金融服务公司为什么必须完全数字化？

近年来，“大数据”这个术语已经流行起来，比2000年代的任何其他IT科学都要多。不仅仅是术语的传播，还有它的使用，因为每个公司似乎都想跳上创新列车。无论我们称之为大数据、数据科学、工业4.0还是其他有吸引力的术语，我们都在谈论同样的事情：数据。目前还没有具体的定义，但是如果他们拥有所有的数据，企业可以对他们的数据进行5V测试，那么他们就坐在大数据上。 5V是：体积、速度、品种、准确性和价值。然而，一些企业只停留在旧的3V：体积、类型和速度。不幸的是，这组测试被认为不是那么有利可图，因为它可以在详细的分析中分配大量的投资，但它可能没有价值，所以没有必要启动它。这解释了科学在很短的时间内发展的速度。每一个商业等式都不是大数据的答案。但并非所有类型的数据都可以存储或用作大数据，例如：金融服务提供商每天存储客户银行转账所描述的内容。这些数据不能称为大数据，是任何一方都无法共享或分析的个人数据。同一提供商在注册时存储用户的ID，两者都不能称为大数据。这是公司内部数据，应存储在专用数据仓库服务器中。另一方面，支出交易无疑可以被视为消费者的行为，这是大数据。一旦分析了这些数据，公司就可以为用户提供更个性化的服务，优化定价策略，提高客户保留率，获得竞争优势。金融服务公司必须完全数字化，才能从大数据中获得有价值的见解。但摩根士丹利的研究报告显示，金融服务业并没有接近数字指数，因为它是在2016年底。事实上，只有35个IT遗留系统和过时的业务流程％数字化的金融服务公司。企业需要利用大数据并将其集成到日常运营中，以解锁更多的机会。例如，普华永道2018年发布的报告中只有38份业务运营和战略％美国消费者表示，他们的互动员工了解他们的需求； 美国以外有46％消费者说同样的话。为了解决这一业务问题，基于分析的大数据技术可以促进以客户为中心的文化，从而提高客户体验和运营效率。企业还可以利用大数据建立自助服务平台，吸引更多的财富管理投资者，使他们与需求保持一致，并将成本降到最低。将部门的旧收集数据连接起来，与新获得的数据集成，以获得最大的数据完整性，将是一个很好的做法。为全球数亿客户提供服务的风险管理信用评分平台是一项重要服务。但现在必须将其提升到二级，为客户的财务状况提供360度的视角。通过引入非传统指标，客户可以更公平地访问金融产品。此外，大数据的结果可以用来建立数据模型来识别和捕捉股市欺诈者的模式，并提醒风险工作者调查这些案例。积极的首席风险官将定期使用大数据，以确保公司符合他们的严格标准。近年来，由于大量的网络犯罪，在金融服务的IT系统中使用大数据已成为当务之急。为了检测和防止欺诈，企业必须有更高层次的安全性。构建预测分析将使IT工作人员在攻击他们的系统之前预测网络攻击。采取战略行动的IT工程师可以支持其他部门，为他们提供大数据服务，包括：自动化财务部门会计流程、营销部门实时报告、加强目标营销活动，并在发布前建立平行的大数据模型进行可追溯性测试。IT工作者是大数据游戏中的快乐玩家，企业不得在资产负债表中使用红色数字来探索和分析大数据。即使是有健康陈述的老公司也经常分析其数据。事实上，它们是盈利的公司：市场扩张、竞争优势和利润增加。如果公司可以授权大数据回答业务问题，同样的大数据也可以为他们提供许多毫无疑问的答案。事实上，毫无疑问，大数据的好处不仅局限于金融服务公司及其利益相关者，还会超越其他各方。这里有一些无可争议的答案：1）客户可以根据年龄、收入和人口统计数据对不同消费者的行为进行详细分析。因此，公司可以使客户产品与其定制需求保持一致，从而提高客户保留率。受益人：消费者–金融服务提供商2）毫无疑问的答案：除了其他好处外，大规模分析还可以为消费者提供更好的价格。比如消费者可以根据自己审慎的速度模式，在汽车保险政策上获得有竞争力的价格。金融服务公司可以利用大数据找到价格过高的房屋，并建议客户评估不同的报价，并将其重新指向更合适的贷款人。受益人：消费者–竞争监管机构3)无可争议的答案:金融包容性就像欧洲银行管理局在一样 在2018年发布的调查中，受访者表示，大数据对更多的金融包容性产生了积极影响。相当一部分公民无法获得信用评分、住房融资等金融服务。然而，这些公民可以使用可穿戴设备来改善他们的健康状况，因此他们可以获得更有竞争力和更便宜的保险包。拥有第一个金融产品将帮助他们融入金融生态系统。受益人：消费者–金融服务提供商–政府机构4）毫无疑问的答案：使用金融服务大数据进行数据治理的好方法将增加消费者对供应商的信任。如果公司分享他们的大数据技术，并解释他们如何使用数据来改善他们提供的服务，并更好地满足消费者的需求，他们将从中受益。当消费者被个性化产品所吸引时，他们会故意分享更多的数据，以获得更多的个性化。受益人：上述受益人的所有大数据指南无处不在，但这并不意味着所有的数据科学家都会获得相同的输出，因为每个公司都有不同的数据量，这取决于分析的实施深度。并非所有的大数据都能提供有价值的复杂见解。因此，行业领导者必须确保投资自己的数据是有利可图的，并与他们的业务能力、人员技能和企业愿景保持一致。今天的金融服务公司正在寻求利用大数据分析进行竞争，其获胜的数据战略结构如下：管理：数据迁移、数据选择、数据存储、数据测试分析：数据结构、数据分析、机器学习、数据可视化结果：成功指标、业务决策、货币化、市场领导数据是永不贬值的有形资产，使用有价值的观点是面向未来的战略。因此，竞争是不断变化的目标，企业必须随时进行分析。

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