هوش تجاری

کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

در سال‌های اخیر، تجزیه و تحلیل داده‌ها در فرایندهای تصمیم‌گیری شرکت‌های کوچک و بزرگ بسیار مهم شده است. داده‌های گسترده ساختاریافته و غیرساختاری ایجاد شده توسط بسیاری از دستگاه‌ها در سیستم‌عامل‌های مختلف، بینش‌های بسیار خوبی ارائه داده است. با کمک تجزیه و تحلیل و مدیریت داده‌ها، صنعت خدمات بانکی و مالی (BFSI) از کلان داده برای تقویت موفقیت سازمانی و اطمینان از مدیریت ریسک، رشد سودآوری و عملکرد استفاده کرده است.

رکود بزرگ ۲۰۰۸ دلیل محبوبیت تجزیه و تحلیل کلان داده در بخش مالی بود. اعتماد مصرف‌کننده به بانک‌ها کاهش یافت، سرمایه‌گذاری‌ها ضربه بزرگی دید، بیکاری در اوج بود و مقررات جدیدی وضع شد. بانک‌ها شروع به دیجیتال‌سازی کردند، این بدان معناست که آن‌ها مجبور بودند با مسائل امنیت سایبری مانند هک کردن، ربات‌ها و کلاهبرداری رایانه‌ای که می‌تواند معاملات و خدمات مالی آنلاین را مختل کند، مقابله کنند. بانک‌ها باید اطمینان حاصل می‌کردند که از پول مشتریان در برابر همه این تهدیدات محافظت می‌کنند.

کلان داده: سه ویژگی کلان داده (سرعت، حجم و تنوع) در مقاطع زمانی مختلف بر بخش بانکی تأثیر گذاشته‌اند. در بانکداری سرمایه‌گذاری، سرعت عامل بسیار مهمی بوده و حجم نیز بسیار مهم است. سیستم‌عامل‌های کلان داده برای تأمین حجم بسیار زیادی از داده‌های تولید شده در این دوره معرفی شدند.

بانک‌ها تمایلی به استفاده از فناوری‌های کلان داده نداشتند، اما اکنون انفجار قریب‌الوقوع کلان داده در بخش بانکی به وجود آمده است.

تجزیه و تحلیل کلان داده

در اینجا قصد داریم نهادهایی را در بخش‌های بانکی و مالی لیست کنیم که با تجزیه و تحلیل کلان داده عملکرد خود را بهینه کرده‌اند.

۱- بازاریابی

مدل‌سازی پاسخ (Response modeling)، هدف تجزیه و تحلیل بازاریابی است که در آن تلاش می‌شود نرخ پاسخ را با توجه به محدودیت‌های خاص به حداکثر رساند. گروه‌بندی مشتریان نیز در بانکداری که به سبک RFM انجام می‌شود مهم است (تازگی، فرکانس و ارزش پولی). انگیزه عظیم برای دیجیتالی کردن باعث شده تا مشتریان با بانکداری اینترنتی و امکانات بانکداری همراه باشند.

۲- مجموعه‌ها (Collections)

تجزیه و تحلیل مجموعه‌ها مربوط به تجزیه و تحلیل عملیات است که در مورد آن بحث خواهیم کرد. این نوع تجزیه و تحلیل سه سوال در مورد مشتریان بانک را نشان می‌دهد: افراد با چه کسی باید تماس بگیرند، چگونه و چه زمانی با آن‌ها تماس بگیرند؟ همچنین نشان می‌دهد که باید با چه مشتریانی تماس گرفته و چه کسی را نادیده بگیرند؟

۳- ریسک

برای کمک به بانک‌ها در کاهش ریسک، کاهش ضررها و مدیریت مواجهه، مدیریت ریسک بسیار ضروری است. این مورد می‌تواند با کارآمدتر کردن بازیابی پرداخت معوق، افت اعتبار را به حداقل برساند. این اجازه را به بانک‌ها می‌دهد تا محدودیت‌های قرار گرفتن در معرض اعتبار و مقدار وام را برای ضمانت اجرایی تعیین کنند.

