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Jeder neue Kunde, jede Transaktion und jede gesendete Nachricht - das sind die Quellen riesiger Datenmengen, die in Banken jeden Tag wachsen. Obwohl sie überwältigend erscheinen, kann ihre richtige Nutzung zu einer bedeutenden Entwicklung des Unternehmens beitragen. Aber auch ohne die Nutzung ihrer unsichtbaren Möglichkeiten ist es wichtig zu wissen, dass die Speicherung solcher Daten eine wachsende Herausforderung darstellt. Erfahren Sie, wie Big Data im Bankwesen und bei Finanzdienstleistungen aussieht, welche Möglichkeiten sie bieten und welche Herausforderungen sie mit sich bringen.
- Was ist Big Data im Bankwesen?
- Was ist Big Data-Analytik im Bankwesen?
- Anwendungsfälle von Big Data im Bankwesen
- Big Data-Analysen im Bankensektor - Herausforderungen
- Modernes Big Data Banking mit Ailleron
Was ist Big Data im Bankwesen?
Wie der Name schon sagt, Bei Big Data handelt es sich um umfangreiche (und sogar riesige) Datenmengen, die jeden Tag in die Bank fließen. Sie beziehen sich insbesondere auf die von den Kunden durchgeführten Transaktionen (z. B. ihre Beschreibungen oder die Beträge, für die sie zahlen) oder die von ihnen durchgeführten Aktionen (Entscheidungen über einen Kredit, ein Darlehen usw.). Auch die Kundenkommunikation liefert neue Daten - Telefonate mit dem Kundendienst, gesendete E-Mails und sogar Unterhaltungen mit Chatbots.
Dies sind typische Beispiele, die uns in den Sinn kommen, wenn wir an die Datenquelle in einer Bank denken. Dies ist jedoch nur die Spitze des Eisbergs. In jeder Bank finden Sie Daten zum Kundenverhalten in elektronischen Kanälen, Informationen zu Marketingaktivitäten und sogar Kundendaten aus Partnerquellen. Die Liste ließe sich beliebig fortsetzen.
Außerdem werden solche Daten ständig erzeugt - mit jeder Sekunde werden es mehr und mehr. Aus diesem Grund ist es schwierig, sie zu kontrollieren, geschweige denn genauer zu analysieren. Deshalb entscheiden sich viele Einrichtungen dafür, die Daten nur zu speichern. Um dieses riesige Potenzial nicht zu vergeuden, kann man sich jedoch auf moderne Datenanalyse verlassen.
Was ist Big Data-Analytik im Bankwesen?
Niemand würde es wagen, Billionen von Bytes, die in einer Datenbank gespeichert sind, manuell zu analysieren. Leider ist der menschliche Verstand nicht in der Lage, mit derartigen Mengen an uneinheitlichen und inkonsistenten Informationen umzugehen. Aus diesem GrundIn der Finanzbranche wird künstliche Intelligenz zunehmend zur Analyse von Big Data eingesetzt. Obwohl er mit seinen Handlungen dem menschlichen Verstand ähnelt, kann er im Vergleich zu einem Menschen ein Vielfaches an Daten in der gleichen Zeit verarbeiten. Daher ist sie hervorragend in der Lage, das auf den ersten Blick Unsichtbare in Datensätzen zu erkennen. Betrachten wir nun die Anwendung der künstlichen Intelligenz zur Analyse von Big Data bei Finanzdienstleistungen.
Anwendungsfälle von Big Data im Bankwesen
Wie wir bereits gesehen haben, stammen die Daten in Banken aus vielen Quellen - sie beziehen sich auf Kunden, Transaktionen und Marketingaktivitäten. Dank dieser Daten kann die Big-Data-Analyse zur Entwicklung der Institute in verschiedenen Bereichen beitragen. Hier sind einige der interessantesten Anwendungsfälle von Big-Data-Analysen im Bankwesen.
Ein personalisiertes Kundenerlebnis
Kundenzufriedenheit entsteht, wenn man sich um sie kümmert. Dies kann dadurch zum Ausdruck kommen, dass Sie Ihren Kunden Erfahrungen bieten, die auf ihre Vorlieben zugeschnitten sind - Sie schlagen ihnen Angebote vor, die sie am meisten interessieren, und passen die Art und Weise der Bereitstellung von Dienstleistungen an ihre bevorzugte Kommunikationsform an. So hat Ihr Kunde das Gefühl, dass er für Ihre Bank ein wertvoller Kunde ist.
Doch wie gewinnt man aus den gesammelten Daten Informationen über den einzelnen Kunden und nutzt sie für einen effizienten Service? Die Kundendatenplattform eignet sich hervorragend für diese Aufgabe - es handelt sich um ein Tool, das allgemeine Kundenprofile auf der Grundlage von Daten aus vielen Quellen erstellt. Mit dieser Lösung können Sie schnell erkennen, wie eine Person vorgeht - was sie braucht, wie viel Zeit sie für eine Entscheidung aufwendet und warum sie sich für eine bestimmte Option entscheidet. Auf diese Weise können Sie einen besseren Kundenservice bieten und Marketingaktivitäten rationalisieren.
