به علاوه به مدیران اجازه می‌دهد که اقدامات و تصمیمات حیاتی را برای جلوگیری از هرگونه آسیبی اتخاذ کنند. در مجموع چنین تجزیه و تحلیلی برای داده‌های عظیم و حجیم، بسیار بااهمیت است و کاربرد تحلیل داده را به خوبی به نمایش می‌گذارد.

محاسبه لبه یا رایانش لبه ای (Edge Computing)

دیگر روش برای تحلیل داده‌ها در صنعت مالی، محاسبه لبه (Edge Computing) است. این موضوع خود مزایای بسیاری دارد که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم.

• امنیت پیشرفته: با محاسبات لبه، نیاز و لزوم ارسال داده‌های مصرف‌کنندگان به فضای ذخیره‌سازی عمومی به طور کامل از بین خواهد رفت؛ بنابراین خطرات و مشکلات مرتبط با انتقال داده‌ها هم از بین می‌رود؛
• کمترین میزان تاخیر: داده‌ها با سرعت بسیار بالایی با محاسبات لبه پردازش و آنالیز می‌شوند، این امر برای کسب و کارها در تصمیم گیری‌های حساس و فوری بسیار مفید و باارزش است.
• افزایش استفاده از اینترنت اشیا (IoT): موسسات مالی مثل بسیاری از بانک‌ها اکنون بیشتر به اینترنت اشیا برای ارتباط با مشتریان خود وابسته هستند. محاسبات لبه به دلیل این که محدودیت‌های بسیار کمی دارد، پتانسیل بیشتری را در این زمینه از خود نشان می‌دهند.
• خلاقیت مناسب: محاسبات لبه امنیت، سرعت و گزینه‌های پیاده‌سازی اینترنت اشیا را فراهم می‌کند که این امکان را به بانک‌ها و شرکت‌های مالی می‌دهد که راه حل‌های جدید را به راحتی نوآوری و ادغام کنند.
• کاهش هزینه‌های موجود: با محاسبات لبه، هزینه تبادل داده با مراکز داده و اطلاعات و هرگونه هزینه مشابه کاهش چشمگیری پیدا می‌کند؛ زیرا اصلا نیازی به مرکز داده نیست و محاسبات در خود لبه انجام خواهند شد.

مدل‌های مالی

موسسات مالی مانند مراکز وام‌دهنده، بانک‌ها، شرکت‌های تجاری و غیره به طور دائم، حجم عظیمی از داده‌ها و اطلاعات را تولید می‌کنند. برای کسب چشم‌انداز مناسب و نتیجه‌بخش از این حجم از داده‌ها، استفاده از زبان مدیریت داده که می‌تواند آن را به طور کامل کنترل و تجزیه و تحلیل کند، بسیار ضروری است. در چنین تجزیه و تحلیلی، داده‌ها و نتایج آنالیز آن‌ها وارد شکل‌ها و نمودارهای مختلف می‌شوند.

همانطور که پیش‌تر گفته شد این سازمان‌ها حجم زیادی از داده‌ها را تولید می‌کنند. در غیاب داده‌های کلان و تجزیه و تحلیل و آنالیز آن‌ها، این موسسات و مراکز نمی‌توانند از داده‌ها به خوبی استفاده کنند.

در زمانی که این شرکت‌ها و مراکز مالی تجزیه و تحلیل داده‌ها را یکپارچه می‌کنند، کنترل و تجزیه و تحلیل کامل داد‌ه، برای آن‌ها کاملا در دسترس خواهد بود. ارتباط بیشتر داده‌ها، مدلی پایدار با حداقل ریسک را ایجاد خواهد کرد. تمامی این موارد را می‌توان با اجرای یک استراتژی مبتنی بر مدل‌های داده محور، به راحتی به دست آورد و از آن‌ها استفاده کرد و کاربرد تحلیل داده‌ها را هم بهتر درک کرد.

مزایا و کاربرد تحلیل داده

همانطور که بانک‌ها در موارد بسیاری در حال رقابت با هم هستند، باید در بحث تجزیه و تحلیل داده‌ها هم بتوانند وارد رقابتی مناسب شوند.

داده‌های کلان، شیوه کار قدیمی بانک‌ها در گذشته را متحول کرده است و در اطلاع‌رسانی و همچنین تصمیم‌گیری نقش بسیار مهمی را ایفا کرده است.

از طریق ابزارهای مناسب داده‌های کلان مرتبط، بانک‌ها و مراکز مالی می‌توانند دید بیشتر و بهتری نسبت به رفتارهای مشتریان به دست آورند، احتمال ریسک را ارزیابی کنند و به کسب و کارهای کوچک کمک کنند.

به طور معمول، داده‌های کلان در سیستم‌های بانکی و مالی آنقدر پیچیده هستند که نمی‌توان از ابزارهای سنتی برای تحلیل آن‌ها بهره برد. ابزارهای تحلیلی این مشکل ذخیره، مدیریت و تجزیه و تحلیل داده های پیچیده و بزرگ را حل می‌کنند.

