數據正在改變金融服務業的7種方式

據麥肯錫公司稱,全球前50大銀行中有超過90%的銀行正在使用高級分析。與零售行業一樣,金融服務在相對較短的時間內經歷了重大變化,因為消費者的期望在快速、簡單、個性化、面對面、在線和移動體驗方面迅速上升。



金融服務企業擁有豐富的數據可供他們使用,有很多機會進行優化,創新和轉型。以下是數據和分析正在改變金融服務行業的七種方式。



1 行銷


金融服務品牌可以通過數據來分析有關客戶,偏好,忠誠度和最近行動的信息以此來定製產品和服務產品,及時制定營銷策略包括交叉銷售或追加銷售,並瞭解哪些優惠和消息不會引起共鳴或應該不能在某個時間發送。


2 客戶服務和保留


金融服務品牌可以利用數據和分析來優化客戶服務並個性化客戶體驗。通過聊天機器人和機器人顧問,他們可以減少工作量和時間,同時提供附加值和信息。基於高級演算法還可以幫助客戶更好地管理他們的資金(通過減少或削減某些支出)和投資組合。數據和分析還可以幫助識別和獎勵客戶的忠誠度或行動(例如購房周年紀念日和五年按時付款),並通過查看客戶行為來幫助預測和減少客戶流失,監控客戶情緒,並主動推薦下一步應採取的行動。



3 降低風險


數據和分析在該領域提供了許多好處,例如更準確地確定貸款金額和信用額度,根據應用程式和客戶數據提供自動實時信用建議,以及識別那些可能導致支付拖欠的信號。


4 集合


根據紐約聯邦儲備銀行的統計,截至2019年3月31日,美國超過6,200億美元的家庭債務欠款。其中超過4,100億美元拖欠超過90天。數據分析可以幫助組織進行流程改進以及提供一些聯系人信息來進行快速債務恢復。


5 運營


通過自動化和資源優化,人員配置,甚至排隊(根據Velaro的研究,60%的客戶將在一分鐘後失去耐心並結束排隊),分析可以幫助組織發現並採取行動來節省資金並改善客戶體驗。


6 安全和欺詐


2016年,美國境內銀行共遭受欺詐損失22億美元。最近的研究表明,主要銀行61%的欺詐損失源於身份欺詐。由於欺詐行為變得更精明,金融機構也必須提高警惕。數據分析通過使用客戶,地理空間,交易和其他數據識別異常或可疑活動,可幫助檢測和預防欺詐。


7 新的收入機會和創造商業模式


隨著創新和數字媒體中斷加速,任何行業都不安全。金融服務組織必須瞭解過去只是使用分析來進行漸進式改進時發生的事情和原因,並提出數據問題,以發現和採取新產品和服務,以及轉型和差異化客戶體驗。