Огромното количество данни, които генерира и съхранява е сред многото неща, които правят банковия сектор много специфичен. С комбинирането на аналитичното прогнозиране и свързаността, този сектор получава безкрайни възможности за оптимизиране на бизнес ефективността. В тази публикация ще посочим 8 тях, чувствайте се свободни да добавите и още в коментарите!
Персонализация на продукти и услуги
Данните могат да се използват в дизайна на персонализирани продукти и услуги. Ако купувате кола, например, Вашата банка ще бъде наясно с тази покупка. Това може да задейства системата за управление на клиенти, за да изпрати персонализирана автомобилна застраховка. Или ако получите сметка на стойност по-голяма от наличните в баланса, можете да получите персонализирано предложение за заем. Обратният сценарий също е възможен, ъпселването на инвестиционни продукти като взаимните фондове, могат да бъдат предложени на клиенти, разполагащи със съществени суми по сметките си.
Оценка на кредитния риск
Предоставянето на заеми носи риск. Банките силно разчитат на оценката на кредитния риск, известен още като кредитен скоринг. Той е продукт на аналитичното прогнозиране и оценява вероятността даден клиент да изплати заема си като разчита на множество данни от различни източници. Скорошен доклад на консултантската компания McKinsey разказва за банка от слабо развит пазар, която е трябвало да купи данни от местен телекомуникационен оператор, тъй като поведението при плащане на комуналните сметки се оказва силен индикатор за надеждни кредитополучатели.
Прогнозиране на тегления от банкомати
Да оперираш мрежа от банкомати е дейност, която има тънкости. Аналитичното прогнозиране може да подскаже кога и колко пари ще бъдат изтеглени от дадена машина. Така, мрежата от банкомати ще бъде заредена с правилното количество пари, тогава, когато това трябва да се случи, а не преди или след това. Точното планиране тук е ключово важно, доколкото логистиката на големи суми пари не е евтино начинание.
Автоматизация на процеси
Дигиталните асистенти могат ефективно да управляват стандартни запитвания и да предлагат базова информация. Нека не се лъжем, потребителите рядко честат секцията с Често задавани въпроси или текста с малките букви. Освен това, алгоритмите за машинно самообучение стават все по-добри с времето и се нуждаят от много малко надзор, което ги превръща в бъдещето на клиентското обслужване.
Превенция на измами
Когато банките се задействат при съмнителни операции, трябва да отбележим, че често пъти това се случва след сигнал от алгоритми за аналитично прогнозиране. Това се постига чрез аналитични модели, които следят дали едно или друго потребителско поведение носи девиации със себе си. Такива алгоритми могат да следят и за анормално поведение на служители.
Задържане и привличане на клиенти
Сингапурският клон на Citibank предложи на своите клиенти специфични отстъпки в магазини и ресторанти, подбрани на база начина, по който харчат пари. Така, банката значително увеличава лоялността на клиентите си, тяхното задоволство от услугата и съответно има ръст в % запазени клиенти. Но възможностите далеч не се изчерпват с програми за лоялност. Консултантската група McKinsey обявява в свой доклад, че неназована европейска банка използва големи данни и техния анализ, за да получи информация за това кои нейния клиенти най-вероятно ще редуцират работата си с нея. Това ново разбиране за потребителското поведение става основа за таргетирана кампания, намалила отлива на клиенти с 15% в сравнение с идентични периоди.
Информирани стратегически решения
JP Morgan анализира 12,4 млн. картови транзакции, за да установи спад в растежа на всекидневното харчене на своите клиенти. Това се случва през 2015 г. и тази информация помага на мениджърския екип да оформи бъдещата си стратегия и съответно продуктови предложения към клиентите. Fifth Third Bank разчита на аналитично моделиране, за да създаде инструмент за продуктов прайсинг, с който привлича нови клиенти. С използването на големи данни, HSBC идентифицира пречките, които спират потребителите да използват електронното й банкиране. Това става основа за създаването на стратегия, с която да се увеличат конверсиите от офлайн към онлайн банкиране.
Широко известно е, че аналитичното прогнозиране е много по-ефективно в сравнение със статистическите методи заради възможността му да отчита много променливи. Това помага при вземането на стратегически решения, при които факторът „неизвестност“ е сведен до минимум.
Ефективност на маркетнигови усилия
Доколкото банковият бизнес е сред големите инвеститори в реклама и публични комуникации, не би трябвало да бъде изненада, ако той използва и ценна информация, придобита чрез анализ на големи данни. Bank Polski, например разчита на платформа за управление на многоканални кампании, така че да установи кои от тях са най-ефективни по отношение на показателя възвращаемост на инвестицията. Laurentian Bank of Canada от своя страна използва анализ на данни, за да дефинира факторите за успешна кампания в различните канали, в които инвестира. Така, маркетинг експертите на банката получават възможност да създадат кампания, която се представя по-добре, ако настоящото й издание има незадоволителни резултати.