Easternpeak.com - Pernahkah Anda memikirkan jumlah data yang Anda buat setiap hari? Setiap transaksi kartu kredit, setiap pesan yang Anda kirim, bahkan setiap halaman web yang Anda buka, semuanya berjumlah 2,5 triliun byte data yang dihasilkan oleh populasi global setiap harinya.

Hal ini membuka banyak peluang bagi bisnis yang berpikiran maju untuk memanfaatkan data tersebut, termasuk di industri perbankan. Meskipun perbankan digital digunakan oleh hampir setengah dari populasi masyarakat di dunia, lembaga keuangan memiliki cukup data untuk memikirkan kembali cara mereka beroperasi, menjadi lebih efisien, lebih berpusat pada pelanggan, dan, sebagai hasilnya, lebih menguntungkan. Pertanyaannya adalah: bagaimana Anda mendapatkan hasil maksimal dari data Anda untuk mengikuti persaingan?

Pada artikel ini, kita akan membahas tentang kasus penggunaan umum untuk big data di perbankan. Pertama-tama, mari kita mundur selangkah untuk melihat gambaran yang lebih besar dan membahas tentang peran big data dalam perbankan.

Menurut studi IDC, pendapatan dunia untuk solusi big data dan analisis bisnis diharapkan mencapai $ 260 miliar pada tahun 2022. Tahun ini, angka yang diproyeksikan akan mencapai $ 166 miliar, naik 11,7% dibandingkan tahun 2017. Tidak mengherankan jika perbankan adalah salah satu domain bisnis yang menghasilkan investasi tertinggi dalam teknologi big data dan BA.

Manfaat big data di perbankan cukup jelas:

• Big data memberi Anda gambaran lengkap tentang bisnis: dari pola perilaku pelanggan hingga efisiensi proses internal, bahkan tren pasar yang lebih luas. Ini berarti Anda dapat membuat keputusan berdasarkan informasi dan data, dan selanjutnya memperoleh hasil bisnis.
• Big data memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan dan merampingkan proses internal Anda dengan bantuan pembelajaran mesin dan AI. Hasilnya, Anda mendapatkan peningkatan kinerja yang signifikan dan biaya pengoperasian yang lebih rendah.
• Analisis big data dalam perbankan dapat digunakan untuk meningkatkan keamanan siber Anda dan mengurangi risiko. Dengan menggunakan algoritme cerdas, Anda dapat mendeteksi penipuan dan mencegah tindakan yang berpotensi berbahaya.

Di sisi lain, ada hambatan tertentu untuk implementasi big data di perbankan. Yaitu, beberapa tantangan big data utama di perbankan meliputi:

1. Sistem lama harus berusaha keras untuk mengimbanginya

Sektor perbankan selalu relatif lambat dalam berinovasi: 92 dari 100 bank terkemuka dunia masih mengandalkan mainframe IBM dalam operasinya. Pantas saja adopsi fintech begitu tinggi. Dibandingkan dengan perusahaan rintisan yang berfokus pada pelanggan dan gesit, lembaga keuangan tradisional tidak memiliki peluang.

Namun, jika menyangkut big data, segalanya menjadi lebih buruk: sebagian besar sistem lama tidak dapat mengatasi beban kerja yang terus meningkat. Mencoba mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis jumlah data yang diperlukan menggunakan infrastruktur usang dapat membahayakan stabilitas seluruh sistem Anda. Akibatnya, organisasi menghadapi tantangan untuk meningkatkan kapasitas pemrosesan mereka atau sepenuhnya membangun kembali sistem mereka untuk menerima tantangan tersebut.

2. Semakin besar datanya, semakin tinggi risikonya

Kedua, jika terdapat risiko pada data (terutama dengan mempertimbangkan masalah lama yang telah disebutkan di atas), jelas bahwa penyedia perbankan perlu memastikan data pengguna yang mereka kumpulkan dalam proses tetap aman setiap saat. Namun, hanya 38% organisasi di seluruh dunia yang siap menangani ancaman tersebut. Menurut ISACA International, itulah mengapa keamanan siber tetap menjadi salah satu masalah yang paling membara di perbankan.

Ditambah lagi, peraturan keamanan data semakin ketat. Pengenalan GDPR telah menempatkan batasan tertentu pada bisnis di seluruh dunia yang ingin mengumpulkan dan menerapkan data pengguna. Ini juga harus diperhitungkan.

3. Big data menjadi terlalu besar

Dengan begitu banyak jenis data dan volume totalnya, tidak mengherankan jika bisnis kesulitan untuk mengatasinya. Ini menjadi lebih jelas ketika kita mencoba memisahkan data berharga dari yang tidak berguna.

Sementara bagian dari data yang berpotensi berguna terus bertambah, masih ada terlalu banyak data yang tidak relevan untuk dipilah. Ini berarti bahwa bisnis perlu mempersiapkan diri dan mendukung metode untuk menganalisis lebih banyak data, dan jika mungkin, mencari aplikasi baru untuk data yang dianggap tidak relevan.

Terlepas dari tantangan yang disebutkan, keunggulan big data di perbankan dengan mudah membenarkan risiko apa pun. Wawasan yang diberikan kepada Anda, sumber daya yang dibebaskan, uang yang dihemat - data adalah bahan bakar universal yang dapat mendorong bisnis Anda ke puncak.