مزایای کلان‌ داده در صنعت بانکداری چیست؟

به گزارش پایگاه خبری بانکداری الکترونیک، از دیدگاه یک صنعت، پذیرش هوش مصنوعی بسیار نابرابر است. صنایع با سابقه طولانی سرمایه‌گذاری در توسعه ابزارهای دیجیتالی پیشرو هستند.

صنعت بانکداری با این الگوی پذیرش مطابقت دارد. دسترسی این صنعت به داده‌های بیشتر و با ساختار بهتر، در مقایسه با سایر صنایع در منطقه و همچنین تمایل به افزایش بهره‌وری، به بانک‌ها این امکان را می‌دهد که در پذیرش هوش مصنوعی پیشرو باشند.

در بخش قبل با عنوان ” رایانش ابری و هوش مصنوعی چه تأثیری بر صنعت بانکداری دارد ” به برخی از مزایای کلیدی که فضای ابری به صنعت بانکداری ارائه می‌دهد پرداخته شد. در ادامه با ما همراه باشید.

تحلیل‌های کلان داده؛ طلوع فناوری‌ها

کلان داده معمولاً به مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده‌ای اطلاق می‌شود که چالش‌های مهمی را به جهت مدیریت داده‌ها و ابزارهای تحلیل سنتی در بازه‌های زمانی عملی ایجاد می‌کند.

مقدار داده‌ای که هر روز ایجاد می‌شود بسیار زیاد است. هر روز بیش از سه کوئینتیلیون بایت داده تولید می‌شود و این موضوع تنها با معرفی اینترنت‌اشیا (IoT) در حال افزایش است.

90 درصد از داده‌ها در جهان، تنها در دو سال گذشته تولید شده است. از آنجایی که حجم عظیمی از اطلاعات ساختاریافته و بدون ساختار به طور مداوم تولید می‌شود، فین‌تک و استارتاپ‌ها با روش‌های نوآورانه‌ای برای استفاده از این داده‌ها وارد بازار می‌شوند.

بانک‌‌ها مانند تقریباً همه کسب ‌و کارها، برای بهره‌‌برداری از کلان داده‌ها به منظور شناسایی فرصت‌‌های جدید، بهبود تمایز خدمات، بهبود عملکرد و کاهش ریسک عملیات، تحت فشار هستند که به نوبه خود منجر به سود بیشتر می‌‌شود.

کارایی فعالیت‌های آنها را افزایش داده و اجازه می‌دهد تا حرکت‌های تجاری هوشمندانه‌تری انجام شود. بخش بانکی عملاً با طیف وسیعی از داده‌‌ها، مربوط به مشتریان، قیمت‌‌گذاری، دفاتر اعتباری، کلان داده‌های اقتصادی و اکنون داده‌‌های بدون ساختار، غرق شده است. بانک‌ها می‌توانند و در حال دستیابی به مزایای بسیاری از این حجم از داده‌ها هستند.

مزایای کلان‌داده در بخش بانکداری

کلان‌داده دیگر تنها یک پلتفرم ذخیره‌سازی داده کم هزینه نیست؛ زیرا امکان استفاده جدید و سایر مزایای کلیدی را برای بانک‌ها به ارمغان می‌آورد.

در زیر برخی از مزایای کلیدی کلان داده برای صنعت بانکداری آمده است:

بهینه‌سازی مدیریت ریسک

نظارت بر الگوهای مخارج مشتری و شناسایی رفتار غیرعادی یکی از راه‌هایی است که بانک‌ها می‌توانند از داده‌های بزرگ برای جلوگیری از کلاهبرداری استفاده کنند. کلان‌داده‌ها، زمانی که به ابزارهای هوش تجاری با ویژگی‌های تجزیه و تحلیل خودکار متصل شوند، می‌توانند پرچم‌های قرمز را در پروفایل‌های مشتریان ایجاد کنند که ریسک بالاتری نسبت به سایرین دارند.

بینش بازار سهام به صورت آنی

به جای تحلیل ساده قیمت سهام، کلان داده‌ها روندهای سیاسی و اجتماعی را در نظر می‌گیرند که ممکن است بر بازار سهام تأثیر بگذارد.

نظارت بر روندها به صورت آنی به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا داده‌های مناسب را جمع‌آوری و ارزیابی کنند و تصمیمات هوشمندانه بگیرند.

افزایش حفظ مشتری

با نمایه‌‌های عمیق مشتری، ایجاد روابط قوی‌‌تر با مشتری، با توسعه محصولات، خدمات و سایر پیشنهادات متناسب با نیازهای خاص آنها آسان‌‌تر است.

بانک‌‌ها می‌توانند از کلان‌داده‌ها به جهت مرتب‌‌سازی بازخورد و پاسخ سریع به سؤالات و نگرانی‌‌های مشتریان استفاده کنند.

نوآوری

کلان‌داده طیف گسترده‌ای از موارد استفاده را پوشش می‌دهد و یک عامل کلیدی برای بسیاری از فناوری‌های امروز و آینده به ویژه در تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)، است.

