چگونه بانک‌های پیشرو با تحلیل هوشمند داده‌ها، بازار را تسخیر می‌کنند

در عصر فناوری و سال ۲۰۲۵ صنعت بانکداری با حجم بی‌سابقه‌ای از داده‌ها مواجه شده است. روزانه حدود ۲.۵ کوینتیلیون بایت (۲,۵۰۰,۰۰۰,۰۰۰,۰۰۰,۰۰۰,۰۰۰ بایت) داده توسط کاربران تولید می‌شود که شامل تراکنش‌های مالی، فعالیت‌های آنلاین، تعاملات مشتریان، داده‌های شبکه‌های اجتماعی و اطلاعات اقتصادی می‌باشد. این داده‌ها مانند «سوخت دیجیتال» بانک‌ها عمل می‌کنند.

در این مطلب به تحلیل فرصت‌ها، چالش‌ها، ریسک‌ها و نمونه‌های موفق استفاده از کلان‌داده در بانکداری پرداختیم و چشم‌انداز آینده را بررسی می‌کنیم.

آمارهای صنعت کلان‌داده و بانکداری دیجیتال

پیش از بررسی فرصت‌ها، می‌خواهیم یک نگاه کلی به داده‌های مهم این صنعت بندازیم:

رشد بازار تحلیل کلان‌داده به شکل زیر پیش‌بینی می‌شود:

• درآمد پیش‌بینی‌شده بازار کلان‌داده در سال ۲۰۲۳: ۳۰۸ میلیارد دلار
• پیش‌بینی درآمد تا سال ۲۰۲۹: ۶۵۵ میلیارد دلار (رشد بیش از ۲ برابر)
• نرخ رشد سالانه بازار کلان‌داده تا ۲۰۲۵: ۱۰.۶٪

گسترش بانکداری دیجیتال نیز به مانند زیر پیش‌بینی شده است:

• ٪۸۹ از کاربران بانکی از بانکداری موبایل استفاده می‌کنند.
• ٪۹۷ از نسل هزاره (میلنیال‌ها) مشتری بانکداری دیجیتال هستند.

نقش کلان‌داده در بانکداری و خدمات مالی (BFSI) به چه صورتی است؟

• ٪۲۳ از درآمد کل بازار کلان‌داده به بخش بانکداری، خدمات مالی و بیمه (BFSI) اختصاص دارد.

فرصت‌های کلان‌داده در بانکداری

استفاده از کلان‌داده در بانکداری، هم روی عملکرد بانک‌ها و کاهش هزینه‌ها تاثیر می‌گذارد و هم تجربه مشتری را شخصی‌تر، سریع‌تر و امن‌تر کرده است. بانک‌ها با تحلیل داده‌های عظیم مشتریان، می‌توانند خدمات هوشمندتر، فرآیندهای کارآمدتر و امنیت بهتری ارائه دهند. در این بخش پنج فرصت جذابی که کلان‌داده برای صنعت بانکداری فراهم کرده است را بررسی می‌کنیم.

تجربه مشتری شخصی‌سازی شده

امروزه مشتریان بانک‌ها انتظار تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده و متناسب با نیازهای خود را دارند. بانک‌ها می‌توانند به وسیله کلان‌داده و هوش مصنوعی (AI) الگوهای رفتاری مشتریان را تحلیل کنند و خدماتی متناسب با شرایط مالی و نیازهای فردی ارائه دهند. این شامل پیشنهادهای مالی هدفمند، توصیه‌های هوشمند سرمایه‌گذاری و حتی تشخیص احتمال خروج مشتریان است.

طبق نظرسنجی مؤسسه Accenture در سال ۲۰۲۴، ٪۸۴ از مدیران بانکی معتقدند که شخصی‌سازی خدمات یکی از عوامل کلیدی در حفظ مشتریان است.

برای درک بهتر، می‌خواهیم داستان موفقیتِ استفاده از کلان داده را در سطح جهان بررسی کنیم:

American Express که یکی از بهترین شرکت‌های مالی در زمینه تحلیل داده‌های مشتریان است، با تحلیل بیش از ۱۱۵ متغیر از داده‌های تراکنشی، الگوهای خرید و رفتارهای مالی مشتریان، احتمال خروج مشتریان را پیش‌بینی می‌کند. در نتیجه می‌تواند پیشنهادهای ویژه‌ای را برای نگهداشت مشتریان ارائه دهد و به کاهش نرخ ریزش آن‌ها کمک کند.

بهینه‌سازی فرآیندهای عملیاتی

بانکداری سنتی فرآیندهای زمان‌بر و طاقت‌فرسایی دارد که هزینه‌های عملیاتی را بالا می‌برد و روی نارضایتی مشتریان نیز تاثیر مستقیم می‌گذارد. اما با کلان‌داده و یادگیری ماشین (ML) می‌توانید این فرآیندها را خودکارسازی و بهینه‌سازی کنید.

