大数据在金融中的作用

2021-09-15 09:09:05
九道门聊数据
文章摘要: 金融机构产生的数据数量惊人,使得金融服务业成为全球经济中最依赖数据的行业之一。与此同时,这些组织正处于将大量数据集转化为有价值的见解的阶段。例如,银行拥有数TB级的客户档案数据和交易历史:在线支付、商品和服务的购买、存款、取款、地理数据等等。

金融服务行业已经完全被技术术语所入侵,例如机器学习、人工智能、云计算、物联网和大数据。大数据有助于发现竞争优势并揭示新的市场机会,数据驱动优化是金融行业的主要目标,很多企业都在寻找利用大数据的机会,向数字化转型迈步。在本文中,我们将考虑其在金融中可能的用例,并预测其实施的挑战和劣势。

金融领域的大数据有什么特别之处?

金融机构产生的数据数量惊人,使得金融服务业成为全球经济中最依赖数据的行业之一。与此同时,这些组织正处于将大量数据集转化为有价值的见解的阶段。例如,银行拥有数TB级的客户档案数据和交易历史:在线支付、商品和服务的购买、存款、取款、地理数据等等。

在过去的5-7年中,大多数银行开始积极地在数据收集和处理技术上投入资源,但对其中许多银行来说,数据仓库或商业智能似乎仍然不是必须具备的。

在客户需求不断增加和变化的情况下,银行必须相互竞争,也必须与快速发展的金融科技公司竞争,这些公司正在努力预测客户需求并改善他们的体验。

大数据在金融行业中的有何价值?

要理解大数据在金融行业的价值,我们建议从4个V开始:公司根据行业、公司自身的优先事项和目标实施大数据的某些方面。

容量是指大数据技术处理多个Tbytes甚至Pbytes数据的能力。金融市场数据量的不断扩大,使v型数据成为优先考虑的对象。投资银行、资产管理公司和资本市场需要处理交易历史数据、大量报价、市场和客户数据。同样的情况也适用于保险和退休公司——它们需要大量的数据来进行适当的风险管理。

速度定义了数据分析的速度或将其发送到存储的速度。速度是大数据在企业金融中的关键:有效、快速地处理交易和其他交易是一个主要优势。

多样性意味着大数据应用和算法可以处理来自不同来源的各种格式的结构化和非结构化数据。例如,企业财务中的大数据意味着机构处理参考数据、市场数据、客户请求等。

真实性有助于确定数据的准确性和适用性,什么是重要的,什么是不重要的——并将这两种类型的数据明确区分开来。真实性有助于更深入地了解数据上下文并使这些数据适用。

金融业的大数据革命

在过去十年中,金融领域的大数据和客户分析彻底改变了市场,由于以下领域的重大技术创新,这一点变得显而易见:

销售和营销;风险管理;员工监控;市场预测模型;银行和金融科技的销售和营销。大数据分析可以帮助金融行业参与者提高所有营销计划的有效性:客户获取、重新参与和激活以及关系管理。

大数据如何促进金融组织的销售和营销:

1)有效的、有针对性的营销活动——例如,通过基于公众信息和对顾客的洞察进行前景细分,通过个性化的广告信息,监控社会媒体以获得直接反馈,或者通过意见领袖和有影响力的客户的工作。

2)成功的客户激活、交叉销售和追加销售机会——促进对现有客户的销售或最大化第一次销售机会。这是由于对需求的预测分析,前瞻性的优惠(如第一次购买后的次优优惠),创建产品包和应用动态定价。银行和金融科技公司可以根据客户洞察和当前客户行为,通过通知、回电或个性化弹出窗口来增加销售额。例如,当客户获得更高的收入时,银行可以展示投资机会,或者当客户的个人理财工具中的剩余资金少于计划时提供信用额度(透支)。此外,大数据使银行能够及时联系客户,如存款期限即将到期或客户去国外想要提高信用额度时。有一些客户信息对销售有很大的帮助:例如,当客户搬家或搬迁后更改地址或改变婚姻状况时。

3)客户关系管理。数据分析可以通过分析交易的历史和多渠道的查询、家庭相关的和职业的见解来改变金融业务。此外,它还有助于识别高价值客户,为他们提供优质服务,提供个性化服务,并揭示与他们接触的最佳沟通渠道。根据付款方式和财务习惯,制定忠诚度计划,可以提高现有客户的忠诚度。例如,银行和金融科技可以与零售商和服务提供商合作,根据地理偏好提供他们的建议。大数据还可以帮助揭示客户可能存在的问题,防止他们离开。例如,社交媒体上的投诉、客户服务代表的官方投诉或某些服务的取消都可能是这种情况的迹象。

风险管理

随着市场的相互联系越来越紧密,金融风险也随之增加。对客户习惯和行为的实时洞察有助于降低财务风险。风险管理中最常用的大数据应用是欺诈预防模型和用户行为风险管理。在本文的这一部分中,我们将讨论这两种方法以及其他一些利用大数据规避金融交易风险的方法。

防止欺诈和洗钱

金融大数据分析可以控制并显著减少欺诈行为。大数据可用于身份、信用卡或保险欺诈检测(甚至预防)。有欺诈检测引擎可以持续监控系统并实时评估风险。可疑操作会触发额外的安全措施,例如另一个身份验证步骤或限制访问。就信用卡欺诈检测而言,该引擎可以分析交易所需的位置、时间、资金金额等,以识别可能的欺诈活动并防止损失。

信用管理

大数据通过提供更高的预测潜力,为企业客户和个人提供了新的数据来源,完善了信贷模型,为金融机构在信贷风险管理方面创造了更多机会。信用风险管理使用客户洞察,像交易或公开信息。物联网数据的实施极大地改善了信用抵押的管理。

操作风险

大数据有助于增加控制,提高对公司与客户互动的认识:比如对现金流的详细了解和对流动性管理的优化。

法律风险管理

大数据分析有助于收集有关法律案件的信息,分析当前的立法状态并跟踪修订以避免处罚。

信息化软件服务网 - 助力数字中国建设 | 责编:夏丽
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