Finansal hizmetler şirketleri iş hedeflerini karşılamak için büyük veriden nasıl yararlanıyor?
Banka ve sigorta firmalarını da içine alan finansal hizmetler şirketleri inovasyon akışını hızlandırmak ve oyunu değiştiren iş sonuçlarını açığa çıkartmak için bir büyük veri projesine başvuruyor. Buradaki güçlük daha kesintisiz değerin nasıl teşvik edileceği ve fırsatların daha hızlı bir biçimde nasıl ortaya çıkartılacağı üzerinde.
Büyük veri yolculuğunuzun neresinde olursanız olun, burada yer verdiğimiz büyük veriyi bir analitik stratejisi içerisine entegre etmeye yönelik üç adımlık yaklaşım başarıya götürebilir.
Birinci adım: İş hedefleri ve sonuçlarının taslağını çıkartın
Büyük veri güdümlü analitik projeleri üzerinden kesintisiz ve dönüşümsel gelişmeleri teşvik etmek için iş birimleri (örneğin IT, pazarlama, risk, uyumluluk veya finans) karşılıklı olarak yararlı bir iş hedefi üzerinde hemfikir olmalı ve bunun taslağını belirlemeli. Söz gelimi daha iyi bir müşteri deneyimini yürütmek veya müşteri değer yönetimini geliştirmek. Ortak bir hedef geliştirirken finansal hizmetler firmaları aynı zamanda dolandırıcılığı azaltmak ve müşterilere gerçek zamanlı olarak daha kişiselleştirilmiş servisler sunmak gibi hizalanmış ve istenen sonuçları da belirlemelidir.
İş sonuçları bir kez belirlendikten ve önceliği ayarlandıktan sonra firma tüketime yönelik olarak işletme çapında veriyi daha iyi harekete geçirmek üzere kurumsal altyapılarını modernize etmek için ihtiyaç duyulan en iyi büyük veri teknolojileri üzerinde karar verebilir, arzu edilen sonuçları elde etmek için onu devreye sokabilir. Ayrıca projenin başarı yolunda olduğundan emin olmak için iş birimlerinin analitik aktivitelerinin nasıl izleneceği üzerinde de karar vermesi önemli.
İkinci adım: Ortamı kavrayın ve inovasyonu teşvik edin
İstenen sonuçların belirlenmesiyle birlikte bankalar ve sigorta firmaları optimal değeri sürdürmek amacıyla kendi verilerinden yararlanmalarını hızlandırmak için fırsat arayışında olmalı. Söz gelimi büyük veri teknolojileriyle beslenen bulut destekli analitik servisleri ortamları daha önceki uzun teknoloji ve iş planlama döngülerini kısaltabilir.
Bu ortamlar sadece gizli anlayışları hızla açığa çıkartmak için değil aynı zamanda söz gelimi bu dönüştürücü teknolojilerin onların kurumlarında en iyi nasıl çalışacağını firmaların daha derinlemesine anlamasına yardımcı olmak için ve analitik servislerinin işletme çapında nasıl yönetilip sürdürülebileceğinin modellenmesi için de kullanılabilir. Bu yaklaşımı takip ederken bir firma kurumu ateşli bir veri güdümlü rakibe dönüştürmek için, çevik ve yenilikçi bir yoldan, verilerinin ve geleneksel olmayan teknolojilerin nasıl bir araya geleceğini belirleyebilir.
Geleneksel olarak finansal hizmetler firmaları müşteri ödemeleri ve mevduat verileri gibi işlemsel verileri kullandı ancak günümüzde artık onlar online, çağrı merkezi ve hatta sosyal medya verileri gibi etkileşim verileriyle birlikte işlem verilerini analiz edebiliyor. Yeni veri türleri ve kaynaklarını analiz edip onlardan anlayışlar ortaya çıkartmaya çalışırken firmalar belirli iş hedefine erişmek için yeni veriyi idare etmelerine imkan tanıyabilen teknoloji altyapılarında bir boşluk olduğunu görebilir. Çözüm olarak firmalar hibrit bir teknoloji ortamı inşa etmeye bakmalıdır; bu Hadoop gibi gelişen teknolojileri kurulu bir teknoloji altyapısına ekleyerek yaratılabilir. Sonuç itibariyle veri iş sonucunu yakalamak için maliyet etkin ve zamanında hızla hareket ettirilerek analiz edilebilir.
