موسسات مالی امروزی برای پیشرفت در این عصر دیجیتالی پرشتاب نیاز به دسترسی به اطلاعات تجاری قابل اجرا دارند. این به آنها اجازه می دهد تا از پتانسیل کامل خود استفاده کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند. با این حال، بسیاری نمی دانند از کجا شروع کنند یا دقیقاً چگونه از داده های خود برای دستیابی به نتایجی که می خواهند استفاده کنند. بدون استفاده از این اطلاعات، کسب و کارها از همان الگوهایی پیروی می کنند که می تواند مانع رشد آنها شود. ناتوانی در جذب مشتریان جدید و آسیب پذیری در برابر خطرات امنیتی.
خوشبختانه راه‌های هوشمندانه‌ای وجود دارد که سازمان‌ها می‌توانند به داده‌های خود دسترسی پیدا کنند، از آنها استفاده کنند و سپس با شناسایی روندها و استخراج بینش، نوآوری و راه‌حل‌های خلاقانه را هدایت کنند.
در این مقاله، برخی از کاربردهای کلیدی تجزیه و تحلیل داده‌ها را برای مؤسسات مالی بررسی می‌کنیم و قدرت بینش‌های حاصل از راه‌حل‌های هوش تجاری را نشان می‌دهیم.
هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری روشی است که در آن از داده ها برای تصمیم گیری آگاهانه در مورد استفاده از یک محصول یا خدمات استفاده می شود. داده ها اطلاعاتی در مورد عادات، ترجیحات و سایر جزئیات کاربر ارائه می دهند. کسب و کارها با یادگیری این اطلاعات می توانند به نیازهای کاربران خود عمل کنند و اطلاعات را با توجه به توسعه و رشد رشد کسب و کار خود اولویت بندی کنند.
بسیاری از مؤسسات مالی هنگام تلاش برای تبدیل مجموعه داده های بزرگ خود به اطلاعات تجاری قابل اجرا با چالش های مشترکی روبرو هستند. بسیاری از مؤسسات مالی به دلیل نداشتن تخصص و پشتیبانی داخلی قوی برای ایجاد داشبوردهای لازم و اجرای پرس و جو، مجبورند به گزارش‌های خارج از قفسه که قابل سفارشی‌سازی نیستند تکیه کنند.
دسترسی دستی به داده ها یک کار طاقت فرسا است که شما را از مدیریت سایر گردش های کاری باز می دارد. علاوه بر این، گاهی اوقات ذخیره داده ها در منابع مختلف منجر به ارائه اطلاعات ناقص می شود. امنیت داده چالش دیگری است، زیرا داده ها اغلب حاوی اطلاعات حساسی هستند که باید بر اساس آن مدیریت شوند. همه این چالش ها ناامید کننده به نظر می رسند. اتفاق نظر وجود دارد که دموکراتیزه کردن داده ها در اولویت است، اما بسیاری از تعاونی ها و بانک ها نمی دانند برای تحقق این امر چه کاری انجام دهند.
چگونه موسسات مالی از هوش تجاری برای رسیدن به اهداف خود استفاده می کنند؟
موسسات مالی از هوش تجاری برای غلبه بر برخی چالش ها مانند جذب مشتریان جدید و حفظ امنیت استفاده می کنند. ایجاد داشبوردهایی که به راحتی قابل سفارشی‌سازی و اشتراک‌گذاری در میان بخش‌ها هستند، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا تحلیل‌های خود را شخصی‌سازی کنند و از داده‌های خود پاسخ سوالات مهم‌تری را پیدا کنند.
- توجه به رفتار کاربر محصول
داده ها می توانند مؤسسات مالی را در مورد فعالیت مشتری و اعضا مطلع کنند. داده‌ها می‌توانند به مؤسساتی نشان دهند که مصرف‌کنندگان در کجا قرار دارند، به کدام شعبه مراجعه می‌کنند، چند وقت یک‌بار از بانکداری آنلاین و تلفن همراه استفاده می‌کنند و مجموعه‌ای از اطلاعات دیگر را برای کمک به مؤسسات برای ایجاد محصولات بهتر و بازاریابی به شیوه‌ای مرتبط‌تر ارائه می‌دهند.
لازم به ذکر است که رفتار کاربر می تواند تغییر کند. داده‌ها همچنین می‌توانند بانک‌ها و تعاونی‌ها را در جریان روندهای در حال تغییر در فناوری، بانکداری و در کل جهان قرار دهند. موسسات می توانند با استفاده صحیح از داده ها نحوه مقابله و سازگاری با این تغییرات را بیاموزند.
