English
Każdy nowy klient, każda transakcja i każda wysłana wiadomość – to źródła narastających codziennie w bankach ogromnych ilości danych. Choć wydają się wręcz przytłaczające, ich odpowiednie wykorzystanie może przyczynić się do znacznego rozwoju firmy. A nawet nie korzystając z ich niewidocznych na pierwszy rzut oka możliwości, trzeba wiedzieć, że przechowywanie takich danych stanowi coraz większe wyzwanie. Przekonaj się, jak wygląda big data w bankowości i usługach finansowych oraz jakie daje możliwości i jakie stawia wyzwania.
Czym jest big data w bankowości?
Jak sama nazwa wskazuje, big data to duże (a nawet ogromne) ilości danych, które codziennie wpływają do banku. Dotyczą zwłaszcza przeprowadzanych przez klientów transakcji (to np. ich opisy czy kwoty, na jakie opiewają) czy podjętych przez nich działań (decyzja o kredycie, pożyczce itp.). Nowych danych dostarcza również komunikacja z klientami – telefoniczne rozmowy z obsługą klienta, wysłane maile, a nawet konwersacje z chatbotami.
To typowe przykłady, jakie przychodzą na myśl, kiedy zastanawiamy się nad źródłem danych w banku. Lecz to dopiero czubek góry lodowej. W każdym banku znaleźć można dane dotyczące zachowań klientów w kanałach elektronicznych czy informacje o przeprowadzanych działaniach marketingowych, a nawet dane o klientach ze źródeł partnerskich. Wymieniać można by jeszcze długo.
Co więcej, takie dane powstają nieustannie – z każdą sekundą jest ich coraz więcej i więcej. Z tego powodu trudno jest je kontrolować, a tym bardziej szczegółowo analizować. Wiele instytucji decyduje się wtedy wyłącznie na ich przechowywanie. Jednak aby nie marnować tego ogromnego potencjału, można postawić na nowoczesną analizę danych.
Na czym polega analityka big data w bankowości?
Raczej nikt nie odważyłby się rozpocząć ręcznej analizy tryliardów bajtów przechowywanych w banku danych. Niestety ludzki umysł nie jest w stanie poradzić sobie z takimi ilościami niejednolitych i niespójnych informacji. Z tego powodu, coraz częściej do analizy big data w branży finansowej wykorzystuje się sztuczną inteligencję. Choć przypomina swoimi działaniami ludzki umysł, jest w stanie przeanalizować kilka-kilkanaście razy więcej danych w tym samym czasie co człowiek. Dlatego świetnie radzi sobie z dostrzeganiem w zbiorach danych tego, co na pierwszy rzut oka jest niewidoczne. Przyjrzymy się teraz, jak może wyglądać zastosowanie sztucznej inteligencji do analizy big data w usługach finansowych.
Przypadki użycia big data w bankowości
Jak już widzieliśmy, dane w bankach pochodzą z wielu źródeł – dotyczą klientów, transakcji, jak i działań marketingowych. Z tego powodu analiza big data może przyczynić się do rozwoju instytucji na różnych polach. Poniżej przedstawiamy najciekawsze przykłady bankowej analityki big data.
Spersonalizowane doświadczenie konsumenta
Zaopiekowany klient to zadowolony klient. A może taki być, jeśli zapewnisz mu doświadczenia dopasowane do jego preferencji – zaproponujesz oferty, które najbardziej go zainteresują, a także dostosujesz sposób obsługi do preferowanej przez niego formy komunikacji. W ten sposób poczuje, że jest dla Twojego banku wartościowym klientem.
Jak jednak zebrać informacje o poszczególnych klientach z gromadzonych danych i wykorzystać je do skutecznej obsługi? W tym zadaniu świetnie sprawdza się Customer Data Platform – narzędzie tworzące ogólne profile klientów z danych z wielu źródeł. Dzięki takiemu rozwiązaniu można szybko przekonać się o stylu działania konkretnej osoby – czego potrzebuje, ile czasu poświęca na podjęcie decyzji oraz co sprawia, że decyduje się na wybór konkretnej opcji. W ten sposób można zapewnić lepszą obsługę klienta, a także usprawnić działania marketingowe.
