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银行大数据,突破数字银行时代

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银行大数据——您是否认为银行和金融服务越来越以客户为中心和对客户友好?

如果银行要求您使用信用卡换取优惠,是否有可能在 BookMyShow 门票上获得“买一送一”优惠? 如果您使用特定银行的信用卡服务并获得机票或酒店预订折扣,这是一个双赢的局面。

您可能想知道这些金融机构如何提供如此诱人的优惠,并以他们最新的银行服务和产品吸引您。

您可能已经注意到,一旦您踏入商业世界,您就会被数百张信用卡、房屋贷款、汽车贷款和一大堆其他产品所淹没。

这些金融机构使用什么策略来吸引您使用他们的服务并最终将您变成他们最有价值的客户之一?

在当今世界,银行和其他金融机构严重依赖大数据分析来获取新客户、提高盈利能力、向现有客户交叉销售和追加销售产品、检测欺诈并简化整个银行交易流程。

根据研究与市场报告,2017 年银行业大数据分析的价值为 71.9 亿美元。 预计在 2018-2023 年预测期内,复合年增长率 (CAGR) 将达到 12.97%,到 2023 年将达到 1483 万美元。

银行业大数据

数据在当今充满数据的BFSI行业中极为重要。 无论是关于政策制定、财务报表分析、银行规章制度还是其他领域,重大决策都是基于从数据中收集的见解。

我们从各种来源获取信息以进行分析,其中一些来源如下:

  • 关于客户的个人信息
  • 有关帐户的信息
  • 与客户的交易
  • 客户投诉和服务查询由专门的团队处理。
  • 市场情绪、产品性能和其他信息输入社交媒体。

银行使用大数据分析解决了诸如盈利能力、绩效和风险可用性等大业务挑战。 该技术还有助于金融机构降低获客成本、预测抵押贷款违约风险,最重要的是,识别真实客户。

3V大数据

让我们来看看大数据的三个V在银行业如何应用:

1、多样性:需要不同类型的数据来存储不同类型的信息。 在业务过程中,银行收集客户信息、交易信息、财务报表、信用评分、信用信息等。 它产生各种类型的数据,包括

2. 速度:衡量新数据添加到银行数据库的速度的衡量标准与此衡量标准相关。 SBI 每天收到 4 TB 的额外银行数据,其数据仓库包含超过 120 TB 的信息。

3. 容量:是指存储这些信息所需的存储空间量。 孟买证券交易所 (BSE) 等主要金融机构每天都会产生数 TB 的数据。

在银行业使用大数据分析有很多可能性。

1. 欺诈预防

HDFC 案例研究讨论了大数据分析可用于显着降低欺诈活动的发生率。

2. 识别和获取客户

与保留现有客户相比,银行获取客户的成本更高。 客户可能在不同时间要求各种服务,例如购买折扣、简化购房、个性化服务和信息以及警报和通知。

传统的数据处理工具不足以进行任何类型的决策,因为它们无法处理所有类型的数据。 因此,银行正在积极使用数据分析来增加客户价值,同时做出更好、更快的决策。

3. 客户保留

随着技术的进步,客户和银行家之间的互动减少了,至少在保持现有客户作为客户对他们的服务感到满意方面是这样。

4. 改善客户体验

在第一田纳西银行案例研究中,我们看到了如何使用大数据分析来改善客户体验,从而增加收入。

5.优化操作

大数据分析可用于决定分支机构和 ATM 的位置。 开设分支机构以服务更多客户是银行的愿望。 在显眼位置设立银行分行有可能显着增加客户群。

6. 满足监管要求/实时修复故障

因此,银行和金融服务部门的财政和货币政策经常发生变化。 通过使用大数据分析,可以根据最新政策做出动态决策。 使用大数据分析,可以轻松比较和对比使用不同输入做出的不同预测。

7. 改善产品设计/优化整体产品组合

银行可以根据客户的人口特征和银行习惯创建各种产品。 使用大数据分析,可以根据估计的客户数量来预测产品的盈利能力。 我们还可以借助大数据分析预测产品需求。

8. 提高透明度

应密切监控欺诈活动和可疑账户,以提高银行系统的整体透明度。 大数据分析将有助于密切关注所有这些恶意活动,从而提醒相关当局。

来自现实世界的金融服务行业的大数据示例

1. 第一田纳西银行

针对高价值客户群的多种利润丰厚的产品提供了 600% 的投资回报率。

营销费用减少了约 20%。

预测分析可帮助您更好地了解客户及其消费习惯。 它促进了根据客户需求进行交叉销售和追加销售的过程。

因此,银行现在可以为其目标客户制定定制的销售策略,从而显着增加其总收入流。

例如,第一田纳西银行使用预测分析来提高其市场战略的有效性。 除了将客户响应率提高 3.1% 外,针对性强的活动还帮助降低了近 20% 的营销成本。

2. ICICI 银行案例研究——信用风险

分析的应用提高了各种流程效率,包括减少了 80% 的人力需求。

债务催收已被确定为提高客户满意度的最重要过程。 应使用适当的客户接触渠道将收债转变为客户保留工具。

ICICI 银行在收债方面使用各种方法。 为了最大限度地提高催收效率,世行实施了“中央债务人分配模式”,为每个逾期案件分配适当的催收渠道。

由于使用了分析,流程变得更加高效。 此外,员工人数减少了 80%。

3. SBI 案例研究

近几个月来,SBI 招募了大量数据分析专家来开发各种分析数据模型,用于以下领域:

  • 自动化公司的贷款支付流程(教育贷款、汽车贷款、房屋贷款等的自动化)
  • 提高向客户提供贷款过程的透明度。
  • 提高贷款支付流程的效率
  • 增加问题资产的数量是当务之急。

它的分析方面也将有助于确定每台 ATM 的最有利位置和现金限额。

4. HDFC 案例研究

分析工具使其能够更好地了解客户的个人习惯并更有效地推广优惠。

使用大数据分析/Hadoop 可以显着减少洗钱活动。 它可以帮助识别可疑活动,例如:

  • 单日大额现金存款
  • 资金被转移到多个账户。
  • 短时间内开设多个账户
  • 长期闲置的账户突然变得活跃起来。
  • 大量国际转账

解决方案

银行业每天发生数十万笔交易。 为了取得成功,必须对交易数据进行适当的评估、研究和使用,以造福于银行及其客户。

Hadoop 和大数据分析等技术非常有助于获得有价值的业务洞察力,这些洞察力可用于提高客户满意度和忠诚度。

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