och reagera på bedrägeriförsök och skydda både sina kunder och sin verksamhet. Tack vare verktyg som AI, avancerad segmentering och RPA går bankerna från gammaldags gissningsmetoder till mer exakta, beteendebaserade tekniker som förbättrar bedrägerikontrollen.

Personalisering, NBA/NBO: 20% av användningsfall

Dataanalys inom banksektorn ger bankerna en fullständig bild av varje kund genom att data från olika kontaktpunkter sammanställs till detaljerade profiler. Banker använder NBA-strategier (Next Best Actions) och NBO-strategier (Next Best Offers) för att förbättra kundnöjdheten och hitta fler möjligheter till mer- och korsförsäljning. Genom att integrera mikroögonblicksanalys offline kan bankerna använda kundernas offlineinteraktioner för att personifiera deras onlineupplevelse och vice versa - och på så sätt skapa en smidig och engagerande kundresa.

Förbättrad operativ effektivitet: 15% av användningsfall

Banker använder interna databaser, CRM-system, sociala medier och marknadsdata för att följa upp nyckeltal - som kostnads-/intäktskvoter, avkastning på tillgångar, kundanskaffningskostnader och processcykeltid. Dessa nyckeltal hjälper till att mäta prestanda, identifiera ineffektivitet och vägleda optimeringsinsatser för att förbättra den övergripande verksamheten. Dataanalys är också praktiskt för benchmarking av prestanda, där den jämför en banks mätvärden med branschstandarder, belyser luckor och visar vägen till förbättringar.

Marknadsföring: 10% av användningsfall

Med hjälp av dataanalys kan bankernas marknadsförare enkelt upptäcka trender och insikter om nya och befintliga kunder. Genom att analysera data som kundengagemang, köpvanor och beteenden kan bankerna bygga upp riktade strategier som gör deras marknadsföringsinsatser mer effektiva. Tack vare dataströmmar och analys har marknadsförare nu all information de behöver till hands. Dataanalys hjälper också till att analysera effektiviteten i marknadsförings- och kundvårdskampanjer genom att mäta omvandlingsfrekvenser och avkastning på marknadsföringsinvesteringar.

Dataanalys inom banksektorn: viktiga integrationer

Oavsett vad du vill uppnå - stoppa bedrägerier, förbättra marknadsföringen eller hantera ekonomin - är det smart att införa dataanalys i dina system och processer, eftersom det ger dig värdefulla verktyg för hela din bankverksamhet.

Centrala banksystem

Banker kan integrera dataanalys med kärnbanksystem (CBS) för att stärka riskhanteringen, förbättra den operativa effektiviteten, upptäcka bedrägerier och analysera transaktionsmönster.

CRM för banker

Banker använder dataanalys för att bygga enhetliga CRM-plattformar som hjälper till att identifiera möjligheter, uppskatta intäktspotential, ge vägledning om prissättning och upptäcka kunder som riskerar att lämna företaget.

Ledningssystem för bankverksamhet

När dataanalys integreras i programvaran för hantering av bankverksamhet hjälper den bankerna att följa upp nyckeltal, samla in realtidsdata och skapa återkopplingsloopar för att finjustera servicestrategierna.

Verktyg för uppföljning av säkerhet och efterlevnad

Dataanalys hjälper bankerna att övervaka korrespondenternas beteende, minimera transaktioner med hög risk, flagga för misstänkta betalningsinstruktioner och stärka kundkännedomen och arbetet mot penningtvätt.

Appar som vänder sig till kunder

Genom att integrera dataanalys i kundinriktade bankappar kan man leverera personliga finansiella tjänster och råd genom att analysera kundernas beteende, preferenser och transaktionshistorik.

Redovisnings- eller finanssystem

Bankdataanalys hjälper redovisningsteamen att sammanställa finansiella rapporter och effektivt upptäcka och åtgärda misstag som felklassificeringar, dubbla poster eller datainmatningsfel.

Marknadsplatser för finansiell data

Med hjälp av dataanalys kan banker få tillgång till stora datamängder från sociala medier, e-handelstransaktioner och mobila enheter för att få mer exakta och tillförlitliga marknadsinsikter.