Veri araştırması orada sonlanmamalı. Eş zamanlı olarak finansal hizmetler firmaları bir inovasyon ajandası oluşturmalı ve bunu yerine getirmeli. Belirli sonuçları aramanın yanında firmalar açıkça aşikar olmayan ve işletme için değer sağlayabilen kalıpları bulmak üzere veri keşif teknikleri üzerinden kendi verileriyle oynayabilir.
Söz gelimi bankalar ve sigorta firmaları bu veri keşif tekniğini uygulayarak aldatıcı davranışlarını tespit etti. Firmalardan biri online ortamda veri alanlarına daha hızlı veri girişi yapan kişilerin daha hilekar olduğunu ve bunun tam tersi olarak isim ve soy isimlerinin ilk harflerini büyük olarak yazanların hilekar olma ihtimalinin daha düşük olduğunu keşfetti.
Üçüncü adım: Veriyi hareketlendirin
Veri içinde gizli olan gerçek değeri fark etmek için finansal hizmetler firmaları bu varlığa bir tedarik zinciriymiş gibi bakmalı; tüm organizasyon genelinde (ve nihayetinde firmanın partner ekosistemi boyunca) kolay ve kullanışlı bir biçimde akmasını sağlayarak. Bir veri tedarik zinciri inşa etmek için firmalar iki önemli adımı takip ederek başlamalıdır: ona ihtiyaç duyanlara ihtiyaç duyduklarında tüm verileri erişilebilir yapan bir veri servisi platformunu kullanmak ve birden çok kaynaktan verileri entegre etmek.
Yeni anlayış fırsatları ortaya çıkarabilen yeni harici veri kaynaklarının erişilebilir olmaya başlaması ve yeni büyük veri araçları ile teknolojilerin alana girmesiyle birlikte firmaların işletmeleri için tümleşik, uçtan uca bir veri tedariki yaratmaları (ve rekabet avantajı getirebilen yeni veri anlayışlarını ortaya çıkarmaları) için yeni bir temel tesis edildi.
Büyük verinin yararlarını deneyimleyin
Aşağıdakiler finansal hizmetler firmalarının büyük veriyle nasıl inovasyon yaptıklarına ve iş problemlerini nasıl çözdüklerine dair birkaç örnek:
Büyük veri analitikleri üzerinden bankalar ve sigorta firmaları müşterilere daha zengin bir deneyim sağlayabilir. Bu gayeyi hayata geçirmek için firmalar tüm işlem noktalarından (mobil, online, çağrı merkezleri vs.) elde edilen müşteri verilerinin mikro segmentlerini araştırmalı ve benzer ihtiyaçlara sahip müşterilere istedikleri kanaldan (bir mobil uygulama ya da sosyal medya üzerinden) ilgili ve güncel sunumlar yapabilmek üzere bunları analiz etmelidir.
Başka bir örnek: Bir banka, müşteri anket verisi üzerinde müşteri duygu verisinin bir katmanını oluşturabilir. Bu veri analizi firmalara müşterilere doğru hizmeti verip vermediklerini, doğru nedenlerle para iadesi yapıp yapmadıklarını ya da insanlardan doğru ücretler talep edip etmediklerini öğrenmelerine yardımcı olabilir. Eğer veri anlayışları müşteri için olumsuz ya da doğru olmayan sonuçları ortaya çıkardıysa, banka ardından hataları düzeltmek ve müşterinin deneyimini geliştirmek için adımlar atabilir. Gerçek zamanlı olarak.
Aynı zamanda bir yaşam sigortası firması riski daha iyi sigorta edebilir. Söz gelimi bir firma sigorta eksperinin el yazılı notlarında mevcut yapılandırılmamış veri formunda metin madenciliği yapabilir ve yeni oluşturulan tüm veri takımlarını (ör. poliçe veya hak nitelikleri) mevcut online sigorta poliçesi dokümanlarıyla birlikte yapılandırışmış bir veri tabanı içerisine yerleştirebilir. Birleşik veriye ev sahipliği yapan veritabanı sigorta firmalarının riski daha efektif bir biçimde sigorta etmek için veri analizine bakarken daha iyi bir başlangıç noktası sağlayabilir.
Büyük veri ve analitikler finansal hizmetler firmalarına mevcut hedeflerini başarmaları için ihtiyaç duyulan anlayışları sağlayabilir; büyüyen müşteri sadakatinden iş operasyonlarını geliştirmeye, veya var olduğu bilinmeyen yeni bir fırsatın ortaya çıkartılmasına kadar. Büyük verinin gelişmesiyle birlikte firmalar daha iyi sonuçları ve rekabet avantajını teşvik etmek için onu merkezi veri ve analitik stratejilerinde çekirdek bir yetenek olarak benimsemelidir.
