Инструменты больших данных не только упрощают длительные аналитические процедуры в любой отрасли, но и предоставляют банкам конкурентное преимущество. Принимая новые правила, банки ищут способы сделать процедуры комплаенс более эффективными и точными. Большие данные в банковской сфере постепенно набирают обороты и становятся неизбежной необходимостью во всей банковской отрасли. По мере того, как традиционные структуры управления данными устаревают, общественные банки изо всех сил пытаются справиться с внешним конкурентным и регуляторным давлением.

Необходимость использовать инструменты аналитики в банковской системе сообщества постепенно становится скорее принуждением, чем вариантом. Опрос CIO, проведенный Gartner в 2014 году, показывает, что финансовые компании поощряют инвестиции в аналитику данных, когда речь идет о расходах на технологии. В то время как крупные банки имеют явное преимущество в понимании своих клиентов за счет дорогостоящих инвестиций в аналитику данных, местные банки, по-видимому, немного осторожны в принятии инновационной тенденции. При внедрении инструментов больших данных банки сообщества сталкиваются с препятствиями, которые вращаются вокруг высокой стоимости, отсутствия опыта и безопасности данных.

Банки сообществ не всегда могут позволить себе внедрить инструменты и инфраструктуру аналитики, а также нанять профессионалов, необходимых для создания новой базы данных.

Кроме того, безопасность данных, связанных с информацией о частных клиентах, является деликатным вопросом для многих местных банков. Большинство из них процветают в местных сообществах, где существует высокий уровень доверия между банком и клиентом. Благодаря личному общению и давним отношениям местные банки, как правило, лучше осведомлены о кредитных решениях своих клиентов, чем крупные банки.

Благодаря внедрению больших данных местные банки могут осуществлять тщательный надзор и обнаруживать любые мошеннические действия в режиме реального времени. С помощью прогнозной аналитики банки могут выявлять и отслеживать любые расхождения на счетах клиентов и даже прогнозировать дефолт по кредиту. Банки сообщества также смогут обнаруживать счета с высоким уровнем риска, что может помочь им в принятии более обоснованных решений. Но нежелание делиться частной информацией остается проблемой для многих из этих банков, поскольку они процветают за счет доверия и уверенности своих клиентов.

Однако многие местные банки используют аналитические решения для принятия решений на основе данных, которые полностью основаны на точном анализе рисков и прозрачности.

Растущий интерес к этим банкам, чтобы конкурировать с технологическими конкурентами и отличаться от них, постепенно набирает обороты. Они сотрудничают с облаком, предлагая таким компаниям, как Verizon Enterprise Solutions, Amazon, IBM и Google, хранилище для больших данных и аналитики по более низкой цене. Внедрение таких услуг помогает местным банкам обеспечивать баланс между затратами и вознаграждением за счет рыночных новостей в реальном времени и социальных тенденций. Помимо установления партнерских отношений с услугами, которые можно получить за относительно низкую стоимость, инструменты визуализации данных предоставляют данные о тенденциях большему количеству сотрудников в банке, а не только нескольким сотрудникам.

Поскольку операции становятся все более сложными, потребность в инструментах анализа данных также становится важной для этих небольших банков. По данным Банка Северной Каролины (BNC), программное обеспечение для визуализации данных также может помочь упростить процесс отчетности. Благодаря SAS Visual Analytics данные получаются более подробными и точными, чем при использовании традиционных электронных таблиц. Инструменты визуализации данных надежны, менее затратны и помогают банкам быстро улавливать тенденции.

MX предоставляет похожую визуальную платформу для банков, которая помогает потенциальным владельцам счетов объединять счета, автоматически категоризировать их и управлять деньгами. Такие инструменты, как Insight и Target, помогают применять более индивидуальный подход к разным владельцам учетных записей одновременно. Такие аналитические инструменты не только помогают позиционировать местные банки среди их конкурентов, но также помогают отслеживать потенциальные кампании менее чем за пять минут без необходимости в ИТ. Развертывание таких инструментов помогает понять потребности клиентов в режиме реального времени.

Визуальная аналитика также оказывается полезной во время слияний и поглощений, поскольку обнаруживает неточности и тем самым подтверждает подлинность данных.

Используя большие данные, местные банки могут управлять кредитным риском, риском ликвидности и процентным риском и лучше обслуживать сообщество. Поскольку сложившееся представление о местных банках медленно адаптируется к этим изменениям, сбалансированный подход за счет интеграции интеллектуального управления данными, низкой стоимости и конфиденциальности клиентов может восстановить утраченное доверие и уверенность людей в существующей банковской системе.

Права защищены. Для повторной публикации требуется разрешение автора.