علم تحلیل کسب‌وکار برای بانکداری مدرن ضروری است

بانکداری، با ظهور تحلیل داده، بیش‌ازپیش، شخصی شده و همین موضوع تأثیر بسیاری بر شکل‌گیری فرهنگ مصرف‌کننده برجای گذاشته است. بانک‌ها اکنون می‌توانند مشتریانِ بالقوهٔ (Prospective Clients) خود را با اطمینان بیشتری شناسایی کنند و بر روی آنها تمرکز کنند. همچنین بانک‌ها می‌توانند با شناسایی الگوی مصرف و سرمایه‌گذاری یا تاریخچهٔ وام‌های مشتریان، به بینش‌های جدید و سودمندی دست یابند. با بررسی و تحلیل داده‌های بازار و انجام تحقیقات مالی، بانک‌ها می‌توانند بین اهداف تجاری مشتری و نیازهای بانکی‌اش، ارتباط برقرار کنند تا خدمات مفیدتر یا تسهیلات بهتری به مشتری ارائه کنند.

در بانکداری پیشرفته، سطح انعطاف و قابلیت شخصی‌سازی الگوهای عمومی (Customizability) ‌بسیار بیشتر شده تا بتواند نیازهای افراد مختلف را برآورده کند. ثابت شده است که این روش‌ها برای خود بانک‌ها نیز سودمندتر است. امروزه، ابزارهایی که برای تحلیل داده‌ها به کار می‌روند، بسیار دقیق‌تر شده‌اند و بیشتر بر اموری مانند شناسایی رفتار مشتری در حوزه بانکداری خرد (Retail Behaviour)، برنامه‌ریزی سرمایه‌گذاری (Investment Planning) و شناسایی مشتریان با ارزش (Shortlisting High-value Customer Profiles)، تمرکز دارند.

به بیان ساده، از دست‌دادن مشتری برای بانک‌ها ضرر مالی در پی خواهد داشت، چرا که حتی اگر بانک‌ها در عوضِ یک مشتریِ ازدست‌رفته، سه مشتری جدید جذب کند، نگهداشتن مشتری جدید به‌مراتب پرهزینه‌تر از نگه‌داشتن مشتری قدیمی خواهد بود.

اینجاست که تحلیلِ داده‌ها به کار می‌آید. با تحلیل کردن داده‌ها، اولویت‌های مشتریان شناسایی می‌شود، نیازهای مالیِ احتمالیِ آنان پیش‌بینی می‌شود و برای کمک به برنامه‌ریزی اقتصادی، می‌توان برای آنها چشم‌اندازهای مبتنی بر ارزش (Value-based Prospect) ترسیم کرد و به آنها پیشنهادهای سودمند و بهتر ارائه داد. اما ببینیم تحلیل داده‌ها دقیقاً چطور به بانکداری کمک می‌کند؟

علم تحلیل به چه کارِ بانکداری مدرن می‌آید؟

1. شناخت اولویت‌های مشتری

به دلایل کاملاً آشکار، تحلیل داده‌ها به صنعت بانکداری کمک می‌کند که الگوهای خرید و سرمایه‌گذاری مشتریان را شناسایی کند و این امر بانک‌ها را در تنظیم سیاست‌هایشان یاری می‌کند. تمرکز ویژه بر محصولِ درست و نظارت بر مصرف مشتری، امری اساسی است و با توجه تنوع و گستردگی عادت‌های هزینه‌‌ای در زندگی روزمره، این امر یکی از چالش ‌برانگیزترین موضوعات در بانکداری پیشرفته است.

علم تحلیل به بانک‌ها کمک می‌کند تا مشتریان را بر اساس باورهای بنیادی اقتصادی‌شان دسته‌بندی کنند. این باورها نقش مهمی در تعیین نیازها و چالش‌های مربوط به مشتریان ایفا می‌کنند. علاوه بر این، تحلیل داده‌ها به بانک‌ها کمک می‌کند تا مشتری‌ها را بهتر بشناسند و پیشنهادها و طرح‌ها و برنامه‌های خود را برای هر مشتری به طور شخصی و به‌گونه‌ای طراحی کند که برای او مناسب و جذاب و برای بانک‌ نیز سودآور باشد.

تحلیلِ پیشرفته یا پیش‌بینی‌کننده، به بانک‌ها نشان می‌دهد که برنامهٔ احتمالی بعدیِ مشتری چیست یا مشتری به چه موضوعی بی‌علاقه است. ذکر این نکته مهم است که کانال‌های ارتباط با مشتری، مدام درحال‌ توسعه هستند و بر تعداد آنها افزوده می‌شود.

