Sammanfatta detta blogginlägg med:
Bank-, finans- och försäkringsbranschen (BFSI) är den som är mest benägen för osäkerhet på grund av sitt beroende av globala trender, förändrade regleringar och varierande konsumentdemografi.
Kundupplevelsen är en mycket viktig parameter för alla branscher och ännu viktigare när det gäller BFSI. Kunder delar sin känsligaste information, såsom finansiella data eller hälsodata, med sina banker/försäkringsbolag, vilket har en dubbelriktad implikation;
För det första har dessa institutioner en ökad möjlighet att dra nytta av denna information med hjälp av bankanalys eller försäkringsanalys .
För det andra känner deras kunder att deras tjänsteleverantörer har en skyldighet att hålla dem informerade, och därför är det mycket svårt att hitta en balans mellan kundförväntningar och nöjdhet.
De ledande institutionerna i den här branschen utnyttjar data och analyser för att omdefiniera spelplanen. De berikar kundernas information ytterligare genom att förvärva ny information från bland annat telekomleverantörer, återförsäljare och sociala medier. Med denna 360-gradersvy av sina kunder kan de öka intäkterna, minska risker, spara alternativkostnader och optimera verksamheten.
I den här bloggen kommer vi att beröra analysanvändningsfall för BFSI-företag, från beskrivande till datavetenskap eller prediktiv till big data för banker och finansinstitut, vilket kan hjälpa dem att svara på eller vara förberedda på de inneboende osäkerheter som finns i deras verksamhetsmiljö:
- Hur kan man effektivt förutse och planera för saker som inte har hänt?
- Vilka är våra idealkunder och hur är deras benägenhet att investera eller köpa ytterligare?
- Vilket kundsegment har en alarmerande andel icke-permitterade försäljningar (NPA)?
- Uppfyller era affärstillgångar de lagstadgade kraven?
Låt oss dyka in i tillämpningen av dataanalys för BFSI med avseende på hur varje funktion fungerar:
Diagram som visar de viktigaste användningsområdena för finansiell och bankanalys
Banker kräver betydande investeringar i form av anställda för att hantera den dagliga verksamheten, särskilt på de kundnära enheterna. Att implementera metoder för att förbättra den operativa effektiviteten kan avsevärt minska resultatet. En robust bankanalyslösning kan ge följande fördelar för en bank:
Försäljnings- och intäktsanalys hjälper banker att minska löpande kostnader genom att analysera de operativa processerna. En förståelse för försäljningsmönster med avseende på en kund kan öka repeterbarheten. Försäljning är en mycket strategisk funktion och att ha Business Intelligence (BI)-verktyg kan hjälpa till att sätta riktmärken som antalet nya nettokunder och identifiera det lönsamma segmentet bland de befintliga kunderna.
Försäljningsanalys ger en omfattande rapport om personalens prestationer. Den kan ge insikter för att identifiera flaskhalsar i prestationen hos alla kundkontakter, såsom säljare, kundansvariga och kassörer, för att upptäcka sätt att förbättra kundupplevelsen. Denna analys kan utvidgas till att omfatta nya finansiella produkter eller tjänster för att fastställa dess lönsamhet och göra strategiska justeringar i linje med institutionens långsiktiga mål.
Analys av försäljning via bankkontor och onlinekanaler kan hjälpa banker att formulera en optimal kanalstrategi. Kunder interagerar nu med sina banker via flera kanaler. Deras vägar genom dessa kanaler är extremt komplexa: de börjar ofta i en kanal, utför mellansteg i andra och slutar i ytterligare en. Bankirer kan utnyttja detta för att leverera en verkligt sömlös flerkanalsupplevelse genom att samla in realtidsdata och använda analyser för att förstå köparens resa. Det hjälper dem också att hålla koll på sina konkurrenter.
Banker kan proaktivt utnyttja sina kunders transaktionsdata för att föreslå produkter eller tjänster som är relevanta för dem. Det resulterar i en bättre konverteringsfrekvens och kundnöjdhet. Dataanalys inom bank- och finansiella tjänster kan hjälpa dem att analysera följande uppsättning kundrelaterad information.