تجزیه و تحلیل ریسک نقش مهمی در موارد زیر ایفا می‌کند:

  • مدل‌سازی: مدل‌سازی ریسک شامل تخمین ریسک‌پذیری از طریق فرآیند ساخت مدل‌های تحلیلی است. از طریق کارت امتیازی ریسک، بانک‌ها ریسک‌های مشتریان را ارزیابی می‌کنند. Basel Norms نشان دهنده آزمایش استرس، کفایت سرمایه بانک‌ها و خطر نقدینگی بازار بانک‌ها است که باید با استانداردهای جهانی مطابقت داشته باشد.
  • سیاست اعتباری (Credit Policy): بانک‌ها سیاست و استراتژی اعتباری را برای مدیریت ایجاد حساب، مدیریت و جستجوی قرار گرفتن در معرض خط اعتباری در مقابل مشتریان مختلف تدوین می‌کنند.
  • تجزیه و تحلیل کلاهبرداری (Fraud analytics): این تجزیه و تحلیل برای جلوگیری یا کشف کلاهبرداری مفید است. همواره بر پیشگیری بیش از تشخیص زودهنگام تأکید می‌شود.

۴- عملیات

تجزیه و تحلیل عملیات به بانک‌ها در بهینه‌سازی و ساده‌سازی عملیات کمک می‌کند، مانند پردازش درخواست تغییر نام.

این نوع تجزیه و تحلیل به بانک‌ها در بهینه‌سازی صف، کارایی فرآیند، بهینه‌سازی افراد و بهینه‌سازی انگیزه کمک می‌کند.

۵- هنجارهای نظارتی(Regulatory Norms)

در فیلم Too Big to Fail، بدون مقررات لازم در مورد موسسات مالی، اقتصاد ایالات متحده به بدترین حالت رکود تبدیل شد و اقتصاد جهانی نیز از آن پیروی کرد. بعد از بحران مالی ۲۰۰۸، مقررات اجباری برای جلوگیری از چنین وضعیتی به بانک‌ها اعمال شد. نقض این مقررات می‌تواند مجازات‌های بزرگی در پی داشته باشد. این مقررات بانک‌ها را از نظر پولشویی، جرم مالی، بودجه تروریسم و ​​انواع مختلف کلاهبرداری اصلاح می‌کند.

۶- منابع انسانی

مانند کلنی مورچه‌ها، بانک‌ها در هزاران شعبه خود با کارمندان یقه سفید و یقه آبی پر هستند. اینکه این کارمندان چقدر حقوق می‌گیرند، چقدر باید حقوق بگیرند و در وهله اول، یک سازمان باید چه تعداد کارمند داشته باشد، باید توسط منابع انسانی درک شود.

تجزیه و تحلیل در منابع انسانی موجب بهینه‌سازی انگیزه، اثربخشی آموزش، مدل‌سازی فرسایش و بهینه‌سازی حقوق می‌شود.

۷- گزارشگری

این مورد به شدت مورد استفاده قرار می‌گیرد و تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی پیچیده‌تری ارائه می‌شود (مدل‌سازی پیش‌بینی). شاید تعجب کنید که Tableau و Power BI چه انقلابی در گزارش‌دهی ایجاد کرده است. آن دسته از کارمندان بانکی که برای این دوره‌ها ثبت نام کرده بودند، به طور گسترده از آن در عملکردهای بانکی خود استفاده می‌کنند. بینش‌ها را می‌توان از داشبورد پویا گرفته تا عمومی‌ترین و همچنین جزئی‌ترین جزئیات از طریق این ابزارها نشان داد.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  2. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  3. کلان داده (Big Data) چیست؟
  4. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  6. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  7. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  8. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  9. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  10. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  11. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  12. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  13. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  14. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  15. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  16. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  17. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  18. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  19. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  20. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  21. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  22. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  23. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  24. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  25. آموزش Power BI Report Server
  26. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  27. مسیر شغلی در هوش تجاری
  28. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  29. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  30. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  31. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  32. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  33. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  34. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  35. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  36. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  37. انبار داده چیست؟
  38. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  39. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  40. مدل‌سازی داده چیست؟
  41. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  42. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  43. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  44. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  45. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

آموزش های آنلاین

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

اگر در خصوص این مقاله یا دانلود منابع مشکل یا سوالی دارید لطفا با پشتیبانی کار و کسب در ارتباط باشید.
بستن