Phân tích dữ liệu đang thay đổi thế giới ngân hàng, cho phép các tổ chức tài chính hiểu sâu hơn về hoạt động của họ, xác định xu hướng và mô hình trong bộ dữ liệu lớn và đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
➡️ Nhấp vào đây và đăng ký Bản tin LinkedIn hàng tháng của chúng tôi 'Cập nhật kho bạc cho các ngân hàng'
McKinsey báo cáo rằng chỉ có 7% ngân hàng hoàn toàn sử dụng các phân tích quan trọng và nêu rõ trong Đánh giá thường niên về ngân hàng toàn cầu năm 2022 rằng các ngân hàng có thể làm nhiều hơn nữa để tận dụng dữ liệu của họ. Bằng cách tận dụng sức mạnh của phân tích dữ liệu, các ngân hàng có thể đạt được nhiều kết quả thành công hơn và duy trì tính cạnh tranh trong môi trường kinh doanh ngày càng thách thức
Trong những năm gần đây, việc sử dụng phân tích nâng cao ngày càng trở nên phổ biến trong ngành tài chính, khi ngày càng nhiều ngân hàng chuyển sang ra quyết định dựa trên dữ liệu để duy trì tính cạnh tranh. Phân tích dữ liệu là quá trình phân tích và giải thích các tập dữ liệu lớn và phức tạp để khám phá những hiểu biết và xu hướng. Hơn nữa, nó đang đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong ngành ngân hàng, cho phép các ngân hàng và tổ chức tài chính hiểu sâu hơn về hoạt động của họ, xác định các xu hướng và mô hình trong các tập dữ liệu lớn, và dựa trên đó đưa ra các quyết định sáng suốt và chính xác hơn.
Báo cáo phân tích dữ liệu nghiên cứu thị trường của Allied Market in Banking Market ước tính rằng phân tích dữ liệu toàn cầu trong thị trường ngân hàng sẽ tăng từ 4 đô la. 93 tỷ vào năm 2021 đến 28 đô la. 11 tỷ vào năm 2031, mở rộng với tốc độ CAGR là 19. 4% trong khoảng thời gian. Sự sẵn có của những hiểu biết sâu sắc liên tục được cải thiện nhờ sự phát triển của công nghệ mới. Hơn nữa, các xu hướng mới tiếp tục phát triển trong lĩnh vực phân tích trong lĩnh vực tài chính ngân hàng
Thế giới phân tích và dữ liệu không ngừng phát triển và các công nghệ cung cấp quyền truy cập thông tin nhanh hơn và chính xác hơn liên tục được phát triển. Để duy trì khả năng cạnh tranh, các ngân hàng phải luôn cập nhật các xu hướng phân tích gần đây. Bài viết này mô tả các xu hướng chính trong phân tích dữ liệu và ngân hàng vào năm 2023; .
AI và phân tích tăng cườngMột trong những xu hướng phân tích chính trong ngành tài chính ngân hàng là việc sử dụng ngày càng nhiều các thuật toán trí tuệ nhân tạo [AI] và học máy [ML]. Trong năm tới, các nhà lãnh đạo tài chính dự đoán sẽ áp dụng phân tích dự đoán [42%], trí tuệ nhân tạo [30%] và học máy [26%] thường xuyên hơn, theo báo cáo 'Triển vọng của CFO năm 2022 cho các tổ chức tài chính' của Syntellis. Việc sử dụng AI trong phân tích đang chuyển đổi lĩnh vực tài chính, cho phép các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt và chính xác hơn.
Phân tích dữ liệu tăng cường là thuật ngữ dùng để mô tả việc sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo [AI] và máy học [ML] để tăng cường phân tích dữ liệu truyền thống trong ngành tài chính ngân hàng. Nó liên quan đến việc tích hợp các công nghệ này vào các hệ thống phân tích dữ liệu hiện có, cung cấp những hiểu biết chính xác và kịp thời hơn có thể cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh. Gartner dự đoán rằng đến năm 2023, quản lý dữ liệu tăng cường sẽ giảm bớt nhu cầu của các nhà phân tích tài chính đối với các nhiệm vụ quản lý dữ liệu thường xuyên và lặp đi lặp lại, tiết kiệm tới 20% thời gian của họ cho các nhiệm vụ hợp tác, đào tạo và phân tích có giá trị cao.
