داده کاوی در بانکداری
کاربردهای هوش مصنوعی

یادداشتی برای بانکداران: کاربردهای داده کاوی در بانکداری و امور مالی

0
زمان مطالعه: ۶ دقیقه

بازارهای مالی محیط‌هایی بسیار رقابتی و پویا هستند که در آن اطلاعات جزء بسیار ارزشمندی محسوب می‌شود. یکی از مهم‌ترین بخش‌های یک بازار مالی صنعت بانکداری است که افراد فعال در این بخش باید تمرکز خود را بر پردازش داده‌ها، تکیه‌بر نوآوری و همچنین فرآیندهای نوآورانه بیش‌ازپیش بگذارند. در این بازار اگر داده‌ها به‌صورت مکرر بررسی و تحلیل نشوند ممکن است باعث به‌هم‌ریختگی زیاد دریافتن اطلاعات شویم به‌طوری‌که ممکن است پیدا کردن یک بیت از اطلاعات مرتبط با موضوعی که حاوی ارزش‌افزوده بسیاری است به یک چالش تبدیل شود؛ لذا برای جلوگیری از این امر باید داده کاوی اطلاعات را امری ضروری و لازم دانست.

امروزه داده کاوی در حال تبدیل‌شدن به حوزه‌ای استراتژیک برای بسیاری از سازمان‌های تجاری ازجمله بخش بانکداری الکترونیکی است. داده کاوی فرآیند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها از دیدگاه‌های مختلف و خلاصه کردن آن‌ها به اطلاعات ارزشمند است و به بانک‌ها کمک می‌کند تا به دنبال الگوی پنهان در یک گروه از اطلاعات بگردند و رابطه ناشناخته‌ای را در داده‌ها کشف کنند.

در حال حاضر، با توجه به گسترش جامعه اطلاعاتی از طریق سایت‌ها و رسانه‌های اجتماعی، توانایی تبدیل داده‌های به اطلاعات قابل‌پردازش و کشف دانش از آن بسیار مهم و ضروری است و همچنین برای انطباق مناسب داده‌ها با نیازهای بازار، انتخاب تکنیک مناسب برای تحلیل و بررسی آن‌ها نیز نکته مهمی است؛ ازاین‌رو کشف روش‌ها و تکنیک‌هایی که بتوانند در استخراج داده‌های حیاتی به ما کمک کنند، بسیار مهم خواهد بود.

در ادامه مقاله داده‌ کاوی در صنعت بانکداری شما با کاربردها و فواید استفاده از داده کاوی در این صنعت آشنا می‌شوید. پس با ما همراه باشید…

کاربردهای داده‌کاوی در کسب‌و‌کار هوشمند بانک:

صنعت بانکداری حاوی حجم عظیمی از داده‌های عملیاتی و تاریخی است. داده کاوی می‌تواند به فرآیندهای تصمیم‌گیری حیاتی در بانک کمک کند. بانک‌هایی که از تکنیک‌های داده کاوی در تصمیم‌گیری خود استفاده می‌کنند منافع بسیاری کسب کرده و نسبت به سایرین که این کار را نمی‌کنند برتری دارند. برخی از این تصمیمات در زمینه‌های بازاریابی، مدیریت، تشخیص و کشف تقلب، مدیریت ارتباط با مشتری و شناسایی پول‌شویی است که در ادامه توضیح داده‌شده است.

مدیریت ریسک‌ با داده کاوی

هر تصمیم وام‌دهی که یک بانک اتخاذ می‌کند، میزان مشخصی از ریسک را در برمی‌گیرد. کمینه کردن این ریسک می‌تواند فرآیند مدیریت ریسک را آسان‌تر و ریسک زیان مالی را برای بانک کمتر کند. بانک‌ها با بررسی جزئیات مختلف مربوط به وام‌ها از قبیل میزان و نرخ وام، مدت بازپرداخت، نوع ملک در رهن، درآمد و سابقه اعتباری وام‌گیرنده به مشتریان خود وام می‌دهند. اگرچه بانک‌ها در هنگام ارائه وام محتاط هستند، اما احتمال عدم پرداخت آن توسط مشتریان همچنان وجود دارد.

داده کاوی به‌طور گسترده‌ای برای مدیریت ریسک در صنعت بانکداری استفاده می‌شود. مدیران بانک باید بدانند که آیا مشتریانی که با آن‌ها سروکار دارند قابل‌اعتماد هستند یا خیر. دانستن توانایی مشتریان برای بازپرداخت می‌تواند تصمیمات مدیران بانکی را تا حد زیادی تحت پوشش قرار دهد. داده‌کاوی همچنین می‌تواند به شناسایی این‌که کدام مشتری بازپرداخت وام را به تأخیر می‌اندازد نیز کمک کند. مدیران بانک‌ها با استفاده از تکنیک داده کاوی می‌توانند رفتار و قابلیت اطمینان مشتریان را در زمان دریافت خدمات بانکی نیز تحلیل کنند.

روش ساده ساخت سیستم توصیه گر

بازاریابی

یکی از پرکاربردترین حوزه‌های داده کاوی برای صنعت بانکداری، بازاریابی است. بخش بازاریابی بانک می‌تواند از داده کاوی برای تجزیه‌وتحلیل پایگاه داده مشتریان استفاده کند. داده کاوی تجزیه‌وتحلیل‌های مختلفی را بر روی‌داده‌های جمع‌آوری‌شده انجام می‌دهد تا رفتار مشتریان را با توجه به خدمات ارائه‌شده تعیین کند؛ همچنین واکنش مشتریان نسبت به خدمات و محصولات موجود و جدید را نیز می‌توان تحلیل کرد تا بتوان در آینده در جهت بهبود آن‌ها گام برداشت. تحلیلگران بانک همچنین می‌توانند روندهای گذشته را تجزیه‌وتحلیل نموده و بر اساس رفتار مشتریان، نیازهای فعلی آن‌ها را پیش‌بینی کنند تا فرصت‌های تجاری بیشتری را برای بانک به همراه آورند. تکنیک داده کاوی همچنین به شناسایی مشتریان سودآور از غیر سودآور نیز تأثیرگذار هستند.

تشخیص تقلب در بانکداری الکترونیک

یکی دیگر از زمینه‌های محبوب که در آن داده کاوی می‌تواند در صنعت بانکداری استفاده شود، کشف تقلب است. توانایی شناسایی اقدامات تقلبی یک نگرانی فزاینده برای بسیاری از مشاغل است، و با کمک داده کاوی، اقدامات متقلبانه بیشتری شناسایی و گزارش می‌شود. بانک‌ها برای شناسایی رفتارهای مشکوک به تقلب از دو رویکرد می‌توانند استفاده کنند که در رویکرد اول، بانک از داده‌های خارج از بانک برای شناسایی و شناخت الگوهای تقلب استفاده می‌کند و سپس نتایج حاصل‌شده را با پایگاه داده خود برای کشف نشانه‌های مشکل داخلی تطبیق می‌دهد.

در رویکرد دوم، شناسایی الگوی تقلب دقیقاً بر اساس اطلاعات داخلی خود بانک است. اما امروزه اکثر بانک‌ها به رویکرد ترکیبی یعنی استفاده ترکیبی از داده‌های داخل و خارج سازمان روی آورده‌اند. امروزه تکنیک‌های داده کاوی به سازمان کمک می‌کند تا بر روش‌ها و ابزارهای تجزیه‌وتحلیل داده‌های مشتری تمرکز کرده و الگوهایی را که می‌تواند منجر به تقلب شود، شناسایی کند.

مدیریت ارتباط با مشتری

با حضور سایت‌ها و شبکه‌های اجتماعی این روزها رضایت مشتری به‌عنوان رکن اصلی هر سازمانی قلمداد می‌شود و همه شرکت‌ها درصدد افزایش رضایت مشتریان خود و جلب مشتریان رقبا هستند. داده کاوی می‌تواند در هر سه مرحله از چرخه ارتباط با مشتری شامل جذب مشتری، افزایش ارزش مشتری و حفظ مشتری مفید باشد:

جذب و حفظ مشتری دغدغه‌های بسیار مهمی برای هر صنعت به‌ویژه صنعت بانکداری است. امروزه مشتریان طیف گسترده‌ای از محصولات و خدمات ارائه‌شده توسط بانک‌های مختلف را در اختیاردارند. ازاین‌رو، بانک‌ها باید با ارائه محصولات و خدماتی که مشتریان نیاز دارند را ابتدا شناسایی و سپس تأمین کنند. این امر منجر به افزایش وفاداری و حفظ مشتری می‌شود. تکنیک‌های داده کاوی به تجزیه‌وتحلیل مشتریان وفادار از مشتریانی که برای دریافت خدمات بهتر به بانک‌های دیگر مراجعه می‌کنند، کمک می‌کند. اگر مشتری در حال جابجایی از بانک خود به بانک دیگر باشد، دلایل این تغییر و آخرین تراکنش انجام‌شده قبل از جابجایی را می‌توان کشف کرده که به بانک‌ها در عملکرد بهتر در آینده و حفظ مشتریان خود کمک می‌کند.

مزایای استفاده از داده‌کاوی در بانک‌ها و بازارهای مالی

داده کاوی یک فرآیند برای کشف ناهنجاری‌ها، الگوها و همبستگی‌های موجود در یک مجموعه داده بزرگ جهت پیش‌بینی نتایج و کشف روابط بین داده‌ها است. با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک‌های این فناوری افراد می‌توانند اطلاعات و دانش ارزشمندی را برای ارتقای درآمد، کاهش هزینه‌ها و بهبود روابط با مشتریان خود کسب کنند. در حال حاضر، مخازن عظیم داده‌های الکترونیکی توسط بانک‌ها و سایر مؤسسات مالی نگهداری می‌شود. در ادامه به برخی از مزایای داده کاوی در بانکداری مدرن اشاره‌شده است:

  • داده کاوی به بانک‌ها کمک می‌کند تا داده‌های قابل‌اطمینان را جمع‌آوری کنند.
  • هزینه‌های بانکی برای کشف اطلاعات ارزشمند را کاهش می‌دهد.
  • داده‌کاوی در تصمیم‌گیری آگاهانه به بانک‌ها کمک می‌کند.
  • به کمک این فناوری بانک‌ها قادر به شناسایی ریسک‌های اعتباری و کشف و پیش‌بینی تقلب هستند.
  • بانک‌ها از داده کاوی برای تحلیل و بررسی حجم زیاد داده‌های حاصل از تراکنش‌ها، اطلاعات مشتریان و سایر مواردی ازاین‌دست کمک می‌گیرند.
  • مهم‌ترین کاربردهای داده‌کاوی در بانکداری مدرن، افزایش امنیت سایبری بانک‌ها است.
کاربرد هوش مصنوعی در موسیقی و سه دلیل برای استفاده از آن در این صنعت

نتیجه

داده کاوی ابزاری است که برای استخراج اطلاعات مهم از داده‌های موجود و کمک به تصمیم‌گیری بهتر در صنعت بانکداری و بازارهای مالی استفاده می‌شود. توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی از انبار داده برای ترکیب اطلاعات مختلف از پایگاه‌های داده در قالبی قابل‌قبول استفاده می‌کنند تا بتوانند داده‌های مفید را از داده‌های غیرکاربردی تمییز دهند. سپس داده‌ها تجزیه‌وتحلیل می‌شود و اطلاعاتی که جمع‌آوری می‌شود در سراسر سازمان برای حمایت از تصمیم‌گیری استفاده می‌شود. تکنیک‌های داده کاوی می‌توانند برای بانک‌ها جهت هدف‌گیری بهتر و جذب مشتریان جدید، کشف تقلب در زمان واقعی، تجزیه‌وتحلیل الگوهای خرید مشتریان در طول زمان برای حفظ و ارتباط بهتر مشتریان با بانک بسیار مفید باشد. آن دسته از بانک‌هایی که به سودمندی داده کاوی در تجارت الکترونیک پی برده‌اند و در حال ساختن بستری برای داده کاوی فرآیندهای خود هستند تا بدین طریق در آینده سود بسیار زیادی به دست آورده و مزیت رقابتی قابل‌توجهی نیز داشته باشند.

 

سوالات متداول

ماینینگ در بانکداری چیست؟
این فرآیند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها از دیدگاه‌های مختلف و خلاصه کردن آن‌ها به اطلاعات ارزشمند است. داده کاوی به بانک‌ها کمک می‌کند تا به دنبال الگوی پنهان در یک گروه بگردند و رابطه ناشناخته‌ای را در داده‌ها کشف کنند.
چگونه از داده‌ها در بانکداری استفاده می‌شود؟
به‌عنوان‌مثال، علم داده در بانکداری می‌تواند برای ارزیابی ریسک‌ها هنگام معامله سهام یا هنگام بررسی اعتبار یک متقاضی وام استفاده شود. تجزیه‌وتحلیل کلان داده همچنین به بانک‌ها کمک می‌کند تا با فرآیندهایی که نیاز به تأیید انطباق، حسابرسی و گزارش دارند کنار بیایند. این امر عملیات را ساده می‌کند و هزینه‌های سربار را کاهش می‌دهد.
بانکداری مدرن چیست؟
سیستم‌های بانکداری مدرن که با نام سیستم‌های بانکداری الکترونیکی نیز شناخته می‌شوند، یک ارائه‌دهنده دسترسی کامل به ویندوز، نقطه و کلیک کامل، ارائه‌دهنده راه‌حل‌های پردازش داده‌های اصلی، ضبط آیتم، راه‌حل‌های تصویربرداری، و سیستم‌های اطلاعات مدیریتی هستند.
تجزیه‌وتحلیل کلان داده‌ها در بانکداری چیست؟
تجزیه‌وتحلیل کلان داده‌ها به بانک‌ها اجازه می‌دهد تا مجموعه‌های بزرگی از اطلاعات را برای یافتن الگوهایی در رفتار و ترجیحات مشتری بررسی کنند. برخی از این داده‌ها شامل رفتار رسانه‌های اجتماعی است.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

این مطلب چه میزان برای شما مفید بوده است؟
[کل: ۲ میانگین: ۴.۵]

خوشه‌ بندی با K-means

مقاله قبلی

آشنایی با گوشی های هوشمند و دارای هوش مصنوعی

مقاله بعدی

شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

نظرات

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.