تحلیل داده و هوش مصنوعی برای صنعت مالی

کدام مشتری احتمال بیشتری برای نکول دارد؟ چه پیشنهادی با نیاز او هماهنگ‌تر است؟ کدام پرونده وصول باید زودتر پیگیری شود؟ پاسخ این پرسش‌ها میان تراکنش‌ها، سوابق اعتباری، تعاملات مشتریان و اطلاعات عملیاتی سازمان قرار دارد.

داتا با تحلیل داده‌های سازمانی، توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و طراحی راهکارهای هوشمند، این داده‌ها را به بینش، پیش‌بینی و پیشنهاد تصمیم تبدیل می‌کند. هر پروژه از یک مسئله مشخص کسب‌وکار آغاز می‌شود و تا استفاده از نتیجه در فرایند عملیاتی ادامه پیدا می‌کند.

داده چه زمانی به تصمیم تبدیل می‌شود؟

سازمان‌های مالی حجم زیادی از داده تولید می‌کنند. بخشی از این داده‌ها در سامانه‌های مختلف پراکنده‌اند، تعریف‌های یکسانی ندارند یا با تأخیر به دست تصمیم‌گیرندگان می‌رسند. در چنین شرایطی، گزارش‌های بیشتر لزوماً تصمیم دقیق‌تری نمی‌سازند.

ارزش تحلیل زمانی شکل می‌گیرد که سازمان بداند قرار است کدام تصمیم را بهبود دهد. خروجی تحلیل ممکن است احتمال نکول یک متقاضی، امتیاز تمایل مشتری به یک محصول، اولویت پیگیری مطالبات یا تشخیص یک الگوی غیرعادی باشد. این خروجی باید در زمان مناسب و با قالبی قابل‌استفاده در اختیار کاربر یا سامانه قرار گیرد.

خدمات تحلیل داده و هوش مصنوعی داتا

ترکیب خدمات در هر پروژه به مسئله کسب‌وکار، وضعیت داده‌ها و محیط عملیاتی سازمان بستگی دارد. داتا این خدمات را در پنج حوزه ارائه می‌کند.

تحلیل داده و کشف الگو

تحلیل داده، روندها و روابطی را آشکار می‌کند که در گزارش‌های معمول به‌سادگی دیده نمی‌شوند. این تحلیل برای شناخت رفتار مشتریان، بررسی عوامل مؤثر بر عملکرد شعب، ارزیابی نتیجه طرح‌ها و یافتن نقاط اصطکاک در فرایندهای عملیاتی به کار می‌رود.

در این مرحله، داده‌های مرتبط انتخاب و آماده می‌شوند، محدودیت‌های آن‌ها بررسی می‌شود و شاخص‌های متناسب با مسئله شکل می‌گیرند. نتیجه باید برای مدیر یا کارشناس قابل‌تفسیر باشد و مسیر اقدام بعدی را روشن کند.

مدل‌های پیش‌بینانه و یادگیری ماشین

مدل‌های پیش‌بینانه با استفاده از داده‌های گذشته، احتمال یک رفتار یا رویداد آینده را برآورد می‌کنند. ارزیابی ریسک اعتباری، پیش‌بینی رفتار مشتری و تشخیص زودهنگام تغییرات مهم از کاربردهای این مدل‌ها در صنعت مالی‌اند.

عملکرد فنی تنها یکی از معیارهای ارزیابی مدل است. پایداری نتیجه، امکان توضیح خروجی، کیفیت داده ورودی و اثر مدل بر تصمیم کسب‌وکار نیز باید سنجیده شوند.

پیشنهاددهی و اولویت‌بندی هوشمند

وقتی تعداد مشتریان، پرونده‌ها یا گزینه‌ها زیاد است، مدل‌های پیشنهاددهنده به تشخیص اولویت کمک می‌کنند. این مدل‌ها بر اساس ویژگی‌های هر مورد، محصول، مشتری یا اقدام مناسب‌تر را پیشنهاد می‌دهند.

خروجی ممکن است به شکل امتیاز، رتبه یا توصیه مشخص در اختیار کاربر قرار گیرد. شناسایی مشتریان بالقوه، پیشنهاد محصول، اولویت‌بندی مطالبات و برنامه‌ریزی اقدامات بازاریابی از کاربردهای این حوزه‌اند.

پردازش زبان، اسناد و مکالمات

بخش مهمی از دانش سازمان در متن، سند و مکالمه ثبت شده است. پردازش زبان طبیعی و مدل‌های هوش مصنوعی برای استخراج اطلاعات، طبقه‌بندی محتوا، تحلیل مکالمات و پاسخ‌گویی بر پایه منابع تخصصی به کار می‌روند.