Banker kan utföra transaktionsanalyser som insättningar, uttag eller betalningsinformation för befintliga kunder. Det hjälper bankirer att förstå kundernas utgiftsmönster och ge lockande erbjudanden på deras kredit-/betalkort eller nya finansiella produkter. Denna analys kan användas för att ge snabba utgiftsaviseringar och påminnelser för kommande betalningar, vilket förbättrar kundupplevelsen.
De banktransaktioner och frågor som dessa kunder ställer kan ge insikter i deras bolåne- och lånebehov . Om de erbjuds rätt förmåner och kontaktas vid rätt tidpunkt kan en betydande ökning av konverteringen bli resultatet.
Med stora mängder historisk beteende- och kredithistorikinformation till sitt förfogande har stordataanalys i banker visat sig vara avgörande. Det är ett viktigt verktyg som används för att upptäcka och förebygga bedrägerier för att ta itu med det brännande problemet med ökande NPA:er.
Genom att spåra kunders transaktionshistorik och identifiera mönster kan banker upptäcka bedrägliga transaktioner och vidta förebyggande åtgärder. Analys inom bankbranschen omfattar databaserade tekniker som digital kreditbedömning, avancerade system för tidig varning, nästa generations stresstester och kreditindrivningsanalys för att skydda kunder mot bedrägerier. Många bankanalysföretag erbjuder nu dessa avancerade lösningar för att hjälpa finansinstitut att ligga steget före nya risker och förbättra den övergripande säkerheten.
Den ständigt ökande informationen om kunderna ger bankerna en möjlighet att minska risker eller vidta försiktighetsåtgärder där det är möjligt. Ett BI-system kan ge en tidig indikation på dessa potentiella risker och bidra till att mildra dem genom att:
Kreditrisk- och exponeringsanalys för kunder kan ge insikter om kunder som har tidigare betalningsförsummelser. Kreditprofilering av dessa kunder för att belysa deras innehav och information om kundbeteende som utestående betalningar, lån eller upplåning, intäkter etc. kan användas för att skapa en kreditpoäng för varje kund.
Marknads- och portföljanalys är mycket avgörande både för att förvärva nya kunder och för att behålla befintliga. Ett analyssystem kan hjälpa portföljförvaltare att upprätthålla en stabil avkastning och föreslå investeringsmöjligheter till kunder baserat på deras befintliga portföljer. Marknadsanalys är återigen mycket viktig för att skapa en portfölj som blomstrar även i turbulenta ekonomiska förhållanden.
Operativ och likviditetsrisk: Varje bankprocess kan bli snabbare och effektivare. Banker kan bland annat använda avancerad analys för att ge snabbare och mer exakta svar på myndighetsförfrågningar och ge team analysförbättrat beslutsstöd.
Banker har mycket stränga krav på efterlevnad och regelverk. Detta har mycket att göra med omfattningen av den nedåtrisk de utsätts för . KYC-analys (Know-Your-Customer) är mycket viktig både för att uppfylla regelkraven och för att minska riskerna. Dessa BI-verktyg hjälper penningtvättsanalytiker (AML) att effektivt identifiera och övervaka misstänkta kontoinnehavare.
Lösningar för bank- och finanstjänster från Polestar Analytics
Behöver du en IT-lösning som passar dina specifika affärsbehov? Digitalisera din verksamhet med oss
Kontakta vår branschexpert Precis som alla andra verksamheter är finans hjärtat i alla organisationer. När det gäller banker är det ännu mer effektfullt – förutom att hantera den dagliga verksamheten måste de också tillgodose sina kunders ekonomiska behov. Det är här analys blir avgörande. Det finns flera användningsområden för dataanalys inom banksektorn som kan förbättra ekonomiskt beslutsfattande, operativ effektivitet och kundnöjdhet.
Banker behöver upprätthålla sin egen likviditet för att effektivt hantera utbetalningar samt uppfylla regelverk. Med sin historiska kostnadsanalys kan de planera sin budget effektivt tillsammans med vissa drivkrafter som kan öka eller minska de finansiella kraven ytterligare. Detta kan leda till en tydlig uppsättning kritiska framgångsfaktorer som omvandlar kortsiktiga kostnadsminskningar till långsiktiga, hållbara förändringar och idealisk kostnadshantering.
BI-system kan eliminera besväret med finansiell planering och analys (FP&A) tillsammans med effektiv rapportering till viktiga intressenter. Dessa system kan avsevärt minska den arbetsinsats som krävs för finansiell rapportering genom att automatiskt generera viktiga rapporter regelbundet. De bidrar också till snabbare informationsspridning och att hålla beslutsfattare informerade om bankens ekonomiska hälsa.
