Big Data в банках: что это такое и в чем польза для банковского сектора

Big Data в банках: что это такое и в чем польза для банковского сектора | Kyivstar Business Hub изображение №1
17 мая 2021

Активное использование социальных сетей, сайтов, приложений, мобильной связи, смартфонов и всех возможностей, предоставленных цифровыми технологиями, увеличивает объемы данных, которые пользователи оставляют в сети. Вся эта информация — Big Data — имеет большую прикладную ценность: анализируя ее, можно выявить важные закономерности поведения людей, их предпочтений и потребности, не нарушая при этом конфиденциальность. В частности Big Data в банках может помочь в прогнозировании поведения потенциальных клиентов, в выявлении неблагонадежных заемщиков и даже в поиске оптимальных локаций для банкоматов. Как же все это работает?

Содержание

  1. Что такое Big Data в банках
  2. Сферы применения Big Data в банковском секторе
    2.1. Анализ аудитории
    2.2. Скоринг на основе Big Data в банках
    2.3. Тепловые карты и геоаналитика
    2.4. Таргетированная рассылка
  3. Анализ аудитории банка с помощью Big Data
  4. Скоринг с применением Big Data от Киевстар
  5. Предотвращение мошенничества в банках с помощью Big Data
  6. Популярные вопросы

Что такое Big Data в банках

Big Data, или Большие данные, — это огромное количество структурированной и неструктурированной информации, которая постоянно обновляется. С помощью Big Data можно собирать и хранить данные, анализировать их, вычислять закономерности и делать прогнозы.

Банковский сектор занимает лидирующие позиции в использовании Big Data: банки обладают большим массивом информации. Эти знания открывают большие возможности для развития, но чтобы ими воспользоваться, нужен способ быстрой обработки, так как вручную проанализировать весь массив фактически не возможно.

Важно отметить, что используется статистическая информация и не нарушаются законы Украины «О Персональных данных» и «Об информации». С целью структурировать, проанализировать и получить максимум пользы от этих данных и используется Big Data.

Чаще всего в банковской сфере система Больших данных применяется для изучения существующих и потенциальных клиентов банка. Например, банки проводят обработку информации о покупках, социальных сетях людей, анализируют транзакции. Таким образом появляется возможность предлагать актуальный банковский продукт и отсеять ненадежных клиентов. Благодаря всему этому банку удается повысить свою прибыль.

Сферы применения Big Data в банковском секторе

Основные функции Больших данных в банках — это скоринг, предотвращение мошенничества и анализ аудитории.

  1. Анализ аудитории

    Изучение целевой аудитории помогает создавать востребованные предложения и оптимизировать их продвижение. По запросу бизнеса эксперты Киевстар могут разработать портрет клиента, чтобы лучше узнать целевой сегмент, его ключевые характеристики и предпочтения. А Look-alike аудитория («поиск похожих») поможет в привлечении новых клиентов и повышении эффективности рекламы.

  2. Скоринг на основе Big Data в банках

    Используя скоринг на базе Big Data от Киевстар, можно более точно и объективно оценить потенциальных клиентов на предмет надежности и платежеспособности, даже если у них нет кредитной истории, и обнаружить риск мошенничества.

  3. Тепловые карты и геоаналитика

    Эти инструменты помогут найти оптимальные места для нового отделения, банкомата или терминала, на основе характеристик ЦА и мест ее скопления.

  4. Таргетированная рассылка

    Суть таргетированной рассылки в том, чтобы донести информацию об услугах, акциях и товарах тем, кому это интересно. Для настройки таргетинга можно выбирать разные сегменты ЦА, опираясь на увлечения, географическое положение, возраст и т.д.

 

Анализ аудитории банка с помощью Big Data

Чем больше бизнес знает о «болях» и желаниях своих настоящих и потенциальных клиентов, тем с большей вероятностью сможет удержать первых и привлечь вторых. Ведь среди множества предложений, представленных на рынке, потребитель будет искать вариант, который максимально соответствует его требованиям. И задача банка — разработать такой продукт и вовремя предложить его заинтересованным людям.

