Сектор BFSI и наука о данных

BFSI или банковское дело, финансовые услуги и страхование — это отраслевая терминология для компаний, которые предоставляют ряд финансовых продуктов и услуг. К ним относятся универсальные банки, предоставляющие ряд финансовых услуг, или компании, работающие в одном или нескольких из этих финансовых секторов. BFSI включает коммерческие банки, небанковские финансовые компании, страховые компании, пенсионные фонды, кооперативы, другие более мелкие финансовые организации, учреждения взаимных фондов и т. д. Этот термин используется компаниями, занимающимися информационными технологиями (ИТ), аутсорсингом бизнес-процессов (BPO). , а также фирмы, которые управляют обработкой данных, разработкой программного обеспечения и тестированием приложений.

Банковское дело включает в себя основные банковские услуги, розничные банковские услуги, частные банковские услуги, корпоративные банковские услуги, инвестиционные банковские услуги и кредитные карты.

Финансовые услуги включают взаимные фонды, платежные шлюзы и брокерские услуги. Страхование покрывает как общее страхование, так и страхование жизни.

Наука о данных: Наука о данных — это процесс анализа данных для принятия решения, которое может относиться к бизнесу, маркетингу или любым операционным решениям. Это процесс применения различных научных методов к необработанным данным и получения осмысленных выводов из данных. Это не отдельная область, а междисциплинарная область, которая анализирует данные и находит наилучшие решения на основе данных. Чтобы получить наиболее проницательный и полный ответ на ваши вопросы, он включает все типы данных.

Наука о данных в банковском деле и наука о данных в финансах

Наука о данных в банковском деле: процессы науки о данных в банковском секторе быстро меняются перед лицом банковской отрасли. Это становится тенденцией и является одним из условий, необходимых для того, чтобы идти в ногу с сегодняшним миром конкуренции. Почти все банки ищут лучшие способы передовых технологий, которые могут помочь в понимании их клиентов. Банки пытаются повысить лояльность клиентов, обеспечивая более эффективную операционную эффективность, принимая более взвешенные решения и повышая производительность. Банки пытаются определить различные закономерности на основе имеющихся данных для лучшего взаимодействия со своими клиентами.

С Data Science в банковском деле банки используют данные из предыдущих тенденций истории, транзакций клиентов, коммуникаций и лояльности. Эти данные неструктурированы, с ними трудно иметь дело, извлечение информации из такого большого набора данных является большой проблемой. Для этой цели могут использоваться различные методы анализа данных, такие как слияние и интеграция данных, обработка естественного языка, машинное обучение, обработка сигналов и т. д.

Наука о данных в финансах: Финансовая отрасль — постоянно растущая отрасль. Наука о данных весьма полезна, когда мы используем комбинацию статистики, математики, графических диаграмм, визуализации, коммуникации и сложных систем. Это помогает им обнаружить передовые требования в различных областях финансовой индустрии и помогает изменить свои бизнес-стратегии. Это основано на научных методах и алгоритмах для извлечения значимой информации как из структурированных, так и из неструктурированных данных. Наука о данных в финансах — это междисциплинарная область, которая создает новые возможности для финансовых отраслей. Благодаря возможности применения научных методов, таких как прогнозное моделирование, обработка данных, кластеризация, уменьшение размерности и визуализация. Финансовая индустрия использует науку о данных, сводя к минимуму усилия и время, необходимое для управления различными финансовыми операциями.

Искусственный интеллект в секторе BFSI

Искусственный интеллект (ИИ) обладает большим потенциалом для трансформации банковских, финансовых услуг и страховой индустрии (BFSI). Внедрение искусственного интеллекта в фирмах BFSI играет жизненно важную роль, позволяя банковской отрасли решать стратегические задачи, такие как повышение качества обслуживания клиентов, предоставление персонализированного обслуживания, оптимизация затрат и эффективности, а также повышение скорости вывода предложений на рынок. Искусственный интеллект предоставляет информацию в режиме реального времени с полезной информацией, основанной на прошлых действиях и данных. Скорость, маневренность и гибкость, предлагаемые искусственным интеллектом, уникальны. Искусственный интеллект может предлагать удобные для пользователя услуги через онлайн-порталы или приложения для смартфонов, которые делают транзакции в финансовых процедурах чрезвычайно быстрыми, простыми и удобными. Искусственный интеллект помогает, обеспечивая плавные рабочие процессы с оптимальными затратами и минимальными затратами времени для улучшения качества обслуживания клиентов. Чат-боты на базе искусственного интеллекта помогли банковской отрасли, сократив время разрешения проблем. Это помогает оптимизировать операционную эффективность и улучшить качество обслуживания клиентов, используя искусственный интеллект в качестве предпочтительного технологического инструмента для выявления краж, мошенничества и нарушений безопасности, а также для обнаружения ошибок и их устранения. Это помогает повысить доверие и лояльность клиентов. Немногие компании используют искусственный интеллект для создания персонализированных платежей для своих клиентов. Искусственный интеллект и облачные технологии помогают банкам и финансовым учреждениям разрабатывать технически подкованные маркетинговые стратегии, позволяющие им радовать клиентов и осуществлять перекрестные или дополнительные продажи соответствующих продуктов и услуг нужным клиентам. Анализ рисков помогает им ускорить принятие решений, предоставляя утверждения для ускорения рабочих процессов.

Несколько ключевых бизнес-задач в секторе BFSI

Сектор BFSI претерпел некоторые глубокие изменения из-за быстрого развития технологий. Ниже приведены несколько ключевых проблем, с которыми сталкиваются предприятия в секторе BFSI:

Цифровое внедрение: одна из самых больших проблем в отрасли также связана с изменением самой технологии. Рост очень важен, но они должны тратить деньги на технологии, чтобы расти. Они должны инвестировать в такие технологии, как робототехника и другие инструменты автоматизации искусственного интеллекта, чтобы повысить свою эффективность и снизить затраты, связанные с эксплуатацией, соблюдением нормативных требований и управлением рисками. Модернизация их технологических платформ и хранилищ данных позволит им получить решения для работы с большими данными, такие как цифровые помощники по поддержке клиентов с поддержкой искусственного интеллекта. Они также должны учитывать, что путем объединения платформ они также могут обеспечить более эффективное и удобное для клиентов взаимодействие по всем своим каналам, таким как мобильные устройства, Интернет и физические местоположения.

Повышение конкуренции: конкуренция в отрасли по-прежнему высока. Потребитель хочет более персонализированных и автоматизированных услуг с более легким доступом. Учреждения, предоставляющие все эти услуги, будут доминировать на рынке. Сегодня клиенты не очень обеспокоены лояльностью к бренду и идентичностью, и какие бы учреждения ни предоставляли услуги, они сохранят своих клиентов.

Регуляторные проблемы: Регулирование в этой отрасли продолжает расти. Они должны постоянно оценивать и улучшать свою деятельность, чтобы идти в ногу с быстро меняющимися ожиданиями потребителей и акционеров, технологиями и отраслевыми нормами. Они должны создать стратегию для инноваций и соблюдения нормативных требований. Вот некоторые из ключевых атрибутов переформулирования стратегий:

• Геополитические изменения

• Защита данных и управление

• Операционная устойчивость

• Кредитное качество

• Изменения капитала и ликвидности

• Гибкость соответствия

• Финансовые преступления

• Доверие клиентов

• Этическое поведение

Изменение ожиданий клиентов: из-за технологических изменений, которые стали все более доминирующей частью потребительской культуры, ожидания клиентов также выросли. Клиенты хотят получать персонализированные услуги. Современные клиенты настолько заинтересованы в персонализации и качественном уходе, что это может даже превзойти их лояльность клиентов. Чувства клиентов сегодня больше связаны с услугами, которые они получают, и опытом, с которым они сталкиваются, а не с торговой маркой.

Организация больших данных и устранение утечек данных. Объем данных увеличивается, поскольку большое количество данных генерируется несколькими источниками. Большие данные очень необходимы, но также являются препятствием для обработки, поскольку необработанные данные по своей природе структурированы и неструктурированы. Задача, с которой сталкивается сектор, состоит в том, чтобы отсортировать все свои данные и определить, что полезно, а что нет. Поскольку данные огромны, эти сектора являются главными целями киберпреступников. В этом секторе есть много случаев, когда также сталкивались с утечками данных.

Несколько областей, в которых сектор BFSI может использовать науку о данных и искусственный интеллект

Обнаружение и предотвращение мошенничества: наука о данных имеет решающее значение в базе данных клиентов для сбора, обобщения и прогнозирования мошеннических действий. До появления науки о данных и больших данных анализировать записи о клиентах и ​​предоставлять достоверные данные было невозможно. Передовые технологии, такие как искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и обработка естественного языка (NLP), теперь могут помочь и предотвратить мошенничество. С помощью специалиста по обработке и анализу данных безопасность клиентов может быть повышена за счет мониторинга и анализа финансовых действий клиентов для выявления любого подозрительного или вредоносного поведения.

