Семь шагов к успеху для прогнозной аналитики в финансовых услугах

Помните, когда вы начали свою карьеру и перспектива выхода на пенсию была событием в далеком будущем? Сколько плохих решений, которые вы приняли за эти годы, могли бы сделать для лучшего выхода на пенсию, если бы у вас был хрустальный шар, чтобы заглянуть в будущее? С лучшими знаниями о будущем, ваши решения были бы другими?

 

Для многих профессионалов карьеры реальность выхода на пенсию теперь значительно ближе. Хотя легко заглянуть в прошлое и пожелать, чтобы у нас был хрустальный шар, время лучше потратить на улучшение качества решений, влияющих на наше будущее.

 

Персональный хрустальный шар, который предсказывает ваши дни вперед, – это то, чего хотят финансовые фирмы во всем мире. Каждый день эти компании ставят такие вопросы, как:

  • Обеспечит ли этот новый клиент хороший возврат инвестиций относительно потенциального риска?
  • Является ли этот существующий клиент риском прекращения? Какие действия можно предпринять, чтобы предотвратить их отток?
  • Вернет ли эта следующая сделка прибыль?

Точно так же, как взгляд в зеркало заднего вида вашей карьеры не значительно улучшает качество вашего выхода на пенсию, простой исторический анализ не даст ответа на стратегические вопросы, подобные тем, которые были изложены выше. Как и люди, компании ищут хрустальный шар. К счастью, достижения в области аналитических технологий позволили надежно заглянуть в будущее.

Бизнес-приложения и рождение BI

С момента появления бизнес-приложений, основная цель этих приложений заключается в повышении эффективности бизнес-процессов. Вместо того, чтобы вести бизнес только с бумажной записью, корпоративные приложения регистрировали транзакции в компьютерной базе данных. Это нововведение позволило быстро записывать, извлекать и обновлять бизнес-транзакции компании. Поскольку данные, описывающие каждую транзакцию, находились в базе данных, это позволило легко извлекать и суммировать несколько транзакций вместе. Эта возможность поиска и суммирования данных дала начало тому, что мы теперь знаем как отрасль бизнес-аналитики. Сегодня наиболее распространенное использование бизнес-аналитики для производства описательной аналитики.  

Описательная аналитика: ценное, но ограниченное понимание исторического поведения

Подавляющее большинство компаний, предоставляющих финансовые услуги, используют данные в своих приложениях для так называемой « дескриптивной аналитики». Описательная аналитика – это процесс выбора и частичного агрегирования транзакций с целью понимания исторических действий, тенденций, производительности и поведения. Описательная аналитика полезна, потому что этот метод анализа позволяет финансовым компаниям извлекать уроки из прошлого поведения. Методы описательной аналитики часто используются для обобщения важных бизнес-показателей, таких как рост остатка на счете, средняя сумма претензий и годовой объем торгов.

 

Из-за распространения данных приложений и инструментов бизнес-аналитики выполнение описательного анализа больше не дает существенного конкурентного преимущества в отрасли финансовых услуг. Поскольку каждая компания использует описательную аналитику с данными приложений, конкурентное преимущество, полученное в результате исторического анализа, практически исчезло.

 

Однако это не означает, что при использовании исторических данных не существует конкурентного преимущества. Это означает, что для восстановления конкурентного преимущества требуется другой тип анализа. Аналитическая альтернатива, которая выходит за рамки описательной аналитики, называется «Предиктивная аналитика».

Прогнозирующая аналитика: прогнозирование будущих результатов

В то время как описательная аналитика ориентирована на историческую производительность, прогностическая аналитика предназначена для прогнозирования будущих результатов. Основа прогнозной аналитики основана на вероятностях. Для создания точных вероятностей будущего поведения, прогнозирующая аналитика объединяет исторические данные из любого числа приложений со статистическими алгоритмами. Результатом этих алгоритмов, когда они используются в финансовых услугах, может быть что угодно – от оценки поведения клиента до прогноза будущих торговых тенденций и до мошеннического страхового возмещения. Правильно разработанный алгоритм прогнозной аналитики в сочетании с широким спектром прикладных данных обеспечит значительное конкурентное преимущество в отрасли финансовых услуг.  

Кредитный скоринг: пример прогнозной аналитики

Одним из приложений прогнозирующей аналитики, знакомым многим, является кредитная оценка Кредитные рейтинги используются компаниями, предоставляющими финансовые услуги, для определения вероятности того, что клиенты будут производить будущие кредитные платежи. Алгоритмы кредитного скоринга обычно объединяют ряд исторических поведенческих атрибутов из разных систем транзакций при создании оценки. Эти атрибуты часто включают в себя:

  • История платежей: ряд просроченных платежей может снизить оценку.
  • Публичные записи: банкротства, судебные решения и предметы коллекционирования могут снизить оценку.
  • Длина кредитной истории: более длинная кредитная история улучшает счет.
  • Новые учетные записи. Открытие нескольких новых учетных записей отрицательно влияет на оценку.
  • Запросы: большое количество недавних запросов может отрицательно повлиять на оценку.
  • Счета в использовании. Слишком много открытых счетов может оказать негативное влияние на счет.

Кредитные баллы, сгенерированные прогнозной моделью, затем используются для утверждения или отклонения кредитных карт или кредитов клиентам. Хорошо разработанный алгоритм кредитного скоринга будет правильно прогнозировать клиентов как с низким, так и с высоким риском. Поскольку эти алгоритмы имеют значительную конкурентную ценность для каждой компании, оказывающей финансовые услуги, конкретные атрибуты, взвешивание и логика, используемые в алгоритмах, строго защищены.

