Банки являются одним из древнейших институтов в истории человечества. С самых первых цивилизаций и до наших дней банки всегда существовали в той или иной форме и играли важную роль в развитии экономики, внедрении инноваций и развитии бизнеса. Хотя банки существуют уже много столетий, их основные принципы остались прежними: прием депозитов и кредитование. Попутно они внедрили новейшие технологии для поддержки своих основных функций. От первых банкнот до современных бесконтактных платежных решений банки были в авангарде финансовой эволюции. Тем не менее, с момента появления Интернета и зарождения информационной эры банки оказались под значительным давлением, чтобы модернизировать свои процессы и операции, чтобы соответствовать меняющимся потребительским предпочтениям, соблюдать сложные правила и бороться со сложными схемами мошенничества.
Инновации, которые вызвали значительную долю проблем, также создали решение этих проблем, и этим решением является банковская аналитика [1]. Благодаря достижениям в области компьютерных технологий, искусственного интеллекта и машинного обучения современные решения для анализа данных могут помочь преодолеть современные проблемы, с которыми сталкиваются банки.
Почему аналитика данных важна в банковской сфере? Благодаря разумному использованию анализа данных банки могут улучшить обслуживание клиентов и стимулировать инновации, что имеет решающее значение для удержания клиентов и, в конечном итоге, увеличения доходов при одновременном сокращении расходов. Благодаря анализу данных банки могут персонализировать опыт для клиентов. Аналитические платформы могут разбивать и сегментировать данные клиентов для создания подробных профилей каждого клиента, а банки могут использовать эту информацию для предоставления персонализированных услуг новым и существующим клиентам.
Банки могут получить более полное представление о поведении клиентов, анализируя действия, такие как транзакции каналов, чтобы лучше понять, как клиенты работают в режиме реального времени. Понимание действий клиентов позволяет банкам настраивать существующие услуги, чтобы они лучше соответствовали потребностям их клиентов, что улучшает их удержание. Аналитика данных также может снизить операционные расходы, связанные с обнаружением мошенничества и кредитным риском.
С тех пор, как существуют банки, мошенничество преследовало их. В то время как банковское мошенничество в прошлом включало маскировку и подделку банкнот, современные схемы мошенничества подняли его на ступеньку выше [2]. Благодаря возможностям Интернета и некоторым хитроумным технологиям современные мошенники могут выманивать у людей тысячи долларов, даже не вставая с дивана. В 2020 году глобальные убытки от мошенничества с платежами с участием банков достигли 32,39 миллиарда долларов и, по оценкам, к 2027 году достигнут 40 миллиардов долларов. На этом все не заканчивается, банкам теперь приходится иметь дело с более изощренными попытками кражи личных данных и более точными поддельными банкнотами. Кража личных данных была наиболее распространенным видом банковского мошенничества как в 2018, так и в 2019 году.
Однако банковская аналитика может помочь банкам обеспечить максимальную защиту от такого мошенничества. Например, некоторые ведущие банки используют алгоритмы обнаружения аномалий, основанные на искусственном интеллекте, для обнаружения потенциально мошеннических транзакций в своих платежных системах. Также известно, что современные системы биометрической аутентификации и системы распознавания лиц эффективны против кражи личных данных, если они реализованы с помощью машинного обучения для обнаружения аномальных действий в учетных записях клиентов.
Мировой финансовый кризис 2008 года помог банкам осознать необходимость в более надежных инструментах оценки кредитного риска для минимизации рисков. Они на собственном горьком опыте убедились, что традиционные методы оценки риска не всегда дают точные и надежные результаты. Это побудило банки искать более инновационные и эффективные процессы управления кредитным риском. Аналитика данных стала мощным инструментом, помогающим банкам найти более эффективные способы управления своими кредитными рисками.
Банки могут создавать более точные и полные финансовые профили своих потенциальных заемщиков, используя инструменты банковской аналитики. Эти профили помогают прогнозировать и сокращать случаи невозврата кредита. Эти инструменты также могут помочь банкам предоставлять кредиты надлежащему типу заемщиков, снижая кредитные риски.
Банки являются одним из самых важных институтов в экономике. Вот почему они регулируются одними из самых сложных и строгих правил [3]. Кроме того, нормативно-правовая база постоянно меняется: регулирующие органы вводят новые руководящие принципы и постоянно вносят поправки в существующие. Чтобы ориентироваться в этом динамичном нормативно-правовом ландшафте, банкам необходимо быть в курсе всех изменений в нормативно-правовой базе, чего может быть сложно достичь вашим командам. По своей природе люди склонны к случайным ошибкам, что делает соблюдение нормативных требований трудной задачей.
Благодаря достижениям в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта банки могут автоматизировать свой процесс соблюдения требований. Эти решения могут обеспечить упреждающие процессы соответствия за счет автоматизации документирования соответствия, сканирования нормативного горизонта и мониторинга соответствия.
Библиографический список
- Driving banking to the future with banking analytics /https://seleritysas.com/blog/2021/07/02/driving-banking-to-the-future-with-banking-analytics/
- Customer analytics software for banks: Reaching a 360-degree view/ https://diceus.com/customer-analytics-software-for-banks/
- Data Analytics in Banking: How Tools Help Guide Decisions/ https://biztechmagazine.com/article/2020/09/data-analytics-banking-how-tools-help-guide-decisions
Количество просмотров публикации: Please wait