İleri Analitik ile Riski ve Maliyeti Azaltın, Kârınızı Artırın

Bankacılık sektörü, bütün bankacılık işlemlerinde ileri analitik teknolojilerinin kullanılmaya başlanması ile hızlı bir dönüşümün içine girdi. Büyük veri ve ileri analitik  sayesinde yeni müşteri kazanma, mevcut müşteri taahhütleri, kredi temerrütleri, risk analizleri gibi konularda veriye dayalı ve doğru tahminler yapılabiliyor. Veri miktarı artıkça, verinin kontrolü de zorlaşıyor ancak ileri analitik algoritmalarının etkinliği de artıyor. Bankalar da gelirlerini artırmak, maliyetleri kontrol etmek ve riskleri azaltmak için her geçen gün daha çok veriye ihtiyaç duyuyor. Bankacılık sektörünün dev aktörleri son derece rekabetçi olan bu piyasada müşteri davranışlarını tahmin edebilmek için adeta birbirleriyle yarışmak zorunda kalıyor.

1980’lerde bilgisayarların iş hayatına girmesiyle bilgi teknolojileri de hızla gelişmeye ve kullanıcıların ihtiyaçlarına cevap verebilmek için daha hızlı ve etkili çözümler üretmeye başladı. İnternetin devreye girmesiyle de sektörün kazandığı veri miktarı öngörülemeyecek şekilde artmasıyla kurumları risklerden ve maliyetlerden kurtaran ve büyük miktarda veriyi işleyebilen, analiz edebilen iler analitik teknolojileri finans kurumlarında yerini aldı.

Riski ve Maliyeti Azaltın, Kârınızı Artırın

Ekonomik öngörülerin isabetli olması bankacılık sektörü için hayati önem taşıyor. Doğru ve hızlı analiz yapabilme yeteneği olan kurumlar rakiplerinden her zaman bir adım önde oluyorlar. Günümüzde yaygın inanış, ne kadar çok bilgi olursa o kadar az risk olacağı ve buna bağlı olarak da daha az maliyet ve daha çok gelir elde edileceğidir. Müşteri davranışlarını analiz ederek satış ve pazarlama potansiyelini yukarı çıkarmanın en etkili yolu tarihsel bilgiyi verimli kullanmak ve analiz edebilmekten geçiyor. Büyük veri ve ileri analitik teknolojileri bütün analiz ve öngörü ihtiyaçlarına cevap vermektedir.

Müşterileri Tanıyın

Bankacılık uygulamaları sayesinde kurumların veri tabanında satın alma modelleri, hizmet talepleri, müşterilerin demografik yapıları, işlem bilgileri gibi çok sayıda bilgi mevcuttur. Mevcut müşterilerin satın alma eğilimlerini veya potansiyel müşterilerin ihtiyaçları  büyük verinin gelişmiş analizi yardımıyla doğru bir şekilde tahmin edilebilir. Satış ve pazarlama departmanlarının ihtiyaç duyabileceği her türlü bilgiye sahip olmaları için analiz departmanları ileri analitik uygulamaları ile ulaşabilirler. Her müşteriye göre özelleştirilmiş mevduat faiz oranları, kredi kampanyaları, kredi kartları gibi ürünler e-posta, telefon vb. doğrudan yollarla otomatik olarak teklif edilebilir. Müşteri davranışları analiz edilerek, hesaplarını kapatma eğilimi olanlar belirlenebilir ve buna uygun çözümler üretilebilir. Yapılan araştırmalar yeni müşteri kazanmanın maliyetinin mevcut müşterileri elde tutmaktan 5 kat daha fazla olduğunu gösteriyor. Mevduatlarını çeken, yatırımlarını aynı bankanın başka ürünlerine yapmayan ve ayrılan müşterilerin tarihsel bilgilerini kullanarak, mevcut müşterileri arasında ayrılma eğilimi olanlara cazip teklifler sunulabilir.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ ile Dönüşüm

Bankacılık sektörünün dijital dönüşüm sürecindeki en etkili kaynağı makine öğrenimi olarak görülüyor. Mevcut sistemin kesintiye uğramadan, eski sistemi yapay zekâ modernizasyonu ve makine öğrenimi ile dijital ortama aktarırken, güncel düzenleyici gerekliliklere uygun olması beklenmektedir. Tarihsel bilgilerden elde edilen verilerden faydalanılan dönüşüm sürecinde, ileri analitik teknolojileri makine öğrenmesi sayesinde daha da gelişiyor.

Müşterilerin önceki tercihleri ve geçmişlerine ait bütün verilerini kullanan yapay zekâ ve büyük veri ile kredi riski belirlenebilir, kredi verme kararları daha verimli hale getirilebilir. Rekabetin çok fazla  olduğu bankacılık sektöründe risk yönetiminin etkili ve az maliyetle, hızlı yapılabilmesi için müşterilerin davranışları analiz edilmelidir. Makine öğrenmesi sayesinde verilen her kararın sisteme yeni bir veri olarak girmesi, bir sonraki verilecek kararında verimliliğini artırır.

Dolandırıcılık faaliyetlerinin azaltılması için eskiden düzenleyici kurumların getirdiği bir dizi kurala uyuluyordu. Bankalar da kullanıcıların dolandırıcılık faaliyetlerinden kaçınabilmek için bu düzenlemeleri sıkı bir şekilde uyguluyordu. Artık yapay zekâ algoritmaları sayesinde kullanıcıların yaptığı şüpheli işlemler daha kuralları ihlal etmeden tespit edilebiliyor ve dış tehditlere bağlı bu riskler azami düzeyde azaltılabiliyor. Eskiden bu işlemler çalışanlar tarafından tek tek incelenmek zorundaydı ve bu da kural ihlallerinin önüne geçmeyi zorlaştırıyordu. Makine öğrenimi sayesinde banka işlemleri gerçek zamanlı olarak kontrol edilebilir ve dolandırıcılık faaliyetlerine zamanında müdahale edilebiliyor.