Resultatanalys per affärsområde (LOB) gör det möjligt för beslutsfattare att fastställa hur en viss affärsområde presterar lönsamhetsmässigt. Baserat på denna information kan berörda finansinstitut godkänna eventuella utbetalningar med åtgärder för att skydda institutionens intressen och upprätthålla sunda kortsiktiga och långsiktiga affärsutsikter.
Ända sedan digitaliseringen av bankprocesserna har IT och backoffice-support spelat en viktig roll i bankverksamheten. Banker har antingen interna team eller outsourcar dessa processer, men att ha kontroll över dem är i vilket fall som helst mycket viktigt för att upprätthålla en överlägsen slutkundsupplevelse.
Ett bankanalysverktyg kan hjälpa till på följande sätt:
Analys inom banksektorn kan bidra till effektiv hantering av IT-system och servicenivåavtal (SLA). Dessa system förser intressenterna med alla prestationsrelaterade indikatorer för arbetsstyrkan. Denna information hjälper beslutsfattare att utvärdera leverantörernas effektivitet och undviker onödiga kostnader.
Optimering av filialer och nätverk är viktigt för kostnadsbesparingar samt en bättre kundupplevelse.
Genom att använda BI-verktyg för att förutsäga hur mycket kontanter som behövs vid var och en av bankomaterna över hela landet, och i kombination med ruttoptimeringstekniker, kan bankerna uppnå rationalisering av bankomater.
Intresserad av att veta fler användningsområden för försäkringar?
Lär dig hur du utnyttjar kraften i dataanalys inom försäkringsbranschen för att möjliggöra digital transformation och optimera verksamheten.
Ibland krävs det att man bemöter en befintlig kund på ett annat sätt. Banker behöver rekommendera nya och optimerade produktportföljer för befintliga kunder, och denna information bör nå dem vid rätt tidpunkt. Analys av befintliga kunder avslöjar de bästa strategierna som har fungerat tidigare och samma strategier kan användas för nya nettokunder.
BI-systemen kan användas för djupare och mer detaljerade kundprofiler, tillsammans med transaktions- och handelsanalys som kan förbättra kundförvärv och kundlojalitet, såväl som korsförsäljning och merförsäljning.
Kundportfölj och segmentering är ett annat viktigt användningsområde för dataanalys i finanssystem. För att kunna sälja till kunder måste de segmenteras ordentligt. Kundsegmentering för finansiella tjänsteföretag ser ut som kunder som frågar efter ett bostadslån eller ett billån, annars kan det vara specifikt för ett bankkonto, till exempel ett checkkonto eller ett penningmarknadskonto. Ett relevant erbjudande eller samtal från kundrelationsansvarig kan resultera i en lyckad konvertering. På liknande sätt kan målgruppslistan för att lansera ett nytt erbjudande minskas baserat på kundernas kreditvärdighet.
Att förutsäga kundbortfall och modellera livstidsvärde har blivit allt viktigare för banker och försäkringsbolag under åren. Tusentals varumärken tävlar om kundernas intresse och utrymme, vilket kräver stora investeringar. När kunden väl har blivit ombord är det av yttersta vikt att undvika att lämna värde på bordet. Kartläggning av kundresan för att se deras beteende hjälper till att förstå eventuella krav de har och hjälper till med merförsäljning.
Analys av marknadsföringskampanjer ger en överblick över vilka typer av kanaler som en bank arbetar med och optimerar utgifterna i dessa kanaler. Ledande banker använder informationen från kreditkortstransaktionsdata (från både sina egna terminaler och andra bankers) för att utveckla erbjudanden som ger kunderna incitament att göra ett regelbundet köp från en av bankens handlare.
På Polestar Analytics har vi strategiskt utformat, utformat och utvecklat effektiva dataanalys-, managementinformationssystem (MIS) och rapporteringsplattformar för företag av varierande storlek och utmaningar. Vi är stolta över att lösa akuta affärsproblem med hjälp av data och stödjande teknik.
Våra Discovery Workshops hjälper kunder att förstå vår strategi och se ytterligare möjligheter till transformation. Låt oss komma igång om du vill förnya din BFSI-analys.