 

Этот пример кредитного скоринга иллюстрирует, что, хотя исторические действия соискателя кредита представляют некоторый интерес, реальная ценность исторической информации заключается в объединении данных с алгоритмами для создания прогнозной аналитики. Предсказание, с высокой степенью уверенности, как поведет себя заявитель после предоставления или отклонения кредита, имеет гораздо большую ценность, чем знание только исторического поведения.Результат синергии исторических данных вместе с алгоритмом прогнозирования может стать значительным конкурентным преимуществом для любой компании, оказывающей финансовые услуги, использующей прогнозную аналитику.

 

Какое конкурентное преимущество может получить ваша компания, перейдя от простой описательной аналитики к прогнозной аналитике? Как вы можете создать свой собственный прогноз, используя данные из ваших приложений, чтобы повысить производительность вашей организации? Ниже приведены «Семь шагов к успеху для прогнозной аналитики»,позволяющие сделать прогнозную аналитику реальностью в любой организации, предоставляющей финансовые услуги.

Узнайте о других решениях

Семь шагов к успеху для прогнозной аналитики в финансовых услугах

1. Определите показатель, на который вы хотите повлиять с помощью прогнозной аналитики.

 

Какой бизнес-показатель определяет успех вашей организации? Например, если вы хотите увеличить базу аккаунтов, но ваш рост ограничен аннулированием аккаунтов, вы можете повлиять на показатель «Количество аккаунтов отменено».

 

2. Определите, какие атрибуты, поведение или другие показатели больше всего влияют на этот показатель.

 

Перед тем, как клиент прекратит деловые отношения с вами, у клиента может быть любое количество проявлений поведения, которые могут предшествовать его фактическому аннулированию. Может ли это быть изменение баланса аккаунта? Это может быть количество звонков в колл-центр? Может ли это быть комментарий в социальных сетях?Рассмотрите все взаимодействия с клиентами и их источники данных как потенциальные источники для прогнозирования будущего поведения клиента.

 

3. Интегрировать источники данных различных поведенческих атрибутов в функциональную модель данных.

 

Интеграция различных источников данных, представляющих весь пользовательский опыт, необходима для построения точной и надежной прогностической модели. Источники должны включать системы транзакций, ERP, CRM, системы поддержки билетов, финансовые системы и сайты социальных сетей. Это может включать в себя интеграцию различных технологий, таких как облачные источники, локальные базы данных, хранилища данных и даже электронные таблицы.

 

4. Добавьте прогнозную логику в модель данных.

 

Теперь, когда исходные данные полностью интегрированы в аналитическую модель, добавьте и протестируйте различные алгоритмы прогнозирования. Технологии с открытым исходным кодом, такие как R и Python, могут использоваться для разработки алгоритмов прогнозирующей оценки После того, как будет определен точный предиктор будущего поведения, интегрируйте показатели оценки непосредственно в модель данных. Интеграция исторических данных и прогнозной аналитики является ключом к использованию прогнозирующих возможностей в крупных финансовых организациях.

 

5. Создайте отчеты и информационные панели, необходимые для визуализации прогнозов.

 

Полностью интегрировав данные для описательной и прогнозной аналитики, создайте отчеты и информационные панели, необходимые для визуализации прошлой и будущей производительности для бизнес-пользователей. Используя пример отмены учетной записи, создайте отчеты для операторов колл-центра, которые легко выделяют тех текущих клиентов, которым грозит отмена, на основе вашего алгоритма прогнозирования. Обеспечивая упреждающую заботу о клиентах потенциальным клиентам, подверженным риску, можно избежать отмены.

 

6. Автоматизируйте последовательность обработки данных.

 

С подключением, интеграцией данных и алгоритмом прогнозирования запланируйте ежедневное или более частое обновление всего процесса. Наличие самых последних данных из всех источников гарантирует, что прогнозная модель будет генерировать наиболее точные прогнозы.

 

7. Предоставьте конечным пользователям доступ к прогнозной аналитике.

 

Наибольшие конкурентные преимущества в компаниях, оказывающих финансовые услуги, достигаются, когда решение внедряется для каждого сотрудника, которому может пригодиться прогнозная аналитика. Зачастую это означает развертывание решения для каждого агента по обслуживанию клиентов и каждого торгового представителя в компании.Предоставление этой прогнозирующей аналитики в легко потребляемой среде, такой как веб-панели мониторинга, гарантирует, что их ценность положительно повлияет на максимальное количество клиентов.

Резюме

Хотя аналитика, описывающая исторические результаты, обеспечивала конкурентное преимущество в отрасли финансовых услуг 20 лет назад, когда каждая компания сегодня использует универсальные инструменты бизнес-аналитики, это преимущество исчезло. Так же, как профессиональные специалисты планируют и ожидают успешного выхода на пенсию, делая обоснованные предположения о будущем, компаниям, предоставляющим финансовые услуги, также нужна информация, чтобы помочь своим сотрудникам принимать более правильные решения. Прогнозирующая аналитика может стать неуловимым хрустальным шаром, который ищут компании. Благодаря использованию прогнозирующей аналитики, обеспечиваемой интеграцией данных из нескольких источников, компании, предоставляющие финансовые услуги, могут снизить риск, надежно прогнозировать будущие результаты и успешно конкурировать на мировом рынке.

Инструменты анализа и визуализации данных

Решения аналитики данных

Напишите нам

и мы ответим в течении часа

support@asu-analitika.ru

Несколько видео о наших продуктах

085 - Семь шагов к успеху для прогнозной аналитики в финансовых услугах
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Семь шагов к успеху для прогнозной аналитики в финансовых услугах
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Семь шагов к успеху для прогнозной аналитики в финансовых услугах
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2020-09-14T20:13:58+02:00Ноябрь 5th, 2020|Рубрики: Статьи, Финансы|Метки: , , , , , , , |
Social Media Auto Publish Powered By : XYZScripts.com