Kreditupplysningsföretag

Tack vare avancerad dataanalys kan kreditvärderingsinstituten bättre förstå kundernas kreditvärdighet, upptäcka potentiella betalningsförsummare och erbjuda mer inkluderande kreditalternativ.

Är du osäker på om dina processer utnyttjar sin fulla potential?

Lär dig hur dataanalys hjälper dig att höja din prestation och få ut mesta möjliga av varje steg.

Viktiga fördelar med dataanalys inom banksektorn

Bankverksamhet är djupt kopplad till finansiella siffror och information. När du tar med dataanalys i mixen får du tillgång till mer exakta och detaljerade insikter som hjälper dig att driva mer effektiva strategier.

Bättre kundupplevelse

Förbättrad riskhantering

Operativ effektivitet

Regelefterlevnad

Strategisk marknadsföring och försäljning

Bättre kundupplevelse

Dataanalys ger värdefulla insikter om kundsegment, interaktioner, transaktioner och feedback, vilket ger bankerna en tydligare förståelse för kundernas behov. Detta möjliggör mer personligt anpassade tjänster, ökad kundnöjdhet och minskad kundomsättning.

Förbättrad riskhantering

Banker använder dataanalys för att bygga modeller som förutspår framtida risker genom att analysera tidigare data med avancerad statistik och ML. Detta hjälper dem att ta fram strategier för att hantera potentiella problem innan de kan orsaka några verkliga problem.

Operativ effektivitet

Dataanalys hjälper bankerna att hitta den bästa bemanningsnivån, upptäcka operativa problem och förstå transaktionsvolymerna. Med dessa insikter kan de finjustera hur de använder resurser, effektivisera sina processer och skära ner på ineffektivitet och kostnader.

Regelefterlevnad

Med dataanalys kan bankerna hålla ett vakande öga på efterlevnaden och automatisera processen med att ta fram och analysera data. Det hjälper till att generera korrekta, fullständiga rapporter som uppfyller alla regleringsstandarder, vilket sparar tid och pengar för bankerna samtidigt som de uppfyller kraven.

Strategisk marknadsföring och försäljning

Dataanalys hjälper banker att upptäcka luckor på marknaden och skapa marknadsföringsstrategier som träffar rätt. Genom att ta reda på vad som saknas kan de utforma produkter och tjänster som verkligen uppfyller kundernas behov - vilket leder till effektivare försäljningsinsatser.

Bättre kundupplevelse

Förbättrad riskhantering

Operativ effektivitet

Regelefterlevnad

Strategisk marknadsföring och försäljning

82% av företagen hade en stadig omsättningstillväxt under tre år.

54% av företagen rapporterade en ökning av sina intäkter.

44% av företagen överträffade sina konkurrenter.

42% av organisationerna såg stora kostnadsbesparingar.

"Data är den hemliga såsen för framgång i alla branscher, och den är särskilt viktig inom banksektorn. Med rätt dataanalys är möjligheterna oändliga - som att förutsäga kundbehov, omvandla kreditpoäng, öka försäljningseffektiviteten och skärpa bedrägeriskyddet. Vi är här för att visa dig hur dataanalys kan ta ditt företag till nästa nivå och hjälpa dig att använda bästa praxis och verktyg för att få användbara resultat."

Siarhei Sukhadolski

FinTech-expert på Innowise

Utmaningar med att integrera dataanalys i bankverksamhet

Datasekretess och datasäkerhet

Att hantera känslig data i analysverktyg är knepigt - dataintrång och obehörig åtkomst kan leda till allvarliga juridiska, ryktesmässiga och ekonomiska problem. Bankerna måste ha ett starkt skydd på plats, som kryptering, noggrann åtkomstkontroll, säker lagring och anonymisering av data. Dessutom är det viktigt att hålla sig till regler som GDPR och CCPA för att hålla kunddata säkra och sunda.

Datakvalitet och noggrannhet

Banksektorn hanterar en mängd komplexa data från olika källor, så det är viktigt att hålla dem korrekta och fullständiga. Data av dålig kvalitet kan leda till missvisande insikter och dåliga beslut. För att åtgärda detta bör banker använda verktyg som datasjöar och datalager för att konsolidera allt och förlita sig på datavalidering, spårning av härkomst och kvalitetskontroller för att hålla ordning på saker och ting.

