مؤسسات مالی مدرن برای شکوفایی در این عصر دیجیتالی پرسرعت، به دسترسی به هوش تجاری عملی نیاز دارند. این امر به آن‌ها اجازه می‌دهد تا تمام توان خود را به کار بگیرند و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌ای داشته باشند. بااین‌حال، بسیاری نمی‌دانند که باید از کجا شروع کنند یا دقیقاً چگونه از داده‌های خود جهت رسیدن به نتایج مطلوب استفاده کنند. بدون به‌کارگیری این اطلاعات، کسب‌وکارها الگوهای مشابهی را دنبال می‌کنند که می‌تواند مانع رشد آن‌ها شود؛ شکست در جذب مشتریان جدید و آسیب‌پذیری در برابر خطرات ایمنی.
خوشبختانه، راه‌های هوشمندانه‌ای وجود دارند که مؤسسات به کمک آن‌ها می‌توانند به داده‌های خود دسترسی پیدا کنند، از آن‌ها استفاده کنند و به دنبال آن با شناسایی روندها و استخراج بینش‌ها به نوآوری و راه‌حل‌های خلاقانه دست پیدا کنند.
در این مقاله، برخی از کاربردهای کلیدی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را برای مؤسسات مالی بررسی می‌کنیم و قدرت بینش‌های به‌دست‌آمده از راه‌حل‌های هوش تجاری را نشان می‌دهیم.
هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری روشی است که در آن از داده‌ها به‌منظور تصمیم‌گیری آگاهانه پیرامون استفاده از یک محصول یا خدمات استفاده می‌شود. داده‌ها در مورد عادات، ترجیحات و دیگر جزئیات مرتبط با کاربر اطلاعاتی را ارائه می‌دهند. کسب‌وکارها با مطالعه این اطلاعات می‌توانند متناسب با نیازهای کاربران خود عمل کنند و اطلاعات را باتوجه‌به توسعه و رشد کسب‌وکار خود اولویت‌بندی کنند.
بسیاری از مؤسسات مالی زمانی که می‌خواهند مجموعه کلان‌داده‌های خود را به هوش تجاری عملی تبدیل کنند، با چالش‌های مشترکی مواجه می‌شوند. به دلیل نداشتن تخصص و پشتیبانی قوی داخلی جهت ایجاد داشبوردهای لازم و اجرای پرسمان‌ها، بسیاری از مؤسسات مالی مجبور می‌شوند به گزارش‌های آماده‌ای تکیه کنند که قابل سفارشی‌سازی نیستند.
دسترسی به داده‌ها به‌صورت دستی، کار دشواری است که شما را از رسیدگی به دیگر جریان کار باز می‌دارد. همچنین گاهی اوقات، ذخیره شدن داده‌ها در منابع مختلف به ارائه اطلاعات ناقص منجر می‌شود. ایمنی داده‌ها یک چالش دیگر است، زیرا داده‌ها اغلب شامل اطلاعات حساسی هستند که باید بر اساس آن‌ها مدیریت شوند. همه این چالش‌ها ناامیدکننده به نظر می‌رسند. یک اتفاق‌نظر وجود دارد که دموکراسی‌سازی داده‌ها یک اولویت است، اما بسیاری از تعاونی‌ها و بانک‌ها نمی‌دانند که برای به تحقق رساندن این امر چه باید کنند.
مؤسسات مالی چگونه از هوش تجاری برای رسیدن به اهداف خود استفاده می‌کنند؟
مؤسسات مالی از هوش تجاری برای عبور از برخی چالش‌ها نظیر جذب مشتریان جدید و حفظ امنیت استفاده می‌کنند. ایجاد داشبوردهایی که به‌راحتی سفارشی‌سازی می‌شوند و قابلیت به‌اشتراک‌گذاری در بخش‌ها را دارند، به مؤسسات اجازه می‌دهند تا تجزیه‌وتحلیل خود را متناسب کنند و از میان داده‌های خود به پاسخ پرسش‌های مهم‌تری دست پیدا کنند.
- توجه به رفتار کاربر محصول
داده‌ها می‌توانند مؤسسات مالی را از فعالیت مشتریان و اعضا مطلع کنند. داده‌ها می‌توانند به مؤسسات نشان دهند که کاربران کجا قرار دارند، از چه شعبه‌هایی بازدید می‌کنند، هرچند وقت یک‌بار از بانکداری آنلاین و موبایلی استفاده می‌کنند و با در دسترس قراردادن مجموعه‌ای از دیگر اطلاعات به مؤسسات کمک می‌کنند تا محصولات بهتری ایجاد کنند و به‌درستی بازاریابی کنند.
باید توجه داشت که رفتار کاربران می‌تواند تغییر کند. همچنین داده‌ها می‌توانند بانک‌ها و تعاونی‌ها را در مورد روندهای در حال تغییر در فناوری، بانکداری و در سطح جهانی به‌روز نگه دارند. مؤسسات با به‌کارگیری درست داده‌ها می‌توانند نحوه مواجهه و سازگاری با این تغییرات را یاد بگیرند.
