Datagedreven bankieren: hoe veranderen data het banklandschap?
I write about fintech, data, and everything around it
In deze blogpost wordt kort geïntroduceerd hoe banken en financiële instellingen klantgerichtheid kunnen transformeren in een concurrentievoordeel via datagestuurd bankieren. Wat zijn de verschillende gebruiksscenario’s voor datagestuurd bankieren? En tot slot: hoe u aan de slag kunt gaan.
Nu data steeds belangrijker wordt in elke sector van ons leven, vormt bankieren daarop geen uitzondering. Uw gegevens zijn essentieel en spelen een belangrijke rol in uw dagelijkse bankactiviteiten.
Financiële dienstverleners vinden nieuwe manieren om data en voorspellende analyses te gebruiken om de klantervaring en middelen voor bedrijfsgroei te verbeteren.
Bovendien zijn de banken nu op zoek naar meer dan alleen maar incrementele winsten. Ze willen omzetdoorbraken door met hun gegevens verborgen kansen te identificeren die een directe impact hebben op hun bedrijfsresultaten. Vindt u niet dat u ook het maximale uit uw gegevens moet halen?
Zo ja? Heeft u zich ooit afgevraagd wat het belang is van data bij banken en financiële instellingen? Hoe helpen data financiële instellingen om datagestuurd bankieren aan te bieden? Wat zijn de datagestuurde gebruiksscenario’s voor banken en financiële instellingen? eenvoudige taal – geen vulmiddel of pluis.
In deze blogpost krijgt u een overzicht van:
- Hoe veranderen data het banklandschap?
- Het belang van data bij bankieren
- Wat is datagestuurd bankieren?
- Gebruiksscenario’s voor datagestuurd bankieren
- Datagestuurd bankieren: hoe begin je?
Laten we beginnen.
Hoe veranderen gegevens het banklandschap?
Stel je eens voor. Wanneer je een bank binnenstapt om geld op te nemen, is het scenario klaar.
Glimlachende caissières met een losse moraal, een rij die plaats biedt aan alle menselijke vormen en maten, mensen die zich met hun eigen zaken bemoeien.
Maar de dingen zijn tegenwoordig in zeer grote mate veranderd. Je weet wat het veranderingselement is. Dit is geen woordspeling bedoeld. Maar Covid is serieus een belangrijk veranderingselement geweest in de transformatie van het banklandschap.
Stel je eens voor: iedere emotieloze persoon die achter een bureau bij een bank werkt, wordt vervangen door software die op mobiel of desktop draait. Het hele bankproces wordt online afgehandeld zonder dat u zelfs maar uw huis hoeft te verlaten! Als je het mij vraagt: “Hoe veranderen data het banklandschap?”Het zet het op zijn kop!
Het is veilig om te zeggen dat data het banklandschap hebben veranderd en zullen blijven veranderen. Hoe, vraagt u zich af?
Welnu, data veranderen het bankwezen op een aantal manieren, waaronder: de manier waarop banken over risico denken; het veranderen van de manier waarop banken met hun klanten omgaan; en het veranderen van de manier waarop banken nieuwe groeimogelijkheden begrijpen en identificeren. En dat is niet alles.
Maar wat is het belang van data in het bankwezen? Hoe kun je alle data verenigen en silo’s tussen systemen overwinnen? En is het belangrijk om een datastrategie te hebben? Als dit enkele vragen zijn die in je opkomen. Blijf dan lezen.
Het belang van data in het bankwezen
Data worden in snel tempo een hoeksteen van de manier waarop banken opereren. Het is het communicatiemiddel van de toekomst – en het heeft een groot potentieel om banken te helpen een aantal van hun grootste problemen op te lossen.
De huidige financiële markt is een datagedreven wereld geworden. Dankzij data kunnen financiële dienstverleners gepersonaliseerde diensten aanbieden, de efficiëntie verbeteren en uiteindelijk de winstgevendheid vergroten. Deze verschuiving heeft diepgaande gevolgen voor elk aspect van het bankieren: operationele kosten, personeelsstrategieën, klantervaring en meer.
