Verilerin ve yapay zekanın finansal hizmetleri dönüştürmesinin dört yolu
Finansal kurumların müşterileriyle etkileşim kurma ve onları anlama konusunda nasıl düşündükleri konusunda temel bir değişim yaşıyoruz. Müşteri ihtiyaçlarının nabzını kontrol etmek için yalnızca odak gruplarına ve anketlere güvenme günleri geride kaldı. 2020 PwC araştırmasına göre, "müşteri zekası", önümüzdeki yıllarda finansal kurumlar için gelir artışı ve karlılığın en büyük belirleyicisi olacak.
Bu zekayı destekleyen nedir? Veri ve yapay zeka (AI). Müşterilerin ne yapıp ne istemediğine dair katlanarak daha fazla veriyi analiz etme yeteneğine sahip olmak, ayakta kalan ve olmayan finansal kuruluşlar arasındaki fark olacaktır.
Ancak, veri ve yapay zekadan yararlanma söz konusu olduğunda finansal hizmetler kuruluşları nereden başlayabilir? Anahtar, “Açıklık” ve “Sadelik” i kucaklamakta yatar. Kuruluşlar, açık kaynaklı yazılımları benimseyerek her ikisini de başarabilir. Kendilerini modern teknolojinin sunduğu en iyi şeyle donatıyorlar. Açık bankacılık hareketi bu anlamda çok önemli bir an olacaktır. Spesifik olarak, açık bankacılık, finansal firmaları açık kaynaktan etkilenen yazılımlarla aynı şekilde etkileyecektir. Bu değişim, inovasyonun daha hızlı hızlandırılması, yeni iş modellerinin daha hızlı başlatılması ve bozucular ve adaptörler için büyük değer yaratılması anlamına gelecektir. Muhtemelen yazılım endüstrisindeki aynı dinamizmini finansal hizmetlere de getirecektir.
Peki, bu açıklığı ve sadeliği nasıl yaratıyorsunuz? Her şey işbirlikçi bir veri platformu oluşturmakla başlar.
Veri yapı taşları
Birçok finans kuruluşu şu anda verileri depolayıp temizleyebilir, raporlar ve geçici sorgular çıkarabilir ve onlara geçmiş bilgilerden içgörüler sunabilir. Ancak veri hacimleri arttıkça veriler yanlış yerlerde saklanabilir ve doğru şekilde kullanılmayabilir. Bu, finansal firmaların dolandırıcılık kalıpları, müşteri davranışı ve yatırım zekası gibi önemli bilgileri yakalamak için veri analizlerini ve yapay zekayı geliştirmelerini engelleyecektir. Yeniliği ve dönüşümü hızlandırmak için kuruluşlar, verilerin daha geniş potansiyeline bakmalıdır. Şu anda kuruluşlar tarafından neredeyse hiç kullanılmayan, ancak muazzam değer sağlayan analitik yaklaşımlar arasında veri keşfi - bir şey neden oldu, tahmine dayalı modelleme - ne olacak ve kuralcı analitik - bir şeyi nasıl gerçekleştirebiliriz. Bu tür gelişmiş analitik yaklaşımlar, sağlam bir veri mimarisi ile desteklenmelidir ve açık bankacılık tüketiciler için seçenekleri artırdıkça daha da önemli hale gelecektir.
Şu anda verileri verimli bir şekilde depolamak, temizlemek ve analiz etmek için birden fazla mimari seçeneği vardır. Veri ambarı, veri gölü ve veri göl evi var. Hangi verilerin saklanabileceği ve verilerin nasıl analiz edilebileceği konusunda veri ambarı ve veri gölünün kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır. Veri göl evi, hem veri ambarından hem de veri gölünden en iyi şekilde yararlanır ve kuruluşların önemli içgörüler elde etmesi için gerekli veri yapısı olarak ortaya çıkar.
Etki yaratan yapay zeka
Göl evi gibi doğru veri mimarisini yerleştirmek, veri ve yapay zeka kullanmanın meyvelerini toplamak isteyen her kuruluş için çok önemli ilk adımdır. Verilerin ve yapay zekanın finansal kuruluşları daha iyi hale getirebileceği dört temel alan şunlardır:
1. Kişiselleştirme
Veri ve yapay zeka, daha kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi yaratmaya yardımcı olmada ve finans firmalarının ürün odaklılıktan müşteri odaklılığa geçmelerine yardımcı olmada çok önemli bir role sahiptir. Olay odaklı karar verme ve tarihsel bağlamın birleşimi olan sürekli zeka, her saniye birden fazla kaynaktan gelen milyonlarca benzersiz veri noktasının analizine dayalı olarak müşterilerle tamamen kişiselleştirilmiş etkileşimler sağlar. Örneğin, gerçek zamanlı ödeme bilgileri, müşteri deneyimini yönlendirmek için bağlamsal veri noktalarına karşı gerçek zamanlı olarak analiz edilir. Bu, ürünleri tamamen unutmakla ilgili değil, ürünlerin gerçek zamanlı davranış ve ihtiyaçlarla uyumlu olması için önce müşteri içgörülerine bakarak yenilik yapmakla ilgilidir.
