Reading Time: 16 mins

Datagedreven bankieren: hoe veranderen data het banklandschap?

Datagedreven bankieren Hoe veranderen data het banklandschap

Datagedreven bankieren: hoe veranderen data het banklandschap?

Deze blogpost zal een korte introductie geven hoe banken en financiële instellingen klantgerichtheid kunnen omzetten in een concurrentievoordeel door middel van datagestuurd bankieren. Wat zijn de verschillende datagestuurde gebruiksscenario's voor banken? En tot slot, hoe te beginnen.

Met het toenemende belang van gegevens in elke bedrijfstak van ons leven, is bankieren geen uitzondering. Uw gegevens zijn essentieel en spelen een belangrijke rol in uw dagelijkse bankactiviteiten.

Instellingen voor financiële dienstverlening vinden nieuwe manieren om gebruik te maken van gegevens en voorspellende analyses om de klantervaring en activa voor bedrijfsgroei te verbeteren.

Bovendien zijn banken nu op zoek naar meer dan alleen incrementele winsten. Ze willen omzetdoorbraken door verborgen kansen met hun gegevens te identificeren die direct van invloed zijn op hun bedrijfsresultaten. Vindt u niet dat u ook het beste uit uw gegevens moet halen?

If yes? Heb je je ooit afgevraagd wat het belang is van data bij banken en financiële instellingen? Hoe helpen data financiële instellingen om datagedreven bankieren aan te bieden? Wat zijn de datagedreven use-cases voor banken en financiële instellingen? Nou, maak je geen zorgen. Deze blogpost onthult dit alles in zeer eenvoudige taal - geen opvulling of pluisjes.

In deze blogpost krijg je een overzicht van:

Let's get started.

Hoe verandert data het banklandschap?

Stel je eens voor. Wanneer je een bank binnenstapt om geld op te nemen, is het scenario klaar.

Glimlachende caissières met een losse moraal, een rij die plaats biedt aan alle menselijke soorten en maten, mensen die zich met hun eigen zaken bemoeien.

Maar de dingen zijn tegenwoordig in zeer grote mate veranderd. Je weet wat het veranderingselement is. Geen woordspeling bedoeld. Maar Covid is serieus een belangrijk veranderingselement geweest bij het transformeren van het banklandschap.

Stel je voor: elke emotieloze persoon die achter een bureau bij een bank werkt, wordt vervangen door software die draait op een mobiel of desktop. Het hele bankproces wordt online voltooid zonder zelfs maar uw huis te verlaten! Als u mij vraagt: "Hoe veranderen gegevens het banklandschap?" Het zet het op zijn kop!

Het is veilig om te zeggen dat data het banklandschap heeft en zal blijven veranderen. Hoe, vraag je?

Welnu, data veranderen het bankwezen op een aantal manieren, waaronder: veranderen hoe banken over risico denken; het veranderen van de manier waarop banken met hun klanten omgaan; en het veranderen van de manier waarop banken nieuwe groeimogelijkheden begrijpen en identificeren. En dat is niet alles.

Maar wat is het belang van data in het bankieren? Hoe alle gegevens te verenigen en silo's in verschillende systemen te doorbreken? En is het belangrijk om een ​​datastrategie te hebben? Als dit enkele vragen zijn die in je opkomen. Lees dan verder.

Het belang van data in het bankwezen

Gegevens worden snel een hoeksteen van hoe banken werken. Het is het communicatiemiddel van de toekomst - en het heeft een groot potentieel om banken te helpen bij het oplossen van enkele van hun grootste problemen.

De financiële markt van vandaag is een datagestuurde wereld geworden. Gegevens stellen financiële dienstverleners in staat om persoonlijke service te bieden, de efficiëntie te verbeteren en uiteindelijk de winstgevendheid te vergroten. Deze verschuiving heeft ingrijpende gevolgen voor elk aspect van bankieren: operationele kosten, personeelsstrategieën, klantervaring en meer.