Integration med äldre system

Gamla banksystem kan ofta inte hålla jämna steg med de enorma datavolymerna och har svårt att fungera med modern teknik. För att hantera dessa problem bör bankerna uppgradera sin infrastruktur eller ansluta sina gamla system till molnbaserade system via API:er för att kunna dra nytta av fördelarna med dataanalys utan den höga kostnaden för en fullständig systemöversyn.

Höga implementeringskostnader

Att implementera dataanalys inom banksektorn kan vara kostsamt på grund av projektens komplexitet, behovet av avancerade verktyg och expertis - plus kostnader som licensavgifter och teamutbildning - vilket gör det till en stor budgetfråga. Att använda molnlagring som AWS, Azure och GCP erbjuder skalbara, kostnadseffektiva lösningar, medan datakomprimering kan minska lagrings- och överföringskostnaderna.

Regelefterlevnad

Att ignorera datasäkerhetsregler som GDPR, PCI-DSS, Dodd-Frank, Basel III och FATCA när man sätter upp analys av bankdata kan leda till höga böter och förlust av kundernas förtroende. Bankerna måste ligga steget före när det gäller datasekretess och datasäkerhet, använda automatiseringsverktyg för efterlevnad och samarbeta med tillsynsmyndigheter för att hantera dessa frågor.

"På Innowise förstår vi att implementering av dataanalys kan förändra spelplanen, men det kommer också med sin egen uppsättning utmaningar, särskilt för banker som precis har börjat. Du behöver inte stressa - vi har koll på läget. Vårt team är med dig varje steg på vägen, från det första samtalet till den slutliga installationen, och ser till att allt går smidigt och förblir budgetvänligt."

Siarhei Sukhadolski

FinTech-expert på Innowise

Den användning av dataanalys i bankverksamhet: verkliga fall

Austin Capital Bank hade svårt att använda data på ett effektivt sätt, eftersom deras uppifrån-och-ned-strategi begränsade åtkomsten för alla utom datateamet. Ian Bass, den nya chefen för dataanalys, förnyade saker och ting genom att inrätta en Snowflake-miljö och en analysplattform med självbetjäning. Denna förändring gjorde det möjligt för teammedlemmar i hela banken att få insikter direkt utan att behöva vara tekniska experter. Resultatet? De minskade kostnaderna för betald sökning med 50%, ökade intäktsmarginalerna med cirka 30% och förbättrade kundlojaliteten med 15% med bättre marknadsföringsinsikter.

JPMorgan Chase & Co. har förfinat sin riskhantering med hjälp av big data-analys och ML. Dessa verktyg hjälper banken att hitta indikationer på bedrägerier som mänskliga analytiker kanske missar. De använder också prediktiv analys för att upptäcka potentiella framtida risker och agera innan problem uppstår. Nya simuleringsmodeller låter JPMorgan se hur olika marknadssituationer kan påverka portföljen och gör stresstesterna mer exakta. Detta har lett till färre bedrägeriförluster och bättre finansiell hälsa.

Deutsche Bank hade problem med att upptäcka marknadsmanipulation eftersom de var tvungna att kopiera data mellan olika system. För att lösa detta vände de sig till Google Cloud:s BigQuery och Dataproc. Nu flödar data direkt in i BigQuery, vilket gör det lättare att övervaka affärer utan att behöva kopiera. Cloud Composer tar hand om dataprocesserna, vilket förbättrar datakvaliteten och sänker kostnaderna för dataöverföring. Genom att använda en pay-as-you-go-strategi har de sparat upp till 30% på IT-kostnader och förbättrat sin riskhantering och svarshastighet.

Är du frustrerad över att felaktiga data förstör dina analyser?

Utforska hur förstärkt analys kan hjälpa till att städa upp och förbättra dataintegriteten.

Framtiden för dataanalys inom banksektorn

I takt med att konkurrensen hårdnar blir dataanalys en viktig faktor för att skilja sig från mängden. Bankerna bygger smartare, datadrivna tjänster, och det handlar inte längre bara om att ha data - det gäller att ligga steget före med den. Kort sagt är dataanalys på väg mot stor tillväxt, och det kommer bara att bli mer innovativt framöver.

