データドリブン バンキング: 業界の現在と未来をどのように定義するか

「データドリブン バンキング」という用語は、データを活用してさまざまな銀行サービスを提供するすべての活動を指します。

デジタルツールの構造的かつ的を絞った使用を通じて、データ駆動型バンキングは重要な結果の達成に決定的な貢献をします:リスクの定義(より豊富でより包括的な情報をリアルタイムで利用)、成長のための新しい機会の特定(可能な洞察を通じて)より正確な意思決定をタイムリーに行うのに役立ちます)、および銀行が顧客とやり取りするためのパーソナライズされた方法を開発する(個々の顧客について得られた知識を強力な競争上の優位性に変える)。

高度なデータ管理システムに投資した金融サービス機関は、パフォーマンスの質を高め、顧客体験を改善し、最終的に利益を増やすことができました。 データ駆動型のバンキング パラダイムでは、ビジネス目標はもはや単純な増分利益に解決されるのではなく、高度なデータ分析を通じて、常に新しい、多くの場合、隠れている、またはまだ開拓されていない機会を特定することを目的としています。

データドリブン バンキングの現在と業界の将来を展望する前に、少し立ち止まって、銀行と顧客を結び付ける関係のやや普遍的な性質を発見しましょう。

情報、知識、信頼: すべてはデータから始まる

「データドリブン バンキング」は新しい概念ではありませんが、今日の世界では、前例のないほど重要になっています。 その真の意味を理解するためには、この業界で常にマーケティングの中心となってきたもう 1 つの概念である「信頼」に関連して、データ駆動型バンキングを検討する必要があります。

銀行や金融機関は、顧客との関係を信頼に基づいています。 顧客側では、「信頼」とは、さまざまな機密情報を共有することについて何よりも重要です。 この情報から得られた知識に基づいて、銀行は仮説を立て、具体的な解決策を設計します。 意思決定プロセスの基盤が共有された知識によって提供される場合、信頼は銀行の存在そのものを促進するリソースであると言えます。

インターネットの出現によって変わったのは、銀行と顧客との関係の本質ではなく、構造、範囲、および強度です。 大規模なデジタル化によってチャネルが開かれたことで、銀行組織がアクセスできるデータの量が大幅に増加し、真のパラダイム シフトがもたらされました。

データドリブン バンキングにおける最も高度な進化のステップ (銀行のオンライン サービスにアクセスするたびに経験するステップ) は、デジタル トランスフォーメーションの直接的な結果です。 このやや画期的な変化の最も巨視的な効果は、業界関係者がターゲット ユーザーに関する知識を深める機会が急増したことです。 好み、ニーズ、購入パターンなど、ビッグデータに含まれる豊富な情報から、人々が何をどれだけ支払う意思があるかがわかります。 銀行が最先端の方法論と技術を統合する独自のアプローチでこのすべての情報を総合的に管理できるのは、まさにデータ駆動型のバンキングのおかげです。

これまで銀行業界のダイナミクスを支えてきた約束は、データによって更新されました。ニーズと緊急性に耳を傾け、顧客に利益をもたらすサービスを作成し、ますますパーソナライズされたサービスを提案する必要性です。 企業が価値を生み出す (そして顧客ロイヤルティを構築する) ためには、データ (固有のデータとサードパーティ データの両方) を戦略的に管理し、セキュリティ手順と規制に従って処理し、正しく解釈し、透過的なメッセージを通じて伝達する必要があります。明確で理解しやすく、おそらく興味深いものです。 これらすべての重要な活動を実行するために、銀行および金融市場はいわゆる「FinTechs」に門戸を開きました。これらの企業は、IT 部門の企業であり、指導、革新、革新において有用で、時には不可欠なプレーヤーとして比較的迅速に地位を確立することができます。 「伝統的な」企業のコアプロセスを改善します。

