توسعه و بهبود فرایندهای مالی و بانکی

امروزه حجم عظیمی از داده‌های دیجیتال روزانه تولید و ذخیره می‌شوند. این حجم عظیم داده ارزش افزوده‌ای ایجاد کرده که به تنهایی توسط یک شخص یا کامپیوتر قابل استفاده نیست.
در گذشته برای استفاده از داده‌ها در تصمیم‌گیری به دلیل ضعف فناوری در بهره‌گیری از کلیه داده‌ها، از نمونه‌گیری استفاده می‌شد که تأخیر زمانی میان جمع‌آوری داده و تصمیم‌گیری ایجاد کرده و باعث بروز خطای می‌شد.
امروز با پیدایش تکنولوژی‌های جدید و افزایش توان پردازش داده‌ها می‌توان میلیون‌ها گیگابایت را در زمان کوتاهی پردازش کرد و با نفوذ کردن و پالایش انبوه داده‌های خام، بینش‌های جدید را به مثابه نفت از آن استخراج کرد و به تصمیمات شواهد محور و مبتنی بر داده رسید.
با فراگیر شدن استفاده از تحلیل داده در کسب و کارها، قدرت این نفت جدید به تدریج بر همه آشکار شده و هر روز تعداد کسب و کارهایی که برای افزایش کارایی از تحلیل داده استفاده می‌کنند بیشتر می‌شود. بر اساس گزارش IBM، کسب و کارهای ممتاز، ۵ برابر بیشتر از سایر رقبا از داده‌های خود بهره‌برداری تحلیلی می‌کنند.
همین امر باعث شده کسب و کار تحلیل داده و داده‌های حجیم در روندهای گزارش شده سال‌های اخیر همواره سریع‌ترین رشد را داشته به طوری که اندازه بازار آن در ۵ سال گذشته ۳ برابر شده است.

پس از بحران مالی سال ۲۰۰۸، موسسات مالی و بانک‌ها در سرتاسر جهان به شکل جدی به مسأله مدیریت ریسک پرداخته‌اند و در این راه پیشرفت‌های تکنولوژیک نیز به کمک آن‌ها آمده است. امروزه این موسسات با پردازش حجم بزرگی از داده‌ها و به کار بردن مدل‌های پیچیده‌تر و جامع‌تر، ریسک‌های وارد بر موسسه را به صورت بلامرنگ رصد کرده و تصمیمات صحیح‌تری اتخاذ می‌کنند.

زمینه‌های مدیریت ریسک در موسسات مالی

ریسک اعتباری: در گذشته مدل‌های مورد استفاده برای سنجش ریسک اعتباری ساده‌سازی شده و با تأخیر زمانی نسبت به دنیای بیرون واکنش نشان می‌داد اما در مدل‌های جدید می‌توان با وارد کردن کلیه اطلاعات مشتری از منابع مختلف مانند گردش حساب‌های بانکی، الگوهای تراکنش‌های مشتری، اعتبار مشتری در سیستم بانکی، چک‌های برگشتی و ارتباط آن‌ها با صورت‌های مالی مشتری و استفاده از تکنیک‌های خوشه‌بندی، شبکه‌عصبی و آنالیز بقاء، ریسک‌های وارده بر بانک و موسسه مالی را به صورت بلادرنگ محاسبه کرد.
ریسک نقدینگی: بانک‌ها دارایی‌های بلند مدت خود (تسهیلات) را به صورت کوتاه مدت (سپرده‌ها) تأمین مالی می‌کنند. از این رو همواره در معرض ریسک نقدینگی هستند. با ساختن مدل‌های خود یادگیرنده و پیش‌نگر و وارد کردن متغیرهای لحظه‌ای می‌توان از بروز هزینه‌های مالی ریسک نقدینگی جلوگیری کرد و حتی بحران‌های نقدینگی را پیش‌بینی کرد.
ریسک عملیاتی: عملیات بانکی توسط کاربران انسانی انجام می‌شود، لذا همواره ریسک خطای انسانی و سوء استفاده کاربران وجود دارد. با زیر نظر داشتن عملیات بانکی کاربران و به کار بردن الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان پیش از وقوع اشتباهات و سوء استفاده‌های احتمالی کاربران، آنها را شناسایی و از بروزشان جلوگیری کرد.

معاملات هوشمند

با افزایش توان تکنولوژیک و همچنین زیر ساختی بازارهای سرمایه، معاملات هوشمند در دو دهه گذشته به شکل چشمگیری رشد یافته است، به طوری‌که در سال ۲۰۰۹ بیش از ۷۰ درصد معاملات انجام شده در بازار سرمایه آمریکا، معاملات انجام شده بر اساس محاسبات کمی بوده است.

