Các giải pháp Big Data rất rộng lớn, nhanh chóng và ngày nay rất cần thiết cho các chiến lược tiếp thị và kinh doanh.

Các công ty trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng có vị trí thuận lợi vì hầu hết thông tin trong các giao dịch của khách hàng bắt buộc phải được ghi lại trực tuyến cho các mục đích pháp lý.

Thông tin này cho phép các công ty thu thập thông tin về người tiêu dùng, dự đoán các hành vi trong tương lai và phù hợp nhất là đưa ra quyết định thời gian thực dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Bài viết này sẽ tổng hợp thông tin chi tiết về Big Data được ứng dụng để thúc đẩy quá trình ra quyết định và tăng trưởng trong ngành ngân hàng.

Yêu cầu tuân thủ

Sau cuộc khủng hoảng kinh tế năm 2008, Đạo luật Dodd-Frank bắt đầu đi vào cuộc sống, đòi hỏi phải có tài liệu chi tiết và giám sát tất cả các giao dịch. Thông tin này rất quan trọng đối với các công ty tài chính, nhờ đó có thể phát hiện tốt hơn các mô hình giao dịch bất thường. Về lâu dài, phát hiện sớm sẽ tốt hơn cho mọi người.

Tổ chức khách hàng

Các ngân hàng không còn kinh doanh tiền nữa; họ đang kinh doanh tiêu dùng. Đó là, làm cho người tiêu dùng phù hợp với các công cụ và cơ hội tài chính để phục vụ tốt nhất cho lối sống và mong muốn của người tiêu dùng đó. Bởi vì các ngân hàng có nhiều loại người khác nhau và nhiều loại tài sản tài chính, nên khó xác định nhu cầu của người tiêu dùng.

Thông tin cần thiết như hành vi, sở thích và mục tiêu cuộc sống của khách hàng có thể hỗ trợ rất nhiều. Big Data đưa người tiêu dùng vào các phân khúc khác nhau dựa trên các thông tin về nhân khẩu học, giao dịch hàng ngày, dữ liệu bên ngoài và tương tác với dịch vụ khách hàng.

Các phân đoạn tiếp thị sau đó được sử dụng để hiểu rõ hơn nhu cầu của người tiêu dùng để có các chiến dịch tiếp thị trực tiếp phù hợp hơn.

Phát hiện gian lận

Nhiều người trong chúng ta đã trải qua sự hoảng sợ (đôi khi là khó chịu) khi có cảnh báo gian lận trên tài khoản của mình. Thường bị gây ra bởi một giao dịch ngoài trạng thái bình thường. Tuy nhiên, các ngân hàng đang sử dụng các hình thức mua hàng điển hình để phát hiện chính xác hơn khi nào hoạt động gian lận đang diễn ra, thậm chí có thể trước khi nó diễn ra. Thói quen giao dịch không giới hạn địa lý; nó bao gồm số tiền, thời gian trong ngày, loại hình thiết lập, ... Tất cả chúng ta có thể đồng ý về lợi ích của việc ngân hàng giám sát hoạt động tài khoản nhằm bảo vệ tiền và tài sản của chúng ta.

Tiếp thị cá nhân hóa

Big Data cho phép các ngân hàng và công ty tài chính thu hẹp hơn nữa hiểu biết của họ về các phân khúc khách hàng và trau dồi nhu cầu cụ thể của người tiêu dùng. Giữa hành vi giao dịch và giám sát phương tiện truyền thông xã hội, các công ty có thể trích xuất một bức tranh rõ ràng về sở thích, lối sống và mục tiêu của khách hàng (một số trong đó khách hàng vẫn chưa nhận ra). Khi những nhu cầu này được hiểu rõ, công ty có thể tiếp thị một số dịch vụ và tính năng nhất định phù hợp với nhu cầu của người tiêu dùng.

Với rất nhiều hoạt động tài chính được thực hiện trực tuyến, không phải lúc nào các nhân viên ngân hàng cũng có cơ hội tự mình làm quen với khách hàng, hiểu cuộc sống và tình trạng của họ. Dữ liệu lớn đưa chúng ta (theo một cách khác) trở lại những mối quan hệ cá nhân để công việc kinh doanh có thể tiến hành tương ứng.

Quản lý rủi ro

Trong khi tất cả các công ty thường xuyên theo dõi và đánh giá việc quản lý rủi ro, Big Data cho phép phát cảnh báo thời gian thực nếu vượt ngưỡng ngoài tầm nhìn của nhà phân tích.

Với quá nhiều thông tin sẵn có, các doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng không thể bỏ qua cơ hội khai thác và triển khai thông tin chi tiết này.