Big Data в банках: що це таке й у чому користь для банківського сектору

Big Data в банках: що це таке й у чому користь для банківського сектору | Kyivstar Business Hub зображення №1
17 Травня 2021

Активне використання соціальних мереж, сайтів, додатків, мобільного зв’язку, смартфонів і всіх можливостей, наданих цифровими технологіями, збільшує обсяги даних, які користувачі залишають у мережі. Вся ця інформація — Big Data — має велику прикладну цінність: аналізуючи її, можна виявити важливі закономірності поведінки людей, їхніх переваг і потреб, водночас не порушуючи конфіденційність. Зокрема Big Data в банках може допомогти в прогнозуванні поведінки потенційних клієнтів, у виявленні неблагонадійних позичальників і навіть у пошуку оптимальних локацій для банкоматів. Як же все це працює?

Зміст

  1. Що таке Big Data в банках
  2. Сфери застосування Big Data в банківському секторі
    2.1. Аналіз аудиторії
    2.2. Скоринг на основі Big Data в банках
    2.3. Теплові карти й геоаналітика
    2.4. Таргетована розсилка
  3. Аналіз аудиторії банку за допомогою Big Data
  4. Скоринг із застосуванням Big Data від Київстар
  5. Запобігання шахрайства в банках за допомогою Big Data
  6. Популярні питання

Що таке Big Data в банках

Big Data, або Великі дані, — це величезна кількість структурованої та неструктурованої інформації, яка постійно оновлюється. За допомогою Big Data можна збирати та зберігати дані, аналізувати їх, обчислювати закономірності та робити прогнози.

Банківський сектор займає провідні позиції у використанні Big Data: банки володіють великим масивом інформації. Ці знання відкривають великі можливості для розвитку, але щоб ними скористатися, потрібен спосіб швидкої обробки, оскільки вручну проаналізувати весь масив практично неможливо.

Важливо зазначити, що використовується статистична інформація й не порушуються закони України «Про Персональні дані» і «Про інформацію». Для того, щоб структурувати, проаналізувати й отримати максимум користі від цих даних, і використовується Big Data.

Найчастіше в банківській сфері система Великих даних застосовується для вивчення наявних і потенційних клієнтів банку. Наприклад, банки проводять обробку інформації щодо покупок, соціальних мереж людей, аналізують транзакції. Так з’являється можливість пропонувати актуальний банківський продукт і виключити ненадійних клієнтів. Завдяки всьому цьому банку вдається підвищити свій прибуток.

Сфери застосування Big Data в банківському секторі

Основні функції Великих даних у банках — це скоринг, запобігання шахрайства та аналіз аудиторії.

  1. Аналіз аудиторії

    Вивчення цільової аудиторії допомагає створювати популярні пропозиції й оптимізувати їхнє просування. За запитом бізнесу експерти Київстар можуть розробити портрет клієнта, щоб краще пізнати цільовий сегмент, його ключові характеристики та переваги. А Look-alike аудиторія («пошук схожих») допоможе в залученні нових клієнтів і підвищенні ефективності реклами.

  2. Скоринг на основі Big Data в банках

    Використовуючи скоринг на базі Big Data від Київстар, можна точніше й об’єктивно оцінити потенційних клієнтів на предмет надійності та платоспроможності, навіть якщо в них немає кредитної історії, і виявити ризик шахрайства.

  3. Теплові карти й геоаналітика

    Ці інструменти допоможуть знайти оптимальні місця для нового відділення, банкомата або термінала, на основі характеристик ЦА й місць її скупчення.

  4. Таргетована розсилка

    Суть таргетованої розсилки в тому, щоб донести інформацію щодо послуг, акцій та товарів тим, кому це цікаво. Для налаштування таргетингу можна вибирати різні сегменти ЦА, спираючись на захоплення, географічне положення, вік тощо.

 

Аналіз аудиторії банку за допомогою Big Data

Що більше бізнес знає про «болі» та бажання своїх наявних і потенційних клієнтів, то з більшою ймовірністю зможе утримати перших і залучити других. Адже серед безлічі пропозицій, представлених на ринку, споживач буде шукати варіант, який максимально відповідає його вимогам. І завдання банку — розробити такий продукт і вчасно запропонувати його зацікавленим людям.

