Vat dit blogbericht samen met:
De bank-, financiële dienstverlenings- en verzekeringssector (BFSI) is de sector die het meest gevoelig is voor onzekerheden vanwege de afhankelijkheid van wereldwijde trends, veranderende regelgeving en de wisselende demografie van consumenten.
Klantbeleving is een zeer belangrijke parameter voor elke branche, en zeker voor de financiële dienstverlening. Klanten delen hun meest gevoelige informatie, zoals financiële of gezondheidsgegevens, met hun banken/verzekeraars, wat wederzijdse gevolgen heeft;
Ten eerste hebben deze instellingen een grotere kans om deze informatie te benutten door gebruik te maken van analyses in de banksector of de verzekeringssector .
Ten tweede vinden hun klanten dat hun dienstverleners verplicht zijn hen op de hoogte te houden, waardoor het vinden van een evenwicht tussen klantverwachtingen en -tevredenheid erg lastig is.
De toonaangevende bedrijven in deze sector maken gebruik van data en analyses om het speelveld opnieuw te definiëren. Ze verrijken de klantinformatie verder door nieuwe gegevens te verzamelen van bijvoorbeeld telecomproviders, retailers en sociale media. Met dit 360-gradenbeeld van hun klanten kunnen ze de omzet verhogen, risico's beperken, gemiste kansen besparen en de bedrijfsvoering optimaliseren.
In deze blog bespreken we toepassingsvoorbeelden van analytics voor BFSI-bedrijven, van beschrijvende analyses tot data science, van voorspellende analyses tot big data. Deze toepassingen kunnen banken en financiële instellingen helpen om antwoorden te vinden op de inherente onzekerheden in hun operationele omgeving, of zich daarop voor te bereiden.
- Hoe kun je effectief voorspellen en plannen maken voor dingen die nog niet zijn gebeurd?
- Wie zijn onze ideale klanten en hoe groot is hun bereidheid om te investeren of verder te kopen?
- Welk klantsegment heeft een alarmerend hoog percentage niet-presterende leningen (NPA)?
- Voldoen uw bedrijfsmiddelen aan de wettelijke vereisten?
Laten we eens dieper ingaan op de toepassing van data-analyse voor de BFSI-sector, met name met betrekking tot de werking van elke functie:
Grafiek met de belangrijkste toepassingen van financiële en bancaire analyses
Banken vereisen een aanzienlijke investering in personeel om de dagelijkse werkzaamheden uit te voeren, met name op de afdelingen die direct contact hebben met klanten. Het implementeren van methoden om de operationele efficiëntie te verbeteren, kan de kosten aanzienlijk verlagen. Een robuuste analyseoplossing voor de banksector kan een bank de volgende voordelen bieden:
Verkoop- en omzetanalyse helpt banken de lopende kosten te verlagen door de operationele processen te analyseren. Inzicht in verkooppatronen per klant kan de herhaalbaarheid vergroten. Verkoop is een zeer strategische functie en Business Intelligence (BI)-tools kunnen helpen bij het vaststellen van benchmarks, zoals het aantal nieuwe klanten, en bij het identificeren van het winstgevende segment binnen de bestaande klantenkring.
Verkoopsprestatieanalyse biedt een uitgebreid rapport over de prestaties van het personeel. Het kan inzicht geven in knelpunten in de prestaties van medewerkers met direct klantcontact, zoals verkopers, accountmanagers en baliemedewerkers, om zo manieren te vinden om de klantervaring te verbeteren. Deze analyse kan worden uitgebreid naar nieuwe financiële producten of diensten om de winstgevendheid ervan te bepalen en strategische aanpassingen door te voeren in lijn met de langetermijndoelstellingen van de instelling.
Verkoopanalyse via filialen en online kanalen kan banken helpen een optimale kanaalstrategie te formuleren. Klanten communiceren tegenwoordig met hun bank via meerdere kanalen. Hun trajecten door deze kanalen zijn buitengewoon complex: ze beginnen vaak in het ene kanaal, doorlopen tussenstappen in andere kanalen en eindigen in weer een ander. Bankiers kunnen dit benutten om een echt naadloze multichannel-ervaring te bieden door realtime data te verzamelen en analyses te gebruiken om de klantreis te begrijpen. Het helpt hen ook om hun concurrentie in de gaten te houden.
Banken kunnen proactief gebruikmaken van de transactiegegevens van hun klanten om producten of diensten aan te bevelen die relevant voor hen zijn. Dit leidt tot een hogere conversieratio en klanttevredenheid. Data-analyse in de bank- en financiële sector kan hen helpen bij het analyseren van de volgende klantgerelateerde informatie.