Segmentacja użytkowników
Customer Data Platform pomoże również podczas szerzej zakrojonych działań marketingowych. Z CDP można dokonać podziału klientów (czyli ich segmentacji) na kilka-kilkanaście grup ze względu na ich tendencje zakupowe czy skłonności do podejmowania określonych decyzji. W ten sposób można łatwo dostosować reklamy do danej grupy odbiorców, a także skupić się na tych, których z dużym prawdopodobieństwem najbardziej zainteresuje oferta konkretnego banku. To świetny sposób na duże oszczędności w obszarze marketingu – CDP pozwoli zmniejszyć wydatki na nietrafione reklamy, a także przyspieszy proces tworzenia reklam dzięki cennym wskazówkom dotyczącym cech klientów.
Optymalizacja i automatyzacja procesów
Sztuczna inteligencja przejmuje coraz więcej zadań dotychczas wykonywanych przez człowieka. Dotyczy to zwłaszcza monotonnych, powtarzalnych czynności, które mogą być wykonywane przez AI nieporównywalnie szybciej. Łatwo jest znaleźć takie zadania również w sektorze finansowym – to np. analiza napływającej dokumentacji, wykonywanie cyklicznych płatności czy sprawdzanie poprawności wypełnionych dokumentów.
Dzięki wykorzystaniu dużych ilości zgromadzonych przez instytucję danych można z powodzeniem nauczyć sztuczną inteligencję wykonywania takich czynności. W ten sposób pracownicy dotychczas zajmujący się np. analizą dokumentacji mogą przeznaczyć zyskany czas na projekty wymagające kreatywnego działania, którymi nie zajmie się AI. Co więcej, wykorzystanie sztucznej inteligencji pozwoli na wyeliminowanie błędów mogących pojawić się na skutek zmęczenia pracowników ciągłym wykonywaniem podobnych zadań.
Cyberbezpieczeństwo i zarządzanie ryzykiem
Dbałość o bezpieczeństwo danych i środków finansowych powinna być priorytetem dla każdego banku. Dlatego w takich instytucjach warto korzystać z najnowocześniejszych metod zapewniających najwyższy stopień bezpieczeństwa. Jedną z nich są systemy antyfraudowe opierające swoje działanie na sztucznej inteligencji i big data.
Systemy antyfraudowe pozwalają na szybkie wykrycie transakcji przestępczych i podjęcie stosownych kroków. Jednak te, które nie korzystają z AI, czasami generują błędy nazywane false-positive i false-negative. Pierwszy z nich ma miejsce, gdy podejrzana transakcja zostaje sklasyfikowana jako neutralna. Wtedy przestępcy nie zostaną w porę powstrzymani, co może doprowadzić do dużych strat finansowych, jak i utraty reputacji banku. Natomiast false-negative występuje, gdy neutralna transakcja zostaje uznana za podejrzaną – konto danego użytkownika zostaje wtedy zablokowane, co może spowodować niezadowolenie z usług banku, a nawet utratę klientów. Jednak wykorzystując AI i dane gromadzone przez firmę, można zyskać system trafnie klasyfikujący transakcje klientów i ograniczający występowanie wspomnianych zdarzeń.
Obsługa klienta
Big data w bankowości detalicznej pozwala na całkowitą zmianę sposobu obsługi klienta. Każdy kojarzy chatboty, z których chętnie korzysta na swoich stronach internetowych wiele firm. Sztuką jest jednak stworzenie takiego narzędzia, które nie tylko skutecznie porozumie się z klientem o każdej porze dnia, lecz również dostarczy mu cennych informacji.
Chatboty bazujące na AI i big data mogą odpowiadać na pytania klienta, opierając się na całej historii jego działań w banku. Szybko przeanalizują wybrane do tej pory przez klienta oferty oraz zaproponują mu nowe, przygotowane przez bank. W ten sposób chatbot może również zidentyfikować źródło problemu, z jakim zwróci się do niego użytkownik i zasugerować odpowiednie rozwiązanie. Człowiekowi te same czynności zajęłyby znacznie więcej czasu, a być może nie dostrzegłby dodatkowo wszystkich niuansów współpracy z danym klientem.