Benutzer-Segmentierung
Die Kundendatenplattform hilft auch bei umfassenderen Marketingaktivitäten. Mit der CDP können Sie Kunden in verschiedene Gruppen einteilen (d. h. segmentieren), die auf ihren Kauftendenzen oder ihrer Neigung, bestimmte Entscheidungen zu treffen, basieren. Auf diese Weise können Sie Ihre Anzeigen leicht auf eine bestimmte Gruppe von Empfängern zuschneiden und diejenigen ansprechen, die sich am ehesten für das Angebot der Bank interessieren.. Dies ist eine großartige Möglichkeit, im Marketing Geld zu sparen. CDP hilft Ihnen, die Ausgaben für fehlgeleitete Anzeigen zu reduzieren und den Prozess der Anzeigenerstellung mit wertvollen Tipps zu Kundenmerkmalen zu beschleunigen.
Optimierung und Automatisierung von Prozessen
Künstliche Intelligenz übernimmt immer mehr Aufgaben, die von Menschen ausgeführt werden. Insbesondere monotone und sich wiederholende Aufgaben können durch KI unvergleichlich schneller erledigt werden. (Maschinelles Lernen für Finanzen). Auch im Finanzsektor sind solche Aufgaben leicht zu finden - z. B. die Analyse eingehender Unterlagen, wiederkehrende Zahlungen oder die Überprüfung der Korrektheit ausgefüllter Dokumente.
Dank der großen Datenmengen, die von der Einrichtung gesammelt werden, ist es möglich, der künstlichen Intelligenz beizubringen, solche Tätigkeiten erfolgreich durchzuführen. Auf diese Weise können die Mitarbeiter, die bisher beispielsweise mit der Analyse von Unterlagen beschäftigt waren, die gewonnene Zeit für Projekte nutzen, die eine kreative Tätigkeit erfordern, die von der KI nicht bewältigt werden können. Darüber hinaus werden durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz Fehler vermieden, die durch die Ermüdung der Mitarbeiter aufgrund der ständigen Ausführung ähnlicher Aufgaben entstehen können.
Cybersecurity und Risikomanagement
Die Verwaltung der Datensicherheit und der finanziellen Ressourcen sollte für jede Bank eine Priorität sein. Deshalb lohnt es sich, in solchen Einrichtungen modernste Methoden einzusetzen, um ein Höchstmaß an Sicherheit zu gewährleisten. Eine davon ist Betrugsbekämpfungssysteme auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz und Big Data.
Betrugsbekämpfungssysteme ermöglichen es Ihnen, kriminelle Transaktionen schnell zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Diejenigen, die keine KI verwenden, erzeugen jedoch manchmal falsch-positive und falsch-negative Fehler. Die erste Art von Fehler tritt auf, wenn eine verdächtige Transaktion als neutral eingestuft wird. Dann werden die Kriminellen nicht rechtzeitig gestoppt, was zu erheblichen finanziellen Verlusten und zum Verlust des Ansehens der Bank führen kann. Falsch-negative Fehler treten dagegen auf, wenn eine neutrale Transaktion als verdächtig eingestuft wird - infolgedessen wird das Konto des Benutzers gesperrt, was zu Unzufriedenheit mit den Dienstleistungen der Bank und sogar zum Verlust von Kunden führt. Doch durch Mithilfe von KI und den vom Unternehmen gesammelten Daten können Sie ein System erhalten, das Kundentransaktionen genau klassifiziert und das Auftreten dieser Ereignisse reduziert.
Kundenbetreuung
Big Data im Privatkundengeschäft ermöglicht eine völlige Veränderung des Kundenservices. Jeder kennt Chatbots, die viele Unternehmen gerne auf ihren Websites einsetzen. Die Kunst besteht jedoch darin, ein Tool zu entwickeln, das nicht nur zu jeder Tageszeit effektiv mit den Kunden kommuniziert, sondern sie auch mit wertvollen Informationen versorgt.
Chatbots, die auf KI und Big Data basieren, können Kundenfragen auf der Grundlage der gesamten Historie ihrer Aktivitäten in der Bank beantworten. Sie analysieren schnell die zuvor vom Kunden ausgewählten Angebote und schlagen neue, von der Bank vorbereitete Angebote vor. Folglich kann der Chatbot eine geeignete Lösung vorschlagen, die auf der Ursache des Problems des Nutzers beruht. Ein Mensch bräuchte für diese Aufgabe viel mehr Zeit und hätte möglicherweise Schwierigkeiten, alle Nuancen der Zusammenarbeit mit einem bestimmten Kunden zu erkennen.
