Пандемія, викликавши бум онлайн-платежів, разом з тим збільшила кількість даних, якими можуть оперувати банки
Фото: pixabay.com
Світова індустрія фінансових послуг, обробляючи сотні мільярдів операцій, щодня генерує величезні масиви даних. Пандемія наростила їх кількість, викликавши бум електронної комерції та мобільних платежів. Це відкриває перед банками більше можливостей для розвитку бізнесу, хоч і створює нові виклики управління даними.
Застосовуючи аналітичні рішення, засновані на хмарі, ШІ, машинному навчанні та технології обробки природних мов, банки можуть використовувати свої дані для досягнення раніше неможливих цілей. Тепер у них є більше способів продавати свої послуги та допомагати клієнтам робити кращий фінансовий вибір. Існує чимало напрямків, у яких Big Data може збільшити ефективність банківської сфери. Основні з них такі:
1. Зменшити шахрайство
В останні роки великі дані стали ключовою частиною сучасних алгоритмів виявлення фроду. Застосовуючи машинне навчання, яке краще відслідковує тенденції споживачів, банки можуть виявляти та позначати транзакції, які є незвичними та потенційно шахрайськими.
Фото: pixabay.com
Клієнти не люблять мати справу з фіктивними тривогами, тому банки повинні звести до мінімуму помилкові спрацьовування. Коли клієнти відчувають, що інформація про їхній рахунок надійно захищена, вони рідше закривають кредитні картки або вживають інших дій, щоб знизити свою залежність від банку.
2. Пізнати свого клієнта
Розуміння зв’язку між звичками споживачів та їх банківськими потребами – критично важливе для цифрових банків. Тут стають у нагоді великі дані. Покупка продуктів харчування, сплата рахунків та інші витрати говорять про клієнта більше, ніж загальні демографічні особливості. Багато банків вже відстежують дані щодо покупок клієнтів і використовують їх для надання кращих фінансових рекомендацій. Однак Big Data може доповнити цю інформацію та надати більше розуміння того, що купують клієнти, що використовують – готівку чи кредитні картки конкурентів.
Соціальні медіа глибоко вкорінилися у наше повсякдення. Це означає, що банки та страховики повинні більше взаємодіяти за допомогою цих каналів. Аналіз великих даних, взятих із них, дозволяє банкам знаходити закономірності в поведінці та уподобаннях клієнтів.
Фото: pixabay.com
Таким чином, аналітика даних має величезний потенціал для створення персоналізованих пропозицій. Приміром, особам з високим доходом та більшими витратами можна надсилати електронні листи з рекламою престижної кредитної картки, а для тих, хто платить кешем, можна створювати спецпропозиції, що заохочують користуватися картками.
Якщо клієнт ось-ось погасить іпотеку, банк може допомогти створити для нього «момент конфетті» – надіслати привітання, квіти, а також запропонувати корисні ідеї щодо того, як використати фінансовий залишок. Прогнозування життєвих подій та майбутніх фінансових перешкод можуть допомогти банкам підвищити лояльність клієнтів.
Великі дані також можуть дати уявлення про типи пристроїв, якими володіють клієнти, а також про те, які з них частіше використовують для доступу до мобільних додатків та веб-сайтів. Ця інформація слугує “підказкою” банкам щодо того, у які версії додатків варто більше інвестувати.
3. Удосконалити бонусну програму
Бонуси давно є частиною банківських послуг. А Big Data дозволить їх покращити. Так, банки можуть використовувати великі дані, щоб змінити відсоток кешбеку та інші критерії винагороди, щоб задовольнити потреби своєї цільової демографічної групи. Наприклад, молоді спеціалісти без автомобілів не отримують бонусних балів за покупку газу, тому банки повинні запропонувати інші бонуси, щоб залучити цю демографічну групу.
Фото: pixabay.com
Крім того банк може в режимі реального часу пропонувати знижки в роздрібному магазині.
«Припустимо, клієнт робить покупки в торговому центрі, і ми бачимо, що йде транзакція по кредитній карті, – говорить Сем Кумар, керівник відділу аналітики Standard Chartered Bank. – У нас є можливість аналізувати ці дані в режимі реального часу, в тому числі, де він витратив гроші і на які товари. Скажімо, він любить витрачати гроші на моду, прикраси та каву в Starbucks. У мене є набір пропозицій, доступних в цьому місці, які можуть бути для нього цінними, і які я можу відправити по мобільному телефону, наприклад 10-відсоткова знижка в Starbucks”.
4. Поліпшити роботу із запитаннями
Банки можуть використовувати передові дані для прогнозування запитань, які вірогідно виникатимуть у клієнтів, і спрямовувати їх на відповідні сторінки з поширеними запитами. Прогнозуючи запитання клієнтів, банки можуть зменшити обсяг ресурсів, які вони спрямовують на обслуговування клієнтів через колл-центр та чат. Крім того, задоволеність споживачів зросте, оскільки кількість часу, витраченого на очікування допомоги, зменшується.
5. Побачити “чорного лебедя”
Великі дані, які аналізуються для виявлення ринкових тенденцій, можуть допомогти фінансовим установам уникнути криз, перш ніж вони настануть. Це можливо завдяки збору інформації про такі речі, як транскордонний борг та коефіцієнти обслуговування боргу.
Фото: pixabay.com
Яке майбутнє чекає на Big Data
Обсяг даних з часом буде тільки зростати, оскільки все більше людей створює та використовує інформацію. Разом з тим збільшуватиметься її прибутковість, оскільки все більше галузей застосовують інструменти аналізу великих даних.
Інтернет змінив спосіб мислення та взаємодії людей, саме тому банківська галузь повинна використовувати Big Data, щоб не відставати від потреб клієнтів. Оскільки технології продовжують вдосконалюватися швидкими темпами, будь-яке відставання може залишити бізнес на периферії.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Торговий центр у смартфоні: що таке суперапп і які проблеми він вирішує