Banken kunnen transactieanalyses uitvoeren, zoals stortingen, opnames en betalingsgegevens, voor bestaande klanten. Dit helpt bankiers om inzicht te krijgen in het bestedingspatroon van klanten en aantrekkelijke aanbiedingen te doen voor creditcards, betaalpassen of nieuwe financiële producten. Deze analyses kunnen worden gebruikt om tijdig waarschuwingen en herinneringen te sturen voor aankomende betalingen, wat de klantervaring verbetert.
De banktransacties en vragen van deze klanten kunnen inzicht geven in hun hypotheek- en leningbehoeften . Als hen de juiste voordelen worden geboden en op het juiste moment wordt benaderd, kan dit leiden tot een aanzienlijke toename van het aantal succesvolle transacties.
Met de enorme hoeveelheid historische gedrags- en kredietgegevens waarover banken beschikken, is big data-analyse een cruciaal instrument gebleken voor banken. Het wordt ingezet voor fraudedetectie en -preventie om het nijpende probleem van stijgende niet-renderende leningen aan te pakken.
Door de transactiegeschiedenis van klanten te volgen en patronen te identificeren, kunnen banken frauduleuze transacties opsporen en preventieve maatregelen nemen. Analyse in de banksector omvat datagestuurde technieken zoals digitale kredietbeoordeling, geavanceerde waarschuwingssystemen, geavanceerde stresstests en incasso-analyses om klanten te beschermen tegen fraude. Veel bedrijven die zich bezighouden met bankanalyse bieden deze geavanceerde oplossingen nu aan om financiële instellingen te helpen opkomende risico's voor te blijven en de algehele beveiliging te verbeteren.
De steeds toenemende hoeveelheid informatie over klanten biedt banken de mogelijkheid om risico's te verminderen of waar mogelijk preventieve maatregelen te nemen. Een BI-systeem kan vroegtijdig een indicatie geven van deze potentiële risico's en helpen bij het beperken ervan door:
Een kredietrisico- en blootstellingsanalyse voor klanten kan inzicht geven in klanten met een betalingsachterstand in het verleden. Door een kredietprofiel van deze klanten op te stellen, waarin hun bezittingen en gedragsinformatie zoals openstaande betalingen, leningen, inkomsten, enz. worden belicht, kan een kredietscore voor elke klant worden berekend.
Markt- en portfolioanalyse is cruciaal, zowel voor het werven van nieuwe klanten als voor het behouden van bestaande klanten. Een analysesysteem kan portfoliomanagers helpen een stabiel rendement te behalen en investeringsmogelijkheden aan klanten voor te stellen op basis van hun bestaande portefeuilles. Marktanalyse is bovendien essentieel voor het samenstellen van een portefeuille die ook in turbulente economische omstandigheden goed presteert.
Operationeel en liquiditeitsrisico: Elk bankproces kan sneller en effectiever worden. Banken kunnen onder andere geavanceerde analyses gebruiken om sneller en nauwkeuriger te reageren op verzoeken van toezichthouders en teams te voorzien van door analyses ondersteunde besluitvorming.
Banken hebben te maken met zeer strenge compliance- en regelgevingseisen. Dit heeft veel te maken met de omvang van het neerwaartse risico waaraan ze zijn blootgesteld. Know-your-customer (KYC)-analyse is erg belangrijk, zowel om aan de wettelijke eisen te voldoen als om risico's te beperken. Deze BI-tools helpen analisten op het gebied van anti-witwaspraktijken (AML) om verdachte rekeninghouders efficiënt te identificeren en te monitoren.
Oplossingen voor de bank- en financiële sector van Polestar Analytics
Zoekt u een IT-oplossing die perfect aansluit op de specifieke behoeften van uw bedrijf? Transformeer uw bedrijf digitaal met ons.
Neem contact op met onze branche-expert Net als bij elk ander bedrijf vormen financiën het hart van elke organisatie. In het geval van banken is dit zelfs nog belangrijker: naast het beheren van de dagelijkse activiteiten moeten ze ook inspelen op de financiële behoeften van hun klanten. Dit is waar data-analyse cruciaal wordt. Er zijn diverse toepassingen van data-analyse in de banksector die de financiële besluitvorming, de operationele efficiëntie en de klanttevredenheid kunnen verbeteren.
Banken moeten hun eigen liquiditeit op peil houden om uitbetalingen efficiënt te kunnen beheren en aan de wettelijke voorschriften te voldoen. Met een analyse van hun historische uitgaven kunnen ze hun budget effectief plannen, rekening houdend met factoren die de financiële behoeften kunnen beïnvloeden. Dit kan leiden tot een duidelijke set kritische succesfactoren die kostenbesparingen op korte termijn omzetten in duurzame veranderingen op lange termijn en optimaal kostenbeheer.
BI-systemen kunnen de problemen die gepaard gaan met financiële planning en analyse (FP&A) wegnemen en zorgen voor effectieve rapportage aan belangrijke stakeholders. Deze systemen kunnen de benodigde inspanning voor financiële rapportage aanzienlijk verminderen door periodiek automatisch cruciale rapporten te genereren. Ze dragen ook bij aan een snellere verspreiding van informatie en houden besluitvormers op de hoogte van de financiële gezondheid van de bank.
