Büyük veri analitiğinin finans sektörüne etkisi

Finans sektörü her gün milyonlarca ticari işlem kaydediyor ve bu yüzden her zaman veri odaklı çalışıyor. Bu nedenle daha fazla kurum ve şirket, hizmetlerini ve ürünlerini iyileştirecek en son araçları edinmeye yatırım yaptıkça büyük veri de gelişmeye devam ediyor. Dijital bankacılık, dünyanın yetişkin nüfusunun neredeyse yarısı tarafından kullanılıyor ve bankalar ve diğer finans kurumları da çalışma şekillerini dönüştürmeye başlıyor.

Günümüz dijital dünyasında finans sektörü, işlerini büyütmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için büyük veri analitiği ile mümkün olabilecek tam teşekküllü veri odaklı bir yaklaşımı benimsemeye çalışıyor. Veri analitiği, uzun bir süredir Bankacılık, Finansal Hizmetler ve Sigorta (BFSI) sektörünün ayrılmaz bir parçası olmasına rağmen, büyük veri analitiğinin gelişi, onların müşteriler, ürünler/hizmetler, pazarlar, sektör düzenlemeleri hakkında kapsamlı bir anlayış elde etmelerini sağlıyor. Yeni bir araştırmaya göre, finans pazarındaki büyük veri analitiğinin 2021-2026 döneminde %22,97’lik bir YBBO kaydetmesi bekleniyor. 

Müşteri içgörü düzeylerini iyileştirir

Müşteri içgörü düzeyini iyileştirme, büyük veri analitiğinin finans sektöründeki en büyük etkilerinden biridir. Finansal ürün ve hizmetlerin dijitalleşmesiyle birlikte, müşteriler artık dijital platformlarda finansal kurumlarla giderek daha fazla etkileşime giriyor. Bankalar, büyük veri analitiğinden yararlanarak, ürün ve hizmet kalitelerini artırmak için sosyal medya, bankacılık uygulaması verileri ve diğer veriler gibi dijital kanallardan elde edilen verileri inceleyebiliyor. Büyük veri analitiği ayrıca, bankaların yatırım modelleri, alışveriş eğilimleri, yatırım motivasyonu ve kişisel ya da finansal arka plan gibi çeşitli içgörülerden alınan girdilere dayalı olarak müşteri davranışlarını anlamalarına yardımcı oluyor. Bu, bankaların müşteri sıkıntı noktaları, tercihleri ​​ve ihtiyaçları hakkında daha derin bir anlayış kazanmasını sağlıyor. 

Dolandırıcılık tespiti ve siber güvenlik riskleri için büyük veri analitiği

Bankaları ve finans kurumlarını dolandırıcılıktan koruyan teknolojiler ve stratejiler geliştikçe hackleme, ihlal ve dolandırıcılık teknikleri ve yöntemleri de gelişiyor. Bu nedenle, olası sahtekarlığı gösteren kalıpları belirleyerek sahtekarlığı tespit etmek ve önlemek çok önemlidir. Büyük veri sahtekarlığı tespiti, şüpheli faaliyetleri tespit etmek ve önlemek için tüketici eğilimlerini kullanmanın en yeni yoludur. 

Bununla birlikte, çevrimiçi platformlara duyulan güven artmaya devam ettikçe daha fazla kişi ve kuruluş, vergi beyannamelerinden çevrimiçi satın alma işlemlerine kadar her şey için finansal yönetim araçlarını kullanmaya başlıyor. Ancak bu eğilim aynı zamanda daha büyük siber güvenlik risklerini de beraberinde getiriyor. Geçen yıl Haziran ayında, yaklaşık 78,4 milyon fidye yazılımı saldırısı girişimi bildirildi. Bu nedenle kurumların ve tüketicilerin daha iyi finansal siber güvenlik risk yönetimi önlemleri benimsemesine daha fazla ihtiyaç var.

Ayrıca, müşteri kimliklerini mevcut veri gizliliği düzenlemelerine uygun olarak korumak için veri kaybını önleme prosedürleri de uygulanabilir. Son olarak, büyük verileri kullanan tahmine dayalı analitik, önemli güvenlik olaylarını analiz ederek veri hırsızlığı senaryolarının önlenmesine yardımcı olabilir. Bu sayede kurumlar, mevcut siber güvenlik yeteneklerini güçlendirmek ve finansal veri yönetimine yönelik en son risklere hazırlanmak için nelerin iyileştirileceğini ve elde edileceğini belirleyebilir.

Gelişmiş piyasa ticaret analizi

Finans sektöründe büyük verinin benimsenmesinin en büyük itici güçlerinden biri, piyasa ticaretinin hızlı yürütülmesine yönelik hızla artan taleptir. Büyük veri analitiğinin ortaya çıkmasıyla birlikte, finansal kurumlar aradıkları hız ve doğruluğu elde edebilirler. Ayrıca, büyük veri analitiğindeki gelişmelerle birlikte, bankalar finansal piyasalarda hızla ticaret yapmak için karmaşık algoritmalardan yararlanabilir. Farklı pazarlardan toplanan veriler, pazar senaryosunun gerçek zamanlı ve 360 derecelik bir görünümünü sunabilen zengin, hibrit veri setleri üretmek için gelişmiş büyük veri araçlarına beslenebilir. Böylece bankalar piyasa eğilimlerini analiz edebilir ve iş hedeflerine uygun kararlar oluşturabilir. 

