فناوریهوش تجاری

بانکداری باز (Open Banking) چیست و چه اصولی دارد؟

بانکداری باز (Open Banking) به عنوان «داده‌های بانک باز» نیز شناخته می‌شود. بانکداری باز یک رویه بانکی است که برای ارائه دهندگان خدمات مالی شخص ثالث دسترسی آزاد به بانک‌ها، تراکنش‌ها و سایر داده‌های مالی بانک‌ها و مؤسسات مالی غیربانکی را از طریق استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) فراهم می‌کند. بانکداری باز امکان شبکه‌سازی حساب‌ها و داده‌ها را در بین مؤسسات برای استفاده مصرف‌کنندگان، مؤسسات مالی و ارائه‌دهندگان خدمات شخص ثالث فراهم می‌سازد. بانکداری باز در حال تبدیل شدن به منبع اصلی نوآوری است که در حال تغییر شکل صنعت بانکداری می‌باشد.

نکات مهم درباره بانکداری باز

  • بانکداری باز سیستمی است که امکان دسترسی و کنترل حساب‌های بانکی و مالی مصرف‌کننده را از طریق برنامه‌های شخص ثالث فراهم می‌کند.
  • بانکداری باز این پتانسیل را دارد که چشم‌انداز رقابتی و تجربه مصرف‌کننده صنعت بانکداری را تغییر دهد.
  • بانکداری باز پتانسیل سودهای امیدوارکننده و ریسک‌های جدی را برای مصرف‌کنندگان افزایش می‌دهد زیرا اطلاعات بیشتری از آن‌ها به طور گسترده به اشتراک گذاشته می‌شود.

بانکداری باز چیست؟ درک مفهوم بانکداری باز

تحت بانکداری باز، بانک‌ها به ارائه‌دهندگان خدمات شخص ثالث، که معمولاً استارت‌آپ‌های فناوری و فروشندگان خدمات مالی آنلاین هستند، دسترسی و اجازه کنترل داده‌های مالی و شخصی مشتریان را می‌دهند. معمولاً مشتریان باید به نوعی رضایت بدهند تا بانک اجازه چنین دسترسی را داشته باشد، مانند علامت زدن کادری در صفحه شرایط خدمات در یک برنامه آنلاین. سپس APIهای ارائه‌دهندگان شخص ثالث می‌توانند از داده‌های مشترک مشتری (و داده‌های مربوط به طرف‌های مالی مشتری) استفاده کنند. موارد استفاده ممکن است شامل مقایسه حساب‌ها و تاریخچه تراکنش‌های مشتری با طیف وسیعی از گزینه‌های خدمات مالی، جمع‌آوری داده‌ها در بین مؤسسات مالی شرکت‌کننده و مشتریان برای ایجاد پروفایل‌های بازاریابی، یا ایجاد تراکنش‌های جدید و تغییرات حساب از طرف مشتری باشد.

وعده بانکداری باز چیست؟

بانکداری باز نیروی محرکه نوآوری در صنعت بانکداری است. بانکداری باز با تکیه بر شبکه‌ها به جای تمرکز، می‌تواند به مشتریان خدمات مالی کمک کند تا داده‌های مالی خود را به طور ایمن با سایر موسسات مالی به اشتراک بگذارند. به عنوان مثال، APIهای بانکداری باز می‌توانند فرآیند گاه دشوار تغییر استفاده از سرویس حساب جاری یک بانک به بانک دیگر را تسهیل کنند. API همچنین می‌تواند به داده‌های تراکنش‌های مصرف‌کنندگان نگاهی بیاندازد تا بهترین محصولات و خدمات مالی را برای آن‌ها شناسایی کند، مانند یک حساب پس‌انداز جدید که نرخ بهره بالاتری نسبت به حساب پس‌انداز فعلی دارد یا یک کارت اعتباری متفاوت با نرخ بهره پایین‌تر.

