Data science

insideBIGDATA Guide to Big Data for Finance

คู่มือเทคโนโลยี BIGDATA ภายในนี้ได้รับการสนับสนุนโดย Dell Technologies และ AMD ภายในBIGDATA Guide to Big Data for Finance ให้แนวทางสำหรับผู้นำทางความคิดขององค์กรเกี่ยวกับวิธีการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าเพื่อสนับสนุนความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างอิสระและมีประสิทธิภาพมากขึ้น พื้นที่ในบรรยากาศของสถาบันการเงินในปัจจุบัน (FSI) บทนำ ในทุกอุตสาหกรรม ข้อมูลยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องในฐานะทรัพยากรที่มีค่าอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคบริการทางการเงิน “บริการทางการเงิน” เป็นคำกว้างๆ ที่หมายรวมถึงธนาคารพาณิชย์ บ้านเพื่อการลงทุน และบริษัทประกันภัย ภาคที่มีการแข่งขันสูงนี้ถูกครอบงำโดยกลุ่มบริษัทระดับโลกเป็นส่วนใหญ่ โดยมีบริษัทขนาดเล็กที่หลากหลาย สถาบันบริการทางการเงิน (FSIs) เป็นผู้บริโภคเทคโนโลยีสารสนเทศจำนวนมากมาโดยตลอด มักจะนำหน้าอุตสาหกรรมอื่นๆ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา FSI ยังคงแนวโน้มดังกล่าวโดยใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสร้างโอกาสใหม่ๆ และมอบผลประโยชน์ให้กับลูกค้าและพนักงาน ประมาณหนึ่งทศวรรษที่แล้ว บิ๊กดาต้ากลายเป็นเทรนด์ใหม่ที่ขับเคลื่อนการลงทุนในการวิเคราะห์องค์กร และในทำนองเดียวกัน ความเป็นเลิศด้านการวิเคราะห์ก็เป็นศูนย์กลางของนวัตกรรมที่จำเป็นอย่างมากในตลาดบริการทางการเงินในปัจจุบัน การวิเคราะห์ธุรกิจที่นำไปใช้กับการจัดการเงินทุน การปฏิบัติตามกฎระเบียบ ผลการดำเนินงานขององค์กร การดำเนินการทางการค้า ความปลอดภัย การจัดการการฉ้อโกง และสาขาวิชาอื่นๆ เป็นแพลตฟอร์มนวัตกรรมหลักในการปรับปรุงการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ แต่ตอนนี้ ภาคบริการทางการเงินกำลังเห็นยุคแห่งการหยุดชะงักของดิจิทัลและนวัตกรรม โดยขับเคลื่อนโดยแนวโน้มมหภาคดังต่อไปนี้: กฎระเบียบที่เพิ่มขึ้น: ภายหลังวิกฤตการณ์ทางการเงิน 2008 สถาบันบริการทางการเงิน (FSIs) อยู่ภายใต้กฎระเบียบที่เพิ่มขึ้นอย่างมากสำหรับการควบคุมความเสี่ยงและการทำความเข้าใจความเสี่ยง การควบคุมความเสี่ยงก่อนหน้านี้ทำทุกสัปดาห์หรือทุกคืนตอนนี้ทำได้หลายครั้งต่อวัน—บางครั้งเกือบจะเป็นแบบเรียลไทม์ การปฏิบัติตามกฎระเบียบ เช่น Fundamental Review of Trading Book (FRTB) และ Comprehensive Capital Analysis and Review (CCAR) เกี่ยวข้องกับการจำลองสถานการณ์ตลาดคู่ขนานจำนวนมากและพอร์ตการลงทุนขนาดใหญ่พร้อมกัน สิ่งนี้ต้องการพลังการประมวลผลที่ขยายขอบเขตของการประมวลผลแบบเดิม ความคาดหวังของผู้บริโภคสูง: ผู้บริโภคที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีกำลังมองหาบริการทางการเงินที่เร็วขึ้น ถูกกว่า เป็นส่วนตัวมากขึ้น และเข้าถึงได้ง่ายขึ้น ผู้เล่นใหม่ที่คล่องตัวมากขึ้นในตลาด: สาขาที่กำลังเติบโตของ บริษัทเทคโนโลยีทางการเงิน (fintech) กำลังเขย่าโมเดลธุรกิจแบบดั้งเดิม ทำลายส่วนแบ่งการตลาดและตัดราคากำไรสำหรับผู้ดำรงตำแหน่ง เทคโนโลยีที่กำลังเกิดขึ้น: เทคโนโลยีที่ล้ำสมัย เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) รวมถึงการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ช่วยให้ผู้ใช้งานในช่วงแรกเริ่ม ทั้งฟินเทคและ บริษัทที่จัดตั้งขึ้น—เพื่อสร้างความแตกต่างอย่างมากและจะก่อให้เกิดการหยุดชะงักที่สำคัญในปีต่อๆ ไป ด้วยกฎระเบียบที่เพิ่มขึ้น ความคาดหวังของลูกค้า และผู้ก่อกวนทุกมุม FSIs จะต้องเปิดรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลเพื่อให้มีความเจริญรุ่งเรืองและรักษาความสามารถในการแข่งขัน FSI ตระหนักดีถึงพลังของเทคโนโลยีในการกำหนดอนาคตของพวกเขา และตอนนี้ CIO ก็ขับเคลื่อนกลยุทธ์ของบริษัทเป็นส่วนใหญ่ ผู้นำด้านไอทีของ FSI รุ่นใหม่นี้กำลังมองหาวิธีเพิ่มความสามารถด้านดิจิทัลอย่างปลอดภัยและรวดเร็วเพื่อลดต้นทุน เพิ่มส่วนแบ่งให้มากขึ้น และมอบประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นแก่ลูกค้า เป้าหมายของคู่มือนี้คือการจัดเตรียมทิศทางสำหรับผู้นำทางความคิดขององค์กรเกี่ยวกับวิธีการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสนับสนุนความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างอิสระและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในพื้นที่ที่แตกต่างกันสองสามแห่งในสภาวะแวดล้อม FSI ในปัจจุบัน: การธนาคารรายย่อยกฎระเบียบและการปฏิบัติตามกฎระเบียบอัลกอริธึมการซื้อขาย ข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย การค้าปลีก การธนาคาร ส่วนใหญ่เป็นเพราะความพร้อมใช้งานของข้อมูลและการย้ายจากบุคคลไปยังธนาคารออนไลน์ สถาบันการธนาคารในปัจจุบันดูแตกต่างอย่างมากจากเมื่อสิบปีที่แล้ว เนื่องจากขนาดของข้อมูลมีขนาดใหญ่กว่าระบบแบบเดิม ธนาคารจึงต้องปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีใหม่เพื่อปลดล็อกพลังของข้อมูล ธนาคารได้รับการพิจารณาให้เป็นผู้ริเริ่มมานานแล้ว เมื่อใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อจัดการกับความท้าทายทางธุรกิจมากมาย เช่น การจัดการความเสี่ยง การตรวจจับการฉ้อโกง และการค้นหาราคา อย่างไรก็ตาม ทุกวันนี้ ปริมาณข้อมูลมีขนาดใหญ่กว่าและหลากหลายกว่าที่เคยเป็นมามาก ในเวลาเดียวกัน ความต้องการด้านกฎระเบียบสำหรับธนาคารมีความเข้มงวดมากขึ้น และความต้องการการจัดเก็บในอดีตที่เพิ่มขึ้นหมายความว่าธนาคารต้องเก็บข้อมูลไว้เป็นระยะเวลานานขึ้น ความซับซ้อนนี้ทำให้จำเป็นต้องมีแนวทางและเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่นำไปสู่โครงสร้างพื้นฐานของบิ๊กดาต้า มีปัจจัยจูงใจหลายประการสำหรับการใช้เทคโนโลยีบิ๊กดาต้าเพื่อสนับสนุนการธนาคารรายย่อย: ความพร้อมใช้งานและขนาดของข้อมูลนั้นไม่ธรรมดาและต้องใช้ความคิดด้านเทคโนโลยีใหม่ การเปลี่ยนผ่านที่สำคัญจากการใช้บริการธนาคารแบบตัวต่อตัวเป็นบริการธนาคารออนไลน์อันเป็นผลจากความสะดวกและราคาที่จ่ายได้ ดำเนินธุรกรรมทางการเงิน ความต้องการที่ชัดเจนในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อประเมินความเสี่ยงและแนวโน้มของตลาดได้อย่างถูกต้อง ความพร้อมของแหล่งข้อมูลใหม่ เช่น ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย บล็อก และฟีดข่าวอื่นๆ นำเสนอโอกาสใหม่ที่สำคัญ เช่นเดียวกับตลาดออนไลน์ทั้งหมด การธนาคารมีการแข่งขันสูงและธนาคารสนใจที่จะใช้โอกาสใดๆ ที่ระบุผ่านข้อมูล เพื่อขายต่อเนื่องและขายต่อยอดลูกค้า เมื่อรวมกับแรงจูงใจข้างต้นแล้ว มีหลายพื้นที่ที่อาจนำไปใช้สำหรับบิ๊กดาต้าในการธนาคารเพื่อรายย่อย: เนื่องจากธนาคารชั่งน้ำหนักความเสี่ยงในการเปิดบัญชีใหม่กับโอกาสในการฝากเงิน บิ๊กดาต้าจึงสามารถคัดกรองการสมัครบัญชีใหม่เพื่อเสี่ยงต่อการผิดนัดชำระได้ นอกจากนี้ บิ๊กดาต้ายังสามารถระบุผู้กู้ที่มีความเสี่ยงสูงสำหรับสินเชื่อรถยนต์ การเพิ่มจุดติดต่อลูกค้าให้สูงสุด นำไปสู่การบริการลูกค้าที่ดีขึ้น การตรวจจับและหลีกเลี่ยงความปั่นป่วน Cross-sell/up-sell โดยใช้ระบบผู้แนะนำ สร้างรายได้จากข้อมูลธนาคารที่ไม่เปิดเผยตัวตนในตลาดรอง การแก้ปัญหาที่ท้าทายของการเลิกราของลูกค้าเป็นตัวอย่างที่ดีอย่างหนึ่งที่แสดงให้เห็นว่าบิ๊กดาต้าสามารถสร้างความแตกต่างอย่างแท้จริงสำหรับการธนาคารเพื่อรายย่อยได้อย่างไร ด้วยธุรกรรมบัตรเครดิต โปรแกรมสะสมคะแนน และจุดติดต่อลูกค้าอื่น ๆ อีกมากมาย ธนาคารมีข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้ามากกว่าอุตสาหกรรมอื่น ๆ แต่ถึงแม้จะมีข้อมูลทั้งหมด บริษัทที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง เช่น ธนาคารมักไม่สามารถให้บริการส่วนบุคคลได้อย่างมีประสิทธิภาพ สาเหตุหลักมาจากความฉลาดของลูกค้าในระดับต่ำ โลกมีการเชื่อมต่อถึงกันมากขึ้น มีเครื่องมือและมีความชาญฉลาดมากขึ้น และในโลกใหม่นี้ ปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูลที่เก็บรวบรวมนั้นไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นเกี่ยวกับผู้บริโภคเพิ่มขึ้น เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลที่ธนาคารสามารถประมวลผลได้ก็ลดลงอย่างรวดเร็ว จากการมีส่วนร่วมกับปลายทางของผู้บริโภคยอดนิยม เช่น Amazon หรือ Yelp ลูกค้ามีความคาดหวังเกี่ยวกับประสบการณ์ที่คล้ายกันจากแอปพลิเคชันธนาคาร หากปราศจากความรู้ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับลูกค้า ธนาคารอาจไม่สามารถตอบสนองความคาดหวังเหล่านี้ได้ ผลลัพธ์? เสียโอกาสในการสร้างรายได้ อัตราการแลกใช้คูปองต่ำ ส่วนแบ่งกระเป๋าเงินของลูกค้าลดลง และสูญเสียความคล่องตัวในการแข่งขัน โดยสรุป การไม่สามารถรับข้อมูลเชิงลึกจากเหมืองทองคำของข้อมูลหมายความว่าธนาคารต่างๆ อนุญาตให้คู่แข่งระบุแนวโน้มทางธุรกิจที่สำคัญและดำเนินการกับสิ่งเหล่านั้นก่อนที่จะทำได้ ซึ่งท้ายที่สุดก็สูญเสียธุรกิจไป โดยสรุป เพื่อที่จะก้าวไปสู่ระดับของความฉลาดของลูกค้า ธนาคารต้อง: ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรับมุมมอง 360 ระดับของลูกค้าแต่ละราย ขับเคลื่อนรายได้ด้วยการกำหนดเป้าหมายแบบตัวต่อตัว และข้อเสนอเฉพาะบุคคลในแบบเรียลไทม์ ลดความเสี่ยงทางธุรกิจโดยใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อตรวจจับการฉ้อโกง บรรลุความภักดีของลูกค้ามากขึ้นด้วยข้อเสนอการรักษาข้อมูลเฉพาะบุคคล ใช้พลังของข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความซับซ้อนและเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชัน มีเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่มีคุณภาพมากมายที่ช่วยให้สถาบันการธนาคารสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากบิ๊กดาต้าได้ ตัวอย่างเช่น FSI จำนวนมากใช้ Splunk เพื่อรวบรวมข้อมูลในฐานะแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ชั้นนำของอุตสาหกรรมที่ออกแบบมาเพื่อรวมข้อมูลทุกประเภทเข้าไว้ในการแสดงภาพที่ปรับใช้ได้ง่าย เทคโนโลยีของ DELL ช่วย Dell Technologies และพันธมิตร Splunk ในการปรับใช้ Splunk ได้ง่ายขึ้น โดยวิศวกรรมกลุ่มผลิตภัณฑ์โซลูชันที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์โดยมีความสามารถในการปรับขนาดและไม่รบกวนการทำงานที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับปริมาณงาน Splunk เมื่อทำงานร่วมกัน Dell Technologies และ Splunk ช่วยให้คุณสามารถควบคุมพลังของการวิเคราะห์ข้อมูลเครื่องด้วยการปรับใช้และปรับขนาดที่ง่ายขึ้น โดยสรุป ตลาดการธนาคารและผู้บริโภคที่ใช้ผลิตภัณฑ์ทางการเงินสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลในแต่ละวัน แม้ว่าแต่ละกิจกรรมจะเป็นจุดข้อมูลเดียว ข้อมูลหลายส่วนจะสร้างภาพที่ใหญ่ขึ้น ซึ่งสามารถใช้เพื่อจดจำรูปแบบในพฤติกรรมของลูกค้า ทางเลือกในการซื้อ และข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญอื่นๆ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลได้เปลี่ยนวิธีการประมวลผลข้อมูลทั้งหมด ทำให้สามารถระบุแนวโน้มและรูปแบบที่สามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจได้แบบเรียลไทม์ตามขนาด การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีอย่าง Splunk และ Dell Technologies ช่วยให้ FSI บรรลุผลตามที่ต้องการ ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า เราจะสำรวจหัวข้อเหล่านี้: บทนำ กฎระเบียบและการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ Retail Banking การพิจารณาเกี่ยวกับความปลอดภัยในการซื้อขายอัลกอริทึม บทสรุป ขั้นตอนต่อไปกับ Dell Technologies และ AMD ดาวน์โหลดคู่มือภายในBIGDATA ฉบับสมบูรณ์สำหรับ Big Data สำหรับการเงิน โดยได้รับความอนุเคราะห์จาก Dell Technologies และ AMD

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button