Chatbots können auch viel mehr Kunden bedienen als Menschen zur gleichen Zeit. So, die Wartezeit für den Kunden, um ein Problem zu lösen, wird erheblich verkürzt, was sich positiv auf die Wahrnehmung der Bank auswirkt. Die Analyse von Big Data ermöglicht es Ihnen auch, wiederkehrende Zahlungen von Nutzern zu erkennen und sie an die Transaktionen zu erinnern.
Klassifizierung der Transaktionen
Die Kombination aus künstlicher Intelligenz und Big Data ermöglicht es Ihnen, das Kundenerlebnis bei der täglichen Nutzung einer Bankanwendung zu verbessern. Alles dank eine genaue Analyse der Art der von einem Kunden getätigten Transaktionen. KI, die aus großen Datensätzen lernt, ist in der Lage, eine bestimmte Kartenzahlung oder Überweisung einer bestimmten Kategorie zuzuordnen. Auf diese Weise kann sich der Kunde mit der Struktur seiner Ausgaben vertraut machen und sehen, wie sie sich im Laufe der Zeit verändern. Darüber hinaus erhält er Tipps, wie er sein Budget besser verwalten kann.
Analyse der Kreditwürdigkeit des Kunden
Die Bank nutzt in erster Linie die Kredithistorie des Kunden, um zu beurteilen, ob ein bestimmter Kunde den beantragten Kredit zurückzahlen kann. Dies ist jedoch nicht die einzige Informationsquelle über die Gewohnheiten des potenziellen Kreditnehmers - auch aus seinen Social-Media-Profilen oder der Kaufhistorie lässt sich viel über seine persönlichen Neigungen erfahren.
Moderne Instrumente zur Bonitätsanalyse nutzen daher zunehmend Daten, die im Internet weit verbreitet sind, sowie Profile auf Facebook oder LinkedIn, die der Bank zur Verfügung stehen. Auf diese WeiseIn nur wenigen Minuten können die Banken die Glaubwürdigkeit eines bestimmten Kunden feststellen, auch wenn dieser noch keine Kredithistorie hat. Dies ist eine große Erleichterung sowohl für die Bank, da der Zeitaufwand für eine detaillierte Analyse verringert werden kann, als auch für den Kunden, der möglicherweise ein Problem damit hat, einen Kredit von einem anderen Institut zu erhalten.
Big Data-Analysen im Bankensektor - Herausforderungen
Wir haben bereits gesehen, dass Big Data für das Bankwesen viele Vorteile bringen kann - es ermöglicht eine schnellere Ausführung von Aufgaben und die Entwicklung des Unternehmens auf vielen Ebenen. Leider gibt es auch einige Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data für Banken die zum richtigen Zeitpunkt angegangen werden müssen.
Zu viele Daten
Big Data ist ein allgemeiner Begriff für eine umfangreiche Datensammlung. Als wir sie vorhin erwähnten, haben wir nur diejenigen betrachtet, die eine wertvolle Informationsquelle darstellen und zur Entwicklung eines Unternehmens beitragen können. Es muss jedoch bedacht werden, dass unter den Billionen von Datenbytes gibt es auch solche, die nicht dazu beitragen, Geschäftsentscheidungen zu treffen oder das Kundenerlebnis zu verbessern. Dies ist ein normales Phänomen, mit dem alle Branchen konfrontiert sind, nicht nur die Finanzbranche.
Doch wie lässt sich dieses Problem lösen? Es gibt mehrere Möglichkeiten - zum Beispielein System zu entwickeln, das irrelevante Daten von denen, die nützlich sein könnten, trennt. Andererseits könnte man eine leistungsstarke Lösung mit künstlicher Intelligenz entwickeln, die alle verfügbaren Daten analysieren würde, aber das würde den Betrieb sicherlich verlangsamen. Die Zeit wird zeigen, welche Lösung sich als die effektivste herausstellt.
Probleme mit der Datensicherheit
Nicht nur die Analyse der riesigen Datenmengen stellt eine große Herausforderung dar. Es ist ebenso Sie müssen unbedingt vor unbefugtem Zugriff geschützt werden, insbesondere wenn es sich um sensible Daten über Kundentransaktionen und Bankgeschäfte handelt. Das Durchsickern solcher Daten könnte zu erheblichen finanziellen Verlusten und zum Verlust des Ansehens der Einrichtung führen.
Daher ist es wichtig, dass die Datenspeicherung angemessen gesichert ist. Zu diesem Zweck kann auch künstliche Intelligenz eingesetzt werden - KI ist in der Lage, die Benutzeraktivitäten im Netzwerk laufend zu analysieren und verdächtiges Verhalten zu erkennen. So können Sie schnell reagieren und den Hackerangriff vereiteln.