2. Dolandırıcılık tespiti
Özellikle veri hacimleri arttıkça ve çevrimiçi dolandırıcılar algılamayı önlemek için davranışları değiştirdikçe, büyük ölçekte dolandırıcılık tespiti kolay bir iş değildir. Verilerin tek bir yerde olması, ölçek ve görünürlük konusunda yardımcı olur. Kuruluşlar, verileri gerçek zamanlı olarak görselleştirmek için bir dolandırıcılık algılama veri hattı oluşturabilir. Bu, dolandırıcıların nasıl davrandığına dair kurallar koymaktan ve olası dolandırıcılık vakalarını tespit etmek için bunu bir veri alt kümesiyle eşleştirmekten daha fazla esneklik sağlar. Modern bir dolandırıcılık önleme stratejisi özünde çevik olmalı ve işbirlikçi bir veri merkezli işletim modelini yerleşik bir kod, veri ve makine öğrenimi sağlama stratejisiyle birleştirmelidir.
3. Risk yönetimi
Özellikle bankacılıkta, finansal hizmetlerde riski yönetmek giderek daha karmaşık hale geldi. Açık bankacılığın yaratabileceği yeni risk türlerine ek olarak, Ticaret Defterinin Temel İncelemesi (FRTB) gibi diğer risk çerçeveleri, düzenleyiciler daha fazla şeffaflık ve açıklanabilirlik talep ettiğinden, daha fazla hesaplama gücü ve yıllar öncesine dayanan geçmiş verilerin analizini gerektirir. denetledikleri bankalardan. Eski, şirket içi sistemler artık bu ihtiyaçları karşılamıyor. Modern, çevik bir risk yönetimi uygulaması, veri ve analitik yoluyla piyasa ve ekonomik dalgalanmaları yönetmenin ve bunlara yanıt vermenin yoludur. Yeni tehditler ortaya çıktıkça, geçmiş veriler ve toplu risk modelleri tahmin değerlerini hızla kaybedebilir, bu nedenle gerçek zamanlı ve ölçekte içgörüler giderek daha önemli hale gelir.
4. Çevresel, sosyal ve yönetişim
Finansal hizmetler sektöründeki kuruluşlar, rekabetçi kalabilmek için çevresel, sosyal ve yönetişim (ESG) mesajlarına giderek daha fazla odaklanırken, aynı zamanda müşterilerden gelen sürdürülebilirlik taleplerini karşılamak için yeni ürünler geliştiriyor. ESG'yi üretmenin zorluğu, ESG verilerinin büyük çoğunluğunun yapılandırılmamış olması ve bu nedenle yapay zeka olmadan ele alınmasının zor olmasıdır. Peki veri analitiği nerede devreye giriyor? Örneğin kuruluşlar, bir bireyin harcama kararlarının sürdürülebilirlik etkisini çıkarmak ve hesaplamak için doğal dil işleme (NLP) tekniklerini birleştirebilir ve tüketiciye yönelik işletmelerden alınan metinsel veriler üzerinde grafik analizleri yapabilir. Bu, finansal hizmetlerin modern müşterinin beklentilerine uyum sağlamasına ve yeni müşteri deneyimleri geliştirmesine yardımcı olur.
Gelecek Gelişmeye Açık
Verilere ve yapay zekaya açık, basit ve işbirlikçi bir yaklaşım, finansal hizmetler endüstrisini birçok yönden ilerletecek ve yeniliği hızlandıracaktır. Ağır bir şekilde düzenlenmiş bir sektör olabilir, ancak müşteri verilerinin zenginliği ve hızı, olumlu değişim ve aksama için birçok fırsat sunarken, müşteri rahatlığını ve güvenliğini iş büyümesinin merkezinde tutar. Sonuç olarak, “açıklığı” ve “basitliği” benimsemek, sektörün en sonunda umutsuzca istediğini elde etmesine, daha çok bir teknoloji şirketi gibi olmasına yardımcı olabilir.
BulutTahsilat bankalardan almış olduğu %100 doğruluktaki veri ile firmaların uzun vadede karar alma süreçlerini kolaylaştırmakta ve sunmuş olduğu yapay zeka sayesinde hesap hareketlerinin otomatik olarak ERP sistemlerine aktarılmasını sağlamaktadır.
Kaynak: https://www.fintechbusiness.com/blogs/2080-four-ways-data-and-ai-can-transform-financial-services
