داده‌های بزرگ در بانکداری: موارد استفاده، ویژگی‌ها، ابزارها، مهارت‌ها

ظهور داده‌های بزرگ تأثیر قابل توجهی بر صنعت مالی داشته است. مشتریان دیگر به شعبه محلی بانک خود مراجعه نمی‌کنند و با کمک یک صندوقدار تمام نیازهای بانکی خود را برطرف می‌کنند. در واقع، اکثر مشتریان اکنون از برنامه‌های گوشی‌های هوشمند و بانکداری آنلاین، همراه با خدمات سنتی شعبه، برای دسترسی به طیف گسترده‌ای از محصولات مالی استفاده می‌کنند. با ظهور اینترنت و رسانه‌های اجتماعی، بررسی جنبه‌های مختلف مدیریت داده‌ها در نظام بانکداری نوین ضروری به نظر می‌رسد. بخش بانکداری، مانند سایر بخش‌های اقتصاد جهانی، دستخوش تحولات بنیادین شده است.

بررسی جنبه‌های مختلف مدیریت داده‌ها در نظام بانکداری نوین نشان می‌دهد که صنعت بانکداری داده‌های بزرگ به منابع داده فراوانی دسترسی دارد که می‌تواند از آن‌ها برای درک بهتر مشتریان خود و ارائه خدمات و محصولات شخصی‌سازی شده استفاده کند. به عنوان مثال، داده‌های بزرگ برای بانکداری می‌تواند از منظر الگوهای هزینه، اطلاعات اعتباری، وضعیت مالی و نظارت بر رسانه‌های اجتماعی برای درک بهتر رفتارها و الگوهای مصرف‌کنندگان مورد بررسی قرار گیرد.

در نهایت، داده‌های بزرگ برای بانکداری فرصت‌های درآمدی جدیدی را ایجاد می‌کند.

داده‌های بزرگ چیست؟

داده‌های بزرگ مجموعه‌ای از داده‌های سازمان‌یافته، نیمه‌ساختار یافته و غیرساختار یافته است که می‌تواند برای استخراج اطلاعات و استفاده در یادگیری ماشین، مدل‌سازی پیش‌بینی و سایر ابتکارات تحلیلی پیشرفته استفاده شود. سیستم‌های پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ، همراه با فناوری‌هایی که تحلیل داده‌های بزرگ را تسهیل می‌کنند، به یک جزء منظم از معماری‌های مدیریت داده در کسب‌وکارها تبدیل شده‌اند.

سه V اغلب برای توصیف داده‌های بزرگ استفاده می‌شود:

• حجم بالای داده‌های تولید شده، جمع‌آوری شده و پردازش شده در بسیاری از محیط‌ها.
• تنوع زیاد انواع داده‌ها که معمولاً در سیستم‌های داده‌های بزرگ ذخیره می‌شوند.
• سرعت یا سرعتی که بیشتر داده‌ها با آن تولید، جمع‌آوری و پردازش می‌شوند.

داگ لینی، تحلیلگر گارتنر، سه V معروف را در سال 2001 ابداع کرد. از آن زمان، چندین V دیگر مانند اعتبار، ارزش و تغییرپذیری به فرمول‌های مختلف داده‌های بزرگ اضافه شده است.

اهمیت داده‌های مالی بزرگ در بانک‌ها

داده‌های مالی بزرگ یا داده‌های بزرگ بانکی به پتابایت‌های داده‌های سازمان‌یافته و غیرساختار یافته اشاره دارد که ممکن است توسط بانک‌ها و مؤسسات مالی برای پیش‌بینی رفتار مشتری و توسعه استراتژی‌ها استفاده شود. بخش مالی حجم زیادی از داده‌ها را ایجاد می‌کند. داده‌های ساختار یافته اطلاعاتی است که در داخل یک شرکت برای ارائه بینش‌های مهم تصمیم‌گیری مدیریت می‌شود. داده‌های غیرساختار یافته از منابع مختلف در مقادیر روزافزون در حال انباشت است و فرصت‌های تحلیلی عظیمی را فراهم می‌کند.