На основании Big Data от Киевстар эксперты составляют портрет клиента, чтобы лучше узнать потребности и пожелания ЦА. Для создания портрета Data-специалисты изучают и анализируют Большие данные, определяя важные закономерности. Полученные результаты помогают в разработке релевантных предложений и в запуске более эффективной рекламы для привлечения новых клиентов.

Также Big Data от Киевстар дает возможность воспользоваться инструментом Look-alike — «поиск похожих». Отлично подходит для банковской сферы, так как основан на данных из существующей клиентской базы. Суть процесса в том, чтобы найти целевую аудиторию, похожую на уже существующих клиентов. Для этого дата-специалисты, используя методы анализа Больших данных и машинное обучение, находят ключевые особенности существующих клиентов и на их основе вычисляют аудиторию, у которой есть совпадения с клиентами банка по тем или иным критериям.

Кроме того, при работе с Big Data можно рассчитать величину жизненного цикла потенциального клиента (CLV), а значит узнать насколько выгодным будет сотрудничество с ним. Таким образом можно прогнозировать свои доходы и постоянно их увеличивать, привлекая и удерживая более перспективной аудитории.

Скоринг с применением Big Data от Киевстар

Чтобы уменьшить количество проблемных заемщиков банков, дата-специалисты Киевстар разрабатывают скоринговые модели на основе Big Data. При этом используют данные от телеком-оператора, которые более актуальны, так как в отличие от информации из Бюро кредитных историй, постоянно обновляются.

Итак, преимущества скоринга с применением Big Data от Киевстар:

  • Создание скоринговой модели на базе актуальной информации.
  • Высокая скорость обработки данных.
  • Улучшение ситуации с выдачей кредитов клиентам без кредитной истории.
  • Предоставление кредитного и финансового скоринга.
  • Антифрод-скоринг для отсеивания мошенников.

Предотвращение мошенничества в банках с помощью Big Data

Одно из основных направлений в работе банков — защита данных и предотвращение мошенничества. Для этого используют антифрод-скоринг, направленный на выявление неблагонадежных клиентов.

Антифрод-скоринг на основе Big Data от Киевстар дает возможность охватить больше информации и сделать прогнозы более точными. Он эффективно работает даже в таких рисковых финансовых услугах, как микрокредитование и кредитование онлайн.

Итак, Big Data в банках помогает в краткие сроки анализировать и систематизировать большие массивы информации, познакомится ближе с целевой аудиторией, узнать, где искать новых клиентов и как наладить с ними коммуникацию. Также Большие данные от одного из крупнейших телеком-операторов Украины — Киевстар — это надежный источник актуальной информации для создания эффективных скоринговых моделей, разработки новых продуктов с учетом особенностей целевого сегмента и маркетинговых кампаний для продвижения бизнеса.

Популярные вопросы

  1. Как использование Big Data может помочь оценивать риски выдачи кредита?

    С помощью Big Data можно собрать и обработать большие объемы информации о клиентах: данные про все его действия в сети, геоданные и кредитные истории. Big Data дает возможность детально изучить потенциального клиента и взвесить все риски.

  2. Стоит ли использовать технологии Big Data для банковского сектора?

    Определенно стоит. С технологиями Big Data можно построить эффективную стратегию продвижения услуг и товаров, лучше понимать запрос аудитории, наладить таргетированную коммуникацию с клиентами, лучше оценивать свои риски. И таким образом увеличивать прибыль.

  3. Можно ли с помощью Big Data составить портрет целевых клиентов?

    Да, с помощью Big Data можно собирать и структурировать большое количество информации, легко проанализировать данные о ваших клиентах из разных источников. И таким образом составить идеальный портрет вашего клиента.