Не секрет, что решения на основе Big Data уже давно начали внедряться в банковскую сферу. Big Data - это огромные объемы неструктурированных данных, которые требуют организации и категоризации для построения дальнейших прогнозов и стратегий бизнеса. Хранение больших данных и управление ими являются еще одной особенностью Big Data, где зачастую информация поступает в больших количествах и требует высокоскоростной обработки. Разнообразный формат поступающих данных также усложняет их обработку, так как они могут быть представлены не только в виде уже структурированной информации о клиенте, но и в виде фотографий, аудио и видеофайлов. Банки, как никакие другие организации, владеют большим количеством данных (клиентских в том числе) - поэтому для успешной работы и улучшения сервиса им необходимы постоянные инновации в технологической сфере.
Какие же решения существуют на основе Big Data?
1. Управление клиентскими данными
Как говорилось выше, банки владеют огромным количеством данных о своих клиентах. Используя большие данные, искусственный интеллект уже научился предугадывать потребности клиента: вопросы, касающиеся обслуживания, потенциальные акции, предложения и т.п. Постепенно внедряется и сервис рекомендаций, где советы появляются на экране банковского приложения на основе шагов, предпринятых клиентом до этого, или исходя из его истории обращений в поддержку. Решения на основе Big Data могут предугадывать потребности клиента и подсказывать пути выхода при малейшем намеке на затруднения с его стороны. Искусственный интеллект, ответственный за обработку информации из профиля клиента, оценивает его текущее поведение, этапы развития его бизнеса и другие параметры. В дальнейшем, на их основе делаются выводы о потенциальных вопросах, которые могут возникнуть у клиента, и предлагается помощь.
“Искусственный интеллект обрабатывает весь массив данных, чтобы впоследствии дать необходимые рекомендации. Клиент может их увидеть, зайдя просто в интернет-банкинг на сайте или через мобильное приложение. Подобные индивидуальные советы подбираются из сотен возможных тематик и предугадываются, исходя из последней активности клиента.”
На этом инновации не заканчиваются. Клиентские данные продолжат работать на клиентов даже за пределами сферы поддержки. Некоторые банки уже начинают вводить систему подбора подходящих для клиента предложений, в зависимости от историй его покупок и проводимых транзакций. Предлагаемые сервисы индивидуально подбираются искусственным интеллектом, избегая “спама” и потоков неинтересных предложений и акций.
2. Содействие бизнесу вашего клиента
Сбор данных о клиентах может оказать значительную услугу и клиентскому бизнесу. Сопоставление банковских транзакций граждан с местом расположения торговых точек, позволит банкам давать рекомендации компаниям о размещении новых филиалов и офисов. Самим банкам подобное решение также может пойти на пользу, позволяя проанализировать загруженность банкоматов и филиалов, и определить, где необходимо разместить их в большем количестве.
“Некоторые банки, например, составляют отчеты и собирают аналитику, которая потом высылается подписавшимся на них бизнес-клиентам. Подобная аналитика помогает топ-менеджерам принимать взвешенные управленческие решения и отслеживать последние тренды и тенденции для создания новых продуктов и услуг.”
3. Борьба с мошенничеством
Big Data позволяет не только преуспеть клиентскому бизнесу, но и предотвратить мошенничество. Если клиент обслуживается в банке не один год и следует одним и тем же паттернам поведения, внезапные нетипичные действия с его стороны могут подсказать банкам о потенциальной нелегальной активности и проведении мошеннических схем. Big Data тут обрабатывается с помощью машинного обучения, технологий NLP и сбора данных из внешних источников.
4. Анализ клиентского опыта для улучшения качества сервиса
Сбор данных клиентов осуществляется не только с информации о транзакциях в банках, но и с отзывов в социальных сетях и связанной с этим активностью в интернете. Многие банки уже давно внедрили себе в практику анализ реакций клиентов на свои продукты и услуги для улучшения уже имеющихся сервисов и добавления новых. Информация, собираемая с клиентов, позволяет банкам вовремя устранить проблему и контролировать репутацию своего бренда.
И это не предел: вдобавок к выше названному, Big Data помогает управлять рисками, оценивать кредитоспособность клиентов, проверять надежность заемщиков (заниматься скорингом) и т.п.
При этом решения на основе Big Data не работают в одиночку. Как уже упоминалось выше, для успешной структуризации информации и быстроты получения сведений используется автоматизация, для рекомендательных сервисов - машинное обучение и искусственный интеллект.
Компания Invento Labs имеет богатый опыт работы с Big Data. Более подробную информацию можете посмотреть в наших кейсах