Một trong những lợi ích chính của phân tích dữ liệu gia tăng trong tài chính ngân hàng là khả năng phân tích nhanh chóng và chính xác lượng lớn dữ liệu. Với các hệ thống phân tích dữ liệu truyền thống, đây có thể là một quá trình tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra lỗi vì nó yêu cầu phân loại và phân tích dữ liệu thủ công. Bằng cách sử dụng các công nghệ AI và ML, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể xác định nhanh chóng và chính xác các xu hướng và mẫu trong dữ liệu, cung cấp cho họ những hiểu biết có giá trị để họ có được thông tin tốt hơn và có thể đưa ra các quyết định kinh doanh theo cách hiệu quả nhất
DataOpsDataOps, hay Data Operations, là một xu hướng tương đối mới trong ngành ngân hàng nhằm nâng cao hiệu quả và hiệu quả của việc quản lý và phân tích dữ liệu, cũng như cho phép phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới dựa trên dữ liệu. Đó là thực hành tích hợp quản lý dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu với các quy trình phân phối và phát triển phần mềm.
Trong ngành tài chính ngân hàng, DataOps có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như giao dịch của khách hàng và dữ liệu thị trường, đồng thời đảm bảo dữ liệu đó chính xác, nhất quán và tuân thủ các quy định có liên quan. Forbes ước tính rằng trong năm 2023, các doanh nghiệp tập trung vào dữ liệu sẽ yêu cầu các nhóm DevOps của họ cộng tác với các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu để phát triển cấu trúc tổ chức, quy trình kinh doanh và công cụ hỗ trợ đơn vị kinh doanh dữ liệu. McKinsey tuyên bố rằng 80% tổ chức dành thời gian cho các quy trình lặp đi lặp lại như chuẩn bị dữ liệu trong các sáng kiến phân tích và chỉ 10% doanh nghiệp cảm thấy họ kiểm soát được vấn đề này. Với tầm quan trọng ngày càng tăng của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, nhiều ngân hàng đã bắt đầu đầu tư lớn vào DataOps như một cách để cải thiện hiệu suất và phục vụ khách hàng tốt hơn
Một xu hướng khác trong phân tích tài chính là tầm quan trọng ngày càng tăng của quản trị dữ liệu. Quản trị dữ liệu là quá trình thiết lập và duy trì quyền kiểm soát đối với việc thu thập, lưu trữ, sử dụng và phổ biến dữ liệu trong một tổ chức. Nó là một thành phần quan trọng của bất kỳ chiến lược quản lý dữ liệu thành công nào và rất cần thiết để đảm bảo tính chính xác, toàn vẹn và bảo mật của tài sản dữ liệu của tổ chức.
Khi nhiều quốc gia thông qua luật nhằm kiểm soát việc sử dụng dữ liệu cá nhân và các loại dữ liệu khác, quản trị dữ liệu sẽ tiếp tục là một chủ đề quan trọng trong năm 2023. Các quốc gia khác có khả năng ban hành luật bảo vệ dữ liệu của cư dân của họ sau các ví dụ như GDPR của Châu Âu, PIPEDA của Canada và PIPL của Trung Quốc. Trên thực tế, Gartner dự đoán rằng vào năm 2023, các quy tắc giống như GDPR sẽ áp dụng cho 65% dân số thế giới. Do đó, các ngân hàng và tổ chức tài chính đang đầu tư vào các quy trình và hệ thống quản trị dữ liệu để giúp họ quản lý và kiểm soát tài sản dữ liệu của mình hiệu quả hơn.