На підставі Big Data від Київстар експерти складають портрет клієнта, щоб краще пізнати потреби й побажання ЦА. Для створення портрета Data-фахівці вивчають і аналізують Великі дані, визначаючи важливі закономірності. Отримані результати допомагають у розробленні релевантних пропозицій і в запуску ефективнішої реклами для залучення нових клієнтів.

Також Big Data від Київстар дає можливість скористатися інструментом Look-alike — «пошук схожих». Дуже добре підходить для банківської сфери, оскільки ґрунтується на даних з наявної клієнтської бази. Суть процесу в тому, щоб знайти цільову аудиторію, схожу на вже наявних клієнтів. Для цього дата-фахівці, використовуючи методи аналізу Великих даних і машинне навчання, знаходять ключові особливості наявних клієнтів і на їх основі визначають аудиторію, у якій є збіги з клієнтами банку за тими чи іншими критеріями.

Крім того, під час роботи з Big Data можна розрахувати величину життєвого циклу потенційного клієнта (CLV), отже, дізнатися, наскільки вигідним буде співпраця з ним. Так можна прогнозувати свої доходи й постійно їх збільшувати, залучаючи й утримуючи перспективнішу аудиторію.

Скоринг із застосуванням Big Data від Київстар

Щоб зменшити кількість проблемних позичальників банків, дата-фахівці Київстар розробляють скорингові моделі на основі Big Data. Водночас використовують дані від телеком-оператора, які актуальніші, оскільки на відміну від інформації з Бюро кредитних історій, постійно оновлюються.

Отже, переваги скорингу із застосуванням Big Data від Київстар:

  • Створення скорингової моделі на базі актуальної інформації.
  • Висока швидкість обробки даних.
  • Поліпшення ситуації з видаванням кредитів клієнтам без кредитної історії.
  • Надання кредитного та фінансового скорингу.
  • Антифрод-скоринг для відсіювання шахраїв.

Запобігання шахрайства в банках за допомогою Big Data

Одне з основних напрямів у роботі банків — захист даних і запобігання шахрайства. Для цього використовують антифрод-скоринг, спрямований на виявлення неблагонадійних клієнтів.

Антифрод-скоринг на основі Big Data від Київстар дає можливість охопити більше інформації та зробити прогнози точнішими. Він ефективно працює навіть у таких ризикових фінансових послугах, як мікрокредитування і кредитування онлайн.

Отже, Big Data в банках допомагає за короткі терміни аналізувати й систематизувати великі масиви інформації, познайомитися ближче з цільовою аудиторією, дізнатися, де шукати нових клієнтів і як налагодити з ними комунікацію. Також Великі дані від одного з найбільших телеком-операторів України — Київстар — це надійне джерело актуальної інформації для створення ефективних скорингових моделей, розроблення нових продуктів з урахуванням особливостей цільового сегмента й маркетингових кампаній для просування бізнесу.

Популярні питання

  1. Як використання Big Data може допомогти оцінювати ризики видавання кредиту?

    За допомогою Big Data можна зібрати й обробити великі обсяги інформації про клієнтів: дані щодо всіх його дій у мережі, геодані та кредитні історії. Big Data дає можливість детально вивчити потенційного клієнта і зважити всі ризики.

  2. Чи варто використовувати технології Big Data для банківського сектору?

    Безумовно, варто. З технологіями Big Data можна побудувати ефективну стратегію просування послуг і товарів, краще розуміти запит аудиторії, налагодити таргетовану комунікацію з клієнтами, краще оцінювати свої ризики. Отже, збільшувати прибуток.

  3. Чи можна за допомогою Big Data скласти портрет цільових клієнтів?

    Так, за допомогою Big Data можна збирати й структурувати велику кількість інформації, легко проаналізувати дані про ваших клієнтів із різних джерел. І в такий спосіб скласти ідеальний портрет вашого клієнта.