데이터 기반 뱅킹: 업계의 현재와 미래를 정의하는 방법

"데이터 기반 뱅킹"이라는 용어는 데이터를 활용하여 다양한 뱅킹 서비스를 제공하는 모든 활동을 의미합니다.

디지털 도구의 구조적이고 표적화 된 사용을 통해 데이터 기반 뱅킹은 중요한 결과를 달성하는 데 결정적인 기여 를 합니다 . 적시에 보다 정확한 결정을 내리도록 지원), 은행이 고객과 상호 작용할 수 있는 개인화된 방식 개발 (개별 고객에 대해 얻은 지식을 강력한 경쟁 우위로 전환)

고급 데이터 관리 시스템에 투자한 금융 서비스 기관은 성과의 질을 높이고 고객 경험을 개선하여 궁극적으로 수익을 높일 수 있었습니다. 데이터 기반 뱅킹 패러다임에서 비즈니스 목표는 더 이상 단순한 증분 이익으로 해결되지 않고 고급 데이터 분석을 통해 항상 새롭고 종종 숨겨져 있거나 아직 탐색되지 않은 기회를 식별하는 것을 목표로 합니다 .

데이터 기반 뱅킹의 현재를 살펴보고 업계의 미래를 내다보기 전에 은행과 고객을 묶는 관계의 다소 보편적인 특성을 알아보기 위해 잠시 멈춰 보겠습니다.

정보, 지식, 신뢰: 모든 것은 데이터에서 시작됩니다.

"데이터 기반 뱅킹"은 새로운 개념은 아니지만 오늘날의 세계에서는 전례 없는 중요성을 갖게 되었습니다. 그 진정한 의미를 파악하려면 이 업계의 마케팅에서 항상 중심이었던 또 다른 개념인 " 신뢰 "와 관련하여 데이터 기반 뱅킹을 고려해야 합니다 .

은행과 금융 기관은 고객과의 관계를 신뢰를 기반으로 합니다. 고객 측에서 "신뢰"는 다양한 민감한 정보를 공유하는 데 가장 중요합니다. 이 정보에서 얻은 지식을 바탕으로 은행은 가설을 세우고 특정 솔루션을 설계합니다. 의사결정 과정의 기반이 지식 공유에 의해 제공된다면 신뢰는 은행의 존재 자체를 연료로 삼는 자원이라고 할 수 있습니다.

인터넷의 도래와 함께 달라진 것은 은행과 고객 관계의 본질이 아니라 구조, 범위, 강도이다. 대량 디지털화를 통해 열린 채널은 은행 조직이 액세스할 수 있는 데이터의 양을 크게 증가시켜 실질적인 패러다임 전환 으로 이어졌습니다.

우리가 은행의 온라인 서비스에 액세스할 때마다 경험하는 데이터 기반 뱅킹의 가장 진보된 진화 단계는 디지털 혁신의 직접적인 결과입니다. 이 다소 획기적인 변화의 가장 거시적인 효과는 업계 관계자가 대상 고객에 대한 지식을 심화할 수 있는 기회의 폭발입니다. 선호도, 요구 사항, 구매 패턴 - 빅 데이터에 포함된 풍부한 정보로 사람들이 지불할 의사가 있는 금액과 금액을 알려줍니다. 은행이 최첨단 방법론과 기술을 통합하는 고유한 접근 방식 으로 이 모든 정보를 종합적으로 관리할 수 있는 것은 바로 데이터 기반 뱅킹 덕분입니다 .

지금까지 은행 산업의 역동성을 뒷받침해 온 약속은 데이터에 의해 업데이트되었습니다. 즉, 요구 사항과 긴급 상황에 귀를 기울이고, 고객에게 도움이 되는 제품을 만들고, 점점 더 개인화된 서비스를 제안해야 하는 필요성이 그것입니다. 가치를 창출하고 고객 충성도를 구축하려면 고유한 데이터와 타사 데이터를 모두 전략적으로 관리하고, 보안 절차 및 규정에 따라 처리하고, 올바르게 해석하고, 투명한 메시지를 통해 전달해야 합니다. 명확하고 이해하기 쉬우며 흥미롭습니다. 이러한 모든 주요 활동을 수행하기 위해 은행 및 금융 시장은 IT 부문의 회사인 소위 " FinTechs "에게 개방되었습니다 . 이들은 IT 부문의 기업으로, 상대적으로 신속하게 유용하고 때로는 필수 불가결한 역할을 할 수 있습니다 . "전통적인" 회사 의 핵심 프로세스를 개선합니다 .