تحقیقات نشان می‌دهد که ۳۰٪ از فرآیندهای بانکی، از جمله بررسی اعتبارات، پردازش درخواست‌های وام و تحلیل تراکنش‌ها، قابلیت دیجیتالی شدن و اتوماسیون را دارند. همچنین استفاده از فناوری RPA (اتوماسیون فرآیندهای رباتیک) می‌تواند هزینه‌های عملیاتی را بین ۲۰ تا ۲۵٪ کاهش دهد.

بانک‌های زیادی در دنیا در حال تغییر هستند که نمونه‌اش را می‌توانید در ادامه مطالعه کنید:

JP Morgan Chase با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزار COIN (Contract Intelligence)، زمان پردازش اسناد وام را از ۳۶۰,۰۰۰ ساعت انسانی به چند ثانیه کاهش داده است. این مدل می‌تواند اسناد حقوقی پیچیده را مورد بررسی قرار دهد، اطلاعات کلیدی را استخراج کند و باعث بهینه‌سازی فرآیندهای اداری می‌شود. مزایای به دست آمده در راستای این تحول، به شرح زیر است:

کاهش هزینه‌های عملیاتی، افزایش سرعت پردازش درخواست‌ها و کاهش احتمال خطاهای انسانی.

امنیت سایبری و مقابله با تقلب

با دیجیتالی‌شدن بانک‌ها، حملات سایبری و جرائم مالی به چالشی تبدیل شده‌اند که باید به درستی به آن‌ها رسیدگی کرد. بانک‌ها باید بتوانند تراکنش‌های غیرعادی را در لحظه شناسایی کنند و مانع از وقوع تقلب شوند.

کلان‌داده و تحلیل‌های پیشرفته، امکان نظارت لحظه‌ای بر تراکنش‌ها و شناسایی الگوهای غیرعادی را فراهم می‌کنند. طبق آمار جهانی تنها ۳۸٪ از سازمان‌های مالی آمادگی لازم برای مقابله با تهدیدات سایبری را دارند. در عین حال، ۶۳٪ از مؤسسات مالی از هوش مصنوعی و کلان‌داده برای تشخیص تراکنش‌های مشکوک و تقلب استفاده می‌کنند. لازم به ذکر است که هزینه متوسط هر نقض داده در بخش مالی، ۶.۰۸ میلیون دلار تخمین زده می‌شود.

یک نمونه در حوزه امنیت سایبری و مقابله با تقلب را نیز در ادامه بررسی کرده‌ایم:

CitiBank با همکاری شرکت Feedzai، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای پایش تراکنش‌های مالی در لحظه پیاده‌سازی کرده است. این سیستم‌ها الگوهای رفتاری مشتریان را یاد می‌گیرند و در صورت مشاهده فعالیت‌های غیرعادی، به‌طور خودکار هشدار صادر می‌کنند و مانع از انجام تراکنش‌های مشکوک جلوگیری می‌شوند. به همین دلیل هم نرخ موفقیت در شناسایی تقلب مالی به میزان ۹۸٪ افزایش یافته، در حالی که نرخ خطای تشخیص تقلب به کمتر از ۱٪ کاهش پیدا کرده است.

تصمیم‌گیری هوشمند در اعطای تسهیلات و اعتبارسنجی

در مدل‌های سنتی اعتبارسنجی، افرادی که سابقه اعتباری ندارند، به سختی می‌توانند وام یا تسهیلات بانکی دریافت کنند. این در حالی است که با استفاده از کلان‌داده، بانک‌ها می‌توانند اعتبارسنجی را فراتر از مدل‌های سنتی انجام دهند.

بدین شکل که بیش از ۱.۷ میلیارد نفر در جهان فاقد حساب بانکی و سابقه اعتباری هستند، اما بسیاری از آن‌ها از نظر اقتصادی فعال‌اند و جزو افراد واجد شرایط دریافت وام به شمار می‌روند. سیستم‌های سنتی فقط به گزارش‌های اعتباری (Credit Score) تکیه دارند، در حالی که مدل‌های جدید از تحلیل رفتارهای دیجیتالی و تراکنش‌های غیررسمی استفاده می‌کنند.

در این حوزه نیز می‌توان مثال‌ها و نمونه‌های موفق زیادی نام برد که یکی از آن‌ها به شرح زیر است:

Kreditech یکی از شرکت‌های زمینه اعتبارسنجی هوشمند است. این شرکت با تحلیل داده‌های خریدهای آنلاین، رفتارهای شبکه‌های اجتماعی و تراکنش‌های دیجیتال کاربران، یک مدل نوین برای ارزیابی اعتبار مشتریان ایجاد کرده است.

