مدیریت داده ها در بانکداری: چگونه ارزش را آشکار کنید؟
موسسات مالی بیش از هر زمان دیگری به داده ها دسترسی دارند. برای مدیران مالی، چالش یافتن راهی مقیاس‌پذیر، مقرون‌به‌صرفه و قابل تکرار برای تبدیل این اطلاعات خام به بینش‌های عملی است. داده ها اغلب به عنوان روغن جدید توصیف می شوند. اگرچه در حالت خام ارزش خاصی ندارد، اما دارای پتانسیل بسیار زیادی در قالب بینش عملی و هوش تجاری قدرتمند است. آشکارکردن این پتانسیل پنهان آسان تر از انجام آن است، به خصوص در بخش مالی.
مدیران ارشد مالی با چالش‌های فنی و عملیاتی زیادی روبرو هستند. اما اگر بتوانند بر آنها غلبه کنید، یک رویکرد هوشمندانه تر و چابک تر برای مدیریت داده ها در بانکداری مزایای قابل توجهی دارد. چالش های مدیریت داده در بانکداری عبارتند از:
فرآیندهای دستی ناکارآمد
بانک‌ها و موسسات اعتباری بزرگ‌تر، انبارهای داده سفارشی برای مدیریت داده‌های خود می‌سازند. آنها تیم های اختصاصی و داخلی از تحلیلگران را به کار می گیرند تا هر مگابایت را سازماندهی و بازجویی کنند و اطلاعات خام را به بینش های تجاری عملی تبدیل کنند.
این یک فرآیند پرهزینه و منابع فشرده است که به سادگی گزینه ای برای نهادهای کوچکتر منطقه ای نیست. آنها باید به پلتفرم های ثابت و دستی مانند اکسل بسنده کنند و این چالش های خاص خود را دارد. ساخت یک مدل اکسل از ابتدا به زمان نیاز دارد. طبق تجربه ما، تنها کسی که می داند چگونه از آن به درستی استفاده کند، کسی است که آن را ساخته است. اگر آنها در تعطیلات یا مریض باشند چه اتفاقی می افتد؟ تکیه بر یک فرد کلیدی برای پردازش داده‌های شما تنها خطر بروز خطا را افزایش می‌دهد. ایجاد گزارش های مالی در اکسل حتی زمان بیشتری می برد. بسته به مقدار داده، ممکن است چند هفته طول بکشد تا یک گزارش واحد ایجاد شود.
رویکردهای دستی نیز مستعد خطاهای انسانی هستند. ناظرها می‌توانند جریمه‌های هنگفتی را برای ناهماهنگی در گزارش‌های مالی شما صادر کنند، بنابراین مهم است که داده‌های شما تا حد امکان دقیق و به‌روز باشد.
ادغام داده ها از منابع متعدد
وقتی داده‌هایی از منابع متعدد در مکان‌های مختلف دارید، پیمایش و درک آشفتگی ممکن است دشوار باشد. برای مثال، اگر می‌خواهید یک ترازنامه یا صورت درآمد ایجاد کنید، باید بتوانید داده‌ها را هم از دفتر کل و هم از سیستم بانکی اصلی خود استخراج کنید. همچنین باید داده ها را با هم تطبیق دهید. در غیر این صورت، هر گزارش یا بینشی که ایجاد می کنید در بهترین حالت ناسازگار و در بدترین حالت نادرست خواهد بود. این یک مشکل جدی برای مؤسسات کوچکتر است. اکثر آنها فاقد ابزار و تخصص تحلیلی برای ادغام و استخراج بینش از داده های خود هستند.
سهل انگاری
گزارشگری مالی یک فرآیند طولانی و طاقت فرسا است. منبع، جمع‌آوری و پردازش داده‌های خامی که برای ساختن آنها نیاز دارید به زمان و تلاش نیاز دارد – و این بدون در نظر گرفتن دردسر اضافی بررسی کارتان از نظر مغایرت است. هر چه عمیق تر بگردی اوضاع پیچیده تر می شود. هرچه جزئیات بیشتری مورد نیاز باشد، منابع بیشتری برای تکمیل تصویر نیاز دارید و از محدودیت های دفتر کل و سیستم های بانکی اصلی خود فراتر می روید.