데이터 중심 은행에서 핀테크의 등장

데이터 중심의 뱅킹 맥락에서 핀테크는 신생 기업 이든 대규모 기술 기업 이든 기술 혁신 을 지렛대로 사용 하여 기존 비즈니스 모델에 영향을 미치고 점점 더 복잡해지고 경쟁이 치열해지는 시장의 운영 및 운영 논리를 재정의합니다. 그들은 은행이 이미 제공하는 서비스를 차별화, 강화 및 향상시키는 믿을 수 없을 정도로 효율적인 디지털 도구와 풍부한 전문 지식에 의존할 수 있습니다.

핀테크의 확산은 소비자 기대치 의 변화를 가져왔고 , 경쟁자들을 따라잡기 위해 은행은 고객 경험을 완전히 재설계해야 합니다. 핀테크 기업의 분산되고 고유한 디지털 특성은 디지털 결제를 실행하기 위해 설정된 것과 같은 대체 커뮤니케이션 모드 와 민첩하고 효과적인 솔루션 을 구현하여 기업과 고객 간의 거리를 단축함으로써 위기 또는 비상 상황에 대처하는 데 도움이 됩니다 .

데이터 기반 뱅킹의 필수 전제 인 디지털화는 액세스 방법을 단순화하고 은행 계좌 개설, 대출 신청, 대출 신청, 또는 지불. 많은 전통적인 공급자의 수입과 관련성에 영향을 미친 이 작은 혁명은 사회적 포용이라는 중요한 효과도 낳았습니다. 이전에 무시되거나 배제된 목표에 도달하는 것을 가능하게 했습니다 .

핀테크에서 오픈 뱅킹으로: 데이터에 내재된 잠재력을 발휘하는 데이터 기반 뱅킹

FinTech는 기존 시스템의 부담 없이 시장에 진입하고 클라우드, AI, ML과 같은 첨단 기술을 즉시 최대한 활용할 수 있지만 몇 가지 구조적 한계와도 싸워야 합니다. 예를 들어, 도메인 지식에 의존할 수 없고 심층적이고 정확한 분석을 제공하는 데 필요한 과거 데이터가 부족합니다. 이러한 갈등을 해결하기 위해 결제 서비스 지침 2가 도입된 2019년에 전체 은행 산업의 데이터 접근 방식 이 근본적으로 재설계되었습니다.

PSD2 지침 은 모든 유럽 은행이 API를 업계의 다른 플레이어에게 공개하도록 요구했으며 (API는 두 애플리케이션이 서로 통신할 수 있도록 하는 소프트웨어 중개자인 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스임) 생산 프레임워크인 Open Banking 의 탄생을 효과적으로 표시합니다. 은행 생태계의 플레이어가 서로 데이터 흐름을 공유하는 곳입니다.

데이터 기반 기능의 이점

오늘날 우리 모두는 유동적이고 사용하기 쉽고 빠르게 사용할 수 있고 비용 효율적인 제품과 서비스를 즐기고 싶어합니다. 그리고 우리는 우리 은행과 보람 있고 감정적으로 매력적이거나 심지어 "재미있는" 관계를 맺기를 기대합니다. 더 높은 품질의 고객 경험을 달성하기 위해 우리는 데이터와 정보, 심지어 민감한 정보(예: 리뷰 남기기, 지리적 위치 활성화, 소셜 플랫폼에서 계정 만들기)를 기꺼이 공유합니다.

은행 및 기타 업계 관계자 는 당사가 제공하는 데이터(예: 고객 프로파일링, 거래 패턴 분석, 현재 및 과거 행동을 통해)를 사용하여 대상 고객 을 분류하여 실시간으로 자세한 정보를 얻습니다. 그런 다음 그들은 (예: 예측 분석 을 통해) 우리가 가까운 장래에 구매할 제품이나 서비스를 예측 하고 우리에게 가장 적합한 제안을 설계할 수 있습니다.

한편으로 우리의 의지와 관용은 다양한 채널과 제3자 소스로부터의 데이터 양의 증가로 이어지며, 다른 한편으로 는 은행과 금융 기관이 개선을 위해 구현하는 새로운 데이터 기반 기능 의 생성으로 이어집니다. 서비스(자동화에 가장 적합한 프로세스 측면에서 FinTech의 개입 덕분에 부분적으로).

데이터 기반 뱅킹 기능을 활용하여 금융 서비스의 가치를 높일 수 있는 많은 이점이 있습니다. 다재다능함, 효율성, 개인화, 매출 증대, 가정의 정확성, 더 나은 위험 관리가 그것입니다.

다재

수익을 늘리기 위해 금융 서비스 회사는 비은행 기관 과의 협력을 포함하여 고객에 대해 수집된 데이터를 사용하여 새롭고 혁신적인 제품 및 서비스를 만들 수 있습니다 .