データドリブン バンキングにおけるフィンテックの出現

データ駆動型のバンキング コンテキスト内では、新興企業であれ大規模なテクノロジー企業であれ、FinTechs は技術革新を梃子として使用して、既存のビジネス モデルに影響を与え、ますます混雑し、競争が激化する市場の運用および運用ロジックを再定義します。 彼らは、信じられないほど効率的なデジタル ツールと、銀行が既に提供しているサービスを差別化し、充実させ、強化する豊富な専門知識に頼ることができます。

フィンテックの普及は消費者の期待に変化をもたらしたため、銀行は競合他社に追いつくために顧客体験を完全に再設計する必要に迫られています。 フィンテック企業の分散型でネイティブなデジタルの性質は、デジタル決済を実行するように設定されたものなど、代替通信モードと機敏で効果的なソリューションを実装することで、企業と顧客の間の距離を縮めることで、危機や緊急事態に対処するのにも役立ちます。

データドリブン バンキングの必要な前提であるデジタル化は、従来の金融サービスの革新に並外れた後押しをもたらしました。たとえば、アクセス方法を簡素化し、銀行口座の開設、ローンの申請、または支払いを行う。 この小さな革命は、多くの従来のプロバイダーの収益と関連性に影響を与えてきましたが、社会的包摂という重要な効果も生み出しました。

FinTech からオープン バンキングまで: データに埋め込まれた可能性を解き放つデータ駆動型バンキング

FinTechs は、レガシー システムの負担を負うことなく市場に参入し、クラウド、AI、ML などの高度なテクノロジをすぐに最大限に活用できますが、いくつかの構造的な制限にも対処する必要があります。 たとえば、ドメインの知識に頼ることができず、詳細で正確な分析を提供するために必要な履歴データが不足しています。 この矛盾を解決するために、決済サービス指令 2 の導入に続いて、銀行業界全体のデータへのアプローチが 2019 年に根本的に再設計されました。

PSD2 指令では、すべてのヨーロッパの銀行が API を業界の他のプレーヤーに公開する必要があり(API はアプリケーション プログラミング インターフェイスであり、2 つのアプリケーションが互いに通信できるようにするソフトウェア仲介者です)、生産フレームワークであるオープン バンキングの誕生を効果的に示しています。銀行エコシステムのプレーヤーがデータフローを互いに共有する場所。

データ駆動型機能の利点

今日、私たちは皆、流動的で使いやすく、すぐに利用でき、費用対効果の高い製品やサービスを享受したいと考えています。 そして、やりがいがあり、感情的に魅力的で、さらには「楽しい」銀行との関係を築くことを期待しています。 より質の高いカスタマー エクスペリエンスを実現するために、機密情報であってもデータや情報を喜んで共有します (例: レビューを残す、ジオロケーションを有効にする、ソーシャル プラットフォームでアカウントを作成する)。

銀行や業界の他のプレーヤーは、当社が提供するデータを使用してターゲットオーディエンスをセグメント化し(例: 顧客プロファイリング、トランザクションパターン、現在および過去の行動の分析を通じて)、詳細な情報をリアルタイムで取得します。 次に、近い将来に購入する製品やサービスを (たとえば、予測分析を通じて) 予測し、当社に最適なオファーを設計することができます。

一方では、私たちの意欲と寛容は、さまざまなチャネルやサードパーティのソースからのデータ量の増加につながり、他方では、銀行や金融機関が実装を改善するために実装する新しいデータ駆動型機能の作成につながります。サービス（一部には、自動化に最も適したプロセスの側面へのフィンテックの介入のおかげです）。

金融サービスの価値を高めるために、データ駆動型のバンキング機能を利用できるメリットは数多くあります。 主なものは、汎用性、効率性、パーソナライゼーション、収益の増加、仮定の正確さ、リスク管理の向上です。

汎用性

収益を増やすために、金融サービス企業は顧客について収集したデータを使用して、非銀行機関との協力を含め、新しく革新的な製品やサービスを作成できます。

効率

データドリブン バンキングの基盤となるデータを収集して最適化することで、銀行組織は、人工知能や機械学習ソリューションの使用など、内部プロセスを簡素化および最適化できます。 データドリブン バンキングの結果、運用コストが削減され、全体的なパフォーマンス レベルが向上します。 適切に処理された顧客データを利用できると、運用上のリスクが軽減されます。 これは、リアルタイムで得られる情報が、重要な問題を上流で取り除き、自動化を強化するのに役立つためです。 オフラインとオンラインのチャネルを相乗的に利用することで、顧客数の増加も可能になります。