داده‌های پیش از کووید نشان داد که اکثر افرادی که وارد سیستم می‌شوند بین 22 تا 44 سال بوده‌اند و کاربران بالای 44 و زیر 22 سال کمتر وارد سیستم می‌شوند. اگر بخواهیم توضیحی برای این روند بدهیم، می توان گفت که بانکداری دیجیتال برای کاربران 22 تا 44 ساله مفیدتر است. این مشتریان همچنین ممکن است به روش سنتی بانک کنند، اما به اندازه کافی جوان هستند که با فناوری آشنا باشند. شاید نسل های قدیمی تر با مراجعه حضوری به شعب احساس راحتی بیشتری می کردند، در حالی که نسل های جدید هنوز حساب خود را باز نکرده اند.
با این حال، در سال‌های 2020 و 2021، تعداد کاربران گروه‌های سنی مختلف افزایش یافت زیرا همه در طول همه‌گیری در خانه ماندند و مجبور بودند امور مالی خود را به صورت آنلاین مدیریت کنند. با توجه به مثال ارائه شده، موسسات مالی باید توجه خود را بر روی جمعیت بالای 44 سال متمرکز کنند که کمتر با فضای دیجیتال آشنا هستند.
با ورود دارندگان حساب های ۵۷ تا ۷۵ ساله به فضای دیجیتال، بانک ها و تعاونی ها این فرصت را دیدند تا خدمات دیجیتال خود را با آنها به اشتراک بگذارند. همچنین فرصتی را برای مؤسسات مالی ایجاد کرد تا بانکداری دیجیتال و موبایلی را متناسب با سنین 57 تا 75 سال طراحی کنند.
- پیش بینی روند مصرف کننده
بدون پیش‌بینی اقدامات کاربر، تقریباً غیرممکن است که تصمیمات تجاری آگاهانه بگیرید. تیم های مدیریت موسسه مالی می توانند با درک رفتار مصرف کننده مانند عادات خرید، الگوهای خرید ماهانه و سالانه و موارد دیگر، بهتر برای آینده برنامه ریزی کنند.
توجه دقیق به رفتار مصرف کننده فرصت های بازاریابی بسیاری ایجاد می کند. هر چه خدمات موسسات مالی پاسخگوی نیاز مشتریان باشد، مشتریان بیشتری جذب آن موسسه می شوند.
- جذب مشتریان جدید و به دنبال آن حساب های جدید
جذب مشتریان جدید می تواند یک چالش برای موسسات مالی باشد، به خصوص در مورد افتتاح حساب. مشتریان تمایل دارند حساب هایی باز کنند که نیازهای مالی آنها را برآورده کند، اما این نیازها بدون داده قابل شناسایی نیستند.
- کاهش خطر، شناسایی فعالیت های مشکوک و جلوگیری از تقلب
اکثر بانک ها و تعاونی ها برای نظارت بر فعالیت های مشکوک مانند کلاهبرداری و پولشویی اقدامات ویژه ای انجام داده اند. در حالی که سازمان‌ها برای بررسی فعالیت‌های مشکوک تدابیر امنیتی در نظر گرفته‌اند، گاهی اوقات فعالیت‌های جزئی و به ظاهر بی‌ضرر توسط کارکنان، حتی افراد آموزش دیده، مورد توجه قرار نمی‌گیرد. اطلاعات ناقص یا گم شده در مورد کاربران و فعالیت های آنها دلیل اصلی این مشکل است که می تواند منجر به شناسایی نشدن فعالیت های تقلبی شود.
این داده‌ها همچنین می‌توانند حساب‌های جدید را ردیابی کنند و در صورت مشکوک بودن یا تقلبی بودن آنها هشدار دهند. در نهایت، داده ها می توانند موسسات مالی را در جریان روندهای جدید کلاهبرداری قرار دهند. موسسات مالی با ردیابی مکان و نحوه انجام حساب‌های تقلبی یا فعالیت‌های جعلی، می‌توانند در اجرای پروتکل‌های امنیتی هوشیارتر باشند.
داده های خود را به دیسک تبدیل کنید
دریافت اطلاعات صحیح از داده ها برای رشد هر سازمانی بسیار مهم است. داشتن ابزارهای مناسب تجزیه و تحلیل داده ها به همان اندازه مهم است و حتی می تواند منجر به استخراج اطلاعات بهتر و معنادارتر شود و مؤسسات مالی را به سمت رشد سوق دهد.
برای استفاده از قدرت داده ها، موسسات مالی ابتدا باید داده های خود را اولویت بندی کرده و بر اساس آن تصمیم گیری کنند.