De toekomst van het bankieren zal er heel anders uitzien dan het huidige bankieren, en zal volledig afhankelijk zijn van gegevens die door machines worden verzameld om klanten een meer gepersonaliseerde ervaring te bieden.
Toekomstige leiders zullen hun merken bouwen op een fundament van data: een intelligent fundament dat mensen in alle stadia van hun financiële reis begrijpt.
Hoewel veel banken en financiële instellingen de basis voor de toekomst al hebben gelegd, zijn er maar weinig die zich volledig bewust zijn van waar organisaties rekening mee moeten houden bij het opstellen van een routekaart of strategie voor data-analyse.
Lees de volledige blog van onze CEO op “ Hoe bouw je een data-analysestrategie?”Deze blog helpt je op weg met een sterke fundamentele strategie voor de toekomst van het bankieren.
Dat gezegd hebbende, is het duidelijk dat data banken in staat stellen om gepersonaliseerde ervaringen voor klanten te creëren via gepersonaliseerde CRM-systemen en zelfbedieningsopties op websites. Maar hoe kunnen data daarbij helpen? En wat is datagedreven bankieren?
Dat zoeken we uit.
Wat is datagedreven bankieren?
Datagedreven bankieren is een manier om op een nieuwe manier naar je bankgegevens te kijken. In plaats van u een reeks informatie over uw rekening te laten zien, u de valutabewegingen te laten zien of uw gegevens voor analyse over te dragen, gebruiken banken deze informatie om meer informatie over producten en diensten in hun producten en diensten op te nemen.
In eenvoudige bewoordingen gaat datagestuurd bankieren over het gebruik van data en analyses om klanten beter van dienst te zijn.
Het gaat over het gebruik van technologie en analytische processen als hulpmiddel bij strategische planning en besluitvorming. Dit geeft banken niet alleen meer inzicht in het leven van hun klanten, maar het geeft hen ook een voorsprong in het vergroten van hun winst – door hen te voorzien van nauwkeurigere gegevens over hun klanten of de behoeften van klanten.
Dit kan u helpen betere beslissingen te nemen, maar het heeft ook waardevolle sociale voordelen: mensen kunnen via externe bedrijven kennis maken met de producten van een bank.
Gebruiksscenario’s voor datagestuurd bankieren
Datagedreven bankieren verandert fundamenteel de manier waarop bedrijven met hun klanten omgaan. Met data kunnen bedrijven vragen beantwoorden waar analisten voorheen jaren over zouden doen. Dit heeft geresulteerd in een grotere efficiëntie en lagere kosten bij verschillende financiële dienstverleners.
Bedrijven in de financiële dienstverlening die deze verandering omarmen, zien de voordelen die dit voor hun bedrijfsresultaten met zich meebrengt.
Laten we eens kijken naar enkele praktijkvoorbeelden die illustreren hoe banken big data gebruiken om de manier waarop zij hun klanten bedienen te transformeren.
Gebruiksscenario nr. 1 van datagestuurd bankieren: betere klantervaring
Er is een natuurlijke vooruitgang in het gebruik van data in het bankwezen. Er was een tijd dat klanten eenvoudige bankrekeningen hadden met slechts een paar basisfuncties. Naarmate hun behoeften en financiën evolueerden, veranderde ook de bankervaring. Tegenwoordig hebben de meeste klanten meerdere financiële rekeningen met uitgebreide functies – en betere toegang tot gegevens via apps, mobiele apparaten en internet.
Naast klantgerichte apps hebben zowel operationele afdelingen aanzienlijk geprofiteerd van de geautomatiseerde gegevensverzameling en -analyse.
Dat gezegd hebbende, zullen de traditionele bankinkomsten waarschijnlijk dalen naarmate bedrijven overstappen op datagestuurde oplossingen, omdat klanten overstappen naar meer persoonlijke of ‘digitale’ bankoplossingen.