این مدل جدید اعتبارسنجی به مشتریانی که در سیستم‌های سنتی رد صلاحیت می‌شدند، امکان دریافت وام را فراهم می‌کند. در عین حال این مدل به گونه‌ای طراحی شده که ریسک عدم بازپرداخت وام را به حداقل می‌رساند.

پشتیبانی مشتری با هوش مصنوعی

یکی از بخش‌های پرهزینه در بانکداری، پشتیبانی از مشتریان و پاسخگویی به سؤالات و درخواست‌های آن‌ها است. با استفاده از چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، بانک‌ها توانسته‌اند هزینه‌های این بخش را کاهش داده و در عین حال کیفیت خدمات را افزایش دهند.

بانک‌هایی که از چت‌بات‌های هوشمند استفاده می‌کنند، هزینه‌های پشتیبانی خود را تا ۵۰٪ کاهش داده‌اند که بسیار قابل توجه است. نکته جالب این است که ۹۰٪ از تعاملات پشتیبانی مشتریان در سطح جهانی تا سال ۲۰۳۰ به‌طور کامل توسط هوش مصنوعی مدیریت خواهد شد.

دستیارهای هوشمند بانکی به راحتی می‌توانند مدیریت هزینه‌ها، پس‌انداز، مشاوره مالی و حتی پیش‌بینی رفتار مالی کاربران را انجام دهند.

Bank of America از دستیار مجازی خود به نام Erica برای کمک به مشتریان استفاده می‌کند که یک مثال عالی برای این موضوع است. Erica با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌ها، به مشتریان در زمینه مدیریت هزینه‌ها، پس‌انداز، بررسی تراکنش‌ها و حتی تشخیص الگوهای غیرعادی در خرج‌کرد آن‌ها کمک می‌کند.

استفاده از چت‌بات‌های بانکی باعث شده تا زمان پاسخگویی به مشتریان کاهش یابد، دقت پاسخ‌ها افزایش پیدا کند و مشتریان تجربه بهتری از تعامل با بانک‌ها داشته باشند.

ریسک‌ها و چالش‌های کلان‌داده در بانکداری

پس از بررسی کاربردها و مزایا، باید ریسک‌های کلان‌داده در بانکداری را نیز مورد تحلیل قرار دهیم:

سیستم‌های قدیمی (Legacy Systems)

• ۹۲ از ۱۰۰ بانک برتر جهانی هنوز از سیستم‌های مین‌فریم IBM استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها برای تحلیل کلان‌داده طراحی نشده‌اند و تغییر آن‌ها هزینه‌بر است.

امنیت داده و تهدیدات سایبری

• بانک‌ها با حجم عظیمی از داده‌های حساس مواجه هستند که نیازمند حفاظت شدید است.
•  حملات سایبری و نقض داده‌ها هزینه‌های هنگفتی به بانک‌ها تحمیل می‌کند.

راهکارهای که برای چالش‌های بالا وجود دارد: استفاده از بلاکچین و رمزنگاری داده‌ها است که می‌تواند امنیت تراکنش‌ها را افزایش دهد.

حجم و کیفیت داده‌ها

• ۸۰ تا ۹۰٪ از داده‌های مالی غیرساختاریافته هستند (مانند ایمیل‌ها و تعاملات شبکه‌های اجتماعی).
• بانک‌ها باید روی ساختاردهی و تحلیل این داده‌ها سرمایه‌گذاری کنند.

چالش‌های قانونی و مقرراتی (مانند GDPR)

قوانین سختگیرانه GDPR و سایر مقررات حفظ حریم خصوصی، بانک‌ها را ملزم به شفافیت در جمع‌آوری و استفاده از داده‌های مشتریان می‌کنند.

به همین دلیل: بانک‌ها باید مدل‌هایی را طراحی کنند که با رعایت قوانین، داده‌ها را تحلیل کنند و حریم خصوصی مشتریان را حفظ نمایند.

نمونه‌های موفق بانک‌ها در استفاده از کلان‌داده

همانطور که گفتیم، مثال‌های موفقیت‌آمیز زیادی می‌توانیم در حوزه استفاده از کلان‌داده بزنیم که سه موردش را می‌توانید در جدول زیر مطالعه کنید:

بانک	کاربرد کلان‌داده	نتیجه
Barclays	تحلیل احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی	بهبود تجربه کاربری اپلیکیشن موبایل
Deutsche Bank	تحلیل تأثیر عوامل نامشهود بر قیمت سهام	افزایش دقت پیش‌بینی‌های بازار مالی
BNP Paribas	نظارت بر عملکرد کارکنان و شعب	بهبود بهره‌وری و کاهش هزینه‌های عملیاتی

آینده کلان‌داده در بانکداری

صنعت بانکداری در حال گذار به عصر جدیدی است که کلان‌داده و فناوری‌های مرتبط، به مهم‌ترین‌ بخش آن تبدیل می‌شوند. این تحولات نحوه ارائه خدمات مالی را تغییر می‌دهند و فرصت‌های بی‌شماری برای بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و افزایش رضایت مشتریان ایجاد می‌کنند.