دستیارهای هوشمند کارکنان و کاربران، چت‌بات‌های تخصصی بانکی، تحلیل مکالمات مراکز تماس و پردازش اسناد در این حوزه قرار می‌گیرند. دقت پاسخ، سطح دسترسی، محرمانگی اطلاعات و امکان ارزیابی عملکرد، از الزامات طراحی این راهکارها هستند.

مصورسازی و ابزارهای تصمیم‌سازی

نتیجه تحلیل باید تصویری روشن از وضعیت، تغییرات و عوامل اثرگذار به تصمیم‌گیرنده بدهد. داشبورد و گزارش مدیریتی زمانی کارآمد است که بر اساس پرسش کاربر طراحی شود و امکان حرکت از نمای کلی به جزئیات را فراهم کند.

مصورسازی می‌تواند خروجی یک تحلیل مستقل باشد یا در یک سامانه تصمیم‌یار استفاده شود. شاخص‌ها، سطح جزئیات و شیوه نمایش بر اساس نقش کاربر و نوع تصمیم انتخاب می‌شوند.

کاربردها در صنعت مالی

راهکار تحلیلی در صنعت مالی با داده‌های حساس، تصمیم‌های پرتعداد و فرایندهای به‌هم‌پیوسته سروکار دارد. چند حوزه کاربردی این خدمات عبارت‌اند از:

اعتبارسنجی هوشمند

مدل اعتبارسنجی هوشمند با تحلیل داده‌های مالی و رفتاری، احتمال نکول متقاضی را برآورد می‌کند. این خروجی در کنار ضوابط اعتباری و اطلاعات تکمیلی مشتری به کار می‌رود. داده‌های رفتاری همچنین ظرفیت ارزیابی متقاضیانی را افزایش می‌دهند که سابقه تسهیلاتی محدودی دارند.

شناخت مشتری و پیشنهاد محصول

تحلیل رفتار مشتریان به بخش‌بندی دقیق‌تر، شناخت نیاز و انتخاب زمان مناسب برای ارائه خدمت کمک می‌کند. سیستم پیشنهادگر با توجه به ویژگی‌ها و الگوهای رفتاری، محصول یا اقدام متناسب‌تری پیشنهاد می‌دهد. سیاست‌های کسب‌وکار، ظرفیت کانال و تجربه مشتری نیز در طراحی پیشنهاد نقش دارند.

شناسایی مشتریان بالقوه و بازاریابی شعب

سامانه شناسایی مشتریان بالقوه داتا با ترکیب داده‌های مشتری، محصول و تعاملات گذشته، مشتریانی را مشخص می‌کند که احتمال بیشتری برای پذیرش یک خدمت دارند. شعب و تیم‌های بازاریابی می‌توانند فعالیت خود را بر گروه‌های اولویت‌دار متمرکز کنند و نتیجه اقدامات را بسنجند.

اولویت‌بندی وصول مطالبات

پرونده‌های مطالبات از نظر رفتار پرداخت، احتمال وصول و شرایط مشتری متفاوت‌اند. سامانه پیگیری وصول مطالبات داتا برای هر پرونده یک ورودی تصمیم فراهم می‌کند تا ترتیب پیگیری یا اقدام مناسب‌تر مشخص شود. قواعد کسب‌وکار، محدودیت‌های حقوقی و تجربه کارشناسان وصول در کنار نتیجه مدل قرار می‌گیرند.

تحلیل مراکز تماس و هوشمندسازی پاسخ‌گویی

مکالمات مرکز تماس تصویری نزدیک از مسائل و پرسش‌های مشتریان ارائه می‌کنند. تحلیل این داده‌ها به ارزیابی کیفیت مکالمات، شناسایی موضوعات پرتکرار و اصلاح فرایند پاسخ‌گویی کمک می‌کند. دستیار تخصصی نیز دسترسی کارکنان یا کاربران به پاسخ‌های معتبر و مرتبط را سریع‌تر می‌کند.

پردازش و اعتبارسنجی اسناد

راهکارهای پردازش هوشمند، اطلاعات موردنیاز را از اسناد استخراج می‌کنند، کنترل‌های اولیه را انجام می‌دهند و موارد نیازمند بررسی انسانی را مشخص می‌کنند. این قابلیت در فرایندهای پرتعداد، زمان کارشناسان را بر بررسی موارد حساس‌تر متمرکز می‌کند.

