تحلیل پیش بینی کننده – Predictive Analysis چیست؟
استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، مانند داشتن یک گوی کریستالی است که بینش‌های آن بر روشهای مبتنی بر داده استوار است. با استفاده از داده‌های تاریخی، آمار و الگوریتم‌ها، می‌توان درباره رویدادهای آینده پیش‌بینی کرد. این جادو نیست؛ این علم است!
صنعت بانکداری در یک نگاه
صنعت بانکداری را به عنوان یک درخت بلوط کهنسال تصور کنید. محکم و قابل اعتماد . در عین حال سنتی است. اکنون، مقداری تحلیل پیش‌بینی‌کننده را در ترکیب بپاشید و حالا شما یک بلوط هوشمند و مجهز به فناوری دارید که با دنیای مدرن هماهنگ است.
هم افزایی تحلیل پیش بینی کننده و بانکداری
دو همتای بی نظیر
وقتی ظرافت تحلیلی تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده با ماهیت غنی از داده‌های بانکداری تداخل میکند، مانند ژله مخلوط شده با کره بادام‌زمینی است. به طرز شگفت‌آوری همدیگر را کامل می کنند. این مشارکتْ بانک ها را قادر می سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند، خدمات را بهبود بخشند و مشتریان را شگفت زده کنند.
انتقال به صنعت داده محور
بانک ها مانند خرس های در حال خواب زمستانی هستند که در نهایت با قدرت داده ها بیدار می شوند. با جاری شدن سیل داده‌های تراکنش‌ها و مشتریان، بانکها در خط مقدم استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای بینش‌های عملی هستند.
موارد استفاده‌ی تحلیل پیش بینی کننده در صنعت بانکداری
مدیریت ریسک – Risk Management
امتیازدهی اعتباری – Credit Scoring
مانند کارت گزارش مدرسه، امتیازدهی اعتباری میزان خوب بودن یک فرد در مدیریت پول (مخارج) را ارزیابی می کند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به بانکها کمک میکند بفهمند چه کسی در این کار ضعیف و چه کسی خوب است، و تضمین میکند که وام‌ها و اعتبارات به کسانی که احتمالا هرگز بازپرداخت نخواهند کرد و یا در بازپرداخت اعتبارات ضعیف عمل خواهند کرد، نمی‌رسند.
تشخیص تقلب – Fraud Detection
آیا نینجاهایی هستند که بدون اینکه شما بدانید پول می دزدند؟ با تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، بانکها مانند شرلوک هلمز می‌شوند و سرنخ‌های داده‌ای را برای شناسایی و جلوگیری از فعالیت‌های کلاه‌برداری قبل از وقوع آنها کنار هم می‌چینند.
مقاله تخصصی در همین باره: سیستم ها و فناوری های تشخیص تقلب Fraud Detection
مدیریت ارتباط با مشتری – Customer Relationship Management
شخصی سازی – Personalization
چه کسی احساس خاص بودن را دوست ندارد؟ با تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، بانکها می‌توانند تجربیات شخصی‌سازی‌شده‌ای ایجاد کنند که باعث می‌شود مشتریان احساس کنند VIP هستند. با ارائه ی محصولات شخصی سازی شده، پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده، و مواردی از این دست، بانک ها برای مشتریان بیشتر یک بانکدار شخصی خواهند بود تا یک موسسه انتفاعی.
پیش بینی ریزش مشتری – Customer Churn Prediction
بانکها از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند تا بدانند چه مشتریانی احتمالاً استفاده از خدمات و مصرف محصولات آنها را قطع خواهند کرد، این جاست که این نوع تحلیل کمک میکند تا بانکها با در پیش گرفتن اقداماتی مانع از ناخوشایندترین اتفاق ممکن یعنی از دست دادن مشتری شوند.
مقاله تخصصی در همین باره: نقش هوش کسب و کار در مدیریت ارتباط با مشتری
بازاریابی و فروش – Marketing and Sales
بهینه سازی کمپین -Campaign Optimization
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را به عنوان بهترین بلد راه مسیر بازاریابی در نظر بگیرید. با استفاده از روش های این نوع تحلیل، بانک ها می توانند کمپین های بازاریابی خود را بهینه کنند و مطمئن شوند که پیام مناسب در زمان مناسب به فرد مناسب می رسد. مثل این است که در هر تلاش بزنید وسط خال.
پیشنهاد محصول – Product Recommendations
مانند یک خریدار شخصی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به بانک ها کمک می کند تا دقیقاً آنچه را که نیاز دارند به مشتریان ارائه دهند. مثلا وام، بیمه یا سرمایه گذاری یا هر پیشنهاد دیگری، همه چیز به این بستگی دارد که مشتری آنچه را که به دنبالش است بیابد.
