Easternpeak.com - Data merupakan salah satu aset yang paling berharga dalam bisnis. Namun, bukan data itu sendiri yang penting, melainkan apa yang Anda bisa lakukan dengannya. Untuk lebih memahami hal tersebut, berikut beberapa contoh aplikasi big data dalam perbankan :

1) Pengalaman pelanggan yang bisa dipersonalisasi
Menurut Oracle, 84% eksekutif yang disurvei setuju bahwa pelanggan mencari pengalaman yang lebih individual dan dapat dipersonalisasi. Laporan tersebut juga menyatakan bahwa kemampuan untuk menawarkan pengguna apa yang mereka butuhkan dapat memberikan perusahaan pendapatan tahunan 18% lebih tinggi.

Sama seperti bisnis lainnya, bank menggunakan big data untuk mengenal penggunanya dan, sebagai hasilnya, bank menemukan cara baru untuk melayani nasabah: terhubung dengan cara yang lebih bermakna dan memberikan nilai lebih.

Data yang Anda miliki dapat memberikan pengetahuan berharga tentang perilaku pengguna yang dapat membantu Anda mengoptimalkan pengalaman pelanggan. Misalnya, dengan memiliki profil pelanggan dan data yang lengkap dan tentang keterlibatan produk, Anda dapat memprediksi dan mencegah churn.

Pendekatan ini dilaporkan digunakan di American Express. Perusahaan cabang Australia mengandalkan model prediktif yang canggih untuk memperkirakan dan mencegah keluarnya pelanggan. Dengan menganalisis data tentang transaksi sebelumnya (serta 115 variabel lainnya), mereka dapat mengidentifikasi akun yang kemungkinan besar akan ditutup dalam beberapa bulan mendatang. Akibatnya, organisasi dapat mengambil tindakan pencegahan dan mencegah pelanggan mereka melakukan churning.

2) Segmentasi dan penargetan pengguna

McKinsey menemukan bahwa menggunakan data untuk membuat keputusan yang lebih baik dapat menghemat anggaran pemasaran Anda hingga 15-20%. Dengan mempertimbangkan bahwa bank menghabiskan rata-rata 8% dari keseluruhan anggaran mereka untuk pemasaran, memanfaatkan big data terdengar seperti peluang besar untuk tidak hanya menabung, tetapi menghasilkan pendapatan tambahan melalui strategi pemasaran yang sangat bertarget.

Dengan menggunakan big data, Anda dapat lebih memahami kebutuhan pelanggan Anda, menunjukkan masalah dalam penargetan produk Anda, dan menemukan cara terbaik untuk memperbaiki masalah yang ada.

Misalnya, Barclays telah menggunakan apa yang disebut "mendengarkan sosial", yaitu analisis sentimen, untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari aktivitas pengguna di jejaring sosial.

Ketika perusahaan meluncurkan aplikasi selulernya, banyak orang tidak senang dengan fakta bahwa pengguna di bawah 18 tahun tidak dapat mentransfer atau menerima uang. Para pelanggan yang tidak puas pun bereaksi dengan menyuarakan kekecewaannya di media sosial. Segera setelah data yang dikumpulkan oleh Barclays mengungkapkan masalahnya, perusahaan dapat memperbaiki masalah tersebut dengan mengizinkan pengguna berusia 16+ untuk mengakses kemampuan penuh aplikasi.

3) Optimasi dan otomatisasi proses bisnis

Penelitian lebih lanjut dari McKinsey mengungkapkan bahwa sekitar 30% dari semua pekerjaan di bank dapat diotomatisi melalui teknologi, dan kuncinya terletak pada big data. Sebagai hasil dari otomatisasi yang canggih, bank dapat mengalami penghematan biaya yang signifikan dan mengurangi risiko kegagalan dengan menghilangkan faktor manusia dari beberapa proses penting.

JP Morgan Chase & Co. adalah salah satu pelopor otomasi dalam industri layanan perbankan. Perusahaan saat ini menggunakan beberapa program kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan beberapa program mereka, termasuk perdagangan algoritmik dan interpretasi perjanjian pinjaman komersial.

