Banko naudotojų duomenų analizė: sudėtinga pusiausvyra tarp naujovių ir reguliavimo

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Sausis 26, 2024

Įžvalgos akcentai

Numatoma, kad nuo 2018 m. iki 2022 m. duomenų generavimas padvigubės. Dėl šio padidėjimo įmonės, įskaitant finansų institucijas, dažniau naudoja duomenis, tačiau taip pat kilo susirūpinimas dėl tinkamo duomenų naudojimo ir saugumo. Įmonės susiduria su galima netinkamo duomenų naudojimo rizika, dėl kurios gali būti padaryta žala finansinei ir reputacijai. Nepaisant reguliavimo iššūkių, banko vartotojų duomenų analizės pažanga turi didelių pasekmių, įskaitant pritaikytus finansinius produktus, naujus įrankius ir programas, padidėjusią kvalifikuotų darbuotojų paklausą ir tikslinį skolinimą.

Banko vartotojų duomenų analizės kontekstas

Remiantis tyrimų bendrovės Oliverio Wymano baltąja knyga, duomenų generavimas smarkiai išaugo, nes tikimasi, kad 2018–2022 m. pasaulinis duomenų kiekis padvigubės. Abi įsitvirtinusios įmonės atsirado anksčiau nei skaitmeninė era, ir finansinės technologijos (fintech), taip pat kaip pagrindinės technologijų įmonės, sparčiai plečia savo galimybes rinkti ir naudoti duomenis apie savo klientus. Daiktų interneto (IoT) technologijos leidžia įmonėms surinkti įvairesnės informacijos apie klientus, pvz., vietą ir elgesį. Be to, pažangūs skaičiavimai palengvina geresnį duomenų saugojimą, valdymą ir perdavimą, o sudėtinga analizė leidžia geriau suprasti klientų elgesį ir pageidavimus.

Šios pažangos atvėrė kelią verslo naujovėms, tačiau taip pat sukėlė susirūpinimą dėl tinkamo klientų duomenų naudojimo. Viso pasaulio vyriausybės svarsto galimybę įtraukti Europos Sąjungos Bendrojo duomenų apsaugos reglamento (BDAR) aspektus. Verslo vadovai vertina savo reakciją į galimą trečiųjų šalių netinkamą klientų duomenų naudojimą. Tuo tarpu klientai abejoja metodais, kuriuos įmonės naudoja rinkdamos, naudodamos ir dalindamos savo duomenis, taip pat apie mainais gaunamus pranašumus.

Apsaugoti klientų duomenis kyla sunkumų, nes jais gali pasinaudoti piktybiški asmenys organizacijoje, juos paimti kibernetiniai nusikaltėliai arba netinkamai dalytis su išorinėmis šalimis. Netinkamas duomenų naudojimas gali sukelti tiesioginių finansinių nuostolių, atsirandančių dėl padidėjusių ieškinių dėl sukčiavimo arba reguliavimo sankcijų. Įmonės, kurios neišlaikys „laikraščio testo“ (t. y. piktnaudžiavimo duomenimis pasekmės tampa viešai žinomos), taip pat gali patirti didelę žalą savo reputacijai.

Trikdantis poveikis

Sparčiai didėjantis skaitmeninių technologijų pritaikymas po COVID-19 pandemijos padeda įvairiose pramonės šakose, įskaitant finansines paslaugas, pabrėžiant sklandaus ir protingo klientų aptarnavimo svarbą. Tikimasi, kad finansinės institucijos ne tik nepriekaištingai atliks pagrindines aptarnavimo užduotis, bet ir remsis jomis. Bankai pradeda naudoti vartotojų duomenų analizę, kad galėtų teikti labiau individualizuotoms paslaugoms, vietoj centralizuotos duomenų saugyklos taikydami „duomenų tinklo“ metodą. 

Ši strategija leidžia jų darbuotojams pasiekti duomenis iš įvairių šaltinių. Informacija gali būti suskirstyta į logines sritis, remiantis banko verslo reikalavimais, o ne technine klasifikacija. Nustačius tiksliai apibrėžtą valdymo ir prieigos kontrolės sistemą, bankai gali „demokratizuoti“ savo duomenis, suteikdami kiekvienam verslo padaliniui prieigą prie duomenų tinklo, taip suteikdami jiems galimybę prisiimti didesnę atsakomybę už duomenų bazės kokybę ir vertę.

Tačiau duomenimis pagrįstų inovacijų augimą gali stabdyti didėjanti reguliavimo paklausa. Nors dauguma vyriausybių nori skatinti fintech, jos taip pat nerimauja dėl galimos rizikos, kuri gali pakenkti pasitikėjimui finansų sistema. Kai reguliuotojai visame pasaulyje eksperimentuoja su naujomis priemonėmis ir strategijomis, jie gali susidoroti su iššūkiu, susijusiu su produktais ir paslaugomis, kurie neatitinka dabartinių reguliavimo sistemų. Dėl sparčios technologinės pažangos galiojantys įstatymai ir teisės aktai gali pasenti, sukeldami nusivylimą tiek klientams, tiek įmonėms, bandančioms panaudoti naujoves. Tuo pačiu metu klientai gali jaustis nesmagiai, jei mano, kad vyriausybės tinkamai neapsaugo jų nuo kylančios rizikos.

Banko vartotojų duomenų analizės pasekmės

Platesnės banko vartotojų duomenų analizės pasekmės gali apimti: 

• Vartotojų duomenų analizė, leidžianti finansų įstaigoms geriau suprasti skirtingų demografinių grupių poreikius ir pageidavimus. Taikant šią techniką būtų galima sukurti labiau pritaikytus finansinius produktus ir paslaugas, tačiau taip pat galėtų įtvirtinti stereotipus arba tam tikrų grupių atskirtį.
• Duomenų analizės ir dirbtinio intelekto pažanga, kuri gali turėti plataus masto technologinių pasekmių, įskaitant naujų įrankių, taikomųjų programų ir platformų kūrimą.
• Padidėjusi darbuotojų, turinčių duomenų analizės, dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi įgūdžių, paklausa.
• Tikslingesnio skolinimo ir investicijų sudarymas, kurie galėtų palengvinti ekologiškų pramonės šakų ir atsinaujinančios energijos augimą.
• Finansų institucijos, naudojančios socialinės žiniasklaidos duomenis, siekdamos geriau suprasti savo klientus ir kurti efektyvesnes rinkodaros strategijas.
• Vyriausybės nerimauja dėl privatumo ir saugumo ir gali siekti reguliuoti arba apriboti duomenų rinkimą. Tuo pačiu metu finansų įstaigos gali naudoti savo duomenis ir įtaką, kad sukurtų viešąją politiką ir politines darbotvarkes.
• Klientai tikisi patogesnių paslaugų ir produktų bei sumažėję tolerancija duomenų pažeidimams ir netinkamam naudojimui.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Jei naudojatės internetinės bankininkystės paslaugomis, kokį personalizavimą stebite?
• Kaip bankai gali užtikrinti vartotojų duomenų apsaugą?