Funktion	Beskrivning	Förmån	Framtida påverkan
AI-drivet beslutsfattande	Använda AI-algoritmer för att förbättra beslutsprocesserna	Bättre precision och ökad effektivitet i verksamheten	Avancerade AI-modeller för autonom bankverksamhet
Skräddarsydd kundupplevelse	Tillhandahålla mer personliga och interaktiva banktjänster	Ökad kundnöjdhet och lojalitet	Förutse kundbehov och tillhandahålla kundanpassade produkter och tjänster
Blockchain och datasäkerhet	Använda blockchain för säker och transparent datahantering	Förbättrad datasäkerhet och minskat bedrägeri	Integriteten och konfidentialiteten i de finansiella transaktionerna
Open banking	Dela finansiell data med tredjepartsleverantörer via API:er	Innovation och ett bredare utbud av alternativ för kunderna	Mer sömlösa och integrerade tjänster
Regleringsteknik (RegTech)	Använda teknik för att effektivisera efterlevnaden av regelverk	Minskad administrativ börda och minimerade risker	Automatiserade kontroller av efterlevnad och rapportering
Global expansion	Expansion av banktjänster till nya marknader	Ökad marknadstäckning och ökade intäktsmöjligheter	Insikter om lokala marknadstrender, dynamik och kundbeteenden
Människocentrerad design	Utforma banklösningar med fokus på användarupplevelsen	Mer intuitiva och användarvänliga bankupplevelser på nätet	Förståelse för mänskliga beteenden, mönster, servicepreferenser och behov

Avslutning

Att använda dataanalys förändrar spelplanen för banker, oavsett om det handlar om att locka nya kunder, förbättra tjänster eller minska bedrägerier. Men så här är det: om du vill få ut verkligt värde av det kan du inte bara fokusera på en del av processen. Det måste täcka alla baser. Att integrera det kan vara svårt, utan tvekan - men med rätt experter vid din sida, som går igenom det och pekar ut var du kan förbättra dig, behöver det inte vara en huvudvärk. I själva verket hjälper det dig att få ut mesta möjliga av det utan all förvirring.

Vanliga frågor

Hur kan dataanalys bidra till att göra bankverksamheten säkrare?

Dataanalys är till stor hjälp för banksäkerheten. Genom att använda algoritmer för att gå igenom tusentals transaktioner kan man upptäcka allt utöver det vanliga - som misstänkta mönster eller aktiviteter - och flagga det direkt. Det innebär att banker kan fånga upp och hantera potentiella hot i realtid.

Vilka utmaningar står bankerna inför när de ska implementera dataanalys?

När det gäller dataanalys måste bankerna skydda kundinformationen från intrång, se till att uppgifterna är korrekta genom regelbundna kontroller och hantera de höga kostnaderna för teknik. Dessutom måste de navigera i knepiga lagar om dataskydd, vilket gör saker och ting ännu svårare.

Hur kan dataanalys förbättra effektiviteten i bankernas verksamhet?

Dataanalys hjälper bankerna att använda sina resurser bättre och göra sina processer smidigare. Den visar också var det går långsammare, automatiserar rutinuppgifter och förutser till och med när underhåll behövs för att allt ska fungera som smort.

Vilken roll spelar dataanalys i riskhanteringen?

Dataanalys hjälper banker att upptäcka bedrägerier och misstänkta aktiviteter i realtid genom att analysera transaktioner. Den använder också tidigare data för att förutse framtida risker och förbereder bankerna för olika scenarier så att de kan ligga steget före potentiella problem.

Kan dataanalys hjälpa banker att öka sina intäkter?

Ja, dataanalys kan definitivt hjälpa banker att öka intäkterna. Det hjälper dem att förstå vad kunderna vill ha så att de kan erbjuda personliga produkter och tjänster och få kunderna att komma tillbaka, finjustera prissättningen och upptäcka nya marknadstrender för att öka intäkterna på lång sikt.

Siarhei Sukhadolski FinTech-expert

Datum: 24 oktober 2024

Siarhei Sukhadolski FinTech-expert

Datum: 24 oktober 2024

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.