10 Wege, wie sich Ihr Finanzunternehmen mit Data Analytics an die Spitze setzt

Eine umfassende Data Analytics verschafft Finanzunternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie ihnen hilft, die Entscheidungsfindung zu unterstützen, die finanzielle Gesamtleistung zu steigern und die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Tatsache ist, dass alle Arten von Finanzunternehmen, von Banken bis hin zu Investmentgesellschaften, neue Einsatzmöglichkeiten für Analysen finden und gleichzeitig bewährte Anwendungsfälle optimieren. Wahrscheinlich nutzen Sie die Analytik bereits für einige Anwendungsfälle, aber Sie können noch mehr tun. Durch die Einbindung von Analyseprozessen in Ihr Unternehmen können Sie mehr Wert schaffen - und das schneller. Hier sind 10 Möglichkeiten, wie Sie in Ihrem Finanzunternehmen von Data Analytics Nutzen :

1. Personalisierte Finanzdienstleistungen anbieten

Maßgeschneiderte Angebote sind für den Erfolg bei Finanzdienstleistungen unerlässlich. Durch die Verknüpfung von Kunden- und Finanzdaten zu Analysezwecken erhalten Sie ein besseres Verständnis für die finanziellen Ziele, das Risikoprofil und den finanziellen Status jedes Kunden. Sie können dann personalisierte Angebote bereitstellen, um die individuellen Bedürfnisse der Kunden kennenlernen . Die Angebote können Cashback auf Kreditkarten oder zinsgünstige Privat- oder Geschäftskredite umfassen. Die Erfüllung der individuellen Finanzbedürfnisse verbessert das Kundenerlebnis und ermöglicht Cross-Selling-Möglichkeiten, die den Umsatz steigern.

2. Real-Time-Insights gewinnen

Mit Real-Time-Insights ist Ihr Unternehmen in der Lage, Chancen zu erkennen oder, wenn Sie ein potenzielles Problem ausmachen, Maßnahmen zu ergreifen. So können Sie beispielsweise Sonderkonditionen für einen Kredit anbieten oder ein zeitlich begrenztes Debitkartenangebot unterbreiten, während jemand auf Ihrer Website surft, oder Sie können Sofortmaßnahmen ergreifen, wenn Sie bei einem Konto Betrug vermuten. Kreditkartenunternehmen nutzen beispielsweise Echtzeitanalysen, um Transaktionen besonders schnell zu genehmigen und Käufe auf Betrug zu untersuchen. Ebenso kann beim Aktienhandel jede Millisekunde einen Unterschied beim Kauf oder Verkauf zu Marktpreisen ausmachen, sodass Erkenntnisse in Echtzeit von unschätzbarem Wert sind.

3. Verbesserung der operationellen Effizienz

Mit Hilfe von Analysen können Sie Prozesse automatisieren, um die Abläufe zu verbessern. Manuelle und sich wiederholende Aufgaben können automatisiert werden, um menschliche Eingriffe und Fehler zu minimieren und Prozesse zu beschleunigen. So sind beispielsweise die Aufnahme von Kunden, die Genehmigung von Krediten und die Bearbeitung von Transaktionen gängige Aufgaben, die sich für eine Automatisierung eignen. Data Analytics kann auch eine Schlüsselrolle bei der digitalen Transformation spielen, indem sie digitale Prozesse und Arbeitsabläufe ermöglicht, die den Betrieb effizienter machen. So hat beispielsweise die Academy Bank ihre Abläufe in einer hybriden Umgebung umgestaltet und dabei mehr als vier Stunden manuelle Dateneingabe pro Tag eingespart und neue Online-Dienste zur Verbesserung des Customer-Experience entwickelt.

4. Risiken unternehmensweit verwalten

Die Finanzbranche ist ständig Risiken ausgesetzt - Marktrisiken, Kreditrisiken, operative Risiken und vieles mehr. Data Analytics bietet frühzeitige Einblicke in Risiken, so dass Sie Zeit haben, Probleme proaktiv zu entschärfen, bevor sie sich zu ausgewachsenen Problemen entwickeln. Durch die Anwendung von Analysen können Sie Risiken besser verstehen und verwalten , um Ihr Unternehmen vor potenziellen Verlusten zu schützen und gleichzeitig die finanzielle Stabilität zu fördern. Die Analyse von Kundendaten, historischen Daten, Kreditscores und anderen Informationen sagt beispielsweise die Wahrscheinlichkeit voraus, dass eine Person mit einem Kredit in Verzug gerät.

5. Finanzielle Investitionsentscheidungen treffen

In einer so komplexen Branche wie der Finanzdienstleistungsbranche müssen Sie in der Lage sein, große Datenmengen schnell zu analysieren, um Trends, Marktveränderungen und Leistungsziele zu verstehen und so Anlagestrategien festzulegen. Ausgefeilte Datenmodelle und Analysetechniken bieten detaillierte Einblicke und Antworten auf "Was-wäre-wenn"-Szenarien, die als Grundlage für Investitionen dienen. Darüber hinaus können Finanzanalysen Ihnen helfen, strategisch ein diversifiziertes Anlageportfolio aufzubauen, das auf Ihrer Risikotoleranz und Ihren Zielen basiert.