با افزایش دقت و کارایی داده‌ها، سازمان‌های مالی شروع به درک ارزش داده‌های بزرگ کرده‌اند و به آرامی با این تغییر جدید سازگار می شوند. حال در ادامه مهم‌ترین مزایا و کاربرد تحلیل داده در سیستم‌های مالی را بررسی می‌کنیم.

بهتر کردن روابط با مشتریان

بانک‌ها و مراکز مالی، از روش‌های قدیمی به دیجیتال تغییر کرده‌اند و با تبلیغات گسترده در حوزه داده و آنالیز، می‌خواهند مشتریان جدیدی را به خود اضافه کنند.

پایگاه مشتریان بانک یا شرکت‌های خدمات مالی می‌تواند حجم زیادی داشته باشد و با تعدادی از محصولات مالی مختلف که بانک‌ها ارائه می‌دهند، پیچیده‌تر شود. این خدمات شامل وام مسکن، وام خودرو، وام‌های دیگر و سایر خدمات مالی است.

به طور سنتی، هنگامی که بانک سعی می‌کند محصولات خود را به مشتریان خود بفروشد، این واقعیت را که ممکن است محصول برای مشتری بی‌ربط باشد، نادیده گرفته خواهد شد. اما در بانکداری مدرن، برای بانک‌ها مهم است که در مورد اولویت‌های مشتریان خود بیشتر بدانند.

داده کلان به چنین مراکزی کمک می‌کند که پایگاه‌های داده مرتبطی را ایجاد کنند که می‌تواند نقش بسیار باارزشی را هم ایفا کند. با تجمیع موفقیت‌آمیز داده‌های حجیم، بانک یا مرکز مالی قادر است اولویت و علایق مشتریان خود را به خوبی بشناسد. از طریق رسانه‌های اجتماعی و یکپارچه‌سازی داده‌ها از کانال‌های آنلاین و آفلاین، بانک‌ها می‌توانند اطلاعات بیشتری در مورد اینکه چه نوع محصولات مالی برای مشتریانشان مناسب است به دست آورند. داده‌های کلان و تجزیه و تحلیل و آنالیز‌ آن‌ها، می‌تواند نقش بسیار مهمی در پیشرفت شرکت یا موسسه مالی بازی کند و همین مورد کاربرد تحلیل داده‌ها را به خوبی نمایش می‌دهد.

امنیت بسیار بالا

انواع کلاهبرداری و سرقت هویت، همواره یکی از مشکلات و نگرانی‌های مشتریان مراکز مالی است. مشتریان می‌خواهند مطمئن شوند که شرکت و موسسه مالی که آن‌ها در آن مکان سرمایه‌گذاری کرده‌اند، تمامی تلاش خود را جهت حفظ امنیت مشتریان به کار گرفته است.

اما کاربرد تحلیل داده در این باره چیست؟ تجزیه و تحلیل چنین داده‌های حجیمی به بانک‌ها این اجازه را می‌دهد که پروفایلی از عملکرد معمول مشتری ایجاد کنند ‌که به آن‌ها اجازه می‌دهد فعالیت‌های غیرعادی را که می‌تواند نشانه به خطر افتادن حساب آن‌ها باشد، شناسایی و نشانه‌گذاری کنند.

به عنوان مثال، کم شدن ناگهانی یا متعدد سرمایه حساب مشتری می‌تواند نمایانگر مشکلاتی از این دست باشد که بانک می‌تواند حساب مشتری را تا تایید شدن این کسری‌ها توسط مشتری، مسدود کند. امنیت پیشرفته که توسط تجزیه و تحلیل بانکی پشتیبانی می‌شود، هم از مشتریان و هم از خود بانک‌ها محافظت خواهد کرد؛ زیرا عبور از چنین سیستم پیچیده‌ای اغلب بسیار سخت و غیرممکن است و مشتری با خیالی آسوده می‌تواند روی موسسه شما حساب باز کند.

کنترل‌های داخلی و مدیریت ریسک

مدیریت ریسک در بین مراکز مالی و شرکت‌ها بسیار مهم است؛ زیرا بانک‌ها الزامات نظارتی دقیقی را پشت سر می‌گذارند. داده کلان می‌تواند به مدیریت موثر چنین ریسک‌هایی کمک کند.

همان‌گونه که مراکز مالی با محصولات و خدمات خود متنوع‌تر به نظر می‌رسند و در سطح جهانی گسترش می‌یابند، ریسک‌های مرتبط با فعالیت آن‌ها هم بیشتر خواهد شد. این موضوع کاربرد تحلیل داده را به خوبی نشان می‌دهد.

ترکیب فناوری‌های پیشرفته می‌تواند به سیستم‌های مالی کمک کند که ریسک اعتباری را کاهش دهند و به آن‌ها کمک کند که بر اساس هزاران متغیر ریسک تصمیمات بهتری بگیرند.

پلتفرم کلان داده و تجزیه و تحلیل و آنالیز داده بانک‌ها را قادر می‌سازد که ریسک مالی را مدیریت کنند و از موقعیت‌هایی که آن‌ها را به خطر می‌اندازد، دوری کنند.