De toekomst van bankieren zal er heel anders uitzien dan het bankieren van vandaag, en het zal volledig afhankelijk zijn van gegevens die door machines worden verzameld om klanten meer gepersonaliseerde ervaringen te bieden.

Toekomstige leiders zullen hun merken bouwen op een fundament van data - een intelligent fundament dat mensen in alle stadia van hun financiële reis begrijpt.

Terwijl veel banken en financiële instellingen hebben algelegd de basis voor de toekomst , zeer weinigen zijn zich volledig bewust van wat organisaties zouden moeten overwegen bij het opstellen van een roadmap of strategie voor data-analyse.

Vasudevan Swaminathan, President & CEO, Zuci Systems

Lees de volledige blog van onze CEO op"Hoe een data-analysestrategie te bouwen? " Deze blog zal u op weg helpen met een sterke basisstrategie voor de toekomst van bankieren .

Dat gezegd hebbende, is het duidelijk dat gegevens banken in staat stellen om gepersonaliseerde ervaringen voor klanten te creëren via gepersonaliseerde CRM-systemen en zelfbedieningsopties op websites. Maar hoe helpen data daarbij? En wat is datagedreven bankieren?

Laten we het uitzoeken.

Hoe wordt data-analyse gebruikt in de financiële en banksector?

Wat is datagedreven bankieren?

Datagedreven bankieren is een manier om op een nieuwe manier naar uw bankgegevens te kijken. In plaats van u een reeks informatie over uw account te tonen, u de valutabewegingen te tonen of uw gegevens voor analyse over te dragen, gebruiken banken het om meer informatie over producten en diensten in hun producten en diensten te verwerken.

Simpel gezegd gaat datagestuurd bankieren over het gebruik van data en analyses om klanten beter van dienst te zijn.

Het gaat over het gebruik van technologie en analytische processen om te helpen bij strategische planning en besluitvorming. Dit geeft banken niet alleen meer inzicht in het leven van hun klanten, maar het geeft hen ook een voorsprong in termen van het verhogen van hun winst - door hen te voorzien van nauwkeurigere gegevens over hun klanten of de behoeften van klanten.

Dit kan u helpen betere beslissingen te nemen, maar het heeft ook waardevolle sociale voordelen: mensen kunnen via externe bedrijven meer te weten komen over de producten van een bank.

Gebruiksscenario's voor datagestuurd bankieren

Datagedreven bankieren verandert de manier waarop bedrijven met hun klanten omgaan fundamenteel. Gegevens stellen bedrijven in staat om vragen te beantwoorden waar analisten voorheen jaren over zouden doen. Dit heeft geleid tot een grotere efficiëntie en lagere kosten bij verschillende financiële dienstverleners.

Financiële dienstverleners die deze verandering omarmen, zien de voordelen ervan voor hun bedrijfsresultaten.

Laten we een paar use-cases bekijken die illustreren hoe banken big data gebruiken om de manier waarop ze hun klanten bedienen te transformeren.

Gebruiksscenario #1 voor datagestuurd bankieren: Betere klantervaring

Er is een natuurlijke ontwikkeling in het gebruik van data in het bankwezen. Er was een tijd dat klanten eenvoudige bankrekeningen hadden met slechts een paar basisfuncties. Naarmate hun behoeften en financiën evolueerden, veranderde ook de bankervaring. Tegenwoordig hebben de meeste klanten meerdere financiële rekeningen met uitgebreide functies en betere toegang tot gegevens via apps, mobiele apparaten en internet.

Naast klantgerichte apps hebben zowel operationele afdelingen aanzienlijk geprofiteerd van geautomatiseerde gegevensverzameling en -analyse.

Dat gezegd hebbende, naarmate bedrijven overstappen op datagestuurde oplossingen, zullen de traditionele bankinkomsten waarschijnlijk afnemen naarmate klanten overschakelen naar meer persoonlijke of 'digitale' bankoplossingen.

