مزیت رقابتی در بانکداری با بکارگیری هوش تجاری

عملیاتی کردن هوش تجاری و بهره‌گیری از کاربردهای آن، مزایای رقابتی زیادی در بانک‎‌ها ایجاد کرده است و بسترهای مناسبی را جهت سرمایه‌گذاری افزایشی در زمینه فناوری اطلاعات به وجود آورده به طوری که، هوش تجاری می تواند یک سیستم پشتیبانی از تصمیم های مدیران بانکی در سطح کلان اقتصادی باشد. کاهش هزینه ها به صورتی بسیار ساده توسط فناوری اطلاعات، مدیریت ریسک و بررسی میزان پیروی از مقررات، آگاهی و شناسایی بیشتر مشتریان، پاسخ سریع به تغییرات بازار همه از مواردی هستند که با استفاده از نرم افزار های هوش تجاری و به طور خاص در بانکداری می توان به آنها دست یافت.

بانک ها نباید به این تکنولوژی به منزله یک راهکار اساسی معجزه آسا نگاه کنند؛ زیرا این سیستم، چالش‌های کلیدی نیز به همراه دارد که در این بخش به اختصار توضیح داده می‌شود. در فناوری هوش تجاری، انباره‌های داده و سایر ابزارهای پردازش رایج به طور خاص برای پردازش کلان داده به صورت مؤثر و سریع طراحی نشده‌اند. حداقل اینکه داده‌ها باید در قالب سطرها و ستون‌ها قرار بگیرند تا آماده پردازش شوند؛ امری که در مورد کلان داده به سختی امکان‌پذیر است و در صورت انجام، پردازش آن نیازمند مدت زمان طولانی خواهد بود. از سوی دیگر، گسترش و ارتقای انباره‌های داده برای پشتیبانی از داده در سطح پتابایت نیازمند سرمایه‌گذاری‌های کلان در بخش سخت افزار است که برای همه سازمان‌ها و بانک‌ها امکان پذیر نیست. بنابراین، استنباط این است که تکنولوژی هوش تجاری و پیاده‌سازی آن در بانک‌ها در صورتی می‌تواند زمینه اتخاذ تصمیم‌گیری بهتر برای مدیران ارشد را فراهم آورد که پایگاه داده عظیم، یکنواخت و سازگار با نرم‌افزارهای تبیین شده داشته باشند.

همان گونه که بیان شد برای تحقق این شرایط، سخت‌افزارهایی با قدرت بالا نیازمند است که این امر خود می تواند مخارج هنگفتی برای بانک‌ها به همراه داشته باشد. علاوه بر این، نرم‌افزارهای مورداستفاده در هوش تجاری نیازمند نگهداری امن و به‌روزرسانی مستمر هستند که این امر نیز نیازمند هزینه بالا و اختصاص زمان مشخصی است. از سوی دیگر، گسترش وب، تلفن‌های همراه هوشمند، حسگرهای الکترونیکی مانند ردیاب ماهوارهای (GPS) و به تبع آن، رشد چشمگیر تنوع داده‌ها در بانک‌ها (مانند داده‌های شبکه‌های اجتماعی، داده‌های مکانی و فایلهای ثبت تراکنش) زمینه ناسازگاری داده‌ها در سطح کلان و عدم انطباق آنها با یکدیگر را فراهم آورده و این امر باعث شده است که استفاده مشترک بانکها از این داده‌ها به سختی صورت پذیرد؛ زیرا داده‌های جدید برخلاف داده‌های سنتی ساختار مشخص و تعیین شده‌ای نداشته و زمان بسیار زیادی برای انطباق و پردازش آنها نیاز است.

از این رو، بانک‌ها از پیاده‌سازی این تکنولوژی چشم پوشی کرده و تعداد کمی از این نهادها و مؤسسات مالی این فناوری را پیاده‌سازی کرده‌اند. وجود این شرایط باعث شده مدیران بانک‌ها و مؤسسات مالی، مهندسان فناوری اطلاعات را تحت فشار قرار داده تا بتوانند از این تکنولوژی به عنوان یک عامل تحلیلی – اطلاعاتی کاربردی، نافذ و فراگیر با هزینه کم استفاده کنند. پس از بررسی‌های دقیق تر، کارشناسان این حوزه پارادایم هوش تجاری ابری را مطرح کردند که بستری برای رفع نقاط ضعف این تکنولوژی و جایگزین پیاده‌سازی گران قیمت و پیچیده هوش تجاری در محل سازمان یا نهاد مالی است.

یافتن راه های جدید جهت دستیابی به مزیت رقابتی :

عدم اطمینان در بازارهای مالی به این معنا است که بانک ها باید میزان ریسک را همزمان با میزان پیروی از مقررات و همچنین ارائه خدمات نوین با هم مدیریت نمایند.

افزایش درآمد در صنعت بانکداری نوین می تواند با استفاده از برقراری ارتباط قوی تر با مشتریان میسر شود که این امر نشان دهنده این است که ارائه کسب و کارهای نوین در صورت بررسی صحیح و مناسب روش ها و راه ها می تواند منجر به سود آوری بیشتر در بانک ها و یا هر نوع ارائه دهنده گان خدمات گردد.

