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金融服务领域的大数据:即时分析

近年来,“大数据”一词似乎比其他信息技术术语更受欢迎。这不仅是术语的传播,而且是广泛的应用,许多公司似乎想赶上创新的火车。无论人们称之为“大数据”、“数据科学”、“工业4.0”或任何其他有吸引力的术语,人们都在谈论同样的事情:数据。

金融服务领域的大数据:即时分析

目前,大数据还没有具体的定义,但是企业可以根据5 V测试数据,如果他们拥有所有的数据,他们实际上是在使用大数据。

这5个V是:数量、速度、种类、准确性、价值。然而,有些企业只停留在原来的3 V:数量、速度和类型。不幸的是,这些测试被认为是无利可图的,因为公司可能会在详细的分析上投入大量资金,但是获得的价值非常小,所以启动它们是没有意义的。

大数据不是每个商业等式的答案。然而,并非所有类型的数据都可以存储或用作大数据,例如,金融服务提供商每天都存储客户银行转账和其他内容。这些数据不能称为大数据;它们是双方都不能共享或分析的个人数据。金融服务提供商在用户注册时存储用户的身份,这两者都不能称为大数据。这是企业的内部数据,应该存储在专用的数据仓库服务器中。另一方面,支出交易无疑可以被视为消费者行为,这是大数据。一旦分析了这些数据,金融公司就可以为用户提供更个性化的服务,从而优化定价策略,提高客户保留率,并获得竞争优势。

金融服务公司必须完全数字化,才能从大数据中获得有价值的见解。然而,国际金融服务提供商摩根士丹利(Morgan Stanley)的研究报告显示,金融服务业的数字指数不高。事实上,由于信息技术遗留系统和过时的业务流程,只有35%的金融服务公司实现了数字化。

企业需要通过使用大数据并将其整合到日常运营中来释放更多的机会,例如:

业务运营与战略

在普华永道(PricewaterhouseCoopers)2018年发布的一份报告中,只有38%的美国消费者表示他们与之互动的员工理解他们的需求;46%的美国以外的消费者也这样认为。为了解决这个业务问题,基于分析的大数据技术可以促进以客户为中心的文化,从而增强客户体验并提高运营效率。通过使用大数据,企业还可以建立自助服务平台,以吸引更多的理财投资者,使其符合需求,降低成本。将该部收集的旧数据连接起来,并与新收集的数据进行整合,以获得数据完整性,这将是一个良好的做法。

风险管理

信用评分平台是一项重要的服务,可以为全球数亿客户服务。然而,现在必须将其升级到第二级,以便对客户的财务状况提供全面的视角。通过引入非传统指标,客户可以更公平地获得金融产品。此外,大数据的结果可用于构建数据模型,以识别捕捉股市欺诈者的模式,并提醒金融风险机构调查这些案例。主动风险管理人员将定期使用大数据来确保企业符合严格的标准。

信息技术

近年来,由于大量网络犯罪,在金融服务的信息技术系统中使用大数据已成为重中之重。为了发现欺诈并防止其发生,金融企业必须具有更高的安全性。构建预测分析将使信息技术人员能够在网络系统之前做出预测。采取战略行动的信息技术工程师可以支持其他部门,并为他们提供大数据即服务。其范围包括:自动调整财务部门的流程,为营销部门提供实时报告以增强其目标营销活动,以及构建并行大数据模型以在新服务发布前对其进行回溯测试。信息技术工作者是大数据游戏的快乐参与者。他们能够持续支持跨部门的同事将暗数据转换为战略数据。

企业通常从大数据中探索和分析他们的资产负债表。即使是宣布健康运营的知名公司也经常分析他们的数据。事实上,这些公司已经获得了市场扩张、竞争优势和利润增长。

如果企业可以授权大数据来回答业务问题,那么同样的大数据也可以为他们提供许多无可争议的answe

(1)无可争议的答案:客户细分

analysis可以根据年龄、收入和人口统计数据提供对不同消费者行为的洞察。因此,金融服务公司可以使客户产品符合他们的定制需求,从而提高客户保留率。受益人:消费者金融服务提供商。

(2)无可置疑的答案:定价策略

除其他好处外,大规模分析可以为消费者提供更好的价格。例如,消费者可以根据他们的谨慎模式在汽车保险单中获得有竞争力的价格。金融服务公司可以利用大数据发现房价过高,并建议客户评估不同的报价,然后重新定向他们寻找更合适的贷款人。受益者:消费者竞争管理局。

(3)无可争议的答案:金融包容性

正如欧洲银行管理局在2018年发布的调查中提到的,受访者表示大数据对更多金融包容性有积极影响。相当多的消费者无法获得金融服务,如信用评级、住房融资等。

然而,通过涉及大数据,这些消费者可以使用可穿戴设备来改善他们的健康状况,从而获得更具竞争力和更便宜的保险套餐。拥有金融产品将有助于他们融入金融生态系统。受益者:消费者-金融服务提供商-政府机构。

(4)无可置疑的答案:数据治理

使用金融服务大数据的良好做法将增加消费者对供应商的信任。如果金融服务公司分享他们的大数据技术,并解释他们如何以合乎道德的方式使用数据来改善他们提供的服务并更好地满足消费者的需求,他们将从中受益。随着消费者被个性化产品所吸引,他们会有意分享更多的数据以获得更多的个性化。受益人:上述所有受益人。

大数据的指导原则无处不在,但这并不意味着所有数据科学家都会得到相同的输出,因为每个公司都有不同的数据量,这取决于分析的深度。并非所有大数据都能提供有价值的成熟见解。因此,行业必须确保投资于自己的数据是有利可图的,并且符合他们的业务能力、人员技能和企业愿景。

如今的金融服务公司正寻求通过使用大数据分析来竞争。他们在数据战略中的制胜结构如下:

数据是一种永远不会贬值的有形资产。运用有价值的见解是面向未来的策略。因此,竞争是一个不断变化的目标,企业必须随时分析它。

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