Gebruiksscenario #2 voor datagestuurd bankieren: geautomatiseerde kredietgoedkeuring

Geautomatiseerde kredietgoedkeuring is een revolutionaire nieuwe manier om klantaccounts te beheren. Goedkeuring wordt geleverd door een machine learning-model dat is getraind op de gegevens van de klant, inclusief hun betalingsgeschiedenis, aankopen en blootstellingen, dat is afgestemd op hun individuele risicoprofiel. Goedkeuring kan worden gegeven met een simpele klik op een knop, wat resulteert in een snellere en efficiëntere accountservice.

Dit opent nieuwe mogelijkheden voor klanten omdat het hen ook in staat stelt om financiering te krijgen voor applicaties die voorheen afgeprijsd waren of alleen beschikbaar waren in het weekend en op feestdagen.

Snellere toegang tot financiering voor minder gekwalificeerde klanten, in combinatie met de mogelijkheid om goede gewoonten op te bouwen door toegang te krijgen tot financiering tegen iets lagere kosten, zal nieuwe kansen bieden voor gezinnen en individuen om zowel de schuldenlast te verminderen als de financiële stabiliteit te verbeteren.

Bekijk ons ​​webinar om te leren hoe banken en financiële diensten data kunnen gebruiken om het banklandschap voor de toekomst te transformeren. Jij zullen horen van Padmanaban T A, hoofd digitaal bankieren bij City Union Bank, Aan hoe strategieën bedenken een veilige structuur voor bedrijfsgegevensbeheer.

Gebruiksscenario #3 voor datagestuurd bankieren: beter risicobeheer

Banken moeten proactiever zijn in het beheren van risico's, en dat begint met het verzamelen en gebruiken van zoveel mogelijk gegevens. De voordelen zijn duidelijk: beter risicobeheer, lagere kosten en verbeterde klantervaring.

Het gebruik van gegevens om beslissingen te nemen op belangrijke gebieden, zoals risicobeheer, zorgt voor een revolutie in de manier waarop banken werken. Deze trend naar slimmer risicobeheer is gebaseerd op twee benaderingen: meer gegevens verzamelen en die informatie gebruiken om relevantere en bruikbare informatie te verstrekken.

Door deze benaderingen te combineren, wordt een omgeving gecreëerd waarin banken een meer strategische benadering van risicobeheer kunnen hanteren, rekening houdend met de invloed van hun activiteiten op klanten, bedrijven en de economie in het algemeen.

Alternate Lending Post COVID-19 Better Models For SMB Lending

Gebruiksscenario #4 voor datagestuurd bankieren: Kapitaalreconstructie

De vierde transformatieve use case voor big data, die de grootste impact zal hebben op de banksector, is de reconstructie van kapitaal. Wederopbouw betekent identificeren waar het kapitaaltekort binnen een bedrijf bestaat en vervolgens datagestuurde analyses gebruiken om alternatieve investeringsmogelijkheden aan te pakken en de kloof te dichten.

Eenmaal geïdentificeerd, kunnen regeneratieve investeringen snel worden geïmplementeerd, wat binnen enkele weken leidt tot kostenbesparingen en verhoogde aandeelhouderswaarde.

Naarmate meer consumenten technologie gebruiken om hun financiële uitdagingen op te lossen, zullen traditionele financiële instellingen wendbaar en responsief moeten blijven als ze een kans willen hebben om te concurreren in een snel veranderende markt.

Gebruiksscenario #5 voor datagestuurd bankieren: snellere fraudedetectie

Fraudedetectie is een van de meest uitdagende aspecten van het toepassen van datagestuurde analyses op het dagelijkse bankieren.

