کاربرد کلان داده در صنعت بانکداری
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعیاصول هوش مصنوعیداده کاوی و بیگ دیتاکاربردهای هوش مصنوعییادگیری تقویتی

کاربرد کلان داده در صنعت بانکداری و مزایای بی‌شمار آن

0

کاربرد کلان داده در صنعت بانکداری به تقسیم‌بندی مشتریان کمک می‌کند تا یک راه حل جامع ارائه دهد که برای کسب و کارها و مشتریانشان بهتر کار کند. تقسیم‌بندی قبلی مشتریان، خواسته‌ها و نیازهای مشتری را بدون پرداختن به هیچ یک از نقاط درد آن‌ها، تعمیم می‌دهد. نقاط درد به مسائلی گفته می‌شود که باعث آزار مشتری می‌شود. کاربرد کلان داده در صنعت بانکداری اجازه می‌دهد تا برای مشتری یک نمایه حاوی مشخصات فردی ایجاد کند که به کاهش این نقاط درد و شکاف بین بانکداران و مشتریان آن‌ها کمک می‌کند. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به بانک‌ها امکان می‌دهد مجموعه‌های زیادی از داده‌ها را بررسی کنند تا با استفاده از آن ترجیحات و الگوهای رفتاری مشتری را بیابند. برخی از این داده‌ها شامل بررسی رفتار افراد رسانه‌های اجتماعی است.

  • اطلاعات جمعیت شناختی
  • مخارج مشتری
  • استفاده از محصول و خدمات – از جمله پیشنهادهایی که مشتریان رد کرده اند.
  • وقایع تاثیرگذار زندگی
  • روابط بین مشتریان بانک
  • ترجیحات و نگرش‌های سرویس نسبت به صنعت بانکداری به عنوان یک کل.
  • ارائه تجربه شخصی‌سازی شده مشتری با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ

به طور سنتی بانکداری به عنوان صنعتی شناخته نمی‌شود که خدمات متناسب با هر مشتری ارائه دهد. اکنون، با ترکیبی از تاریخچه خدمات و پروفایل‌های مشتری که توسط تجزیه و تحلیل کلان داده بررسی شده و در دسترس است، همچنین به دلیل کاربرد کلان داده در صنعت بانگداری فرهنگ این صنعت در حال تغییر است.

این روزها بررسی افراد از روی پروفایل‌شان آنلاین شده است. بانکداری آنلاین امکان انتقال پول، واریز چک و پرداخت قبض را از طریق تلفن همراه برای مشتریان فراهم کرده است.  به طور سنتی تعامل انسان‌ها مبنای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری قرار می‌گرفت و با استفاده از آن برای نقاط درد راه حل ارائه می‌شد، اما اکنون این فرایند دیگر دیجیتالی شده است.

کاربرد کلان داده در صنعت بانکداری

بانک‌ها با بررسی پروفایل مشتریان می‌توانند رضایت و نرخ حفظ مشتری را افزایش دهند. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و همچنین کاربرد کلان داده در صنعت بانکداری به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا تصویری کامل‌تر از هر یک از مشتریان خود داشته باشند، نه فقط یک دید کلی از آن‌ها. این باعث می‌شود رفتارهای بانکی آنلاین مشتریان پیگیری شود تا بانک‌ها خدمات خود را مطابق با ترجیحات آن‌ها تنظیم کنند.

نقش هوش مصنوعی در بانکداری

مطمئنا دریافت خدمات مشتری وقتی که به صورت مکالمه با یک انسان واقعی باشد تجربه لذت‌بخش‌تری است. اما مسئله اینجاست که منابع انسانی محدود است و اینجاست که هوش مصنوعی می‌تواند این محدودیت را جبران کند. در مواردی که ارائه خدمات به مشتری به دلیل حجم بالای تقاضاها به کندی صورت بگیرد و آن‌ها نتوانند به موقع به سوالات مشتری پاسخ دهند، هوش مصنوعی می‌تواند وارد عمل شود.

