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金融服务领域的大数据:即时分析

金融服务公司必须完全数字化,才能从大数据中获得宝贵的见解。

金融服务领域的大数据:即时分析

近年来,“大数据”这个术语已经流行起来,比2000年代的任何其他IT科学都要多。不仅是术语的传播,而且还有它的使用,因为每个公司似乎都想跳上创新列车。无论我们称之为大数据,数据科学,工业4.0还是任何其他诱人的术语,我们都在谈论同样的事情:数据。

目前,没有具体的定义,但企业可以针对5 V测试他们的数据,如果他们拥有所有数据,那么他们就坐在大数据上。  

5 V是:体积,速度,品种,准确性和价值。然而,一些企业只停留在旧的3 V:体积,种类和速度。遗憾的是,这组测试被认为不那么有利可图,因为可以在详细的分析上分配大笔投资,但可能没有任何价值,因此,根本不需要启动它。这解释了科学在很短的时间内发展的速度。

每个商业等式都不是大数据的答案。但是,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存储客户银行转账描述的内容。这些数据不能称为大数据,它是任何一方无法共享或分析的个人数据。同一个提供商在注册时存储用户的ID,这两者都不能称为大数据。这是公司内部数据,应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,而这是大数据。一旦分析了这些数据,公司就可以为用户提供更加个性化的服务,从而优化定价策略,从而提高客户保留率,获得竞争优势等……

金融服务公司必须完全数字化,才能从大数据中获得宝贵的见解。但是,摩根士丹利的研究报告显示,金融服务行业并没有接近数字化指数,因为它是在2016年底。实际上,由于IT遗留系统和过时的业务流程,只有35%的金融服务公司被数字化。企业需要通过利用大数据并将其集成到日常运营中来解锁更多机会,例如:

业务运营与战略

普华永道于2018年发布的一份报告中,只有38%的美国消费者表示他们互动的员工了解他们的需求; 美国以外有46%的消费者说同样的话。为了解决这一业务问题,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。通过利用大数据,企业还可以建立自助服务平台,以吸引更多的财富管理投资者,使他们与需求保持一致,并将费用降至最低。将部门的旧收集数据连接起来并将其与新获得的数据集成以获得最大的数据完整性将是一种很好的做法。

风险管理

信用评分平台是一项重要的服务,为全球数亿客户提供服务。但现在必须将其提升到第二级,以便对客户的财务状况提供360度的视角。通过引入非传统指标,客户可以更公平地访问金融产品。此外,大数据产生的结果可用于建立数据模型,以识别捕捉股市欺诈者的模式,并提醒风险工作者调查这些案例。积极的首席风险官将定期使用大数据,以确保公司符合他们严格的标准。

信息技术

由于大量的网络犯罪,近年来在金融服务的IT系统中使用大数据已成为当务之急。为了检测欺诈并防止欺诈发生,企业必须具有更高级别的安全性。构建预测分析将使IT工作人员能够在攻击他们的系统之前预测网络攻击。战略性地采取行动的IT工程师可以支持其他部门,为他们提供大数据即服务,包括:自动化财务部门的对帐流程,营销部门的实时报告,增强他们的目标营销活动以及构建并行的大数据模型用于在发布之前对新服务进行回溯测试。IT工作者是大数据游戏中的快乐玩家,

企业不得在资产负债表中使用红色数字来开始从大数据中探索分析。即使是拥有健康陈述的老牌公司也经常分析其数据。事实上,他们是获利的公司:市场扩张,竞争优势和增加利润。

如果公司能够授权大数据来回答业务问题,那么相同的大数据也可以为他们提供许多无可置疑的答案。事实上,大数据毫无疑问的答案的好处不仅仅局限于金融服务公司及其利益相关者,而是会超越其他各方,这里有一些:

1)无可争议的答案:客户细分

分析可以根据年龄,收入和人口统计数据提供有关不同消费者行为的见解。因此,公司能够使客户产品与其定制需求保持一致,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

除了其他好处,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审慎的速度模式,在汽车保险政策上获得具有竞争力的价格。金融服务公司能够使用大数据来发现价格过高的住房,并建议客户评估不同的报价,并将其重新指向更合适的贷方。受益人:消费者 – 竞争监管机构

3)无可争议的答案:金融包容性

正如欧洲银行管理局在 2018年发布的调查中所提到的,受访者表示大数据对更多金融包容性的积极影响。相当一部分公民无法获得金融服务,如:信用评分,住房融资等。

但是,通过涉及大数据,这些公民可以使用可穿戴设备来改善他们的健康状况,因此可以获得更具竞争力和更便宜的保险套餐。拥有第一个金融产品将有助于他们融入金融生态系统。受益人: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,他们会故意分享更多数据以获得更多个性化。受益人:所有上述受益人

大数据指南无处不在,但这并不意味着所有数据科学家都会得到相同的输出,因为每家公司都有不同的数据量,这取决于分析的执行深度。并非所有大数据都能提供有价值的复杂见解。因此,行业领导者必须确保投资自己的数据将是有利可图的,并与他们的业务能力,人员技能和企业愿景保持一致。

今天的金融服务公司正在寻求通过利用大数据分析来竞争,他们的获胜数据战略的结构如下:

  • 管理:数据迁移,数据选择,数据存储,数据测试
  • 分析:数据结构,数据分析,机器学习,数据可视化
  • 成果:成功指标,业务决策,货币化,市场领导

数据是一种永不贬值的有形资产,使用有价值的见解是一种面向未来的战略。因此,竞争是一个不断变化的目标,企业必须随时进行分析。

关于作者

Hassan Mohamed是一名伦敦分析师,专门从事欧盟市场的金融业务和信贷管理。他的文章已在英国计算机协会,Investing.com,Medium.com,Al-Quds Al-Arabi和华尔街意大利等国际刊物上发表,涉及经济学,金融科技和IT等主题。

本文由数据分析网 - 翻译小组 编译发布,出处:https://insidebigdata.com/2019/04/30/big-data-in-financial-services-analyze-as-you-go/,转载或内容合作请联系授权,未经允许谢绝转载,本文链接:https://www.afenxi.com/64488.html

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