Сегодня банки имеют доступ к огромному количеству данных о клиентах, продуктах и ​​операционных данных. Данные поступают из внутренних и внешних источников, включая потоковые данные в реальном времени с датчиков, устройств, мобильных приложений, IoT и корпоративных центров обработки данных. Банки также борются с использованием неструктурированных данных, таких как комментарии, жалобы, электронные письма и т. д., помимо структурированных данных, находящихся в архиве. По мере того, как объем, разнообразие и скорость передачи данных продолжают расти, банкам необходимо находить новые и более эффективные способы использования информации, скрытой в их данных, чтобы приносить больше пользы своим клиентам, использовать новые возможности и эффективно реагировать на постоянные сбои. Банки вкладывают значительные средства в новые технологии для модернизации инфраструктуры и обработки данных, а также персонализации обслуживания клиентов за счет использования идей на основе искусственного интеллекта/машинного обучения (ИИ/МО). Эти инвестиции становятся решающим фактором успеха в увеличении доли рынка банка. Реструктуризация традиционных продуктов, модернизация устаревшей инфраструктуры и оптимизация процессов, чтобы сделать их простыми и эффективными, способствуют успеху.

Платформенные преобразования

Банковская отрасль интенсивно использует данные, обычно с огромными наборами неиспользуемых и недооцененных данных. Новые модели интеллектуального анализа данных на базе платформы и методы расширенной аналитики могут использовать данные, предоставляя банкам возможность нацеливаться на нужных клиентов для приобретения/обновления, сокращения оттока, управления неопределенностью рынка, минимизации мошенничества и контроля подверженности рискам.

Платформа банковской аналитики ITC Infotech — это комплексная интегрированная платформа искусственного интеллекта, науки о данных и аналитики, которая принимает, управляет и анализирует большие объемы данных. Он выявляет скрытые закономерности, корреляции и более глубокое понимание для инновационной визуализации результатов для принятия более эффективных решений. Это сочетание передовых технологий в облаке с возможностями AI/ML, обработкой естественного языка, обработкой данных в реальном времени, прогнозированием точек взаимодействия с клиентами, управлением взаимоотношениями с клиентами, управлением лояльностью, управлением, рисками и соблюдением нормативных требований, а также расширенными аналитическими моделями.

Платформа с прогнозируемыми точками взаимодействия с клиентами (такими как чат-боты с искусственным интеллектом) может использоваться для персонализации рекомендаций по продуктам на основе таких параметров, как остатки на счетах клиентов, история транзакций, демографические данные, поведение клиентов и т. д. Кроме того, платформа использует интеллектуальных виртуальных помощников, которые можно интегрировать на веб-страницы, а также в мобильные приложения, чтобы сделать стандартное обслуживание клиентов быстрым и точным и тем самым повысить общее качество обслуживания клиентов.

Управление жизненным циклом клиентов все больше переходит в облачную среду, которая объединяет различные функции и обеспечивает всесторонний обзор финансовых показателей клиентов, включая транзакции в каналах, открытие и закрытие счетов, дефолты, мошенничество и уход клиентов. Управление контактами и потенциальными клиентами, а также рабочие процессы ссуды/депозита становятся полностью безбумажными и бесконтактными, и клиентам не нужно посещать отделения. Расширенная аналитика предоставляет клиентам мгновенную информацию о продуктах вместе с ценовыми рекомендациями/оптимизацией. Это также дает банку жизненно важную возможность перекрестных продаж / дополнительных продаж, прогнозирования оттока клиентов и повышения производительности.

Набирают силу новые тенденции, такие как поощрение розничных клиентов за направление депозитов/кредитов. Клиентам предлагаются различные персонализированные предложения и рекламные акции с использованием баллов лояльности. Мобильные приложения разрабатываются для управления лояльностью и погашения баллов лояльности. Управление предложениями, планирование кампаний и управление аудиторией интегрированы с облачными архитектурами.

Социальные сети и анализ настроений дают полезную информацию и поддающиеся количественной оценке прогнозы поведения клиентов. Он также оценивает узнаваемость бренда и может измерять успех/неудача кампаний. Аналитика неструктурированных данных включает информацию из дискуссионных онлайн-форумов, социальных сетей и сценариев звонков для определения настроений клиентов или рыночных возможностей.

Информация о поведении клиентов, таких как модели покупок, образ жизни, привычки в еде, кредитная история, привычки расходов и т. д., может быть получена с помощью многомерной описательной аналитики, а также с помощью прогнозной аналитики. Это может помочь улучшить способность банка сегментировать, нацеливать, привлекать и удерживать клиентов. Кроме того, улучшения в управлении рисками и понимании клиентов позволяют банкам поддерживать и расширять более прибыльную клиентскую базу.

Анализ кредитных рисков, рыночных рисков и операционных рисков, таких как цифровая оценка кредитоспособности, передовые системы раннего предупреждения, стресс-тестирование следующего поколения, аналитика взыскания кредитов и т. д., выполняется путем применения индикаторов риска к большим наборам данных для выявления рисков, которые могут в противном случае оставаться скрытым.

  • Аналитика естественного языка используется для понимания вопросов, контекста и семантики, а также для анализа терабайтов данных для выявления и ранжирования вероятных ответов.
  • Алгоритмы создаются для измерения собственной точности и передачи этой информации обратно в модель для создания самоулучшающегося прогностического анализа.
  • Анализ в режиме реального времени источников данных, таких как финансовые рынки, фондовые биржи или новости, выполняется для получения информации о рисках.

Основные варианты использования для банков

Запуск эффективного варианта использования

Внедрение интеллектуальных платформ в банке может оказаться сложной и потенциально дорогостоящей задачей из-за:

  • Сложные, гетерогенные технологические архитектуры
  • Оперативно оптимизированные, но разрозненные процессы и системы
  • Данные фрагментированы по нескольким базам данных
  • Ограниченные инвестиционные бюджеты с конкурирующими программами
  • Отсутствие квалифицированных ресурсов
  • Восприятие того, что имеющиеся данные не обладают достаточным качеством для проведения анализа

Все это настоящие препятствия. Однако не следует полагать, что аналитическое понимание не может быть извлечено до тех пор, пока не будут преодолены все препятствия. Этот путь ведет либо к крупным программам, стремящимся создать идеальные данные, способные ответить на любой вопрос, либо к признанию того, что любые такие усилия бесполезны. Организациям не обязательно решать все эти проблемы, чтобы инициировать проект интеллектуальной платформы и поставить его на путь успеха.

Более прагматичный подход начинается с выбора критического вопроса или цели, определения необходимых данных и признания того, что данные не идеальны. Это позволяет бизнесу получать ответы и корреляции информации с соответствующим уровнем достоверности. Этот подход не заменяет инвестиции в стратегическую архитектуру, необходимые для достижения точности, но предоставляет владельцам бизнеса основу для контроля уровня своих расходов таким образом, чтобы он был пропорционален полученной выгоде.

Интеллектуальные платформы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения — это путь вперед для банков по всему миру, который может изменить методы анализа данных банками, упрощая принятие разрозненных решений и улучшая общее качество обслуживания клиентов. Это может позволить банкам быстро реагировать на сбои, продвигать бизнес вперед и опережать конкурентов на рынке.

Автор:

Абхирам Шанкара
Ведущий консультант, ДАННЫЕ

Первоначально опубликовано на https://www.itcinfotech.com 1 октября 2020 г.