Chatboty są również w stanie obsłużyć o wiele więcej osób w tym samym czasie co ludzie. Dzięki temu czas oczekiwania przez klienta na rozwiązanie sprawy ulega znacznemu skróceniu, co pozytywnie wpływa na postrzeganie banku. Analiza big data pozwala również na dostrzeżenie cyklicznych płatności dokonywanych przez użytkowników i przypominanie im o dokonaniu operacji.
Klasyfikacja transakcji
Połączenie sztucznej inteligencji i big data pozwala na ulepszenie doświadczeń klienta podczas codziennego korzystania z aplikacji bankowej. Wszystko dzięki trafnej analizie charakteru dokonywanych przez niego transakcji. AI, ucząc się na dużych zbiorach danych, jest w stanie odpowiednio przyporządkować daną płatność kartą czy przelewem do konkretnej kategorii. W ten sposób klient ma możliwość zapoznania się ze strukturą swoich wydatków oraz zobaczyć jej zmiany w czasie. Dodatkowo może otrzymywać wskazówki, jak skuteczniej zarządzać budżetem.
Analiza zdolności kredytowej klienta
Aby ocenić, czy dany klient jest w stanie spłacić pożądany kredyt, korzysta się przede wszystkim z jego historii kredytowej. To jednak niejedyne źródło informacji na temat przyzwyczajeń potencjalnego kredytobiorcy – dużo o skłonnościach człowieka mogą powiedzieć również jego profile na portalach społecznościowych czy historia dokonywanych zakupów.
Dlatego nowoczesne narzędzia do analizy zdolności kredytowej coraz częściej korzystają z danych powszechnie dostępnych w internecie oraz z udostępnionych bankowi profili na Facebooku czy LinkedIn. W ten sposób, w ciągu zaledwie kilkunastu minut są w stanie określić wiarygodność danego klienta, nawet jeśli nie ma on jeszcze historii kredytowej. To duże ułatwienie dla banku, który nie musi poświęcać dużo czasu na szczegółową analizę, jak i dla klienta, który miałby problem z otrzymaniem kredytu w innej instytucji.
Analityka dużych zbiorów danych w bankowości – wyzwania
Widzieliśmy już, że big data dla bankowości potrafi przynieść wiele korzyści – pozwala na szybsze wykonywanie zadań oraz rozwój firmy na wielu płaszczyznach. Niestety przed big data dla banków stoją również pewne wyzwania, z którymi trzeba się w odpowiednim momencie zmierzyć.
Zbyt duże ilości danych
Big data to ogólne określenie na szeroki zbiór danych. Wspominając o nich wcześniej, braliśmy pod uwagę tylko te, które mogą stanowić cenne źródło informacji i przyczynić się do rozwoju firmy. Trzeba jednak pamiętać, że wśród tryliardów bajtów danych znajdują się również te, które nie będą pomocne w podejmowaniu decyzji biznesowych ani polepszaniu doświadczeń klientów. To w pełni normalne zjawisko i mierzą się z nimi wszystkie branże, nie tylko finansowa.
Jednak jak poradzić sobie z tym problemem? Możliwych jest kilka dróg – np. zaprojektowanie systemu odsiewającego nieistotne dane od tych, które mogą się przydać. Z drugiej strony można pomyśleć o stworzeniu ogromnej sztucznej inteligencji, która analizowałaby wszystkie dostępne dane, lecz z pewnością spowodowałoby to spowolnienie jej działania. Czas pokaże, jakie rozwiązanie okaże się najskuteczniejsze.
Problem z bezpieczeństwem danych
Nie tylko sama analiza ogromnych ilości danych staje się dużym wyzwaniem. Równie istotną kwestią jest zapewnienie im ochrony przed nieuprawnionym dostępem – tym bardziej, gdy w grę wchodzą wrażliwe dane dotyczące transakcji klientów oraz działań banku. Wyciek takich danych mógłby doprowadzić do znacznych strat finansowych, jak również do utraty reputacji instytucji.
Koniecznie należy zatem zadbać o prawidłowe zabezpieczenie wszystkich przechowywanych danych. W tym celu również można wykorzystać sztuczną inteligencję – AI potrafi na bieżąco analizować działania użytkowników w sieci i wykrywać podejrzane zachowania. W ten sposób można szybko zareagować i udaremnić atak hakerski.