Управление клиентскими данными. В нынешнюю эпоху больших данных BFSI приходится работать с огромной базой данных. Невозможно собрать, проанализировать и сохранить большой объем данных. Таким образом, различные фирмы инвестируют в науку о данных, машинное обучение, обработку естественного языка, а также инструменты и методы искусственного интеллекта для анализа структурированных и неструктурированных данных, чтобы получить осмысленное представление о своих клиентах и ​​разработать новые тактики получения дохода. Специалисты по обработке и анализу данных могут больше узнать о поведении клиентов, их приоритетах и ​​многом другом, анализируя данные. Это также позволяет им создавать более эффективные модели с более точными результатами.

Поддержка клиентов: Ключом к продуктивным долгосрочным отношениям с вашим клиентом является предоставление превосходной службы поддержки клиентов. Поддержка клиентов является неотъемлемой частью обслуживания клиентов. Поддержка клиентов включает в себя ответы на все жалобы и запросы, с которыми сталкивается клиент, и это должно быть выполнено вовремя. Наука о данных делает этот метод поддержки клиентов более надежным, более эффективным, более прозрачным, более чувствительным, более эффективным и менее затратным с точки зрения времени сотрудников.

Сегментация клиентов: сегментация клиентов может быть выполнена с помощью науки о данных на основе их поведения или характеристик, основанных на возрасте, доходе и т. д. Сегментация клиентов позволяет фирмам более эффективно использовать свое время и ресурсы. Исследователи данных используют множество методов, таких как кластеризация, логистическая регрессия, деревья решений и так далее. Таким образом, они могут прогнозировать пожизненную ценность клиента для каждого сегмента. Сегментация клиентов предназначена для улучшения обслуживания клиентов и помощи в лояльности и удержании каждого клиента.

Моделирование рисков. Наука о данных используется в финансовых фирмах для контроля различных финансовых операций и определения подходящих цен на финансовые продукты. Доступны два различных типа моделирования рисков. Моделирование кредитного риска позволяет предвидеть, сможет ли клиент погасить кредит, просматривая предыдущую кредитную историю и кредитные отчеты клиента, а затем анализ учреждения принимает решение. Инвестиционное Моделирование рисков используется для выявления опасных активов Инвестиционными банками. Это позволяет им давать лучшие финансовые советы клиентам и принимать более разумные решения для увеличения прибыли. Таким образом, моделирование рисков очень важно в финансовых фирмах.

Как FutureAnalytica может помочь в этом путешествии

FutureAnalytica — это единственная комплексная автоматизированная платформа искусственного интеллекта без кода, обеспечивающая сквозную бесшовную функциональность обработки данных с Data Lake, AI App Store и поддержкой Data-Scientist мирового класса, что сокращает время и усилия в ваших данных. -наука и ИИ путешествие.

С решениями FutureAnalytica на основе искусственного интеллекта для расширенного финансового мониторинга в режиме реального времени, основанного на современных алгоритмах, аналитике сбора, сегментации клиентов, моделировании кредитного риска, привлечении и удержании клиентов, перекрестных продажах и дополнительных продажах. Таким образом, сектор BFSI может принимать более разумные решения, повышать производительность и упрощать работу.

Заключение:

Чтобы получить конкурентное преимущество, финансовые компании должны признать исключительную важность науки о данных, интегрировать ее в свой процесс принятия решений и разрабатывать стратегии, основанные на практических выводах из данных своих клиентов. Для финансовых служб по всему миру искусственный интеллект, будь то машинное обучение, глубокое обучение или ряд алгоритмов, которые могут отображать массив больших данных, дает предприятиям явные стратегические преимущества. Когда банк, кредитор, брокерская фирма или платежная система эффективно используют искусственный интеллект, они работают более эффективно и могут более эффективно взаимодействовать со своими клиентами.

Благодаря автоматизации на основе искусственного интеллекта FutureAnalytica банки, финансовые учреждения и страховые компании используют возможности машин для улучшения операций, масштабирования и сокращения затрат.

Мы надеемся, что эта статья была полезной и помогла вам понять важность науки о данных и искусственного интеллекта в секторе BFSI, предоставляя полезные и действенные решения на основе ИИ, которые можно принимать для решения сложных проблем. Благодарим вас за проявленный интерес к нашему блогу. Если у вас есть какие-либо вопросы, связанные с наукой о данных, аналитикой данных, машинным обучением или платформами, основанными на данных на основе ИИ, отправьте нам электронное письмо по адресу [email protected].