حاصل این  توسعه و افزایش این است که بانکدار اختصاصی هر روز بیشتر با مشتری ارتباط مستقیم برقرار می‌کنند و این یعنی افزایش چالش‌ها. ارائه دهندگان خدمات مالی باید با توجه ‌به تاریخچهٔ حساب بانکی و فعالیت‌های بانکداری خردِ  مشتری، درلحظه، شرایط او را بررسی کنند. در چنین موقعیتی، باید ترکیبی از امکانات خاص تحلیلی خدمت به مشتری (Customer-serving Analytic Set-up) وجود داشته باشد تا بانک بتواند به طور مؤثر، به مشتریانش خدمات ارائه کند.

۲. تشخیص کلاهبرداری و تقلب

علم تحلیل با داده سروکار دارد و به همین دلیل این امکان را در اختیار می‌گذارد که بر اساس الگوها و رفتارهای سرمایه‌گذاری مشتریان، کلاهبرداری را پیش‌بینی کند. امروزه، به خصوص در محیط‌های شهری، تمام مخارج مشتری و سرمایه‌گذاری‌های او توسط بانک به‌دقت پایش می‌شود و بانک با کمک داده‌ها می‌تواند اطلاعات زیادی دربارهٔ توانایی‌های مالی مشتری و نیازهای احتمالی او در آینده، به دست بیاورد.

مشتریانی که وام می‌گیرند یا حسابِ سرمایه‌گذاری مشترک دارند یا از کارت اعتباری استفاده می‌کنند، الگوی مصرفی دارند که با مطالعه و تحلیل آنها، می توان تعیین کرد آیا تراز نبودن حسابشان نشانه تقلب است یا خیر. امروزه، با ظهور و رواج یافتن تحلیل کلان‌داده در بانکداری، بیشتر بانک‌ها از سیستم‌های نظارتی‌ پیشرفته  استفاده می‌کنند؛ سیستم‌هایی که توسط افراد خبره راهبری می شود.

با پیشرفت دنیای دیجیتال، شیوه‌های کلاهبرداری هم متنوع شده است، مخصوصاً کلاهبرداری در فضای مجازی که مقولهٔ حساس و پیچیده‌ای است. با کمک تحلیل داده‌ها، بانک می‌تواند موارد مشکوک در خریدها یا سرمایه‌گذاری‌های مشتریان را بررسی کند. به کمک علم تحلیل همچنین می‌توان وقفه بین چندین تراکنش را بررسی کرد و علت این وقفه‌های زمانی و ارتباط آنها با تراکنش‌های قبلی یا آینده را، پیدا کرد و بدین شکل، می‌توان دریافت که آیا یک کلاه‌برداری در جریان است یا خیر.

کارشناسان عقیده دارند که بسیاری از کلاهبرداران، به‌خصوص کلاهبرداران مالیاتی، ردی از خود در قالب داده یا اطلاعات به‌جای می‌گذارند که با تحلیل عمیقِ الگوهای بانکی آنها، می‌توان از این جرم‌ها پرده برداشت.

۳. تقویت جامعهٔ مشتریان

مهم‌ترین عامل در تقویت آمار مشتریان، حفظ مشتریان فعلی و درعین‌حال، جذب مشتری جدید است. برای انتخاب بهینهٔ مشتریان، علم تحلیل بسیار به کار می‌آید، چرا که به بانک کمک می‌کند مشتریان باارزش را شناسایی و نیازهای آنان را برآورده کند. بانک می‌تواند با استفاده از تحلیل، طرح‌ها و برنامه‌های جدیدتری به مشتریانِ فعلی پیشنهاد ‌کند و با این کار علاوه بر اینکه پول بیشتری وارد بانک می‌شود، با فعالیتِ بیشتر مشتریان، بانک بهتر می‌تواند الگوهای اقتصادی آنها را درک کند.

اگر مشتری بخواهد بانک خود را عوض کند، با تحلیل داده‌ها می‌توان به علت این کار پی برد و فهمید که چه چیزی باعث نارضایتی مشتری شده است و چه راهکاری برای حل این مشکل وجود دارد. در نهایت، با تحلیل داده می‌توان استراتژی مناسبی اتخاذ کرد تا منجر به برتری در رقابت با دیگر بانک ها و برآورده کردن نیازهای مشتریان فعلی شود.

در دنیای تجارت امروز که رقابت در آن بسیار تنگاتنگ است، حفظ کردن مشتری یکی از سخت‌ترین کارها برای بانک‌هاست، چرا که بسیاری از مردم در چند بانک مختلف حساب دارند و همهٔ آنها به دنبال بانکی هستند که پیشنهادهای بهتر و ساده‌‌تری بدهد، راه‌های هوشمندانه‌ای برای بازیابی سرمایه (Fund Recovery) ارائه کند، بسته های تسهیلاتی بهتری داشته باشد و برای مشتریان خود امتیازهای ویژه‌ای در نظر بگیرد. این موارد تنها بخشی از راه‌های حفظ وفاداری مشتریان است.