امروزه بانک ها با توجه به نوع فعالیت و خدمات ارائه شده و جایگاه خود در صنعت بانکداری، نیاز چشمگیری به تحلیل داده و یا همان سیستم های هوش تجاری دارند زیرا خدماتی که این موسسات مالی در اختیار مشتریان خود قرار می دهند تقریبا مشابه با یکدیگر می باشد و نقطه قوت هر بانک در نحوه و کیفیت ارائه خدمات می باشند که یکی از روش های رسیدن به این مهم می تواند تحلیل و دسته بندی صحیح مشتریان باشد.

بانک ها با استفاده از سیستمهای هوش تجاری می توانند اقدام به :

• دسته بندی و مشخص نمودن جامعه هدف در جهت ارائه خدمات به شکل بهینه نمایند.
• تحلیل بهتر و دقیق تری از میزان اعتبار مشتریان، شناسایی طرف های حساب و میزان ریسک ها، شناسایی ریسک های عملیاتی و همچنین بررسی و اعتبار سنجی در زمان ارائه وام ها داشته باشند.
• فرآیندهای سازمانی و خدماتی خود را بهینه نمایند.
• به شناسایی و تقویت فرصت های کسب و کار جدید و ارائه خدمات نوین بپردازند.

کاربرد هوش تجاری در بانکداری

سیستم های فعلی بانک ها و هر نوع سیستم های مالی و اعتباری به شکلی هستند که بیشترین سود دهی و بازدهی را زمانی خواهند داشت که توانایی تحلیل و بررسی دقیق بازار را داشته باشند که این امر می تواند با انتخاب یک سیستم هوش تجای مناسب میسر گردد.

یکی از علاقه مندی های بانک ها و موسسات مالی استفاده از داده های مشتریان در سطوح مختلف جهت کسب حداکثر میزان ممکن در سود دهی و بهبود روش های تخصیص بودجه در بخش های مختلف نظام مالی می باشد.

با استفاده از راهکارهای هوش تجاری و تحلیل داده های سازمانی، بانک ها و موسسات مالی می توانند علاوه بر بهبود و ساده سازی عملیات خود به افزایش بهره وری در بازار سرمایه و افزایش میزان سرمایه گذاری خود با استفاده از استراتژی های انتخابی بپردازند. با استفاده از این راه کارها میزان خطرات ناشی از مشارکت در سرمایه گذاری های مختلف، می تواند به طرز چشم گیری کاهش یابد.

نحوه مشارکت سامانه های هوش تجاری در کاهش ریسک و دور نگه داشتن نظام مالی از خطرات و تهدیدات به چه شکل خواهد بود و کاربرد هوش تجاری در بانکداری و فعالیت های مالی چیست؟

• مدیریت ریسک

در دنیای غیر قابل اعتماد کنونی، در حوزه مالی، بانک ها و موسسات مالی نیازمند اتکا به واقعیات بیشتری هستند. بخشی از پیش بینی های کنونی ناشی از تلفیق دانش و تجربه است و ممکن است نتوان میزان دقیق تاثیرگذاری عوامل غیر قابل پیش بینی را در آنها به درستی تخمین زد، به همین دلیل است که در اختیار داشتن داده ها و اطلاعات واقعی بیشتر، می تواند کمک شایانی در به حداقل رساندن تاثیر این موارد بر روی میزان سود دهی این نوع موسسات کمک شایانی داشته باشد. این اطلاعات و داده ها می تواند از طریق تحلیل و پردازش داده های محیطی بدست آیند.

• بهبود بازده عملیاتی و افزایش سود

با استفاده از جمع آوری و تحلیل داده های مختلف از سطح منابع داده ای متنوع، می توان میزان بازدهی و سود حاصل از سرمایه گذاری های بانکی را افزایش داد. این افزایش بازدهی با استفاده از رصد نمودن بازار سرمایه و در نتیجه انتخاب بهترین و سودآور ترین بازار، ممکن خواهد بود.

• دسته بندی مشتریان

ارائه خدمات به مشتریان به بهترین شکل همیشه آرزوی بانک ها بوده است، ولی امروزه با توجه به افزایش حجم مشتریان و همچنین تنوعی که در نوع خدمات این نوع موسسات وجود دارد، باید بتوان بهترین خدمت را به بهترین شکل در اختیار مناسب ترین فرد قرار داد. این امر نیز می تواند با تحلیل و دسته بندی مشتریان سازمان به دست آید.

شرکت نرم افزاری سورا آیریا مهر (سآمکو)، فعال در ارائه راهکارهای مهندسی داده، با تکیه ‌بر تخصص فنی خود در حوزه مدیریت و تحلیل داده بخشی از این سامانه‌های مرتبط را به بانک‌ها و شرکت‌های پرداخت الکترونیک ارائه کرده است و آمادگی توسعه و ارائه راهکارهای کامل ‌تر با تکنولوژی‌های روز داده ‌کاوی و هوش مصنوعی را در راستای فراهم کردن بستر مدیریت ریسک در صنعت بانکی دارد.