Einhaltung der Datenschutzbestimmungen
Bei den von den Banken gespeicherten Big Data handelt es sich in erster Linie um die persönlichen Daten ihrer Kunden. Informationen dieser Art sollten mit äußerster Sorgfalt behandelt werden. Darüber hinaus wird ihr Schutz durch entsprechende Vorschriften gewährleistet. Alle Länder der Europäischen Union wenden die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) an, die u. a. die Umsetzung von Datenschutzmaßnahmen in der Entwurfsphase und den Standarddatenschutz vorschreibt. Aus diesem GrundDie Verarbeitung von Big Data muss die Entwicklung und Einführung neuer Systeme für die Verwaltung personenbezogener Daten beinhalten.. Es kann auch notwendig sein, die Unterstützung eines mit der DSGVO vertrauten Anwalts in Anspruch zu nehmen.
Modernes Big Data Banking mit Ailleron
Zufriedenere Kunden, schnellerer Bankbetrieb, vollständige Sicherheit der Datenspeicherung und der Finanzmittel - das sind nur einige der Möglichkeiten, die der Einsatz von Big Data für Finanzdienstleistungen bietet. Denken Sie, dass dies ein guter Weg ist, um Ihre Bank zu vergrößern? Wenn ja, dann schauen Sie sich die Vorschläge von Ailleron an!
Big Data mit künstlicher Intelligenz nutzen
Wir bei Ailleron wissen, dass jede Bank andere Bedürfnisse und Erwartungen an neue Lösungen hat. Deshalb haben wir das Ailleron AI Banking Modul vorbereitet, die Sie vollständig an die Anforderungen Ihrer Bank anpassen können, indem Sie aus den verfügbaren gebrauchsfertigen Elementen wählen. Möchten Sie die vergangenen Aktivitäten Ihrer Kunden analysieren? Oder tut Ihre Bank gut daran, wiederkehrende Aktionen zu automatisieren? Benötigen Sie Unterstützung beim Treffen wichtiger Entscheidungen? Das AI-Banking-Modul von Ailleron, das auf künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analyse basiert, erfüllt all diese Aufgaben!
Machen Sie die Nutzung Ihrer Bankdienstleistungen zu einem reinen Vergnügen
Zufriedene Kunden sind der Schlüssel zum Erfolg einer Bank. Dies kann erreicht werden, indem man den Benutzern ein zufriedenstellendes Erlebnis bietet. Die Ailleron Customer Data Platform (CDP), ein System, das Daten aus allen verfügbaren Quellen sammelt und auf dieser Grundlage ein Profil jedes Kunden erstellt, ist für diesen Zweck gut geeignet. Eine personalisierte Kommunikation, richtig ausgewählte Angebote und die Wertschätzung von Stammkunden - das sind die Möglichkeiten, die der Einsatz von CDP in der Tätigkeit der Bank bietet. Dank der Analyse unendlicher Datenmengen ist es möglich, Muster in den Nutzeraktivitäten zu erkennen und künftige Aktionen darauf abzustimmen. Darüber hinaus haben Sie durch den Einsatz von CDP mehr Kontrolle über die Sicherheit der Datenspeicherung und verringern das Risiko von Datenverlusten.
Vergeuden Sie nicht das Potenzial Ihrer Daten - nutzen Sie es für die einzigartige Entwicklung Ihrer Bank!
FAQ:
- Wie kann man Big Data im Bankwesen nutzen?
Die Big-Data-Analyse im Bankwesen ermöglicht es unter anderem, das Kundenerlebnis zu verbessern, die Arbeit der Bank zu beschleunigen und kriminelle Aktivitäten zu verhindern. Die Nutzung großer Datenmengen ermöglicht es uns, Trends zu erkennen, die bei kleineren Datenproben nicht sichtbar sind, und neue Informationen für das Wachstum des Unternehmens zu nutzen.
- Wie kann Big Data die Abläufe in der Bank verbessern?
Künstliche Intelligenz auf der Grundlage von Big Data kann vor allem sich wiederholende und monotone Prozesse automatisieren, wie die Analyse von Unterlagen oder wiederkehrende Zahlungen. Darüber hinaus helfen Big Data dabei, die Kreditwürdigkeit von Kunden zu bestimmen oder die besten Entscheidungen auf der Grundlage einer fortgeschrittenen und komplexen Analyse zu treffen.
- Was sind die Herausforderungen von Big Data im Bankwesen?
Zunächst einmal werden Big Data, wie der Name schon sagt, wirklich groß. Infolgedessen wird es immer schwieriger, solche riesigen Datenmengen zu analysieren, so dass mit der Zeit Systeme benötigt werden, um wertvolle Daten von weniger brauchbaren zu trennen. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Gewährleistung der Sicherheit der gespeicherten Daten.