능률

데이터 기반 뱅킹의 기반이 되는 데이터를 수집하고 최적화 하면 은행 조직에서 인공 지능 및 머신 러닝 솔루션 사용을 포함하여 내부 프로세스 를 단순화하고 최적화할 수 있습니다. 데이터 기반 뱅킹의 결과로 운영 비용 이 절감되고 전반적인 성능 수준이 향상됩니다. 적절하게 처리된 고객 데이터의 가용성은 운영 위험을 줄입니다. 실시간으로 제공되는 정보가 업스트림에서 중요한 문제를 제거 하고 자동화를 강화 하는 데 도움이 되기 때문 입니다. 오프라인 채널과 온라인 채널을 함께 활용하면 고객 수를 늘릴 수 있습니다.

개인화

고객 데이터 수집 및 최적화의 가장 중요한 이점 중 하나는 이러한 분석 활동이 허용하는 개인화입니다. 은행은 수집된 데이터를 사용하여 점점 더 프로파일링되고 제한되는 대상의 개인 요구에 맞게 제품 과 서비스를 맞춤화할 수 있습니다. 맞춤형 가격 책정, 특정 고객 요구 사항에 중점을 둔 서비스, 권한 부여 및 재정적 웰빙을 높이기 위해 선택한 심층 콘텐츠: 이는 브랜드 인지도와 수익 모두에 직간접적으로 영향을 미치는 개인화 가 달성할 수 있는 이니셔티브의 일부일 뿐입니다.

수익 증가

종종 인공 지능을 기반으로 하는 점점 더 정교해지는 데이터 분석의 결과로 은행은 반복되는 행동과 시장 동향을 시각화하고 내부 프로세스의 실시간 효율성을 측정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 그들은 고객의 지불 의향을 식별하고 데이터에서 생성된 지식을 활용할 수 있는 제안 및 제품을 만들기 위한 전략을 재고할 수 있습니다.

가격 책정 모델의 정확성을 크게 높이고 "최상의" 모델을 찾기 위해 일련의 무한한 가정을 공식화할 필요성을 줄임으로써 은행 및 기타 금융 기관은 상당한 경쟁 우위를 확보하게 됩니다. 새로운 고객 을 유지 하고 확보하여 궁극적으로 수익을 극대화 할 수 있습니다.

더 정확한 가정

데이터 기반 뱅킹 덕분에 기업은 금융 범죄 (매우 정교한 범죄도 포함) 를 방지하기 위한 조치 촉진 부터 금융 기관의 사기 탐지 지원, 신용 결정 확대에서 자금 조달 전략 개선, 유동성 수요 예측.

보다 정확한 가정 은 예측 모델을 생성할 수 있기 때문에 위험을 완화 하고 비용을 절감하며 매출을 극대화 하는 데 결정적인 역할을 합니다. 이를 기반으로 은행은 개별 고객과 진정으로 관련이 있는 교차 판매 제안을 개발할 수 있습니다.

향상된 위험 관리

은행 및 금융 업체는 데이터에 의존 하여 다양한 규제 당국을 준수하면서 위험을 최소화합니다.

정보 자산을 극대화하여 참여 프로세스를 개선하고 고객 관계를 강화합니다.

데이터 기반 뱅킹 이니셔티브의 구현을 가능하게 하고 AI, ML 및 블록체인이 제공하는 가능성을 지원하려면 데이터 가치 사슬을 재설계하여 획득에서 저장, 처리, 공유에 이르는 프로세스의 모든 단계에 영향을 미치도록 해야 합니다. 이 재구성 및 재구성은 오늘날 매우 복잡하지만 새로운 데이터 캡처 및 구조화 도구, 최첨단 클라우드 기반 데이터 저장소, 무작위 데이터 간의 연결을 식별하기 위한 분석 기술을 사용하여 성공적으로 해결할 수 있습니다 . 이러한 도구와 기술을 함께 사용하면 조직이 점점 더 많은 양의 데이터를 자동화되고 더 완전하고 빠르고 정확한 의사 결정 프로세스에 사용할 수 있는 자산으로 변환할 수 있습니다.

정보 자산의 가치를 극대화함으로써 시장 참여자(은행, 금융 기관, 핀테크)는 새로운 잠재 고객을 유치하고 기존 고객과의 관계를 강화하는 프로세스를 보다 효율적이고 효과적으로 만듭니다.

데이터 기반 뱅킹은 다음 두 가지 측면에 투자를 집중함으로써 장단기적으로 확실한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

1. 특정 데이터 거버넌스 전략의 구현을 통해 데이터에 포함된 정보 자산의 통합
2. 개방적이고 상호 작용하는 개인화된 커뮤니케이션 시스템의 생성을 통해 회사의 기존 정보를 최대한 활용 하여 고객 경험의 품질을 향상시킵니다 .

오픈 뱅킹에 의해 도입된 새로운 역학 이 가용 정보 자산의 점진적 확장을 가능하게 하는 경우 데이터 분석은 업계의 현재와 미래에 영향을 미칠 데이터 기반 뱅킹의 필수 불가결한 첫 번째 단계입니다.