اما همان‌طور که گفته شد، موارد ذکر شده با کمک تحلیل داده‌ها میسر می‌شود. بانک‌ها باید بدانند که مشتری دقیقاً به کدام برنامه‌ها و طرح‌ها تمایل نشان می‌دهد تا پول را در جای اشتباهی خرج نکند.

۴. گسترش افق‌های بازاریابی

با کمک علم تحلیل، بانک می‌تواند برای بهینه‌سازی فروش خود، محصول مناسب طراحی کند و ضررها را به حداقل برساند. تحلیل داده‌ نقش مهمی در به‌حداقل ‌رساندن ریسک‌های مربوط به یک محصول دارد، چرا که می‌تواند محدودیت‌های آن را از پیش خاطرنشان کند و بخش‌های  ناکارآمد آن را شناسایی کند.

بدیهی است که بانک‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌ها، نرخ بازگشت سرمایهٔ (ROI) خود را به بیشترین مقدار برسانند، چون با تحلیل داده‌ها، بازاریابی کارآمدتری صورت می‌گیرد و بنابراین، محصول مناسب، در اختیار مصرف‌کنندهٔ مناسب قرار می‌گیرد و این رمزِ موفقیتِ بانکداری در عصر جدید است.

۵. کاهش مخاطرات

شرکت‌ها می‌توانند با کمک تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده (predictive analytics)، به طور مؤثری، ریسک‌های موجود را مدیریت کنند، چرا که این تحلیل‌ها، درآن‌واحد، می‌توانند مجموعه‌ داده‌های خام یا ساختاریافته را کنترل کنند؛ بنابراین، با استفاده از داده‌ می‌توان ریسک های بالقوه در هر زمینه را از قبل بررسی کرد؛ چه این  ریسک مربوط به بازاریابی باشد چه مربوط به‌ نیروی انسانی. از همه مهم‌تر، داده‌ها می‌توانند ریشهٔ مشکلات گذشته یا دوره‌های مالی بد را شناسایی کنند و برای مشکلات پیش رو راه حلی بیابند.

برای ارزیابی تصمیماتی که ریسک بالایی دارند، می‌توان با تحلیل کردن داده‌ها، پارامترهای محاسبه شدهٔ ویژه‌ای را به کار گرفت، زیرا باید همواره این را در نظر داشت که همیشه یک عنصر غیرقابل‌پیش‌بینی در بازار وجود دارد. نکتهٔ اصلی این است که  باید همواره با درنظرگرفتن همهٔ مخاطرات، برنامه‌ریزی کنیم، چه به کمک مدل‌سازیِ پیش‌بینی‌کننده، چه با مطالعهٔ موردی. همواره باید در نظر داشته باشیم که درک دامنهٔ ریسک‌ها و پیامدهای بعدی آن بسیار حیاتی است و با تحلیل داده‌ها می‌توان با دقت، جزئیات مربوط به علل و پیامدهای آن ها  را بررسی کرد.

کلام آخر

به‌خاطر داشته باشیم که از تحلیل داده‌ها در هوش تجاری بسیار استفاده می‌شود، چرا که می‌توانیم داده را به اطلاعات قابل‌استفاده تبدیل کنیم. در بانکداری، به‌خصوص با کمک تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و کلان‌داده‌ها، کشف فرصت‌هایی که بیشترین بازخورد را در میان مشتریان دارند، بسیار آسان‌تر شده است.

در مورد ارائه خدمات، اگر مشتری به دنبال خدمتی با ارزشِ افزودهٔ مشخص باشد، تحلیل داده‌ها این امکان را ایجاد می‌کند که دقیقاً همان خدمت در اختیار شخص قرار بگیرد. بدین ترتیب، بانک می‌تواند برای تأمین نیازهای خاص مشتریان، برنامه‌های مخصوصی طراحی کند و این کار در حفظ وفاداری مشتری بسیار مهم است.

تحلیل داده‌های کسب‌وکار بخش مهمی از دنیای تجارت به‌حساب می‌آید. هر دقیقه که داده‌های بیشتری روی‌هم انباشته می‌شود، سازمان‌های بیشتر و بیشتری برای افزایش سودآوری و بهبود عملیات تجاری به تحلیل داده‌های کسب‌وکار و هوش کسب‌وکار اتکا می‌کنند. علاوه بر این، هر روزه، تعداد بیشتری از دانشجویان و متخصصان به دنبال تحصیل در رشتهٔ تحلیل داده‌های کسب‌وکار هستند تا دانش و تجربهٔ خود را ارتقا دهند. با رقابت فشرده‌ای که امروزه وجود دارد، کسب‌وکارهایی که در چهارچوب کاری خود از تحلیل داده‌ها استفاده نمی‌کنند، نه‌تنها فرصت‌های رشد زیادی را از دست خواهند داد، بلکه چه‌بسا به‌مرورزمان، از بازار نیز عقب بمانند.