یک پروژه تحلیلی چگونه اجرا می‌شود؟

اجرای پروژه با تعریف دقیق مسئله آغاز می‌شود. تیم کسب‌وکار و تیم فنی باید درباره تصمیم موردنظر، کاربران خروجی و معیار موفقیت به درک مشترک برسند. سپس پروژه در شش مرحله پیش می‌رود:

1. تعریف مسئله و معیار موفقیت: تعیین تصمیم، فرایند یا شاخصی که قرار است بهبود پیدا کند.
2. ارزیابی داده‌های موجود: بررسی دسترس‌پذیری، کیفیت، پوشش، تاریخچه و محدودیت‌های داده.
3. طراحی راهکار تحلیلی: انتخاب روش، متغیرها، معماری و قالب خروجی.
4. توسعه و اعتبارسنجی: آموزش مدل و ارزیابی آن با معیارهای فنی و کسب‌وکار.
5. اتصال به فرایند عملیاتی: ارائه خروجی از طریق API، داشبورد، گزارش یا سامانه تصمیم‌یار.
6. پایش و بهبود: کنترل کیفیت داده و بررسی پایداری عملکرد مدل در طول زمان.

در بعضی پروژه‌ها، نمونه اولیه امکان‌پذیری راهکار را بررسی می‌کند. تصمیم برای استقرار سازمانی پس از سنجش نتیجه، هزینه اجرا، ریسک‌ها و الزامات یکپارچه‌سازی گرفته می‌شود.

سازمان چه خروجی‌ای دریافت می‌کند؟

خروجی به مسئله و شیوه استفاده سازمان وابسته است. مدل تحلیلی یا پیش‌بینانه، امتیاز و رتبه، API قابل اتصال به سامانه‌های موجود، داشبورد مدیریتی، سامانه تصمیم‌یار و دستیار هوشمند تخصصی از خروجی‌های ممکن هستند.

همراه راهکار، تعریف داده‌های ورودی، معیارهای ارزیابی، محدودیت‌های مدل و سازوکار پایش نیز مشخص می‌شوند. به این ترتیب، سازمان می‌تواند عملکرد راهکار را بررسی کند و درباره توسعه یا اصلاح آن تصمیم بگیرد.

تحلیل قابل‌اعتماد به چه پیش‌نیازهایی وابسته است؟

کیفیت راهکار تحلیلی به کیفیت و دسترس‌پذیری داده وابسته است. داده‌های پراکنده، تعریف‌های ناسازگار و دسترسی نامطمئن، نتیجه تحلیل را تحت تأثیر قرار می‌دهند. ارزیابی اولیه پروژه مشخص می‌کند که آیا جریان داده، یکپارچه‌سازی منابع یا کنترل‌های کیفیت به اصلاح نیاز دارند.

معماری داده، حاکمیت و مدیریت داده و الزامات امنیتی، پایه استفاده پایدار از تحلیل و هوش مصنوعی در سازمان هستند. دامنه پروژه باید پیش‌نیازهای موجود و اقدامات لازم برای استقرار را روشن کند.

رویکرد داتا در اجرای راهکارهای تحلیلی

داتا راهکارهای تحلیل داده و هوش مصنوعی را با توجه به واقعیت سازمان‌های مالی طراحی می‌کند. حجم و حساسیت داده، تنوع سامانه‌ها، قواعد کسب‌وکار و الزامات امنیتی از ابتدای پروژه در نظر گرفته می‌شوند.

تجربه کار با مسائل بانکی و مالی به تیم داتا کمک می‌کند پرسش تحلیلی را به فرایند عملیاتی پیوند دهد. همکاری متخصصان داده، هوش مصنوعی، محصول، زیرساخت و کسب‌وکار نیز مسیر استفاده سازمانی از راهکار را هموار می‌کند.

دقت، شفافیت معیارهای ارزیابی، امنیت داده و امکان پایش خروجی در همه مراحل اهمیت دارند. سازمان باید بتواند اثر راهکار را بر تصمیم یا فرایند موردنظر اندازه‌گیری کند.

راهکارهای مرتبط داتا

توانمندی‌های این حوزه در راهکارهایی مانند اعتبارسنجی هوشمند، سیستم‌های پیشنهادگر، شناسایی مشتریان بالقوه، وصول هوشمند مطالبات، دستیارهای تخصصی و پردازش اسناد به کار گرفته می‌شوند. طراحی یا متناسب‌سازی هر راهکار بر اساس مسئله کسب‌وکار، داده‌های در دسترس و الزامات سازمان انجام می‌شود.

مسیر همکاری از بررسی یک مسئله مشخص آغاز می‌شود. داده‌های لازم برای این مسئله باید در سازمان وجود داشته باشند و حل آن اثری قابل‌سنجش بر تصمیم یا عملیات ایجاد کند. گفت‌وگوی اولیه درباره مسئله، وضعیت داده و کاربران خروجی، دامنه مناسب پروژه را روشن می‌کند.