راه حل‌های ارائه شده توسط تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند به تصمیم‌گیری آگاهانه که کاملا بر اساس تجزیه و تحلیل ریسک و شفافیت نتایج است کمک کند.

حساب‌های پرخطر را می‌توان با استفاده از داده‌های بزرگ شناسایی کرد و مثال‌های بسیار خوبی نیز در این باره وجود دارد. مانند بانکی در آمریکا. گروه سرمایه‌گذاری شرکتی (CIG) مسئول محاسبه احتمال نکول  روی ۹.۵ میلیون وام مسکن است که به بانک آمریکا کمک کرد زیان‌های ناشی از عدم پرداخت وام را  به طور بسیار موثری پیش‌بینی کند. این بانک همچنین توانست با کاهش محاسبه نکول وام از ۹۶ ساعت به تنها ۴ ساعت کارایی خود را افزایش دهد.

کمک به سازمان‌های کوچک تر

دیگر کاربرد تحلیل داده، کمک به کسب و کار‌های کوچک‌تر است. همواره کسب و کارهای کوچک‌تر وسیستم‌های مالی محدودتر، نقش مهمی را در اقتصاد ایفا کرده‌اند. کسب و کارهای کوچک برای استفاده از داده‌های بزرگ و کلان با بانک‌ها وارد شراکت خاصی شده‌اند.

با انجام این کار، کسب و کارهای کوچک چشم‌انداز و دید واضحی را از رقابتی که در بازار با آن روبه‌رو هستند به دست می‌آورند. ابزارهای مختلف و متنوع داده‌های کلان به کسب و کارهای کوچک کمک می‌کنند که حقوق کارمندان خود را در صنعت خود مقایسه کنند.

این ابزار هوشمند رقابتی به کسب ‌وکارهای کوچک کمک می‌کند که در کمپین تبلیغاتی بعدی خود و محلی که می‌تواند به رشد آن‌ها کمک زیادی کند، تصمیمات بهتری بگیرند. داده‌های هوشمند به صاحبان مشاغل کوچک کمک می‌کند که تشخیص دهند که آیا کسب و کارشان در صنعت ضعیف است و نیاز به تلاش بیشتری دارند یا عملکرد مناسبی دارد. از این رو، از طریق داده‌های کلان، بانک‌ها می‌توانند خدمات خود را گسترش دهند و پایگاه مشتریان گسترده‌تری را هم به دست آورند.

چالش‌ها و فرصت‌های مختلف

آخرین کاربرد تحلیل داده‌ها که به آن اشاره می‌کنیم، ایجاد چالش‌ها و فرصت‌های متعدد است.

بانک‌ها متوجه شده‌اند که فناوری‌های داده کلان به آن‌ها کمک می‌کند نه تنها عملکرد بهتری داشته باشند، بلکه به تقویت دفاع آن‌ها در برابر مهاجمان با فناوری پیشرفته هم کمک می‌کنند.

در حالی که اکثر بانک ها در حال استفاده از فناوری های جدید هستند، بسیاری از آن‌ها هنوز در مرحله آزمایشی هستند.

مسائل مربوط به حریم خصوصی مشتریان نیز نگران‌کننده بوده است. با توجه به افزایش مشکلات امنیتی، بانک‌ها باید رویکردهای جدید، قوانین ریسک و مکانیسم‌های دفاعی قوی را در مقیاسی بسیار بزرگتر از روش‌های فعلی انتخاب کرده و به کار بگیرند. بزرگترین چالش در استفاده از فناوری‌های چنین داده‌هایی این است که کوچک‌ترین اختلال در سازمان می‌تواند منجر به از دست رفتن حجم زیادی از داده‌های مشتری شود و این اختلال دیجیتال می‌تواند اثرات نامطلوبی داشته باشد.

داده‌ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل باید با دقت و کارایی لازم توسط تیم مناسب از متخصصان امنیت اطلاعات به کار گرفته شوند که بتوانند فرصت‌ها و چالش‌های متفاوتی را برای بانک یا موسسات مالی به همراه داشته باشند که در ادامه راه به موفقیت آن‌ها بینجامد.

کلام پایانی

کاربرد تحلیل داده در بانکداری و دیگر شرکت‌های مالی را بررسی کردیم و تاثیر آن را در موفقیت‌های سازمان‌ها بیان کردیم.

صنعت مالی امروز دیگر به مانند گذشته نیست و نمی‌توان آن را با روش‌های قدیمی جلو برد. عدم استفاده از فناوری‌های نوین، می‌تواند هر سازمان و شرکتی را از برنامه‌های خود عقب بیندازد و همین‌طور رقبای آن نیز به راحتی از چنین سازمانی پیشی می‌گیرند.

بنابراین به‌کارگیری چنین امکاناتی با رعایت نکات فنی و مربوط به آن می‌تواند هر سازمانی را به سمت جلو هدایت کند. آینده سیستم‌های بانکی کاملا بر پایه داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها بنا خواهد شد.