Heutzutage benötigen Finanzinstitute eine starke FinTech-Unterstützung, um den Wettbewerbsvorteil in der Branche wie nie zuvor zu halten. FinTech-Unternehmen bieten Banken und Finanzorganisationen eine breite Palette von Dienstleistungen an, die das Dokumentenmanagement und den Arbeitsablauf erheblich erleichtern, die Anzahl manueller Aufgaben und die Möglichkeit menschlicher Fehler verringern, den Kundenservice und die Kundenbindung verbessern und vieles mehr.
Einer der aktuellsten Trends, der in der Finanzwelt immer beliebter wird, ist die Stärkung ihrer Software Infrastruktur mit automatisierten Predictive-Analytics-Lösungen. Die Gründe dafür liegen auf der Hand. Laut Gartner geben nur 16% der Entscheidungsträger an, dass sie Finanzdaten problemlos für die Entscheidungsfindung nutzen können. Dies bedeutet, dass die meisten Finanzorganisationen die Gelegenheit verpassen, diese wertvolle Quelle für ihr Geschäftswachstum zu nutzen. Einige Unternehmen haben die Lösung gefunden – indem sie die Leistungsfähigkeit von Predictive Analytics für die Finanzdienstleistungen nutzen.
In diesem Artikel erfahren Sie, was Predictive Analytics ist und wie es den Finanzinstituten helfen kann, ihre Finanzdienstleistungen sowie ihren Kundenservice zu verbessern und somit ihr Einkommen zu steigern.
Was ist Predictive Analytics im Finanzwesen?
Predictive Analytics ist ein Bereich fortschrittlicher Analysen, die fundierte Vorhersagen auf der Grundlage der gesammelten Daten und verschiedener statistischer und Daten Verarbeitungsmethoden treffen. Durch die Nutzung von statistischer Modellierung, Data Mining und maschinellen Lerntechnologien findet Predictive Analytics gemeinsame Datenmuster und bestimmt die Wahrscheinlichkeit, dass diese Muster erneut auftreten.
Banken und Finanzorganisationen nutzen Predictive Analytics, um:
- ihre Ressourcen besser zuzuweisen und von den möglichen bevorstehenden Ereignissen zu profitieren;
- ihre Leistungsfähigkeit zu steigern, z.B. Verbesserung ihrer Daten Verarbeitungsvorgänge, ihres Kundendienstes usw.;
- Risiken im Zusammenhang mit Investitionen, Krediten und anderen Dienstleistungen zu minimieren.
Wie Automatisierung die Echtzeitanalysen Transformiert
Automatisierte Echtzeitanalyse verarbeitet und wertet Daten sofort aus. Dadurch müssen die Mitarbeiter keine Stunden mit der Datenverarbeitung verbringen. Stattdessen verwenden sie Datenanalyse-Tools auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), die die gängigen Datenmuster schnell finden und Hypothesen darauf aufbauen.
Um datengesteuerte Prognosen zu erstellen, implementieren KI und ML die folgenden Techniken:
Ein Entscheidungsbaum ist eine Methode, bei der Predictive-Analytics-Lösungen ein verzweigtes baumartiges Diagramm erstellen, das veranschaulicht, was die Ausgaben für eine bestimmte Eingabe sind. Mit dieser Methode können die Unternehmen herausfinden, wie hoch die Chancen für bestimmte Ergebnisse sind, wie hoch die Ressourcen- und Betriebskosten sein werden und vieles mehr;
Das Regressionsmodell wird verwendet, wenn Unternehmen die Beziehung zwischen mehreren Variablen finden möchten; dieser Zusammenhang wird mit einem linearen Regressionsmodell beschrieben. Beispielsweise kann eine Finanzanalyse Lösung mit linearer Regression berechnen, wie sich Arbeitslosenquoten und Inflation auf das BIP auswirken, und vieles andere mehr;
Data Mining mit neuronalen Netzen ist ein komplexes System, das auf KI und Mustererkennung basiert, das verschiedene Analyseansätze verwendet und verschiedene Arten von Problemen unterschiedlicher Komplexität lösen kann. Das System ahmt die Arbeit eines menschlichen Gehirns nach und zielt darauf ab, versteckte Datenmuster, Anomalien und Korrelationen in großen Datenmengen zu finden. Vor allem können neuronale Netze ihre Genauigkeit verbessern, indem sie Daten Lernalgorithmen verwenden, wodurch das System jedes Mal präziser wird.
Ein gängiger automatisierter Predictive-Analytics-Arbeitsprozess sieht normalerweise so aus. Basierend auf den skizzierten Techniken, Predictive Analytics Tools:
- Sammeln automatisch die rohen Finanzdaten im gesamten Unternehmen;
- Systematisieren und analysieren die erfassten Daten mit KI und ML;
- Liefern intelligente Empfehlungen an Geschäftsinhaber.
Als Ergebnis erhalten die Unternehmen schnelle Einblicke, wie sie aktuelle Geschäftsprobleme optimal lösen können, sowie unkomplizierte und zuverlässige Prognosen über bevorstehende Ereignisse.
Predictive Analytics für den Finanz- und Bankensektor
Viele Banken und Finanzorganisationen entscheiden sich für die Entwicklung von Finanzsoftware und erstellen ihre eigenen Entscheidungshilfen, die an ihre Geschäftsanforderungen angepasst sind. Hier sind die gängigsten Beispiele dafür, wie Predictive Analytics zur Verbesserung von Finanz- und Bankdienstleistungen eingesetzt werden kann.