6. Sicherstellung einer präzisen aufsichtsrechtlichen Berichterstattung

In Ihrer stark regulierten Branche ist eine zeitnahe, zuverlässige Berichterstattung von entscheidender Bedeutung. Die Einhaltung der unzähligen, sich ständig ändernden Vorschriften erfordert Analysen, um die Einhaltung der Vorschriften zu überwachen und genaue Berichte über die Einhaltung von Vorschriften und Bestimmungen zu erstellen. Data Analytics hilft auch bei der Überwachung der Einhaltung von Vorschriften, um potenzielle Probleme zu erkennen und Strafen zu vermeiden, indem sichergestellt wird, dass die Abläufe den gesetzlichen Protokollen entsprechen. Darüber hinaus bieten Analyseprozesse ein Protokoll , das Ihren Stakeholdern und Prüfern einen Einblick in die Erstellung der Berichte gibt.

7. Verbesserung von Betrugserkennung und Funktionen

Betrug ist im Finanzsektor allgegenwärtig - und die betrügerischen Taktiken werden immer ausgefeilter und schwieriger zu erkennen. Ihr Unternehmen muss in der Lage sein, Betrug zu erkennen, bevor es zu finanziellen Verlusten kommt. Analysen, einschließlich fortschrittlicher Betrugserkennung , die Maschinelles Lernen Funktionen nutzen, helfen dabei, Muster und Anomalien zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten. Die Analytik muss auch falsch-positive Ergebnisse verhindern. Beispielsweise muss die Analyse in der Lage sein, zwischen legitimen Käufen eines Kunden und Betrug zu unterscheiden, um die Sperrung eines gültigen Kundenkontos zu vermeiden.

8. Genaue Finanzprognosen erstellen

Prognosen wirken sich direkt auf die Rentabilität aus, daher müssen sie verlässlich sein. Data Analytics kann genaue Prognosen liefern, die bei der Budgetierung und bei Investitionen helfen. Die Prognosen sagen Einnahmen, Ausgaben und die finanzielle Leistung des gesamten Unternehmens voraus. Ein detailliertes Verständnis der Finanzen ermöglicht es Ihnen, informierte Entscheidungen zu treffen, die die Rentabilität erhöhen. data driven Prognosen informieren auch über Szenarioanalysen, mit denen Sie potenzielle Geschäftsergebnisse und Risiken auf der Grundlage von Annahmen über die Zukunft bewerten können.

9. Ermittlung der Kreditwürdigkeit von Kunden

Die Kreditwürdigkeitsprüfung ist im Finanzwesen von grundlegender Bedeutung und ermöglicht es Banken und anderen Kreditgebern, die Kreditwürdigkeit eines Kunden auf der Grundlage seiner Kreditgeschichte, seines Einkommens und anderer Faktoren zu bewerten. Mit Hilfe von Analysen kann festgestellt werden, ob die Person ein gutes Kreditrisiko darstellt, d. h. ob der Kunde den Kredit pünktlich zurückzahlen und seinen Kredit verantwortungsvoll verwalten wird. Analytik kann für jede Art von Finanzierung verwendet werden, vom Angebot eines Kredits bis zur Erhöhung der Kreditkartenlimits.

10. Die Stimmung der Kunden verstehen

Wie andere Branchen auch, wollen Finanzdienstleister wissen, wie Kunden und Öffentlichkeit ihr Unternehmen wahrnehmen. Dazu dient die Gefühlsanalyse helfen. Sie interpretiert die Emotionen, Einstellungen und Meinungen, die hinter Beiträgen social media , Bewertungen, Umfrageantworten und anderem Kundenfeedback stehen. So können Sie die Gefühle Ihrer Kunden gegenüber Ihrer Marke und Ihren Dienstleistungen besser verstehen. Sie können feststellen, ob Ihre Kunden- und Geschäftsstrategien funktionieren, und entsprechende Verbesserungen vornehmen. Die Kundenstimmung dient auch als Wirtschaftsindikator, der Ihnen Aufschluss darüber gibt, wie optimistisch die Kunden hinsichtlich ihrer persönlichen Finanzen und der Gesamtwirtschaft sind.

Unify Data für Finanzdienstleistungen - Anwendungsfälle

Data Analytics ist zu einem wesentlichen Bestandteil der Entscheidungsfindung, automatisierter Prozesse und Prognosen für Finanzdienstleistungen geworden. Die Erkenntnisse helfen Unternehmen wie dem Ihren, wettbewerbsfähig zu bleiben und sich proaktiv an veränderte Marktbedingungen und Kundenbedürfnisse anzupassen. Es entstehen ständig neue Analytics Use Cases . Eine Möglichkeit, sich diese Anwendungsfälle zunutze zu machen, besteht darin, alle Daten auf einer einzigen, benutzerfreundlichen Cloud zusammenzufassen, die Analysten und allen anderen, die sie benötigen, zur Verfügung steht. Die Actian Data Platform leistet dies und mehr. Sie verbindet all Ihre Daten, so dass Sie Finanzdienstleistungs-Anwendungsfälle mit Zuversicht vorantreiben und ein unternehmensweites Datenmanagement für Finanzdienstleistungen ermöglichen können.

Zusätzliche Ressourcen:

• Die Academy Bank transformiert ihre Geschäftsprozesse in einer hybriden Umgebung um
• Unternehmensanalyse vs. Finanzanalyse: Was ist der Unterschied?
• Eindrucksvolle Erlebnisse für alle Finanzdienstleistungen

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.