کلان‌داده در خاورمیانه

در مورد کلان‌داده‌ها در خاورمیانه، کشورهای شورای همکاری خلیج فارس از طریق ابتکارات مختلف، مانند راه‌اندازی برنامه TASMU در قطر با هدف قرار دادن کشور به عنوان پیشرو در حوزه فناوری شهرهای هوشمند و پیشرو در زمینه فناوری شهر هوشمند، بهره‌گیری از مزایای فناوری‌های توانمند خود و فناوری اطلاعات و ارتباطات را آغاز کرده‌اند.

بحرین در حال اجرای استراتژی داده‌های باز خود است که هدف آن تشویق و امکان استفاده از داده‌های عمومی است، این در حالی است که پادشاهی عربستان سعودی یک استراتژی جدید و بلندپروازانه کلان‌داده را آغاز کرده است.

استراتژی داده‌های هوشمند امارات متحده عربی بر اساس سیاست‌های ملی کلیدی در حمایت از توسعه داده‌های هوشمند و باز ساخته شده است.

با تمام این ابتکارات، کشورهای شورای همکاری خلیج فارس در خط مقدم استفاده حداکثری از فناوری‌‌های فعال‌‌کنندة کلان‌داده هستند.

اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA): ما انسان هستیم، نه بیشتر

در طول دهه‌‌ها، ربات‌‌هایی با اشکال مختلف، انسان‌‌ها را از مشاغل کسل‌‌کننده و خطرناک رها کرده‌‌اند و به آنها اجازه دادند تا زمان خود را برای کارهای معمولی تلف نکنند؛ بلکه بر روی استعدادها و قابلیت‌‌های منحصر به ‌فرد خود به منظور توسعه ایده‌‌ها و ارائه راه ‌حل‌‌های خلاقانه تمرکز کنند.

با این حال، این موضوع سؤالات زیادی را در مورد چشم‌انداز مشاغل در آینده و توانایی سازمان‌ها به منظور پذیرش چنین تحولی ایجاد کرده است؛ بنابراین، نیروی کار آینده متشکل از جمع‌سپاری، فریلنسرها و طیف کامل اتوماسیون خواهد بود که با RPA آغاز می‌شود، راهی برای خودکارسازی فرآیندهای تکراری و اغلب مبتنی بر قوانین.

مزایای RPA در بخش بانکداری

RPA در حال تغییر نحوة عملکرد بانک‌ها است. برخی از مزایای کلیدی RPA در صنعت بانکداری به شرح زیر است:

کاهش هزینه

هزینه نرم‌افزاری ربات نشان‌دهندة این موضوع است که یک نهم یک کارمند تمام وقت در خشکی است. بنابراین، فرصت‌‌های بالقوه صرفه‌‌جویی در هزینه‌‌ها، مانند فرصت‌‌های مرتبط با استخدام و مسکن یک فرد، هنگام استخدام ربات حذف می‌‌شوند.

دقت

به طور طبیعی، ربات‌ها طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که از قوانین پیروی کنند، بنابراین بهره‌وری بالاتر و نرخ خطای کمتری را در مقایسه با همتایان انسانی خود ارائه می‌دهند. هنگام استخدام ربات‌ها، کیفیت داده‌ها معمولاً تا 5/99 درصد دقت بالا می‌رود. در موارد نادر خطاهای RPA، لغزش‌ها، سیستماتیک هستند.

بهره‌وری عملیاتی

ربات‌‌ها در انجام وظایف سریع‌‌تر از انسان‌‌ها هستند، و بنابراین وظایف استاندارد مانند فرآیندهای ورود مشتری، باز کردن حساب و پردازش وام تا حدی می‌تواند با استفاده از RPA خودکار شود.

انطباق

RPA می‌تواند چندین جنبه از انطباق مانند نظارت و آزمایش را افزایش دهد. توانایی RPA به جهت جمع‌آوری و داده‌‌ها از منابع متعدد همچنین می‌تواند کارایی گزارش‌‌دهی تنظیم مقرراتی، غیر مالی و ریسک را افزایش دهد؛ چرا که می‌‌تواند به حذف یا کاهش فرآیندهای زمان‌‌بر جمع‌‌آوری و گردآوری مقادیر زیادی اطلاعات کمک کند.

RPA در خاورمیانه

افزایش نوسانات و عدم اطمینان محیط کلان، پیچیدگی انجام تجارت در خاورمیانه را افزایش داده است. صنعت بانکداری استفاده از اتوماسیون هوشمند را به منظور افزایش کارایی، حذف تکرار و بهبود رضایت مشتری با ارائه خدمات سریع و کارآمد الزامی می‌کند.

فناوری پشت این اتوماسیون، اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) نامیده می‌شود. اساسی‌ترین محرکی که بازار RPA را قادر می‌سازد تا گیرایی پیدا کند، موفقیت آن در افزایش برتری عملیاتی در منطقه خاورمیانه است.

مترجم: مسعود اسکندری

منبع: دیلویت