عملیات – Operations
پیش بینی و بودجه – Forecasting and Budgeting
تصور کنید که یک کشتی را بدون قطب نما در طوفان هدایت می کنید. ترسناک خواهد بود، نه؟ تجزیه و تحلیل پیش بینی‌کننده به عنوان قطب نما برای بانک ها عمل می کند و آنها را در پیش بینی، بودجه بندی و عبور از طوفان های مالی راهنمایی می کند.
مدیریت نیروی کار – Workforce Management
تا به حال کلونی مورچه ها را دیده اید؟ همه چیز در مورد کارایی است. به طور مشابه، تجزیه و تحلیل پیش بینی به بانک ها کمک می کند تا اطمینان حاصل کنند که تعداد مناسبی از کارمندان با مهارت های مناسب در زمان مناسب در مکان مناسب هستند. این در مورد ایجاد یک ماشین خوب روغن کاری است!
چالش ها و محدودیت ها
تجزیه و تحلیل پیش بینی‌کننده شگفت انگیز است، اما یک غاز تخم طلا نیست. با چالش هایی مانند حفظ حریم خصوصی داده ها، دقت، و نیاز دائمی به به روز رسانی مدل ها همراه است. به علاوه، همیشه خطر ایجاد مدل هایی وجود دارد که بیشتر شبیه یک خانه کاغذی سست و بی پایه هستند تا مثل یک قلعه مستحکم.
آینده تحلیل پیش بینی‌کننده در بانکداری
آینده مانند یک جزیره گنج کشف نشده است و تحلیل پیشگویانه نقشه آن جزیره است. با پیشرفت‌های هوش مصنوعی – Artificial Intelligence و یادگیری ماشینی – Machine Learning چه کسی می‌داند که آینده چیست؟ شاید بانکها بتوانند قبل از اینکه به آن فکر کنید، آنچه شما نیاز دارید را پیش‌بینی کنند!
سخن آخر
به طور خلاصه، تحلیل پیش‌بینی‌کننده صنعت بانکداری را از یک غول آهسته به یک نهاد زیرک و هوشمند تبدیل میکند. با موارد استفاده از مدیریت ریسک تا تعامل با مشتری، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده مانند اکسیری است که همه چیز را بهتر میکند. اما به یاد داشته باشید، قدرت زیاد، مسئولیت بزرگی به همراه دارد. ایجاد تعادل بین قدرت تحلیل پیش بینی کننده با ملاحظات و محدودیت های اخلاقی کلیدی است.
سوالات متداول
- ارزیابی ریسک – Risk Assessment: با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی وام و سایر رفتارهای مالی، تجزیه و تحلیل پیش بینی به بانک ها کمک می کند تا اعتبار وام گیرندگان را ارزیابی کنند، بنابراین ریسک نکول را به حداقل می رساند.
- تشخیص و پیشگیری از تقلب – Fraud Detection and Prevention: الگوریتم های تحلیل پیشگو می توانند تراکنش ها را در زمان واقعی نظارت کنند، الگوهای غیرعادی را شناسایی کنند و هشدارها یا اقداماتی را برای جلوگیری از تراکنش های جعلی ایجاد کنند.
- مدیریت ارتباط با مشتری – Customer Relationship Management: با تجزیه و تحلیل پیش بینی، بانک ها می توانند رفتار و ترجیحات مشتری را درک کنند. این آنها را قادر می‌سازد خدمات و محصولات متناسبی را ارائه دهند و در نتیجه مشتریانی شادتر و وفادارتر داشته باشند.
- کارایی عملیاتی – Operational Efficiency: مدل‌های پیش‌بینی به بهینه‌سازی عملیات بانکی مختلف مانند مدیریت وجوه نقد و تخصیص کارکنان کمک می‌کنند که منجر به کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی می‌شود.
- بازاریابی و فروش – Marketing and Sales: تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند پیش بینی کند که مشتری به کدام محصولات یا خدمات بیشتر علاقه مند است. این امر بانک ها را قادر می سازد تا کمپین های بازاریابی هدفمند ایجاد کرده و فروش را افزایش دهند.
- پیش‌بینی‌های سرمایه‌گذاری – Investment Predictions: بانکها می‌توانند با تحلیل روندهای بازار و پیش‌بینی نحوه عملکرد دارایی‌ها، از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تر استفاده کنند.
- انطباق با مقررات – Regulatory Compliance: مدل های پیش بینی می توانند به بانک ها کمک کنند تا با ردیابی تراکنش ها و شناسایی فعالیت های مشکوکی که باید گزارش شوند، از الزامات نظارتی پیروی کنند.
- بانک ها با استفاده از تحلیل های پیش بینی کننده می توانند تصمیمات آگاهانه تری بگیرند، ریسک ها را کاهش دهند، روابط با مشتری را بهبود بخشند و در نهایت سودآوری را افزایش دهند.