Salah satu programnya, yang disebut LOXM, mengandalkan data historis yang diambil dari miliaran transaksi yang memungkinkan mereka memperdagangkan ekuitas "dengan kecepatan maksimum dan harga optimal", lapor Business Insider. Prosesnya telah terbukti jauh lebih efisien daripada perdagangan manual dan otomatis yang digunakan sebelumnya, dan menghasilkan penghematan yang signifikan bagi perusahaan.

Inisiatif otomatisasi berbasis data lainnya dari JP Morgan Chase dikenal sebagai COIN. Algoritme pembelajaran mesin, yang diberdayakan oleh jaringan cloud pribadi perusahaan, digunakan untuk mengurangi waktu yang diperlukan untuk meninjau dokumen: tugas yang sebelumnya membutuhkan sekitar 360.000 jam kerja, kini hanya membutuhkan beberapa detik untuk menyelesaikannya. Program ini juga secara signifikan mengurangi kesalahan manusia yang terkait dengan layanan pinjaman.

4) Keamanan siber dan manajemen risiko yang lebih baik

Selain mengoptimalkan proses internalnya, JP Morgan Chase mengandalkan big data dan AI untuk mengidentifikasi penipuan dan mencegah aktivitas teroris di antara karyawannya sendiri. Bank memproses data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola perilaku individu dan mengungkap potensi risiko.

Penyedia layanan keuangan terkemuka lainnya, CitiBank, juga bertaruh besar pada teknologi big data. Perusahaan ini berinvestasi pada startup yang menjanjikan dan menjalin kemitraan dengan perusahaan teknologi sebagai bagian dari inisiatifnya yang disebut Citi Ventures. Keamanan siber adalah salah satu bidang utama yang diminati perusahaan baru-baru ini.

Sebagai bagian dari langkah strategis ini, CitiBank berinvestasi di Feedzai, sebuah perusahaan ilmu data yang menggunakan pembelajaran mesin waktu nyata dan pemodelan prediktif untuk menganalisis big data guna menunjukkan perilaku curang dan meminimalkan risiko keuangan bagi penyedia perbankan online.

Akibatnya, CitiBank dapat menemukan transaksi yang mencurigakan, misalnya tagihan yang salah atau tidak biasa, dan segera memberitahu pengguna tentang hal tersebut. Selain bermanfaat bagi konsumen, layanan ini juga membantu penyedia pembayaran dan pengecer memantau semua aktivitas keuangan dan mengidentifikasi ancaman yang terkait dengan bisnis mereka.

5) Kinerja dan manajemen karyawan yang lebih baik

Solusi big data dalam perbankan memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan, memahami, dan berbagi metrik kinerja cabang (serta individu karyawan) di seluruh departemen secara waktu nyata. Ini berarti visibilitas yang lebih baik ke dalam operasi sehari-hari dan peningkatan kemampuan untuk secara proaktif menyelesaikan masalah apa pun.

Penyedia perbankan global, BNP Paribas, mengumpulkan dan menganalisis data tentang produktivitas cabangnya untuk mengidentifikasi dan dengan cepat memperbaiki masalah yang ada secara real time.

Dengan menggunakan perangkat lunak analitik data perusahaan, manajer cabang, serta kepala eksekutif, dapat melihat sekilas kinerja cabang berdasarkan sejumlah metrik, yaitu akuisisi dan retensi pelanggan, efisiensi dan pergantian karyawan, dll.

Masa depan big data di perbankan terlihat cerah: Pastikan untuk mengikutinya
Seperti yang Anda lihat, ada banyak contoh bagaimana big data digunakan di perbankan. Namun, semua upaya itu hampir tidak menyentuh permukaan. Potensi maksimum big data di perbankan masih harus dimanfaatkan.

Menurut whitepaper oleh Global Transaction Banking, 62% bank setuju bahwa big data sangat penting untuk kesuksesan mereka. Namun, hanya 29% dari mereka yang melaporkan mendapatkan nilai bisnis yang cukup dari datanya. Bank perlu memikirkan kembali operasinya dan mengadopsi pendekatan berbasis data jika mereka ingin tetap relevan dan kompetitif. Plus, big data di sektor perbankan dapat membantu Anda meningkatkan dan mengembangkan bisnis Anda.