Przestrzeganie przepisów dotyczących ochrony danych osobowych
Na big data przechowywane przez banki w dużej mierze składają się dane osobowe ich klientów. To informacje, o których bezpieczeństwo należy dbać w najwyższym stopniu, a dodatkowo ich ochronę zapewniają stosowne przepisy. We wszystkich krajach Unii Europejskiej stosuje się Rozporządzenie o Ochronie Danych RODO, które wymaga m.in. wdrożenia środków ochrony danych w fazie projektowania i domyślnej ochrony danych. Z tego powodu, przetwarzanie big data musi wiązać się z opracowaniem i wprowadzeniem nowych systemów do zarządzania danymi osobowymi. Być może konieczne będzie także skorzystanie z pomocy prawnika zaznajomionego z przepisami RODO.
Nowoczesna bankowość big data z Ailleron
Więcej zadowolonych klientów, szybsza praca banku, pełne bezpieczeństwo przechowywanych danych i środków finansowych – to tylko niektóre z możliwości, jakie daje wykorzystanie big data dla usług finansowych. Myślisz, że to dobry sposób na rozwój Twojego banku? W takim razie zapoznaj się z propozycjami od Ailleron!
Wykorzystaj big data ze sztuczną inteligencją
W Ailleron dobrze wiemy, że każdy bank ma inne potrzeby i oczekiwania względem nowych rozwiązań. Dlatego przygotowaliśmy moduł Ailleron AI Banking, który możesz w pełni dostosować do wymagań swojego banku, wybierając spośród dostępnych gotowych elementów. Chcesz analizować dotychczasową aktywność swoich klientów? A może w Twoim banku dobrze sprawdziłaby się automatyzacja powtarzalnych czynności? Potrzebujesz wsparcia podczas podejmowania kluczowych decyzji? We wszystkich tych zadaniach świetnie sprawdzi się moduł Ailleron AI Banking opierający się na sztucznej inteligencji i analizie big data z Twojej firmy!
Spraw, aby korzystanie z usług Twojego banku było czystą przyjemnością
W pełni zadowoleni klienci to największy sukces każdego banku. A można go osiągnąć, zapewniając użytkownikom satysfakcjonujące doświadczenia. W tym celu przyda się Ailleron Customer Data Platform (CDP) – system zbierający dane ze wszystkich dostępnych dla banku źródeł i tworzący na ich podstawie profil każdego z klientów. Spersonalizowany sposób komunikacji, odpowiednio dobrane oferty, docenianie stałych klientów – to możliwości, jakie daje zastosowanie CDP w działalności banku. Dzięki analizie ogromnych ilości danych możliwe jest dostrzeżenie wzorców w działaniach użytkowników i dostosowanie do nich przyszłych działań. W dodatku korzystanie z CDP pozwala na większą kontrolę nad bezpieczeństwem przechowywanych danych i zmniejsza ryzyko ich wycieku.
Nie marnuj potencjału danych – wykorzystaj je do unikalnego rozwoju Twojego banku!
FAQ:
- Jak można wykorzystać big data w bankowości?
Analityka big data w bankowości pozwala m.in. na ulepszenie doświadczeń klientów, przyspieszenie pracy banku oraz zapobieganie działaniom przestępczym. Dzięki wykorzystaniu dużych ilości danych możliwe jest dostrzeżenie trendów niewidocznych na mniejszych próbkach danych i zastosowanie nowych informacji do rozwoju firmy.
- W jaki sposób big data może usprawnić działanie banku?
Sztuczna inteligencja opierająca się na big data może przede wszystkim zautomatyzować powtarzalne i monotonne procesy, takie jak analiza dokumentacji czy wykonywanie cyklicznych płatności. Ponadto big data pomaga przy określaniu zdolności kredytowej klientów czy podejmowaniu najlepszych decyzji, opierając się na złożonej i zaawansowanej analizie.
- Jakie wyzwania stoją przed big data w bankowości?
Przede wszystkim big data, jak sama nazwa wskazuje, staje się naprawdę duża. Coraz trudniej jest analizować tak ogromne ilości danych, dlatego z czasem konieczne będzie zastosowanie systemów oddzielających wartościowe dane od tych o mniejszej użyteczności. Istotną kwestią jest również zapewnienie bezpieczeństwa przechowywanym danym.