Entdeckung eines Betruges
Predictive Analytics-Tools können Unternehmen dabei helfen, ungewöhnliches Verhalten leicht zu erkennen und Betrug zu verhindern. Mit KI und ML ausgestattet, kann es die Daten zahlreicher Unternehmenskunden schnell sammeln und analysieren und Abweichungen im Finanzverhalten effektiv erkennen.
Wenn das System beispielsweise feststellt, dass die Transaktion zu groß ist oder von einem ungewöhnlichen Kundenstandort aus erfolgt, blockiert es die Geldüberweisung und fordert den Kunden auf, seine Identität und seine Aktionen zu bestätigen.
Kreditwürdigkeit
Die Ausgabe des Kredits an einen Kunden, und wenn es auch ein Unternehmen ist, ist für einen Kreditgeber immer ein Risiko. Mit prädiktiven Analysen in Echtzeit können die Kreditunternehmen schnell die Kredithistorie, die Kreditwürdigkeit und andere Informationen des Antragstellers abrufen. Basierend auf diesen Merkmalen schätzen die Analysetools den Risiko-Score des Kreditnehmers und beurteilen, ob der Kreditnehmer fällige Zahlungen leisten kann.
Marketing
Predictive-Analytics-Technologie wird seit langem von renommierten Unternehmen wie Netflix, YouTube, Meta, Tinder und vielen anderen für verbessertes Marketing und Personalisierung von Diensten eingesetzt.
Heutzutage verwenden viele Finanzunternehmen auch Predictive Analytics, um das Verhalten, die Demografie und die Vorlieben ihrer Kunden besser zu verstehen. Mit diesem Wissen können die Finanzunternehmen ihre Marketing Kampagnen verbessern und ihre Dienstleistungen besser an die Anforderungen ihrer Kunden anpassen.
Bedarfsplanung
Predictive-Analytics-Tools können einfach die Ereignisse vorhersagen, die in naher Zukunft eintreten werden. Auf diese Weise können Banken und finanzbezogene Organisationen Umsätze und eine hohe Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen oder auch einen Rückgang ihrer Popularität vorhersagen. Indem sie ihre Dienstleistungen an diese Tendenzen anpassen, können Unternehmen die Schmerzpunkte der Kunden besser angehen und somit ihre Einnahmen steigern.
Was sind die Vorteile von Predictive Analytics für die Finanzbranche?
Hier sind die 6 wichtigsten Vorteile, die Finanzunternehmen jeder Größe aus der Nutzung von Predictive-Analytics-Technologie in Echtzeit ziehen können:
Zukünftige Ereignisse sicher planen – Analysetools können ein breiteres Bild der Unternehmensentwicklung sowie der Tendenzen an Börsen, Rohstoffen, Futures und Optionen, Devisen und anderen Märkten liefern. Anhand dieser Daten können die Unternehmen ihre aktuellen Probleme genauer angehen und ihre weitere Vorgehensweise definieren.
Aufgabenautomatisierung – Viele der Analyseaufgaben, die lange Zeit manuell durchgeführt wurden, können mit Predictive-Analytics-Tools automatisiert werden. Mit Aufgaben Automatisieren können die Unternehmen ihre Mitarbeiter von grundlegenden Tätigkeiten wie Reporting, Controlling, Transaktionsverarbeitung und vielen anderen befreien. Stattdessen können die Unternehmen höherwertige Aufgaben an ihre Mitarbeiter delegieren, darunter Strategie und Planung, Serviceerweiterung, Entscheidungsunterstützung und andere.
Service-Personalisierung – ein besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse erhöht ihre Bindung an das Unternehmen. Mithilfe fortschrittlicher Analysetools können Unternehmen ihre Kundenservices verbessern und individueller gestalten.
Risikominimierung – Basierend auf den Historiendaten jedes Kunden können Finanzunternehmen die mit Krediten oder Projektfinanzierungen verbundenen Risiken genau einschätzen. Abgesehen von der Kundenbewertung können Unternehmen auch unternehmensinterne Daten sammeln, um ihre Leistung und zukünftige Risiken sowie die Tendenzen und Veränderungen in der Finanzwelt abzuschätzen.
Besserer Schutz vor Betrug – Predictive Analytics erkennt jedes ungewöhnliche Kundenverhalten im System und kann Betrugsversuche rechtzeitig verhindern.
Produktverbesserung – Analysetools können das Produkt sorgfältig analysieren und es den Eigentümern aus einem anderen Blickwinkel vorstellen. Auf diese Weise können Unternehmen das Erscheinungsbild, den Vertrieb und die Preisgestaltung ihrer Produkte effektiver verbessern.
Fazit
Predictive Analytics im Finanzwesen ist ein neuer Bereich in der FinTech-Branche, der viel Potenzial hat, die aktuellen Datenanalyse Praktiken zu revolutionieren. Viele Unternehmen nutzen die Echtzeit-Predictive-Analytics-Technologie bereits erfolgreich in ihrer Arbeit, um ihre Kundenanforderungen, internen Arbeitsabläufe, Märkte und vieles mehr besser zu verstehen.
Jene Finanzunternehmen, die die Implementierung von Predictive Analytics in ihre Arbeit in Betracht ziehen, sollten darüber nachdenken, wie sie diese Lösung zu 100% an ihre Geschäftsanforderungen anpassen können. SCAND bietet verschiedene Fintech-Entwicklungsdienste an, einschließlich der Entwicklung von Predictive-Analytics-Tools mit einer leistungsstarken Unterstützung von Big-Data-Verarbeitung Tools, künstlicher Intelligenz und maschinellen Lerntechnologien.