صنعت بانکداری

هوش تجاری (Business Intelligence) به تکنولوژی‌ها و ابزار متنوعی اطلاق می‌شود که سازمان‌ها برای جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر داده از آن‌ها استفاده می‌کنند. خروجی هوش تجاری به سازمان‌ها درک صحیح‌تری از شرایط فعلی‌شان می‌دهد و کمک می‌کند در آینده تصمیمات درست‌تری بگیرند.
بانک‌ها و موسسات مالی، داده‌های عظیمی از کسب‌وکار و مشتریان‌شان دارند که در طی سال‌ها در انبارداده-های الکترونیک انباشته شده‌اند. آیا نگهداری از این داده‌ها برای سازمان یک دارایی به حساب می‌آید یا یک بدهی و یا اینکه یک روال عادی دیگر برایشان است؟
این داده‌ها مادامی که محبوس در انبارداده باشند، همواره یک بدهی به حساب می‌آید. برای تبدیل این داده‌ها به دارایی، باید ارزش ذاتی‌شان از طریق بازکردن، تحلیل و شناسایی الگوها استخراج شوند. در اینجا، نقش BI حیاتی است.
هوش تجاری یک جزء مهم در پیاده‌سازی استراتژی‌های IT محور در بانک‌ها می‌باشد. BI به بانک‌ها کمک می‌کند تا در مسیرشان به سوی تعالی، محصولات خود را بهبود بخشند؛ روابط خود را با مشتریان‌شان تقویت کنند؛ بر اساس روندهای گذشته پیش‌بینی‌های بهتری داشته باشند؛ به شرایط رقابتی موجود در بازار رسیدگی کنند؛ ریسک را مدیریت کنند؛ کارایی عملیاتی را افزایش دهند و...

 


کارکردهای هوش تجاری در بانک‌ها
تحلیل روندهای تاریخی
بانک‌ها برای طراحی فعالیت‌های آتی خود، نیاز به تحلیل داده‌های گذشته دارند. تحلیل‌های BI عمدتا نیازمند اطلاعات مربوط به شعب، کارکنان، سپرده‌ها، وام‌های اعطایی، فروش و هزینه، سود و زیان و ... بصورت صورت اعداد مطلق و یا درصدی می‌باشند که ممکن است به تفکیک محصول، بخش، پروفیل مشتری، ناحیه، زمان و یا ساختار توزیع باشند.
هوش تجاری این داده‌ها را در قالب شاخص‌هایی مانند سودآوری محصول تحلیل می‌کند، شناخت نیازهای مشتری را بهبود می‌بخشد، نواحی محوری و فرصت‌های جدید بازار را شناسایی می‌کند و روشن می‌سازد چه محصولاتی نیاز به قیمت‌گذاری مجدد دارند، چه محصولاتی باید حذف شوند و چه محصولات دیگری باید معرفی شوند. به کمک این تحلیل‌ها، بانک‌ها می‌توانند انحراف دستاوردها را از اهداف کنترل کنند و اقداماتی برای درمان این مشکل صورت دهند.


مدیریت ارتباط با مشتری

هوش تجاری می‌تواند در انتقال مدل کسب‌وکار از حالت محصول محور به مشتری محور کمک کند. داده‌کاوی یک تکنیک هوش تجاری است که شامل کنکاش عمیق در داده‌های موجود کسب‌وکار برای کشف الگو، روند و همبستگی‌های پنهان می‌باشد. جستجو در اطلاعات شخصی مشتریان می‌تواند نشانه‌هایی از تقاضای آینده بدهد. این امر به بانک‌ها کمک می‌کند تا مشتریان سودده را شناسایی و حفظ کنند و همچنین مشتریانی سودده نیستند را فیلتر کنند، زیرا هزینه‌ی جذب یک مشتری جدید از هزینه‌ی نگهداری یک مشتری قدیمی است؛ اما از هزینه‌ی نگهداری یک مشتری ضررده کم‌تر است. BI همچنین می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا پروفایل مشتریان خود را براساس نیازها و سایر ویژگی‌ها داشته باشند. بانک‌ها می‌توانند از این اطلاعات برای اختصاص محصولات، خدمات و امتیازات خاص برای مشتریان خاص استفاده کنند. علاوه براین، این هوش می‌تواند در سایر خطوط کسب‌وکار مانند بیمه منتشر شود تا از طریق فروش چندجانبه ، درآمد بانک افزایش یابد.


مدیریت ریسک

ریسک‌ و عدم قطعیت مالی و غیرمالی یک بخش لاینفک بانکداری است. ریسک‌هایی که عمدتا بانک‌ها با آن مواجه‌اند عبارتند از: ریسک اعتبار، ریسک بازار و ریسک عملیاتی.
ریسک اعتبار اشاره به احتمال عدم بازپرداخت تعهدات قرض‌گیرنده دارد. هوش تجاری می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا از طریق ایجاد دیتابیس‌هایی از قرض‌گیرندگان و حوزه‌های ریسکی کسب‌وکار، این ریسک را کاهش دهند. تحلیل‌هایی که بر روی معاملات و تراکنش‌های قبلی یک قرض‌گیرنده انجام می‌شود می‌تواند به پیش‌بینی آماری رفتار وی در آینده کمک کند. این اطلاعات به بانک‌ها کمک می‌کند تا مکانیزم‌های وام‌دهی و نمره‌دهی ریسک خود را تصحیح کنند.
ریسک بازار ریسکی است که از نوسانات متغیرهای بازار در بازارهایی که بانک‌ها بیشتر در معرضشان قرار دارند ناشی می‌شود. تحلیل بر روی داده‌های تاریخی می‌تواند سبد بانک را با پررنگ کردن فرصت‌های تنوع-بخشی یا کاهش قرارگیری در معرض ریسک یک قرض‌گیرنده‌ی مشخص یا بخش صنعت تقویت کند. مدیریت دارایی- بدهی همچنین می‌تواند از طریق مطالعه‌ی داده‌های قدیمی به صورت موثری انجام شود.
ریسک عملیاتی ریسکی است که از خطای انسانی، تخلف یا بلایای طبیعی ناشی می‌شود. هرچند نمی‌توان بلایای طبیعی را پیش‌بینی کرد، ریسک‌های ناشی از تخلف یا خطای انسانی را می‌توان قطعا از طریق حسابرسی مناسب و کنترل‌های داخلی قوی‌تر چک کرد. BI به بانک‌ها کمک می‌کند تا سابقه‌ی جامعی از تمام تراکنش‌های مالی و غیرمالی کارمندان و سایر ذی‌نفعان خود را نگهداری کنند تا کوچک‌ترین انحراف از فرایندهای مقرر روشن شود. یک مکانیزم گزارش‌دهی مناسب همچنین شفافیت در تراکنش‌های بانکی را تضمین می‌کند و ریسک عملیاتی را کاهش می‌دهد.


رعایت مقررات

بانک‌ها ملزم به ارائه گزارش‌های متعددی به نهادهای قانونی هستند. بانک‌ها باید برای ارائه دقیق، آسان و به-موقع این گزارش‌های مبتنی بر داده که در صورت عدم ارائه با اقدامات سفت و سختی از سوی نهادهای قانونی مواجه خواهند شد، داده‌های مربوط به تمامی وقایع و تراکنش‌ها را نگهداری کنند. هوش تجاری به بانک‌ها کمک می‌کند تا تمامی داده‌های مرتبط را جمع‌آوری کنند و در قالب‌های مورد نیاز مرتب و ارائه کنند.