Capgemini đang báo cáo rằng lĩnh vực dịch vụ tài chính đang phát triển theo hướng quản trị dữ liệu có thể thực thi, giúp chuyển đổi các chính sách và quy tắc tĩnh trong tài liệu Word thành các quy trình quản trị có thể được thực hiện trong CNTT và doanh nghiệp với những lợi thế thực sự. Mục tiêu quản trị quan trọng nhất đối với các ngân hàng và công ty dịch vụ tài chính là khả năng tiếp cận dữ liệu chính xác và đáng tin cậy để tổng hợp và báo cáo rủi ro, bao gồm trách nhiệm giải trình và truy xuất nguồn gốc dữ liệu
Phân tích dữ liệu tổng hợpPhân tích dữ liệu tổng hợp là một cách tiếp cận mới để phân tích dữ liệu cho phép người dùng dễ dàng kết hợp các nguồn dữ liệu và phương pháp phân tích khác nhau để tạo ra các đường dẫn phân tích dữ liệu phức tạp. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích cho các tổ chức có bộ dữ liệu lớn và đa dạng, vì nó cho phép họ nhanh chóng và dễ dàng kết hợp các nguồn dữ liệu và phương pháp phân tích khác nhau để trả lời các câu hỏi kinh doanh cụ thể. Phân tích tổng hợp cũng có thể giảm chi phí trung tâm dữ liệu. Với phân tích dữ liệu có thể tổng hợp, chi phí trung tâm dữ liệu của công ty sẽ thấp hơn ngay cả khi nó di chuyển lên đám mây.
Theo các nhà phân tích của Gartner, đến năm 2023, 60% công ty sẽ kết hợp các yếu tố từ ba giải pháp phân tích trở lên để tạo các ứng dụng kinh doanh tích hợp dữ liệu và liên kết thông tin chi tiết với hành động. Trong ngành ngân hàng, phân tích tổng hợp có thể đặc biệt hữu ích cho phân tích dữ liệu do tính chất lớn và đa dạng của dữ liệu mà các ngân hàng thường xử lý. Các ngân hàng thường xử lý nhiều loại dữ liệu, bao gồm các giao dịch tài chính, dữ liệu khách hàng, xu hướng thị trường và các yêu cầu quy định. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống nội bộ, đối tác bên ngoài và bộ dữ liệu công khai. Bằng cách sử dụng các thành phần mô-đun, các nhà phân tích có thể dễ dàng kết nối đường dẫn dữ liệu của họ với các công cụ và hệ thống khác, chẳng hạn như công cụ trực quan hóa dữ liệu hoặc mô hình máy học. Điều này cho phép các nhà phân tích dễ dàng kết hợp công việc của họ vào các dự án phân tích dữ liệu lớn hơn và cộng tác với các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu khác để có được những hiểu biết mới từ dữ liệu của họ
Phân tích dựa trên đám mây và chiến lược MulticloudXu hướng thứ năm trong phân tích tài chính là sự gia tăng của các nền tảng phân tích dựa trên đám mây. Phân tích dựa trên đám mây là việc sử dụng các công nghệ điện toán đám mây để lưu trữ và phân tích lượng lớn dữ liệu. Nó cho phép các tổ chức lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu trên đám mây, thay vì tại chỗ, mang lại cho họ tính linh hoạt và khả năng mở rộng cao hơn.