هر روز میلیاردها دلار از بازارهای جهانی عبور می‌کند و تحلیلگران وظیفه دارند این اطلاعات را با دقت، امنیت و سرعت ردیابی کنند تا پیش‌بینی‌ها، الگوها و تاکتیک‌های پیش‌بینی‌کننده را توسعه دهند. نحوه جمع‌آوری، پردازش، ذخیره و تحلیل این داده‌ها تعیین می‌کند که چقدر ارزشمند است. تحلیلگران به طور فزاینده‌ای راهکارهای داده‌های ابری را انتخاب می‌کنند زیرا سیستم‌های قدیمی نمی‌توانند بدون مشارکت پیچیده و گسترده فناوری اطلاعات، داده‌های غیرساختار یافته و جدا شده را در خود جای دهند. بانک‌هایی که از داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند می‌توانند با توانایی ارزیابی انواع مختلف داده‌ها، قضاوت آگاهانه‌ای در مورد مواردی مانند بهبود مراقبت از مشتری، جلوگیری از کلاهبرداری، هدف‌گیری بهتر مشتری، عملکرد برتر کانال و ارزیابی قرار گرفتن در معرض ریسک انجام دهند.

مؤسسات مالی بومی دیجیتال نیستند و برای انجام یک فرآیند تبدیل طولانی که نیازمند تغییرات رفتاری و فناوری بود، باید تلاش کنند. صنعت بانکداری داده‌های بزرگ در سال‌های اخیر پیشرفت‌های فناوری قابل توجهی را تجربه کرده است که راه‌حل‌های راحت، سفارشی‌سازی شده و ایمن برای کسب‌وکار را امکان‌پذیر می‌کند. در نتیجه، تحلیل داده‌های بزرگ بانکی نه تنها عملیات تجاری فردی، بلکه کل صنعت خدمات مالی را متحول کرده است. بیایید به برخی از روش‌های ملموسی که داده‌های بزرگ صنعت مالی را مدرن کرده و متحول کرده‌اند، نگاه کنیم.

تشخیص و پیشگیری از کلاهبرداری

تشخیص و پیشگیری از کلاهبرداری به طور چشمگیری توسط یادگیری ماشین تقویت می‌شود که توسط داده‌های بزرگ تأمین می‌شود. تهدیدات امنیتی کارت اعتباری به لطف تحلیلی که روندهای خرید را بررسی می‌کنند، کاهش یافته است. هنگامی که اطلاعات کارت اعتباری که هم ایمن و هم ارزشمند است سرقت می‌شود، بانک‌ها اکنون می‌توانند فوراً کارت و تراکنش را مسدود کنند و مصرف‌کننده را از خطر امنیتی آگاه کنند.

ارزیابی دقیق ریسک

یادگیری ماشین به طور فزاینده‌ای برای اتخاذ تصمیمات مالی مهم مانند سرمایه‌گذاری‌ها و وام‌ها استفاده می‌شود. تصمیمات مبتنی بر تحلیل پیش‌بینی‌کننده همه چیز را از اقتصاد تا تقسیم‌بندی مشتری تا سرمایه شرکت در نظر می‌گیرند تا خطرات بالقوه مانند سرمایه‌گذاری‌های معیوب یا پرداخت‌ها را شناسایی کنند.

طبقه‌بندی یا انحلال مشتری

این یک ویژگی بسیار مفید و کارآمد ارائه شده توسط داده‌های بزرگ در کسب‌وکار بانکی است. این قابلیت می‌تواند مشتریان را بر اساس فعالیت‌های مالی خود مانند کسب درآمد، هزینه کردن، پس‌انداز و سرمایه‌گذاری طبقه‌بندی کند. اطلاعات عملکردی و مهم مشتریان بر اساس نیازهای مالی آن‌ها شناسایی و طبقه‌بندی می‌شود. این امر به مدیریت بانک کمک کرد تا محدودیت‌های خدمات مالی را که نیاز به ارتقا یا تنزل داشتند، بهتر درک کنند. این ویژگی به مدیریت بانک در برنامه‌ریزی نرخ‌های بهره و سایر خدمات مالی کمک کرده است و همچنان کمک می‌کند.

افزایش کارایی فرایندهای دستی

قابلیت مقیاس‌پذیری ویژگی راه‌حل‌های ادغام داده‌ها است که به آن‌ها اجازه می‌دهد با تغییر نیازهای تجاری رشد کنند. شرکت‌های کارت اعتباری می‌توانند با دسترسی به تصویر کاملی از تمام تراکنش‌ها، هر روز عملیات معمول را خودکار کنند، ساعات کار پرسنل فناوری اطلاعات را کاهش دهند و بینش‌هایی در مورد فعالیت‌های روزانه مشتریان خود به دست آورند.