داده‌های قبل از دوران کووید نشان می‌دهند که بیشترین افرادی که وارد سیستم شده‌اند، بین سنین 22 تا 44 سال بوده‌اند و کاربران بالای 44 سال و پایین 22 سال کمتر وارد سیستم شده‌اند. اگر بخواهیم توضیحی برای این روند ارائه دهیم، می‌توانیم بگوییم که بانکداری دیجیتال برای کاربران 22 تا 44 سال کاربردی‌تر است. این کاربران می‌توانند خدمات بانکداری را به شیوه سنتی نیز انجام دهند، اما به‌اندازه‌ای جوان هستند که با فناوری آشنایی داشته باشند. شاید نسل‌های قدیمی‌تر با مراجعه حضوری به شعب راحت‌تر بودند، درحالی‌که نسل‌های جدیدتر هنوز حساب خود را افتتاح نکرده بودند.
بااین‌حال، در سال‌های 2020 و 2021، میزان ورود کاربران از گروه‌های سنی مختلف افزایش پیدا کرد، زیرا همه مردم در طول همه‌گیری خانه‌نشین شدند و مجبور بودند امور مالی خود را به‌صورت آنلاین مدیریت کنند. باتوجه‌به مثالی که زده شد، مؤسسات مالی باید توجه خود را بر روی جمعیت بالای 44 سال که با فضای دیجیتال آشنایی کمتری دارند، متمرکز کنند.
با واردشدن صاحبان حساب 57 تا ۷۵ساله به فضای دیجیتال، بانک‌ها و تعاونی‌ها این فرصت را پیدا کردند تا خدمات دیجیتال خود را با آن‌ها به اشتراک بگذارند. همچنین برای مؤسسات مالی فرصتی ایجاد شد تا بانکداری دیجیتال و موبایلی را به‌گونه‌ای طراحی کنند که برای افراد 57 تا ۷۵ساله مناسب باشند.
- پیش‌بینی روند مصرف‌کننده
اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه بدون پیش‌بینی اعمال کاربران، عملاً غیرممکن است. تیم‌های رهبری مؤسسات مالی با پی‌بردن به رفتار کاربران مانند عادات خرید، الگوهای ماهانه و سالانه خرید و دیگر موارد، می‌توانند برای آینده برنامه‌ریزی بهتری داشته باشند.
توجه دقیق به رفتار کاربر، فرصت‌های بازاریابی فراوانی را ایجاد می‌کند. هرچه خدمات مؤسسات مالی با نیاز مشتریان بیشتر مطابقت داشته باشد، مشتریان بیشتری نیز جذب آن مؤسسه می‌شوند.
- جذب مشتریان جدید و به دنبال آن حساب‌های جدید
جلب نظر مشتریان جدید می‌تواند برای مؤسسات مالی چالش‌برانگیز باشد، به‌خصوص زمانی که بحث افتتاح حساب به میان می‌آید. مشتریان تمایل دارند حساب‌هایی باز کنند که با نیازهای مالی آن‌ها مطابقت داشته باشند، بااین‌حال، بدون داده‌ها نمی‌توان این نیازها را شناسایی کرد.
- کاهش خطر، شناسایی فعالیت‌های مشکوک و جلوگیری از کلاهبرداری
بیشتر بانک‌ها و تعاونی‌ها جهت نظارت بر فعالیت‌های مشکوک نظیر کلاهبرداری و پول‌شویی تدابیر خاصی را در نظر گرفته‌اند. درحالی‌که مؤسسات برای بررسی فعالیت‌های مشکوک اقدامات امنیتی را در نظر گرفته‌اند، گاهی اوقات فعالیت‌های جزئی و به‌ظاهر بی‌خطر از چشم کارکنان، حتی افراد آموزش‌دیده دور می‌مانند. ناقص بودن یا در دسترس نبودن اطلاعات مربوط به کاربران و فعالیت آن‌ها دلیل اصلی این معضل است که می‌تواند به شناسایی نشدن فعالیت‌های کلاهبردارانه منجر شود.
همچنین داده‌ها می‌توانند حساب‌های جدید را ردیابی کنند و در صورت مشکوک یا تقلبی بودن آن‌ها هشدار دهند. در نهایت، داده‌ها می‌توانند مؤسسات مالی را در جریان روندهای جدید کلاهبرداری قرار دهند. مؤسسات مالی با ردیابی مکان و نحوه فعالیت حساب‌های تقلبی یا اقدامات کلاهبردارانه، می‌توانند در پیاده‌سازی پروتکل‌های ایمنی هوشیارتر عمل کنند.
داده‌های خود را به درایو تبدیل کنید
به‌دست‌آوردن اطلاعات صحیح از داده برای رشد هر مؤسسه از اهمیت بسیاری برخوردار است. دستیابی به ابزارهای تحلیل داده مناسب به همان اندازه مهم است و حتی می‌تواند به استخراج اطلاعات بهتر و مهم‌تر منجر شود و مؤسسات مالی را به سمت رشد سوق دهد.
به‌منظور بهره‌مندی از قدرت داده‌ها، مؤسسات مالی ابتدا باید داده‌های خود را در اولویت قرار دهند و باتوجه‌به آن‌ها تصمیم‌گیری کنند.