Các tổ chức tài chính hiện đang phụ thuộc đáng kể vào các dịch vụ phân tích dữ liệu và điện toán đám mây của các công ty CNTT lớn như một phần trong chiến lược số hóa của họ. Sử dụng các công nghệ dựa trên đám mây, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể giảm chi phí hoạt động đồng thời nâng cao hiệu quả và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Một cuộc khảo sát do Google Cloud ủy quyền thực hiện đối với những người ra quyết định trong lĩnh vực tài chính ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á - Thái Bình Dương cho thấy 83% số người được hỏi đã sử dụng các đám mây công cộng ở một mức độ nào đó. Cuộc khảo sát tương tự cho thấy 17% tổ chức tài chính sử dụng chiến lược multicloud. Đáng chú ý, phần lớn các công ty, 88%, chưa sử dụng chiến lược đa đám mây đang cân nhắc thực hiện điều đó trong tương lai gần. Các nền tảng này cho phép các tổ chức tài chính lưu trữ và phân tích lượng lớn dữ liệu trên đám mây, mang lại cho họ tính linh hoạt và khả năng mở rộng cao hơn so với các hệ thống phân tích tại chỗ truyền thống. Bằng cách sử dụng các nền tảng phân tích dựa trên đám mây, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể hiểu rõ hơn về hoạt động của họ theo thời gian thực và đưa ra quyết định nhanh hơn, sáng suốt hơn
Dân chủ hóa dữ liệu là quá trình làm cho dữ liệu dễ dàng truy cập và dễ hiểu đối với tất cả các thành viên của một tổ chức, bất kể chuyên môn kỹ thuật hoặc chức năng công việc của họ. Các dịch vụ dữ liệu của TreasurUp thực hiện tư vấn dữ liệu cho ngân hàng và thu thập, làm sạch và trực quan hóa dữ liệu để giúp ngân hàng đưa ra kết luận về hành vi giao dịch của khách hàng và việc sử dụng các sản phẩm phòng ngừa rủi ro của TreasurUp. TreasureUp đang kết hợp các công cụ phân tích khác nhau, theo thỏa thuận với ngân hàng, để thu thập các loại dữ liệu khác nhau. Ví dụ về điều này là dữ liệu giao dịch và những thay đổi trong hành vi giao dịch, hoạt động phiên của người dùng, bản đồ nhiệt, bản ghi hành trình của người dùng và điểm hài lòng trên web và ứng dụng di động giúp ngân hàng hiểu khách hàng của họ hơn nữa.
Nhìn chung, việc sử dụng phân tích trong lĩnh vực tài chính ngân hàng đang gia tăng và sẽ tiếp tục phát triển trong những năm tới. Theo McKinsey, việc cải thiện các nỗ lực phân tích có thể thúc đẩy lợi nhuận của ngành ngân hàng toàn cầu lên tới 1 nghìn tỷ đô la hàng năm. Khi có nhiều dữ liệu hơn và khi các công ty FinTech như TreasurUp tiếp tục đẩy mạnh ranh giới của sự đổi mới, việc sử dụng phân tích sẽ ngày càng trở nên quan trọng đối với các ngân hàng muốn duy trì tính cạnh tranh trong thế giới tài chính phát triển nhanh chóng.
➡️ Nhấp vào đây và đăng ký Bản tin LinkedIn hàng tháng của chúng tôi 'Cập nhật kho bạc cho các ngân hàng'
Giới thiệu về tác giả TreasureUpdateVictoria Helin là Nhà phân tích dữ liệu của TreasureUp làm việc với Power BI, Tableau, Metabase, SQL, R và Python. Cô ấy chuyên sử dụng hiểu biết và phân tích dữ liệu để hỗ trợ các ngân hàng hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng doanh nghiệp của họ. Victoria có kỹ năng cao trong việc phân tích các bộ dữ liệu lớn để xác định các xu hướng và mô hình cũng như truyền đạt hiệu quả những phát hiện đó cho cả các bên liên quan về kỹ thuật và phi kỹ thuật. Đối với Victoria, phần đáng làm nhất trong công việc của cô ấy là sử dụng các kỹ năng phân tích và kỹ thuật để rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu, góp phần thúc đẩy thành công kinh doanh cho ngân hàng và khách hàng của họ
Luôn cập nhật thông tin mới nhất về Ngân hàng Thương mại trực tuyến và đăng ký Bản tin LinkedIn hàng tháng của chúng tôi “Cập nhật Kho bạc cho Ngân hàng. ”