چت بات‌ها می‌توانند پاسخ سوالات فوری مشتریان را بدهند. فناوری هوش مصنوعی این چت بات‌ها از اطلاعات پروفایل مشتری و الگوهای رفتاری آن‌ها استفاده می‌کند تا به سوالات آن‌ها به طور متناسب و دقیقی پاسخ دهد. آن‌ها حتی می‌توانند احساسات را تشخیص دهند تا با توجه به نیاز مشتری و در نظر گرفتن احساسات آن‌ها پاسخ دهند.

پیشرفت دیگری که مدیون هوش مصنوعی هستیم، ساده شدن کارهای بانکی است. یادگیری ماشین، اطلاعات را به طور دقیق و آنلاین از اسناد آپلود شده و برنامه‌های تلفن همراه می‌گیرد. این فناوری باعث شده است تا مردم بتوانند به راحتی از طریق تلفن همراه چک‌های خود را پاس کنند.

پیشگیری از تقلب به صورت کارآمد

جعل هویت یکی از انواع دزدی‌های در حال افزایش است. سالانه بیش از ۱۶ میلیون پرونده قضایی به دلیل سرقت هویت تشکیل می‌شود. در نتیجه لزوم محافظت از هویت در صنعت بانکی اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. کاربرد کلان داده در صنعت کشاورزی می‌تواند به بانک‌ها در تأمین اطلاعات حساب مشتری کمک کند.

در صنعت بانکداری، ابزارهای هوش تجاری برای ارزیابی ریسک و جلوگیری از تقلب به کار گرفته می‌شوند. داده‌های کلانی که با استفاده از این ابزارها بازیابی شده‌اند نرخ بهره را برای هر فرد تعیین می‌کند، امتیازات اعتباری را برآورد می‌کند و رفتارهای متقلبانه را مشخص می‌کند. این داده‌های کلانی که برای یافتن روند بازار تجزیه و تحلیل می‌شوند، می‌توانند به تصمیمات مالی در حوزه شخصی و صنعت از جمله افزایش نرخ نظارت بر بدهی کمک کنند.

همچنین موسسات مالی می‌توانند از کاربرد کلان داده در بانکداری برای پیش بینی استفاده کنند. آن‌ها می‌توانند با جمع آوری اطلاعات در مورد مواردی مانند بدهی برون مرزی و نسبت خدمات بدهی، از بحران‌های مالی جلوگیری کنند.

آینده‌ی تجزیه و تحلیل کلان داده

با این فناوری‌های جدید صنعت بانکداری می‌تواند با سیستم منسوخ حدس زدن خداحافظی کند. کاربرد کلان داده در صنعت بانکداری این امکان را می‌دهد تا بر سلامت مالی و نیازهای مشتریان، از جمله مشتریان کسب و کارهای کوچک نظارت شود.

اکنون بانک‌ها می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به منظور کشف تقلب، ارزیابی خطرات، شخصی‌سازی خدمات بانکی و توسعه سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنند. با گذشت زمان حجم داده‌ها افزایش می‌یابد زیرا تعداد افرادی که در حال تولید و استفاده از اطلاعات هستند روز به روز بیشتر می‌شود. با رشد انبوه اطلاعات، سودآوری نیز افزایش خواهد یافت زیرا صنایع بیشتری از ابزارهای تحلیلی کلان داده‌ها استفاده می‌کنند.

کلان داده‌ها همچنان به محققان در کشف روندهای بازار و تصمیم گیری به موقع کمک می‌کنند. فراگیری اینترنت، نحوه تفکر و تعامل مردم را تغییر داده است، به همین دلیل صنعت بانکداری برای تطبیق خود با نیازهای مشتری باید از کلان داده‌ها استفاده کند. در آینده هر کسب و کاری که نتواند خود را با پیشرفت فناوری همگام کند از دنیای امروز عقب می‌ماند.

 

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

دانشگاه کلمبیا برگزار می‌‌کند: آموزش رایگان یادگیری ماشین

مقاله قبلی

تأثیر اندازه بسته شبکه بر آموزش شبکه عصبی

مقاله بعدی

شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

نظرات

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *