چرا بانک‌ها به دنبال دستیابی به «طلای سیاه دیجیتال» هستند؟
به گزارش گروه تحقیق و ترجمه عصر بانک؛با گسترش اینترنت و دستگاههای هوشمند، کسب و کارها بیش از پیش به داده‌ها دسترسی دارند. پیدا کردن راهی برای استخراج اطلاعات از این داده‌ها به یک هدف تبدیل شده است و در سالیان اخیر محل بحث بسیاری بوده است (که اغلب آن را طلای سیاه می‌نامند).
با این وجود، اطلاعات بسیار مفیدی را می‌توان از کلان داده یا همان Big Data استخراج کرد. طبق گزارش منتشر شده از SAS و مرکز تحقیقات کسب و کار و اقتصاد، ارزش Big Data تا سال 2020 برای اقتصاد بریتانیا چیزی در حدود 322 میلیارد دلار خواهد بود. این رقم بسیار بزرگتر از صنایع بزرگ بریتانیا است.
پیش بینی می‌شود که بانکداری خرد یکی از حوزه‌هایی باشد که بیشترین صرفه اقتصادی را از Big Data خواهد برد؛ سودی بالغ بر 16 میلیارد دلار. با اینحال، استفاده از Big Data برای بانکداری خرد بدون چالش نخواهد بود.
چرا بانک‌ها به دنبال دستیابی به «طلای سیاه» دیجیتال هستند؟
جواب به سادگی می‌تواند این باشد که بانک‌ها از منبع داده‌ی بسیاری برخوردارند که از آن بسیار به ندرت استفاده کرده‌اند و اینکه این داده‌ها بطور فزاینده‌ای در حال رشد و بزرگ شدن هستند. موسسات مالی همیشه به داده‌ها دسترسی داشته‌اند و همیشه از اینکه مشتریانشان زندگیشان را چگونه سپری می کنند باخبر بوده‌اند. این منبع به طرز چشمگیری در چند سال آینده رشد خواهد کرد و ابزارهایی مانند گوشی‌های هوشمند و رسانه‌های اجتماعی بر افزایش آن تاثیر خواهد گذاشت. برای بانک‌ها این روند می‌تواند به معنی فرصت‌های جدید تعامل با مشتریان و به دست آوردن اطلاعات با ارزشی که منجر به مشارکت بیشتر، ارائه خدمات جدید و درآمد بیشتر باشد بیانجامد.
چالش اطلاعاتی که مدام در حال افزایش است این بوده که استخراج صحیح ارزش واقعی و اطلاعات با ارزش کاربردی کار سختی است.
اکنون، نسل بعدی تکنولوژی به دنبال ایجاد ابزارهای تحلیلی بهتری است که بتواند این داده‌ها را استخراج، جمع‌آوری، پردازش و برای بخش‌های مختلف صنعت ارائه کند. اگر بتوان این ابزارها را به خوبی با پلتفرم‌های تحلیلی Big Data ادغام کرد، بانک را قادر می‌سازد که عملیات‌های بزرگی را همچون موارد زیر انجام دهید: ایجاد هماهنگی در حوزه رفتار مشتری، تحلیل داده‌های تاریخی سریعتر از همیشه و با دقت بیشتر، مشخص کردن روندها و بخش‌های مشخص بازار.
اهمیت کلان داده در اجرایی کردن موفق کانال همه کاره
با تحلیل داده‌های تاریخی مشتری که از طریق تعاملات مابین بانک و مشتری در شبکه‌های مختلف گرد آوری شده است، بانک‌ها می‌توانند بفهمند که چه چیزی مشتریان را ترغیب می‌کند و اینکه چگونه می‌توانند ارتباط خود با آنها را از طریق شخصی سازی بهبود بخشند. برای مثال، شما می‌توانید تعامل بانک با مشتری را با دستگاههای خودکار مثل عابربانک‌ها و با کارکنان بانک افزایش دهید.
هرچه کارکنان دانش بیشتری از مشتریان داشته باشند، به هنگام رویارویی با نیازهای پیچیده و فزاینده‌ی آنان واکنش بهتری خواهند داشت. Big Data برای تحلیل هزینه‌های بالقوه و شناسایی محصولات مورد نیاز مشتریان بسیار حیاتی است و همچنین این داده‌ها برای تشخیص فرصت‌های جدید کسب و کار در میان مدت و دراز مدت بسیار کاربردی خواهد بود. استفاده هوشمند از داده نه تنها تجربه مشتری را بهبود خواهد بخشید بلکه فرآیندهای داخلی و عملیات‌های بانکی را نیز بهبود می بخشد.
مثلاً شما می‌توانید حجم عملیات‌های هر عابر بانک را در یک روز مشخص، در یک منطقه زمانی و از یک نوع خاص شمارش کنید، که همین می‌تواند به شما بگوید که مشتری چه مقدار زمان را در سر و کله زدن با دستگاههای شما سپری کرده است. با استفاده از این نوع از داده‌ها، شما می‌توانید تحلیل پیشرفته‌ای از کانال‌های بانکی داشته باشید و این کار را با ارزیابی موثر هزینه‌ها، درآمد حاصله از خدمات و همچنین ضرر یا ناکارامدی انجام دهید. همچین کم کردن ریسک‌های عملیاتی نیز با این روش ممکن است و می‌توان استراتژی‌های جدیدی را توسعه داد یا اینکه تصمیم گرفت که در آینده در کدام بخش باید تکنولوژی توسعه داده شود.
با نگاه به آینده، نیاز به تحلیل‌های بیشتر داده برای پشتیبانی و سوق دادن کسب و کارها به جلو بسیار حیاتی خواهد بود که ممکن است در این کار غفلت شود مگر اینکه سیستم‌ها از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی برای انجام دادن کارهای پیچیده بصورت خودکار و در لحظه استفاده کنند.
بانک‌ها از موقعیت بسیار خوبی برای استفاده از Big Data و تحلیل آن برای بهبود تجربه مشتری برخوردارند. نکته اینجاست که بانک‌ها چگونه می‌توانند به بهترین نحو ممکن با چالش‌های پیش رو روبرو شوند و اینکه آیا اطلاعاتی که به دست می‌آورند در زمان و محل مناسبی استفاده خواهد شد یا خیر.