パーソナライゼーション

顧客データを収集して最適化することの最も重要な利点の 1 つは、これらの分析活動によって可能になるパーソナライズです。 銀行は、収集されたデータを使用して、ますますプロファイリングされ制限されるターゲットの個人的なニーズに合わせて商品やサービスを調整できます。 カスタマイズされた価格設定、特定の顧客ニーズに焦点を当てたサービス、エンパワーメントと経済的幸福を高めるために選択された詳細なコンテンツ: これらは、パーソナライゼーションが達成できるイニシアチブのほんの一部であり、ブランドの認知度と収益の両方に直接的および間接的に影響を与えます。

収益の増加

多くの場合、人工知能に基づいた、ますます洗練されたデータ分析の結果により、銀行は、繰り返される行動と市場動向を視覚化し、内部プロセスのリアルタイムの効率を測定することができます。 このようにして、彼らは顧客の支払い意欲を特定し、データによって生成された知識を活用できるオファーや製品を作成するための戦略を再考することができます.

価格設定モデルの精度を大幅に向上させ、「最良の」ものを求めて不明確な一連の仮定を定式化する必要性を減らすことにより、銀行やその他の金融機関は、競争上の大きな優位性を獲得します。新規顧客の維持と獲得の両方が可能になり、最終的に収益が最大化されます。

より正確な仮定

データドリブン バンキングのおかげで、企業はさまざまな重要な活動に影響を与える、より情報に基づいた決定を下すことができます。たとえば、金融犯罪を防止するための措置(非常に巧妙なものであっても) を促進することから、金融機関が不正を検出するのを支援することまで、与信決定の拡大から資金調達戦略の改善に至るまで、流動性ニーズの予測。

より正確な仮定は、予測モデルの作成を可能にするため、リスクの軽減、コストの削減、売上の最大化において決定的な役割を果たします。 これに基づいて、銀行は個々の顧客に真に関連するクロスセル オファーを作成できます。

リスク管理の改善

データに依存することで、銀行や金融のプレーヤーはリスクを最小限に抑えながら、さまざまな規制当局に準拠して運用しています。

エンゲージメント プロセスを改善し、顧客関係を強化するために情報資産を最大化する

データ駆動型のバンキング イニシアチブの実装を可能にし、AI、ML、およびブロックチェーンが提供する可能性をサポートするには、データのバリュー チェーンを再設計して、取得から保管、処理から共有まで、プロセスのすべての段階に関与する必要があります。 この再編成と再構築は非常に複雑ですが、現在、新しいデータ キャプチャと構造化ツール、最先端のクラウドベースのデータ ストア、およびランダム データ間の接続を識別するための分析手法を使用して、うまく取り組むことができます。 これらのツールと手法を組み合わせることで、組織は増え続けるデータをアセットに変換し、自動化された、より完全で、より高速で正確な意思決定プロセスで使用できるようになります。

情報資産の価値を最大化することで、市場関係者 (銀行、金融機関、FinTech) は、新しい見込み客を獲得し、既存の顧客との関係を強化するプロセスをより効率的かつ効果的にします。

データドリブン バンキングは、次の 2 つの面に投資を集中させることで、短期的および長期的に確実な競争上の優位性を実現します。

1. 特定のデータ ガバナンス戦略の実装による、データに埋め込まれた情報資産の統合。
2. オープンでインタラクティブなパーソナライズされたコミュニケーション システムの作成を通じて、会社の既存の情報を十分に活用することにより、カスタマー エクスペリエンスの質を向上させます。

オープン バンキングによって導入された新しいダイナミクスが、利用可能な情報資産の漸進的な拡大を可能にする場合、データ分析は、業界の現在と将来に影響を与える運命にあるデータ駆動型バンキングの不可欠な最初のステップです。