非常规数据管理如何帮助数字银行

在最近的一次行业活动中，Experian印度信贷局决策分析总监Archana Jaganathan谈到了现代BFSI经理如何使用替代数据源来增强其决策过程。

尽管许多人看到了使用这些数据来增强其性能的明显好处，但其他人却在使用它来吸引潜在客户-其中一些他们可能从未想过拥有客户。

以下是她根据Experian India内部资源整理的数据得出的观点。

数字银行业务始于1990年代的印度。十年后，随着服务的扩展，固有的安全功能得到了增强，随后进行了一系列并购。

在2010-15年期间，随着银行业务的发展，数字银行业务已成为大多数贷款机构的关键战略。

通过引入移动应用程序和PSU播放器启动数字银行系统，从而改善了用户体验，这一点显而易见。

从那时起，随着诸如人工智能（AI），机器学习（ML）和聊天机器人等尖端技术的使用日渐广泛，业务得以发展，使数字银行成为更加智能的平台。

现在认为，将来数字银行业务将不仅限于服务。相反，很可能会使用AI，数据科学和其他新兴技术来提出建议。

这表明，正在向非传统数据（例如短信，交易数据，点击流或社交媒体）转移。越来越少使用正式数据源来获取有关消费者的信息。

取而代之的是，BFSI公司正在逐步使用高级分析，机器学习，算法，以更好地了解市场及其客户的需求。

在客户需要即时满足的时候，这可以帮助他们跟上不断变化的用户期望。此外，他们可以根据客户的需求使用这些技术来定制产品。

从扩展机制开始，这些解决方案现在涵盖了客户获取，管理和收集。

移至智能

BFSI公司现在正在寻求基于云的解决方案。由于它不需要大量基础架构，因此可以根据他们的要求进行扩展。

鉴于这些是新的业务部门和数据要求，因此小时的需求是快速思考和灵活实施业务。

例如，在较早的时候，做出有关提供信贷产品的决定是一个手动过程，涉及填写实物表格，进行RCU检查，在最终付款之前收集和验证单据。

客户管理涉及查看还款历史，这非常耗时。

基于应用程序的申请表的出现简化了事情。客户只需要填写基本细节，然后像Experian这样的机构便会在批准和发放这些申请之前进行KYC，收入和还款验证以及欺诈检查。

通过将替代数据流程用于投资管理流程，资产经理可以更好地了解推动数字化转型的多方面力量。

在评估战略风险之后，他们还可以利用现有的各种战略机会。

随着金融公司的数字化，数据无处不在且无所不在。当与新的业务模型结合使用时，它为公司提供了机会，以获取有关客户需求的更多见解和价值。