از طریق استفاده از حساب‌های شبکه‌ای، بانکداری باز می‌تواند به وام‌دهندگان کمک کند تا تصویر دقیق‌تری از وضعیت مالی و سطح ریسک مصرف‌کننده داشته باشند تا شرایط وام سودآورتری را ارائه دهند. همچنین می‌تواند به مصرف‌کنندگان کمک کند تا قبل از پرداخت بدهی، تصویر دقیق‌تری از امور مالی خود داشته باشند. یک برنامه بانکداری باز برای مشتریانی که می‌خواهند خانه بخرند می‌تواند به طور خودکار بر اساس تمام اطلاعات موجود در حساب‌های مشتری، آنچه را که آن‌ها می‌توانند بخرند محاسبه کند، که شاید تصویر قابل اعتمادتری نسبت به دستورالعمل‌های وام‌های رهنی در حال حاضر ارائه دهد. برنامه دیگری ممکن است به مشتریان کم‌بینا کمک کند تا از طریق دستورات صوتی، وضعیت مالی خود را بهتر درک کنند. بانکداری باز همچنین می‌تواند به کسب و کارهای کوچک کمک نماید تا از طریق حسابداری آنلاین در زمان صرفه جویی کنند و به شرکت‌های کشف جعل کمک خواهد کرد تا بر حساب‌های مشتریان بهتر نظارت نمایند و مشکلات را زودتر شناسایی کنند.

بانکداری باز، بانک‌های بزرگ و مستقر را مجبور می‌کند تا با بانک‌های کوچک‌تر و جدیدتر رقابت نمایند، که در حالت ایده‌آل منجر به کاهش هزینه‌ها، فناوری بهتر و ارائه خدمات بهتر به مشتریان می‌شود. بانک‌های مستقر باید کارها را به روش‌های جدیدی انجام دهند که در حال حاضر برای مدیریت آن تنظیم نشده‌اند و برای پذیرش فناوری جدید پول خرج می‌کنند. با این حال، بانک‌ها می‌توانند از این فناوری جدید برای تقویت روابط با مشتری و حفظ او با کمک بهتر به مشتریان برای مدیریت امور مالی خود به جای تسهیل معاملات استفاده کنند.

جمع‌بندی

در این مقاله به بررسی مفهوم بانکداری باز، ویژگی‌ها و ریسک‌های آن پرداختیم. بانکداری باز اصطلاحی است که برای توصیف فرآیند باز کردن داده‌ها توسط بانک‌ها و سایر مؤسسات مالی برای دسترسی، استفاده و اشتراک‌گذاری برای ارائه‌دهندگان قانون‌گذاری استفاده می‌شود.


مجموعه

هوش تجاری

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

  1. به روز رسانی حاکمیت داده در سازمان: از کجا شروع کنیم
  2. کارشناس پایگاه داده کیست و چه وظایفی دارد؟
  3. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  4. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  5. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  6. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. کلان داده (Big Data) چیست؟
  8. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  9. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  10. طراحی پایگاه داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  11. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  12. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  13. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  14. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  15. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  16. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  17. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  18. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  19. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  20. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  21. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  22. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  23. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  24. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  25. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  26. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  27. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  28. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  29. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  30. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  31. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  32. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  33. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  34. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  35. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  36. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  37. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  38. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  39. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  40. آموزش Power BI Report Server
  41. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  42. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  43. مسیر شغلی در هوش تجاری
  44. مهندسی داده چیست؟
  45. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  46. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  47. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  48. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  49. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  50. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  51. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  52. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  53. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  54. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  55. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  56. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  57. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  58. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  59. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  60. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  61. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  62. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  63. یادگیری ماشین چیست؟
  64. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  65. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  67. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  68. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  69. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  70. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  71. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  72. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  73. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  74. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  75. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  76. انبار داده چیست؟
  77. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  78. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  79. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  80. مدل‌سازی داده چیست؟
  81. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  82. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  83. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  85. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  86. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  87. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  88. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  89. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  90. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟
  91. کلان داده (Big Data) و بررسی تأثیرات آن بر تجارت الکترونیک
  92. بانکداری باز (Open Banking) چیست و چه اصولی دارد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

بستن