Winst- en verliesanalyse per bedrijfslijn (Line-of-Business, LOB) stelt besluitvormers in staat om vast te stellen hoe een bepaalde bedrijfslijn presteert op het gebied van winstgevendheid. Op basis van deze informatie kunnen de betreffende financiële instellingen uitbetalingen goedkeuren met maatregelen om de belangen van de instelling te beschermen en een gezonde bedrijfsvooruitzichten op korte en lange termijn te behouden.
Sinds de digitalisering van bankprocessen spelen IT en backoffice-ondersteuning een belangrijke rol in de bankactiviteiten. Banken hebben interne teams of besteden deze processen uit; in beide gevallen is het van cruciaal belang om deze processen goed in de gaten te houden om een optimale klantervaring te garanderen.
Een analysetool voor de banksector kan op de volgende manieren helpen:
Analyses in de banksector Dit kan helpen bij het efficiënt beheren van IT-systemen en Service Level Agreements (SLA's). Deze systemen bieden belanghebbenden alle prestatie-indicatoren van het personeel. Deze informatie helpt besluitvormers bij het evalueren van de effectiviteit van leveranciers en het voorkomen van onnodige kosten.
Filiaal- en netwerkoptimalisatie is belangrijk voor kostenbesparingen en een betere klantervaring.
Door BI-tools te gebruiken om de benodigde hoeveelheid contant geld bij elk van hun geldautomaten in het hele land te voorspellen en dit te combineren met routeoptimalisatietechnieken, kunnen banken geldautomaatrationalisatie realiseren.
Benieuwd naar meer toepassingsmogelijkheden van verzekeringen?
Leer hoe u de kracht van data-analyse in de verzekeringssector kunt benutten om digitale transformatie mogelijk te maken en de bedrijfsvoering te optimaliseren.
Soms is het nodig om een bestaande klant op een andere manier te benaderen. Banken moeten nieuwe en geoptimaliseerde productportfolio's aanbevelen aan bestaande klanten, en deze informatie moet hen op het juiste moment bereiken. Analyse van bestaande klanten onthult de beste strategieën die in het verleden succesvol zijn gebleken, en diezelfde strategieën kunnen worden toegepast op nieuwe klanten.
BI-systemen kunnen worden gebruikt om diepere en meer gedetailleerde klantprofielen op te stellen. In combinatie met transactie- en handelsanalyses kunnen ze de acquisitie en het behoud van klanten verbeteren, evenals cross-selling en upselling.
Klantportfolio en -segmentatie is een andere belangrijke toepassing van data-analyse in financiële systemen. Om aan klanten te kunnen verkopen, moeten ze correct gesegmenteerd worden. Klantsegmentatie voor financiële dienstverleners kan bijvoorbeeld gaan om klanten die een hypotheek of autolening aanvragen, of om klanten die specifiek geïnteresseerd zijn in een bepaalde bankrekening, zoals een betaalrekening of een geldmarktrekening. Een relevant aanbod of telefoontje van de klantrelatiemanager kan leiden tot een succesvolle conversie. Ook kan de doelgroep voor een nieuw aanbod worden verfijnd op basis van de kredietscore van de klant.
Het voorspellen van klantverloop en het modelleren van de levenslange klantwaarde is de afgelopen jaren aanzienlijk belangrijker geworden voor banken en verzekeringsmaatschappijen. Duizenden merken strijden om de aandacht en ruimte van de klant, wat enorme investeringen vereist. Zodra een klant is binnengehaald, is het van cruciaal belang om geen waarde te laten liggen. Het in kaart brengen van de klantreis om hun gedrag te analyseren, helpt bij het begrijpen van hun behoeften en ondersteunt upselling.
Marketingcampagneanalyse biedt een overzicht van de soorten kanalen die voor een bank werken en optimaliseert de uitgaven over deze kanalen. Toonaangevende banken gebruiken de informatie uit creditcardtransactiegegevens (van zowel hun eigen terminals als die van andere banken) om aanbiedingen te ontwikkelen die klanten stimuleren om regelmatig aankopen te doen bij een van de aangesloten winkeliers.
Bij Polestar Analytics hebben we effectieve data-analyse-, managementinformatiesystemen (MIS) en rapportageplatformen ontwikkeld en geïmplementeerd voor bedrijven van verschillende groottes en met uiteenlopende uitdagingen. We zijn er trots op dat we urgente zakelijke problemen oplossen met behulp van data en ondersteunende technologieën.
Onze Discovery Workshops helpen klanten onze aanpak te begrijpen en extra mogelijkheden voor transformatie te ontdekken. Neem contact met ons op als u uw BFSI-analyses wilt vernieuwen.