Tech

ย้ายธนาคารออกจากความคิดแบบอิฐและปูน

รูปแบบโรงอาหารแบบดั้งเดิมของบริการทางการเงินที่ธนาคารนำเสนอ โดยใช้วิธีการต้นทางสู่การกระจายเพื่อกระจายความเสี่ยงและลดต้นทุนทางการเงิน ไม่ได้ผลอีกต่อไป ลูกค้าไม่แสวงหาแหล่งผลิตภัณฑ์แหล่งเดียวที่ธนาคารในละแวกบ้านจัดหาให้อีกต่อไป แต่กลับเลือกซื้อบริการเฉพาะที่ตรงกับความต้องการที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน เช่น การวิเคราะห์เชิงลึก การสนับสนุนการตัดสินใจที่ซับซ้อน และความต้องการทางสังคมสำหรับการเข้าถึงสินเชื่อที่เท่าเทียมกัน ที่แย่ไปกว่านั้นคือ กลุ่มบริษัทสตาร์ทอัพด้าน fintech ในปัจจุบันเสนอบริการเหล่านี้เท่านั้น และพวกเขาก็ทำตามสั่งด้วยความซับซ้อนและประสิทธิภาพ สิ่งนี้สร้างแรงกดดันต่อแบบจำลองผลกำไรของสถาบันดั้งเดิม ที่ซึ่งก่อนหน้านี้ธนาคารมีความสุขกับผู้กู้ภายในจำนวนมาก – ทำให้ธนาคารมีอิสระในการเลือกและจัดการความเสี่ยงในการเปิดรับเครดิต – ลูกค้าทางการเงินในปัจจุบันกำลังซื้อของจากคู่แข่งสำหรับผลิตภัณฑ์ทางการเงินแต่ละรายการ เมื่อธนาคารไม่สามารถตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของลูกค้าได้ ลูกค้าเหล่านั้นก็จะซื้อสินค้ารอบ ๆ และค้นหาทางเลือกใหม่ของฟินเทคมากมาย แอพใหม่และบริการออนไลน์ช่วยให้ลูกค้าย้ายผลิตภัณฑ์แต่ละรายการไปยังคู่แข่ง และบ่อยครั้งที่คุณซึ่งเป็นนายธนาคารของพวกเขา ไม่เคยรู้เลยว่ามันเกิดขึ้นจนกว่าจะสายเกินไป แม้ว่าธนาคารดั้งเดิมจะสามารถเอาชนะใจลูกค้ารายใหม่ได้ ลูกค้าเหล่านั้นก็เข้ามาโดยไม่มีประวัติทางการเงินที่เป็นที่รู้จักซึ่งจำเป็นสำหรับการคาดการณ์ ROI ที่เชื่อถือได้ ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงโดยไม่มีกำไรที่สอดคล้องกัน ในการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างถูกต้องในโลกของ Fintech ใหม่ – สร้างสมดุลระหว่างความเสี่ยง ผลตอบแทน และภาระผูกพัน – ธนาคารต้องการข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้ซึ่งดึงมาจากสายธุรกิจต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจโปรไฟล์ ความต้องการ และพฤติกรรมที่คาดการณ์ได้ของลูกค้าอย่างแท้จริง ธนาคารต้องการแพลตฟอร์มการธนาคารดิจิทัล ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือวิเคราะห์แบบบูรณาการที่ทำงานร่วมกันได้ เพื่อรวบรวมข้อมูลในแบบเรียลไทม์ ใช้อัลกอริธึมในการตัดสินใจ และทำให้การประมวลผลเป็นไปโดยอัตโนมัติในอนาคต ชุดเครื่องมือดังกล่าวช่วยให้คุณปลดปล่อยพลังของการวิเคราะห์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อให้สามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นในวงกว้าง ซึ่งรวมถึง: การรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับลูกค้าของคุณในตลาดที่มีการแข่งขันสูง การค้นหาแหล่งข้อมูลใหม่จำนวนมหาศาล รวมถึงแหล่งข้อมูลบุคคลที่สาม เช่น โซเชียลมีเดียที่นำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าใหม่ การใช้เทคโนโลยีซอฟต์แวร์เช่น AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหาโอกาสผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ เพื่อตระหนักถึงคุณค่าสูงสุดที่แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่สามารถให้ได้ การจำลองผลลัพธ์แบบ end-to-End ในสภาพแวดล้อมของลูกค้าดิจิทัล คุณต้องมี เพื่อละเว้นสายผลิตภัณฑ์เดิมและคิดถึงพอร์ตโฟลิโอที่กว้างขึ้นของคุณโดยคำนึงถึงผู้บริโภคเป็นอันดับแรก: ดูที่ตัวแปรใหม่ เช่น การตรวจสอบรายได้ รอยเท้าดิจิทัลของลูกค้า และข้อมูลที่คุณละเลยก่อนหน้านี้ เช่น เช็คที่เขียนถึงบริษัทการลงทุนภายนอก คุณต้องเข้าใจว่าผู้บริโภคใช้เวลาของพวกเขาอย่างไรและที่ไหนเพื่อที่จะเข้าใจว่าพวกเขากำลังซื้ออะไรอยู่ ตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญสำหรับแนวทางการวิเคราะห์ใหม่นี้คือการจำลอง: การสร้างแบบจำลองผลกระทบที่ช่วยให้คุณคาดการณ์ประสิทธิภาพของแบบจำลองความเสี่ยงและความเสี่ยงที่เสนอ จากนั้นปรับเปลี่ยนเครื่องมืออัตโนมัติที่ใช้แบบจำลอง โมเดลนี้รวมเอากระแสข้อมูลใหม่ทั้งหมดเหล่านี้ เพื่อที่จะระบุความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่และสถานการณ์สมมติเหตุและผลใหม่ พิจารณาพอร์ตโฟลิโอบัตรเครดิตอย่างง่ายซึ่งให้ผลตอบแทนที่แน่นอนสำหรับความเสี่ยงเฉพาะในปัจจุบัน คุณต้องการทราบว่าการเพิ่มความเสี่ยงโดย X ให้>X ROI เพื่อลดความเสี่ยงที่สูงขึ้นหรือไม่ การจำลองตอบคำถามนั้น คำตอบนั้นนำไปสู่การตัดสินใจยอมรับความเสี่ยงที่มากขึ้นโดยตรง และวงจรป้อนกลับเพื่อตรวจสอบ ROI ที่เป็นผลลัพธ์เพื่อให้แน่ใจว่าตรงกับแบบจำลองการจำลอง แพลตฟอร์มธนาคารดิจิทัลสมัยใหม่ที่ชนะรางวัลช่วยให้คุณมีลูกค้าเป็นศูนย์กลางได้แล้ววันนี้ ด้วยการจำลองที่ขับเคลื่อนด้วย AI การตัดสินใจ และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอัตโนมัติที่เริ่มต้นอย่างรวดเร็วและการเปลี่ยนจากอิฐและปูนเป็นผลิตภัณฑ์ดิจิทัลหลายช่องทาง สำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับแพลตฟอร์มธนาคารดิจิทัล Decision Management ของ FICO โปรดดูหน้าผลิตภัณฑ์ FICO ของเรา

Back to top button