در این قسمت از مطلب به بررسی چهار روند کلیدی که آینده بانکداری را شکل خواهند داد، می‌پردازیم.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & ML)

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال تبدیل شدن به بخشی مهم و حیاتی در بانکداری مدرن هستند. بانک‌ها به کمک این فناوری‌ها می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را تحلیل کرده و از آن‌ها برای پیش‌بینی تقاضا، شناسایی تقلب و تصمیم‌گیری خودکار استفاده کنند.

• پیش‌بینی تقاضا: با تحلیل الگوهای رفتاری مشتریان، بانک‌ها می‌توانند نیازهای آینده آن‌ها را پیش‌بینی و خدمات متناسب ارائه دهند.
• شناسایی تقلب: الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند الگوهای غیرعادی در تراکنش‌ها را شناسایی کرده و بلافاصله هشدار دهند. به لطف این ویژگی‌ تا حد امکان می‌توان از کلاهبرداری‌های احتمالی جلوگیری کرد و اعتماد مشتریان را به دست آورد.
• تصمیم‌گیری خودکار: فرآیندهایی مانند اعطای وام یا بررسی صلاحیت اعتباری می‌توانند به طور کامل خودکار شوند.

بانکداری باز (Open Banking)

بانکداری باز مفهومی است که در آن بانک‌ها داده‌های مشتریان خود را به صورت امن با توسعه‌دهندگان و شرکت‌های فین‌تک به اشتراک می‌گذارند. این رویکرد به ایجاد اکوسیستمی از خدمات نوآورانه منجر می‌شود که نیازهای مشتریان را به شیوه‌های جدید برآورده می‌کند.

در روش بانکداری باز، بانک‌ها با استفاده از APIهای امن، می‌توانند داده‌های مالی مشتریان را با رضایت آن‌ها در اختیار شرکت‌های ثالث قرار دهند. همچنین بانک‌ها می‌توانند با استارتاپ‌های فین‌تک همکاری کنند تا خدمات جدیدی مانند وام‌های فوری، سرمایه‌گذاری‌های خرد و ابزارهای پس‌انداز هوشمند را توسعه دهند.

فناوری بلاکچین

فناوری بلاکچین رهبر اصلی بالا بردن امنیت در فضای بانکداری دیجیتال است. این فناوری با ایجاد یک دفتر کل توزیع‌شده، امکان دستکاری داده‌ها را به حداقل می‌رساند. بلاکچین با رمزنگاری پیشرفته، امنیت تراکنش‌ها را تضمین می‌کند. این موضوع به ویژه در جلوگیری از تقلب و حملات سایبری اهمیت دارد.

هر تراکنش در بلاکچین به صورت شفاف و غیرقابل تغییر ثبت می‌شود که این موضوع به مشتریان و نهادهای نظارتی اطمینان می‌دهد که داده‌ها دستکاری نشده‌اند. همچنین بلاک‌چین با حذف واسطه‌ها در فرآیندهای مالی، هزینه‌های تراکنش‌ها را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد.

تحلیل لحظه‌ای (Real-Time Analytics)

در دنیای امروز سرعت تصمیم‌گیری یک مزیت رقابتی است. به کمک تحلیل لحظه‌ای داده‌ها در کم‌ترین زمان می‌توان به نوسانات بازار واکنش نشان داد و تصمیم‌های بهینه گرفت. با تحلیل بلادرنگ داده‌ها، بانک‌ها می‌توانند ریسک‌های بالقوه را شناسایی و از آن‌ها جلوگیری کنند. به عنوان مثال، شناسایی سریع تراکنش‌های مشکوک باعث جلوگیری از وقوع کلاهبرداری می‌شود.

نتیجه‌گیری

کلان‌داده در صنعت بانکداری تبدیل به ابزاری شده است که به وسیله آن می‌توان ایمنی و خدمات بهتری فراهم کرد و در عین حال هزینه‌ها به میزان زیادی کاهش داد. بانک‌هایی که از این فناوری استفاده می‌کنند، می‌توانند تجربه‌ای شخصی‌تر برای مشتریان ایجاد کنند، هزینه‌های عملیاتی خود را پایین بیاروند، امنیت را بهبود ببخشند و فرآیندهای اعتبارسنجی را بهینه‌سازی کنند.

در آینده، بانک‌هایی که از داده‌های عظیم برای تصمیم‌گیری هوشمندانه استفاده نکنند، در رقابت با بازیگران جدید بازار، مانند فین‌تک‌ها عقب خواهند ماند.