Snellere fraudedetectie kan toekomstige verliezen door insider-aanvallen, cyberaanvallen, fraude door illegale actoren en andere activiteiten die proberen om gegevens te misbruiken of te profiteren van onervaren consumenten, isoleren en beperken. Snellere fraudedetectie betekent het voorkomen van kostbare en tijdrovende onderzoeken die maanden of jaren in beslag kunnen nemen vanwege het aanhouden van kleine misstanden door werknemers of klanten die door het net glippen.

Door fraudedetectie door middel van data te versnellen, kunnen bankexploitanten beter reageren op het veranderende risicogedrag van hun klanten en tegelijkertijd de operationele kosten en compliancerisico's verminderen.

Gebruiksscenario 6 voor datagestuurd bankieren: productieve verkoop- en marketingmotoren

Datagestuurde marketing en sales worden het volgende grote ding in het bankwezen. Nu banken meer gegevens over hun klanten ter beschikking hebben, kunnen ze weloverwogen beslissingen nemen over marketingcampagnes en verkoopkanalen.

Het is een spannende tijd voor zowel marketeers als gebruikers, nu banken beginnen te begrijpen hoe het combineren van gegevens kan helpen bij het verbeteren van campagnes en het verhogen van de winst.

Datagedreven bankieren: hoe aan de slag?

Bankieren is veranderd. Tegenwoordig kiezen uw klanten hoe ze willen bankieren: online, mobiel of via sociale platforms. Hoe bepaal je met zoveel keuzemogelijkheden welke datagestuurde optie het beste voor jou is?

Nou, we hebben een manier om het te omzeilen. Volg deze 8 stappen om aan de slag te gaan.

  1. Begin met een zakelijke use-case en identificeer schone data
  2. Definieer duidelijke KPI's
  3. Vind de gegevensbronnen
  4. Modelleer de gegevens
  5. Integreer uw modellen in een gegevensdashboard
  6. Voortdurend bouwen aan datapijplijninfrastructuur voor en na het modelleren
  7. Vasthouden aan MLOps-principes en best practices
  8. Opzetten van engineeringpraktijken voor datawetenschappen (bijv. API's blootleggen voor zinvolle consumptie)

We begonnen met het zakelijke probleem en onze plekken waar we ons op wilden richten. Coverwegen de pandemie, wij wilde onze balans veiligstellen, en aan de andere kant, we wilden nog groeien. Dus we kozen voor een juwelenlenings en rekening-courantkrediet als our focusgebied en nam Zuci's helpen bij het identificeren van gegevensbronnen en het bouwen van een model dat ons hielp de belasting te voorspellenn portefeuilles met een nauwkeurigheid van 99.5%.

Padmanaban T A, Hoofd digitaal bankieren, City Union Bank

Met de juiste vooruitziende blik kunnen banken en financiële instellingen de kern vormen van datacentrische systemen en een van de belangrijkste drijfveren zijn voor culturele verandering.

Laatste gedachten

Banken zijn nog steeds op zoek naar manieren om betere beslissingen te nemen met behulp van data om meer gepersonaliseerde diensten aan te bieden. Naarmate meer gegevens in de financiële sector worden blootgelegd, lijken banken over te schakelen op zelfbedieningstechnologieën die rechtstreeks van invloed zijn op consumenten.

Wilt u uw Data-Driven Banking-initiatief starten? Of denkt u erover na om uw klantbankervaring te personaliseren? Welnu, hier bij Zuci zijn we gefascineerd door het idee om een ​​boeiende bankervaring te creëren die onze bankpartners helpt slagen.

Onze missie is om geavanceerde technologie en analyses te gebruiken voor het voordeel van de klant: betere service bieden, hun bedrijf laten groeien en slimmere beslissingen nemen.

Plan een discussiesessie van 45 minuten met onze data science-experts om te weten hoe we een succesvolle data science-oplossing gebouwd met a 99. 5% modelnauwkeurigheid om goudleningen te onderschrijven voor een eeuwenoude bank.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.