Müşterilerin sorunları Chatbot yazılımları ile eskisinden daha hızlı ve etkili şekilde çözülebiliyor. Her görüşme veri tabanına kaydedilerek, sonraki görüşmelerin daha verimli olması için yapay zekâ uygulamaları tarafından kullanılıyor. Bu sayede çağrı merkezi maliyetleri azaltılabiliyor ve müşteri memnuniyeti yükseltilebiliyor.

Müşteri davranışları analizleri için müşterilerin tercihlerinin bulunduğu veri tabanları yapay zekanın algoritmalarını geliştirmek için kullanılabilir. Müşterilerin harcama geçmişleri, işlem tercihleri, kredi geçmişleri gibi çok sayıda verinin yardımıyla kişiselleştirilmiş, hızlı ve daha isabetli hizmetler ve ürünler müşterilere sunulabilir. Satış ve pazarlama için bulunmaz bir nimet olan makine öğrenmesi ve yapay zekâ destekli stratejiler maliyetleri büyük ölçüde azaltacak, kârlılığı da artıracaktır.

İleri Analitik Teknikleri

Bankaların ve finans kuruluşlarının karar verme süreçlerinin büyük kısmı, benzer özelliklere sahip verileri ve müşteri davranışlarını kümelemekten oluşur. Her müşteri için özel çözümler sunmak çok caziptir ancak çok maliyetlidir. Bu sebeple ileri analitik teknolojileri kullanılarak benzer müşteriler kümelenir ve bu kümelere göre özel çözümler daha hızlı üretilebilir.

Mesela müşterilerini kuruma bağlılıklarına göre analiz etmek isterken, işlemlerin sıklığı, güncelliği ve hacmi gibi özel kriterler kullanılarak kümeler oluşturulur. Daha sonra bu kümeler derecelendirilir ve müşterilere bulundukları kümelerin önem derecesine göre teklifler sunulabilir. Her ne kadar bu yöntem hızlı olsa da her müşterinin tek tek analiz edilmesi kadar etkili değildir. İleri analitik algoritmaları sayesinde her müşteri anlık olarak analiz edilebilir ve kümelemenin verimliliği arttırılabilir.

Akademik çalışmalar ne kadar çok seçeneğimiz olursa seçme şansımızın o kadar az olduğunu göstermektedir. Perakende bankacılıkta müşteriye seçme şansının en yüksek olduğu ürünü sunabilmek bu yüzden çok önemlidir. Hedefli dijital pazarlama da kullandığı makine öğrenimi destekli ileri analitik teknikleri ile burada devreye girer. Bankaların web siteleri ve telefon uygulamaları müşterilerin en çok hangi işlemleri yaptığını, hangi sayfada ne kadar süre kaldığını, hangi kanallardan bu platformları ziyaret ettiği bilgilerini veri tabanlarına aktarabilirler. Bu dijital ayak izleri ileri analitik ve büyük veri yardımıyla müşterileri daha iyi tanımaya ve onlara kişiselleştirilmiş ürünler sunmaya imkân sağlar. Eski pazarlama yöntemlerinde gazete, televizyon ya da internetin ilk zamanlarında müşterilere çok sayıda ürün gösterilmekteydi ve bu da müşterilerin çok sayıda seçenek arasında kaybolmasına sebep oluyordu. Kişiselleştirilmiş reklamlar ile müşterilere bankanın web sitesini ve uygulamalarını açtıklarında ilgilerini çekebilecek çok az sayıda ürün gösterilerek seçme şansı arttırılabilir. Ekranlarla olan ilişkimizin gün geçtikçe artığı ancak bununla birlikte aynı ekranda kalma süremizin ve ilgi seviyemizin de azaldığını araştırmalar gösteriyor. Bu durumda müşterilere doğru ürünün tanıtımını en etkili şekilde yapabilmek için kısıtlı bir süremiz var. Büyük veri ve ileri analitik sayesinde müşterilerin ihtiyaç duyabileceği ürünlerin reklamı en etkili şekilde yapılabilir.

GTech olarak, 20 yıllık tecrübemizle müşterilerimize büyük veri ve ileri analitik hizmetleri sunmaktayız. Veri tabanı kapasitenizi ölçerek Hadoop, NoSQL vb. büyük veri platformlarından hangisinin size uygun olduğunu belirleyebilir, bilgi güvenliği politikanıza uygun olarak veri tabanı altyapınızı oluşturmanızı sağlayabiliriz. Ödüllü Striim uygulaması ile gerçek zamanlı veri entegrasyon ihtiyaçlarınıza kurumsal çözümler sunabiliriz. Spark ML, Tensorflow vb. ileri analitik ve makine öğrenimi algoritmaları uygulamaları konusunda danışmanlık hizmeti verebiliriz. Sigorta firmaları için Inguard, Bankacılıkta ileri analitik ile kârlılığı artırmak için Smartbank, Türkçe dil destekli yapay zekâ sohbet yazılımı Chatbot gibi ihtiyaçlarına uygun çeşitli yazılımları hizmetinize sunuyoruz. Büyük veri altyapınızı oluşturma sürecinde kurulumdan güvenliğe, bakım hizmetlerinde veri tabanı entegrasyonuna kadar ElasticSearch, Cassandra, MongoDB vb. teknolojilerin kullanımıyla her adımda ileri analitik uygulamaları ile değer yaratırken müşterilerimizin yanında oluyoruz.