Büyük veriler ayrıca bir kuruluşun karlılığını belirlemeye de yardımcı olur. Mevcut eğilimlere karşı geçmiş kararları kullanan bir şirket, karlılık açısından doğru yolda olup olmadığını görebilir. Oradan karar vericiler, operasyonel giderler ve gelir hedefleri de dahil olmak üzere tüm finansal yönlerde temel performans göstergelerini belirleyebilir. Doğru araçlar ve yöntemlerle şirketler aceleci kararlar vermekten kaçınabilir ve daha fazla gelir elde etmenin daha iyi yollarını arayabilir.

Risk yönetimi

Riskleri, özellikle de operasyonel riskleri, dolandırıcılık risklerini ve kredi risklerini yönetmek başından beri bankalar için bir zorluk oluşturuyor. Büyük verinin devreye girdiği yer de burasıdır. Büyük veri analitiği, risk yönetimi söz konusu olduğunda çeşitli kilit alanlarda uygulamasını bulur. Gelişmiş büyük veri analitiği araçları ve teknikleri, risk modellerinin tahmin gücünü katlanarak artırabilir, sistem yanıt süresini iyileştirebilir ve daha kapsamlı risk kapsamı sunabilir. Büyük veri analitiği, bankaların bütünlük riski ve kredi riski alanlarındaki yasal ve düzenleyici gerekliliklere uymaları için de çok yardımcı olur. Dolayısıyla büyük veri analitiğinin finans sektöründeki etkisi özellikle risk yönetimi açısından oldukça önemlidir. 

Büyük veri analitiğinin finans sektöründeki etkisi devrim niteliğinde ilerliyor. Sadece finansın görünümünü değil, aynı zamanda tüm finans endüstrisini de değiştiriyor. Finans sektöründeki büyük veri analitiğinin ölçüsü hızla genişlemekte ve bankalara işlerini geliştirmeleri ve marjinal maliyetlerle iyileştirilmiş hizmetler sunmaları için sayısız fırsat sunuyor. Böylece büyük verinin finans sektöründeki etkisi oldukça büyüktür. 

Finansal yönetim verimliliğini artırma

Büyük veri teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, finansal yönetim araçlarının geliştirilmesine yönelik çalışmaların çoğu, daha büyük analitik yetenekleri sağlamaya odaklanıyor. Son iki yılda e-ticaret işlemlerindeki artış, finans endüstrisinin dijital işlemleri benimsemesi ve tüketicilerin varlıklarını yönetmelerine, satın almaları için ödeme yapmalarına ve birikimlerini yatırmalarına olanak tanıyan araçlar sağlama ihtiyacına işaret ediyor. 

İşletme düzeyinde, şirketler belirli finansal faaliyetleri otomatikleştirerek daha fazla maliyet kontrolüne sahip olabilirler. Bunlar, genellikle manuel olarak işlenmesi çok fazla zaman alan vergi muhasebesi, bordro işleme ve faturalandırmayı içerebilir. Şirketler, kârlılıkları hakkında doğru tahminler yapmak için otomatik sistemleri de kullanabilir. Otomatik sistemlerin finansal analistlerin yerini alması uzun zaman alacak olsa da bu gelişme, büyük verilerin uzun vadede finansal verimliliği nasıl sağlayabileceğine dair bir fikir veriyor. 

E-fatura ve büyük veri analizi

Süreçler artık doküman yönetimi ile değil, kolayca ayrıştırılabilir bilgi akışlarında organize edilen veri yönetimi ile çalıştığından, günümüzde bilgiyi yönetmek çok daha basit hale geldi. Özellikle sürekli artan veri akışları karşısında büyük veriyi yönetmenin kolay bir işlem olmayabileceğinin de altını çizmekte fayda var. Ancak büyük veri analizi sayesinde e-faturalar kolay ve herkesin erişebileceği bir işlem haline geliyor. Gelecekte ise büyük veri müşteri davranışı analizi, faturalandırma ve müşteri bilgileri için giderek daha fazla kullanılacak. Bu gelişmeler göz önünde bulundurulduğunda, büyük verinin fatura göndermekten sürecin hangi bilgileri içerdiğine ve satış, pazarlama ve nakit akışını optimize etmede nasıl kullanılabileceğine odaklanılacak. Şirketler ödemelerini önceden yapan müşterilerine ödeme indirimleri yaparak daha fazla finansman yaratacaklar.

Finans sektöründe yer edinmeye devam eden büyük veri teknolojisinden bekleyebileceğimiz çok şey var. Şimdilik bu eğilimler, finans şirketlerinin parasını nasıl idare ettiğinin geleceğini şekillendirmeye başlıyor.