Gebruiksvoorbeeld nr. 2 van datagestuurd bankieren: geautomatiseerde kredietgoedkeuring
Geautomatiseerde kredietgoedkeuringis een revolutionaire nieuwe manier om klantaccounts te beheren. Goedkeuring wordt verleend door een machine learning-model dat is getraind op basis van de gegevens van de klant, inclusief zijn betalingsgeschiedenis, aankopen en blootstellingen, en dat is afgestemd op zijn individuele risicoprofiel. Goedkeuring kan worden gegeven met een simpele klik op de knop, wat resulteert in een snellere en efficiëntere accountservice.
Dit opent nieuwe mogelijkheden voor klanten, omdat het hen ook in staat stelt financiering te verkrijgen voor aanvragen die voorheen met korting werden aangeboden of alleen beschikbaar waren in het weekend en op feestdagen.
Een snellere toegang tot financiering voor minder gekwalificeerde klanten, gecombineerd met de mogelijkheid om goede gewoonten op te bouwen door tegen licht lagere kosten toegang te krijgen tot financiering, zal nieuwe mogelijkheden openen voor gezinnen en individuen om zowel de schuldenlast te verminderen als de financiële stabiliteit te verbeteren.
Bekijk ons webinar en ontdek hoe banken en financiële diensten data kunnen gebruiken bij het transformeren van het banklandschap voor de toekomst. U hoort van Padmanaban T A, hoofd Digital Banking bij City Union Bank, hoe u een strategie voor een veilige bedrijfsgegevensbeheerstructuur kunt ontwikkelen.
Gebruiksvoorbeeld nr. 3 van datagestuurd bankieren: beter risicobeheer
Banken moeten proactiever zijn in het beheersen van risico’s, en dat begint met het verzamelen en gebruiken van zoveel mogelijk gegevens. De voordelen zijn duidelijk: beter risicobeheer, lagere kosten en een betere klantervaring.
Het gebruik van data om beslissingen te nemen op belangrijke terreinen zoals risicobeheer zorgt voor een revolutie in de manier waarop banken opereren. Deze trend naar slimmer risicobeheer concentreert zich op twee benaderingen: het verzamelen van meer gegevens en het gebruiken van die informatie om relevantere en bruikbare informatie te verschaffen.
Door deze benaderingen te combineren ontstaat een omgeving waarin banken een meer strategische benadering van risicobeheer kunnen hanteren, waarbij rekening wordt gehouden met de impact van hun activiteiten op klanten, het bedrijfsleven en de economie als geheel.
Gebruiksscenario nr. 4 van datagestuurd bankieren: kapitaalreconstructie
De vierde transformatieve use case voor big data, die de grootste impact zal hebben op de banksector, is de reconstructie van kapitaal. Wederopbouw betekent vaststellen waar het kapitaaltekort binnen een bedrijf bestaat en vervolgens datagestuurde analyses gebruiken om alternatieve investeringsmogelijkheden te targeten en de kloof te dichten.
Eenmaal geïdentificeerd kunnen regeneratieve investeringen snel worden geïmplementeerd, wat binnen slechts enkele weken tot kostenbesparingen en een grotere aandeelhouderswaarde leidt.
Naarmate meer consumenten zich tot technologie wenden om hun financiële uitdagingen op te lossen, zullen traditionele financiële instellingen wendbaar en responsief moeten blijven als ze een kans willen hebben om te concurreren op een snel veranderende markt.
Gebruiksvoorbeeld nr. 5 van datagestuurd bankieren: snellere fraudedetectie
Fraudedetectie is een van de meest uitdagende aspecten van de toepassing van datagestuurde analyses in het dagelijkse bankieren.