برای بهینه کردن مدل‌های معاملاتی در بازارهای سرمایه می‌بایست حجم عظیم و تنوع بالایی از داده‌های دارای ساختار و بدون ساختار نگهداری و پردازش شود تا علاوه بر استخراج بینش در خصوص بازار، بهترین استراتژی‌ها برای حداکثر کردن سود تکامل یابد.

تنظیم مقررات

پس از بحران مالی جهانی در سال ۲۰۰۸، نهادهای نظارتی قوانین و نظارت سختگیرانه‌تری بر نهادهای مالی اعمال کرده‌اند. تخطی از این مقررات علاوه بر اینکه جریمه‌های بعضاً سنگینی را متوجه موسسه مالی می‌سازد، آن را در معرض انواع ریسک‌ها قرار می‌دهد. به دلیل حجم بالای قوانین، کنترل دستی و تطبیق کلیه مقررات مقدور نیست و احتمال ورود خطای انسانی در آن بالاست. امروزه بانک‌ها و موسسات مالی با ایجاد بانک دیجیتال قوانین و اعمال کنترل‌های سیستمی با استفاده از تکنیک‌های پردازش داده، وضعیت تطبیق خود با مقررات را رصد می‌کنند.

اعتبارسنجی

بانک‌ها منابع در اختیار خود را با در نظر گرفتن اعتبار مشتریان در اختیار آن‌ها قرار می‌دهند. به همین دلیل همواره میزان اعتبار مشتریان خود را می‌سنجند. در گذشته مدل‌های سنجش اعتبار با داده‌های محدود و به صورت ایستا توسعه یافته بود. امروزه با فراهم شدن امکان تکنولوژیک، بانک‌ها و موسسات مالی از مدل‌های جامع‌تری جهت اعتبار سنجی بهره برده و با استفاده از داده‌های گسترده‌تر مانند داده‌های دموگرافیک، جغرافیایی، صنفی، زمانی و تاریخی مشتری به شکل لحظه‌ای اعتبار مشتریان را زیر نظر دارند و با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی دقت مدل‌ها را در گذر زمان افزایش می‌دهند. یکی از بانک‌های بزرگ آمریکا توانسته است از این طریق دقت مدل اعتبارسنجی خود را بیش از ۸۰ درصد افزایش دهد.

کشف کلاهبرداری

با گسترده‌تر شدن شبکه مالی و بانکی و افزایش چشمگیر تراکنش‌های الکترونیکی، امکان انجام اعمال خلافکارانه و تبهکارانه در بستر این شبکه افزایش یافته و موسسات مالی و مشتریان آنها در معرض ریسک کلاهبرداری هستند. طبق گزارش بلومبرگ بین سال‌های ۲۰۱۳ تا ۲۰۱۵ یک گروه از سارقان اینترنتی موفق شده‌اند جمعا ۱ میلیارد دلار از ۱۰۰ موسسه مالی در سرتاسر جهان سرقت کنند.

امروزه بانک‌ها و موسسات مالی با به کار گرفتن تکنولوژی‌های نوین پردازش اطلاعات و استفاده از الگوریتم‌های کاوش روندهای غیر عادی به دنبال کشف تبهکاری بر ضد خود و مشتریان خود هستند.

بانکداری شرکتی

شرکت‌ها مشتری‌های درآمدزای بانک‌ها هستند از این رو آنها همواره به دنبال ارائه خدمات بهتر و با کیفیت‌تر به مشتریان شرکتی خود هستند. بانک‌های پیشرو در زمینه تحلیل داده و خدمات داده‌های حجیم از مزیت خود که داشتن اطلاعات وسیع از مشتریان است استفاده کرده و تحلیل‌های کاربردی و ارزشمند از وضعیت بازارها در اختیار مشتریان شرکتی خود گذاشته و از این طریق مزیت رقابتی قدرتمندی در مقابل رقبا ایجاد می‌کنند.

مدیریت مشتریان

با پیشرفت تکنولوژی و افزایش توان پردازش کامپیوترها ارتباط کسب و کارها و مشتریانشان وارد مرحله جدیدی شده است. در این میان بانک‌ها و موسسات مالی با بهره‌گیری از تکنیک‌های جدید پردازش اطلاعات مانند درخت تصمیم‌گیری، جنگل تصادفی، شبکه عصبی، آنالیز ارتباطی و آنالیز بقاء در زمینه‌های مانند تحلیل احساسات، تصویر ۳۶۰ درجه از مشتری، بهترین پیشنهاد، جابه‌جایی در کانال‌ها، پیش‌بینی ریزش به موفقیت‌های چشمگیری دست یافته‌اند. به عنوان نمونه Bank of America توانسته است با استفاده از تکنیک‌های فوق بازدهی کمپین‌های تبلیغاتی خود را ۱۰ برابر افزایش دهد. در نمونه‌های دیگر، یک بانک متوسط اروپایی با پردازش داده‌های حجیم و پیش‌بینی ریزش مشتریان خود توانسته است میلیون‌ها دلار از سپرده‌های خود را نجات دهد.