Voordelen van Predictive Analytics in de financiële sector

Wist je dat? Volgens Statistica zal de markt voor predictive analytics software naar verwachting groeien tot meer dan 41 miljard dollar in 2028. Wat betekent dat voor financiële instellingen? Naast de detailhandel en de gezondheidszorg verwerken banken en financiële instellingen dagelijks enorme hoeveelheden gegevens, variërend van klant-, transactie- en applicatiegegevens. Alle gegevens kunnen een game-changer zijn bij het voorspellen van toekomstige uitkomsten met behulp van predictive analytics. Financiële instellingen die ML-modellen toepassen in hun activiteiten kunnen hun financiële doelen en klantgedrag (nieuw en oud) nauwkeurig voorspellen en weloverwogen beslissingen nemen om hun omzet te verhogen.

Ben jij een besluitvormer bij een financiële instelling die ML-modellen wil gaan gebruiken? Alsjeblieft! Hieronder staan enkele succesvolle voordelen van predictive analytics in de financiële sector.

1. Voorspelling van wanbetaling

Uitdagingen: Banken maken zich zorgen over de hoge wanbetalingspercentages, die leiden tot aanzienlijke financiële verliezen en de kwaliteit van de kredietportefeuille aantasten. Traditionele kredietscoremodellen houden slechts een beperkt aantal gegevenspunten bij, waardoor het risico van de kredietnemer in volatiele economische omstandigheden onnauwkeurig wordt weergegeven.

Voordelen van voorspellende analyses

Voorspellende analyses maken gebruik van een bredere gegevensset, waaronder transactiegeschiedenis, uitgavenpatronen, sociale media-activiteit en gedragsgegevens. Geavanceerde algoritmes voor machinaal leren analyseren deze verschillende gegevenspunten om nauwkeurigere en dynamische risicoprofielen op te stellen. Dankzij voorspellende analyses kunnen banken beter geïnformeerde beslissingen nemen over leningen, passende rentetarieven vaststellen en gerichte risicobeperkende strategieën implementeren.

2. Churn voorspelling

Uitdagingen: Het identificeren van klanten die het risico lopen te vertrekken is een uitdaging voor financiële instellingen, omdat de redenen voor churning kunnen variëren, van ontevredenheid over de service tot betere aanbiedingen van concurrenten. Daarnaast heeft klantuitval een directe impact op de inkomsten en het marktaandeel van financiële instellingen.

Voordelen van voorspellende analyses

Voorspellende modellen kunnen vroegtijdige waarschuwingssignalen van churn identificeren door het analyseren van de gebruikspatronen van de service, de transactiegeschiedenis van de klant, de mate van betrokkenheid en feedback. Met deze informatie kunnen banken de problemen proactief aanpakken door gepersonaliseerde kortingen aan te bieden en de betrokkenheid van klanten te vergroten door middel van gerichte berichtgeving, waardoor de klantretentie toeneemt.

Lees ons werk: Minimaliseren van non-performing assets bij een eeuwenoude bank in Azië

3. Fraudedetectie

Uitdagingen: Frauduleuze activiteiten zoals identiteitsdiefstal, accountovername en transactiefraude vormen een aanzienlijk risico, vooral bij financiële instellingen. Traditionele fraudedetectiesystemen hebben daarentegen moeite om nieuwe frauduleuze activiteiten bij te houden, wat resulteert in niet-gedetecteerde fraude en valse meldingen.

Voordelen van voorspellende analyses

Omdat voorspellende modellen voortdurend leren van nieuwe gegevens op een dagelijkse basis, is het identificeren van anomalieën en ongebruikelijke patronen die kunnen wijzen op fraude eenvoudiger. Deze modellen analyseren gebruikersgedrag, transactiegegevens en andere relevante factoren om de meest verdachte activiteiten in het systeem te markeren met een waarschuwing vooraf. Deze functie maakt nauwkeurige en snellere detectie van potentiële fraude mogelijk, wat de veiligheid ten goede komt.

4. Cross-selling en upselling

Uitdagingen: Het identificeren van het juiste product of de juiste dienst om op het juiste moment aan de juiste klanten aan te bieden is een slimme zet om inkomsten te maximaliseren. Zonder diep in de voorkeuren en behoeften van klanten te duiken, kunnen banken en financiële instellingen echter kansen missen voor up-selling en cross-selling.

Voordelen van voorspellende analyses

Voorspellende modellen beoordelen transactiehistorieken, klantprofielen en productgebruik om patronen te vinden en toekomstige behoeften te voorspellen. Een frequente luchtreiziger kan bijvoorbeeld een creditcard op maat nodig hebben. Door rekening te houden met dergelijke inzichten kunnen banken hun aanbiedingen personaliseren voor elke klant, waardoor de totale verkoop stijgt.

5. Klantenservice optimaliseren

Uitdagingen: Met de ontwikkeling van digitale kanalen zoals mobiele apps, online bankieren, chatbots en sociale media, moeten banken naadloze service-ervaringen bieden via meerdere contactpunten. Consistentie behouden in het aanbieden van klantenservice via verschillende kanalen kan complex zijn voor financiële instellingen.

Voordelen van voorspellende analyses

Voorspellende analysemodellen kunnen toekomstige vragen van klanten, servicebehoeften en interactievolumes voorspellen op basis van seizoensgebonden trends, historische gegevens en marktdynamiek. Door de servicevereisten nauwkeurig te voorspellen, kunnen banken de personeelsbezetting optimaliseren, middelen effectief toewijzen en wachttijden verkorten.

Wilt u meer weten over het toepassen van predictive analytics in uw financiële instelling?? Praat met onze AI-expert.