دفتر کل فقط برای ارائه یک نمای سطح بالا از صورت های مالی شما طراحی شده است. آنها جزئیات یا دید مورد نیاز در اکثر سناریوهای گزارش را ارائه نمی دهند. به عنوان مثال، شما نمی توانید تعداد وام های جدید را در ماه گذشته از دفتر کل خود ردیابی کنید، چه رسد به میزان وام توسط افسر وام یا شعبه. اما موسسات مالی به طور فزاینده ای به این سطح از بینش نیاز دارند تا عملکرد و کارایی عملیاتی را افزایش دهند.
شناسایی ارزش از طریق اتوماسیون
یک تصور غلط رایج در بین موسسات مالی وجود دارد که یک انبار داده قابلیت‌های قابل مشاهده، ثبات و تحلیلی را که برای ایجاد یک نسخه واحد از حقیقت نیاز دارید، فراهم میکند. یک انبار داده مطمئناً می تواند دسترسی و سازماندهی داده های شما را آسان تر کند. اما هنوز باید یک لایه از منطق تجاری را در بالای آن اعمال کنید تا منابع داده خود را متحد کرده و آن مگابایت ها را به بینش تبدیل کنید. تلاش برای انجام این کار به صورت دستی کمی شبیه تلاش یک پازل 500 تکه بدون تصویر است که شما را راهنمایی کند. در نهایت به آنجا خواهید رسید، اما سه برابر بیشتر طول می کشد.
یک رویکرد هوشمندانه تر
دو روش برای رویکرد مدیریت داده در بانکداری وجود دارد:
- یک راه حل سفارشی و داخلی بسازید
- روی یک برنامه خودکار و مبتنی بر ابر سرمایه گذاری کنید که این قوانین را در DNA خود گنجانده است
بانک ها به طور فزاینده ای گزینه شماره دو را انتخاب می کنند. این نه تنها راه‌حلی مقرون‌به‌صرفه‌تر و چابک‌تر است، بلکه به تمام چالش‌های اصلی پیش روی موسسات مالی امروزی می‌پردازد. اتوماسیون شما را قادر می سازد تا به سرعت منابع مختلف داده را ادغام و تطبیق دهید. مجموعه ای هماهنگ از داده های مالی به شما امکان می دهد به قلمرو تجزیه و تحلیل بروید و به تیم ها در سراسر مؤسسه شما کمک می کند تا طیف وسیعی از بینش های عملی را کشف کنند که عملکرد بانک را مشخص می کند. این سطح از بینش فراتر از بهبود کارایی فرآیند است و می‌تواند تأثیر مستقیمی بر نتیجه شما داشته باشد.
این به شما امکان می دهد به سؤالات حیاتی پاسخ دهید، مانند “کدام مشتریان سپرده ای دارند که در شرف سررسید است؟” یا “چه کسی را می توانم از قبل برای وام تایید کنم؟” با تعامل فعال با مشتریان، می توانید اطمینان حاصل کنید که این سپرده ها از بانک خارج نمی شوند.
یکی از رایج ترین کاربردها گزارش دهی است. بانک‌های مرکزی و تنظیم‌کننده‌ها در سراسر جهان موسسات مالی را تشویق می‌کنند تا گزارش‌های مالی خود را خودکار کنند تا فرآیند را ساده‌تر کنند و خطاها را کاهش دهند.
مزایا فراتر از امور مالی است
این تنها تیم های مالی نیستند که از مدیریت بهتر داده ها در بانکداری سود می برند. توانایی استفاده از داده‌های خود و تبدیل آن به بینش‌های تجاری عملی می‌تواند طیف وسیعی از عملکردها را پشتیبانی کند – از مدیریت ریسک گرفته تا فروش و بازاریابی. مدیران ارشد مالی برای هدایت این تغییر کاملاً قرار دارند. با مسئولیت کلی برای داده های مالی در مؤسسات خود، آنها می دانند که از یک راه حل تحلیلی به چه چیزی نیاز دارند و می توانند با سهامداران برای برقراری ارتباط با این مزایا تعامل داشته باشند.
