Big Data как инструмент улучшения качества обслуживания клиентов

Технологии заставляют банки работать в тандеме, ведь в сегодняшних реалиях только так можно максимально эффективно использовать данные. Это побудило многие организации BFSI-организации (Banking, financial services and insurance) изменить свою стратегию аналитики, чтобы получить ценную информацию о своих клиентах.

Использование больших данных в банкинге

После кризиса 2008 года, пошатнувшего многие банки, Big Data аналитика ежегодно все больше завоевывала популярность в банковском секторе. Когда банки начали оцифровывать операционные процессы, им понадобилось обеспечить средства их анализа. Если не анализировать деятельность, то практически невозможно понять, что нужно делать для увеличения прибыли.

Работая с Big Data, банки могут использовать транзакционные данные клиента, чтобы отслеживать его поведение в режиме реального времени, предоставляя тот тип ресурсов, который будет необходим в этот момент. Такая оценка заметно повышает общую производительность и прибыльность всей банковской отрасли, подталкивая ее к росту.

Количество данных, генерируемых банковскими учреждениями, вырастет на 700% уже к 2020 году. Поэтому банкам нужно научиться работать с Big Data, иначе они не смогут существовать в новой реальности.

Четыре основных компонента больших данных

Большие данные состоят из четырех основных компонентов: variety (разнообразие), volume (объем), velocity (скорость) и Value (ценность).

Variety — разные типы обрабатываемых данных. Банкам сегодня приходится иметь дело с огромным количеством разных типов данных: от подробностей транзакций до отчетов об оценке рисков.

Volume — пространство, которые будут занимать хранимые данные. Крупные банки ежедневно генерируют терабайты данных.

Velocity — скорость добавления новых данных в базу данных. Учитывая объемы, с которым приходится сталкиваться банкам, им нужно уметь обрабатывать несколько тысяч транзакций в секунду.

Value — это то, какой ценностью обладают полученные данные, а именно — как будут применяться результаты анализа и какие бизнес-решения это повлечет.

Банки могут разрабатывать стратегии на основе этих показателей:

• сегментация клиентов на основе их профилей;
• кросс-продажи и апселл на основе сегментации клиентов;
• улучшение обслуживания клиентов на основе их отзывов;
• изучение структуры расходов и создание индивидуальных предложений;
• оценка риска, соответствие и отчетность, которые помогают управлению по предотвращению мошенничества.

Улучшение качества обслуживания клиентов

Сегодня на рынке так много финансовых учреждений, что людям очень сложно решить чьими услугами начать пользоваться. Поэтому банки обязаны предоставлять самый лучший пользовательский опыт, это возможно только после индивидуального анализа потребностей каждого клиента, с чем лучше всех справляется Big Data-аналитика.

Персонализированный маркетинг

Big Data используется для персонализированного маркетинга, ориентируясь на доходы и траты пользователя. Анализ поведения в соцсетях вместе с анализом доходов и расходов помогает банкам оценивать кредитные риски и предлагать клиентам индивидуальные услуги.

Оптимизация операционной деятельности

Big Data помогает банкам эффективно управлять кредитами, бороться с мошенничеством, оценивать и вести управление рисками. Системы, работающие с Big Data, могут в режиме реального времени обнаружить подозрительные транзакции, а машинное обучение позволит максимально точно спрогнозировать поведение таких пользователей.

Итог

Индустрия BFSI будет все лучше понимать свои потребности, приспосабливаясь к новейшим технологиям, таким как большие данные и другим глобальным тенденциям как в своей деятельности, так и с клиентами. Это поможет им своевременно предоставлять улучшенные услуги с оптимизированными эксплуатационными расходами. И хотя Big Data только завоевывает рынок, но чем быстрее организации начнут применять их, тем быстрее они поймут все преимущества технологии.

Fintech News