Snellere fraudedetectie kan toekomstige verliezen als gevolg van aanvallen van binnenuit, cyberaanvallen, fraude door illegale actoren en andere activiteiten die proberen gegevens te misbruiken of misbruik te maken van onervaren consumenten, isoleren en beperken. Snellere fraudedetectie betekent het voorkomen van kostbare en tijdrovende onderzoeken die maanden of jaren in beslag kunnen nemen als gevolg van het aanhouden van kleine misdaden door werknemers of klanten die door het net glippen.
Door fraudedetectie via data te versnellen, kunnen bankexploitanten beter reageren op het veranderende risicogedrag van hun klanten, terwijl ook de operationele kosten en compliancerisico’s worden verlaagd.
Gebruiksscenario nr. 6 van datagestuurd bankieren: productieve verkoop- en marketingmotoren
Datagedreven marketing en verkoop worden de volgende grote stap in het bankwezen. Nu de banken over meer gegevens over hun klanten beschikken, kunnen ze beter geïnformeerde beslissingen nemen over marketingcampagnes en verkoopkanalen.
Het is een spannende tijd voor zowel marketeers als gebruikers, nu banken beginnen te begrijpen hoe het combineren van gegevens kan helpen campagnes te verbeteren en de winst te vergroten.
Datagestuurd bankieren: hoe begin je?
Bankieren is veranderd. Tegenwoordig kiezen uw klanten hoe zij willen bankieren: online, mobiel of via sociale platforms. Hoe bepaal je, nu er zoveel keuzes beschikbaar zijn, welke datagestuurde optie het beste bij je past?
Welnu, we hebben er een manier omheen. Volg deze 8 stappen om aan de slag te gaan.
- Begin met een zakelijke use-case en identificeer schone data
- Definieer duidelijke KPI’s
- Vind de gegevensbronnen
- Modelleer de gegevens
- Integreer uw modellen in een gegevensdashboard
- Voortdurend bouwen aan datapijplijninfrastructuur voor en na het modelleren
- Vasthouden aan MLOps-principes en best practices
- Opzetten van engineeringpraktijken voor datawetenschappen (bijv. API’s blootleggen voor zinvolle consumptie)
We zijn begonnen met het zakelijke probleem en hebben onze aandachtspunten uitgekozen. Gezien de pandemie wilden we onze balans veiligstellen, en aan de andere kant wilden we nog steeds groeien. Daarom kozen we voor juwelenleningen en kaskrediet als ons focusgebied en schakelden we de hulp van Zuci in om gegevensbronnen te identificeren en een model op te bouwen dat ons hielp de leningportefeuilles met een nauwkeurigheid van 99,5% te voorspellen.
Met de juiste vooruitziende blik kunnen banken en financiële instellingen de kern vormen van datacentrische systemen en een van de belangrijkste aanjagers van culturele verandering zijn.
Laatste gedachten
Banken zijn nog steeds op zoek naar manieren om betere beslissingen te nemen met behulp van data om meer gepersonaliseerde diensten aan te bieden. Naarmate meer gegevens in de financiële sector aan het licht komen, lijken banken over te schakelen op zelfbedieningstechnologieën die rechtstreekse gevolgen hebben voor consumenten.
Als u uw Data-Driven Banking-initiatief wilt starten? Of denkt u na over het personaliseren van de bankervaring van uw klanten? Welnu, hier bij Zuci zijn we gefascineerd door het idee om een boeiende bankervaring te creëren die onze bankpartners helpt succesvol te zijn.
Onze missie is om geavanceerde technologie en analyses te gebruiken ten behoeve van de klant: betere service bieden, hun bedrijf laten groeien en slimmere beslissingen nemen.
Dus of u nu een MKB- of ondernemingsbedrijf bent, het bijhouden van gegevens is de sleutel tot het succes van uw bedrijf. Plan een gesprek van 30 minuten en leer meer over Zuci’s Data Engineering Services om één bron van waarheidssysteem te creëren voor realtime data-analyse, bedrijfsrapportage, optimalisatie en analyse.
