STATISTICA - Gazeta Bankowa
Instytucje finansowe są organizacjami, które gromadzą olbrzymie wolumeny danych na temat swoich klientów. Znają ich dane osobowe, cechy demograficzne, rejestrują także wszystkie przeprowadzane przez nich transakcje. Potencjał zawarty w tych danych jest nieoceniony. Pozwala lepiej zrozumieć klientów, umożliwia identyfikację wzorców ich zachowań oraz przewidywanie ich przyszłych działań.

Zaawansowane narzędzia statystyczne oraz data mining zawarte w systemie STATISTICA pozwalają wykorzystać potencjał zawarty w danych gromadzonych w systemach bankowych, zamieniając je w określoną wiedzę na temat klientów oraz procesów banku. Wiedza ta może być pomocna zarówno w optymalizacji działań mających na celu maksymalizację wartości klienta poprzez wykrycie, którzy klienci są najbardziej dochodowi, najbardziej bądź najmniej lojalni, czy jaki produkt byliby skłonni kupić, jak również umożliwia ograniczenie ryzyka działalności banku, pozwalając na wykrywanie klientów niechętnie spłacających swoje zobowiązania czy wręcz nieuczciwych.

Analiza danych i data mining w finansach
Kliknij na obrazek, aby otworzyć broszurę .pdf

Narzędzia analizy danych i data mining umożliwiają z jednej strony ograniczać ryzyko działalności banku, z drugiej strony pozwalają na maksymalizację wartości klienta poprzez kreowanie szans sprzedażowych, optymalizację kampanii czy też zapobieganie odejściom.

Analiza Ryzyka

Ryzyko kredytowe

Działalność kredytowa banków i związane z nią nieodłącznie ryzyko wymagają szczególnej troski w zakresie analizy danych. W zależności od polityki banku i jego pozycji na rynku może on przyjąć wybraną strategię kredytową, co w praktyce oznacza mniej lub bardziej ostrożne udzielanie kredytów. Jednak niezależnie od przyjętej polityki, kluczowym zagadnieniem jest prawidłowa ocena poziomu ryzyka kredytowego na poziomie zarówno pojedynczego klienta, jak i całego portfela kredytów.

Za pomocą STATISTICA możemy w sposób szybki i wygodny budować i walidować modele skoringowe oceniające wiarygodność kredytową klientów banku, zarówno na podstawie danych z wniosku kredytowego (skoring aplikacyjny), jak również na podstawie analizy aktywności klienta (skoring behawioralny). STATISTICA Zestaw Skoringowy wspiera praktycznie cały proces konstrukcji kart skoringowych, począwszy od wyboru i przygotowania cech, aż po walidację zbudowanych kart.

Praktyczny skoring nie tylko kredytowyPraktyczny skoring nie tylko kredytowy

Przy analizie portfela kredytów możemy skorzystać z szeregu metod dopasowywania rozkładów. W STATISTICA zaimplementowano wiele funkcji gęstości prawdopodobieństwa, dystrybuant (funkcji skumulowanego prawdopodobieństwa), metod autokorelacji, szeregów czasowych i wiele innych służących użytkownikowi nie tylko przy ocenie ryzyka, ale także przy analizowaniu portfeli inwestycji, scenariuszy zabezpieczania (hedgingowych) i tym podobnych zastosowaniach.

Ryzyko operacyjne

Ryzyko operacyjne

Jedną z elementarnych zasad działalności banków jest prowadzenie i promowanie skutecznej polityki bezpieczeństwa transakcji finansowych. Systemy IT, procedury wewnętrzne, coraz bardziej wymagający klienci i wreszcie normy prawne narzucają bankom szereg działań, których celem jest zapewnienie odpowiedniego poziomu bezpieczeństwa. Ważnym elementem polityki bezpieczeństwa banku jest wczesne wykrywanie i przeciwdziałanie nadużyciom finansowym. Analiza realizowanych transakcji bankowych umożliwia wykrycie podejrzanych operacji, zarówno takich, które występują jednorazowo, jak i tych powtarzanych wielokrotnie. Odpowiednio zaprojektowane aplikacje pozwalają także na zidentyfikowanie rachunków, które służą do „prania brudnych pieniędzy”.

Zarządzanie relacjami z klientem

Poznanie klientów

Poznanie klientów

W trakcie rutynowych działań i codziennej pracy wszystkie instytucje finansowe gromadzą ogromne ilości danych o swoich klientach i to najczęściej w postaci elektronicznej. Tak powstałe bazy danych, po poddaniu ich szczegółowej analizie, mogą dostarczać informacji o zwyczajach, oczekiwaniach i aspiracjach klientów. Wszystko to umożliwia lepsze poznanie klientów i ich potrzeb, a co za tym idzie pozwala na przewidywanie ich zachowań i szybką reakcję w warunkach zmieniającego się rynku. Informacje uzyskane za pomocą analizy danych mogą być podstawą do uzyskania przewagi konkurencyjnej na rynku.
Zawarte w STATISTICA Data Miner procedury analizy skupień ułatwiają wykonywanie segmentacji klientów (transakcji i innych obiektów) nawet dla ogromnych baz danych. W systemie dostępne są również rozmaite metody (skalowanie wielowymiarowe, analiza czynnikowa i korepondencji) tworzenia map percepcji (dla klientów, cech klientów, produktów itd.) oraz wykrywania ogólnych zasad i prawidłowści.

Zwiększenie sprzedaży

Częsty i niejednokrotnie bezpośredni kontakt z klientem w działalności bankowej stwarza ogromne możliwości intensyfikowania działań sprzedażowych. Aby opracować skuteczne metody cross-sellinguup-sellingu, konieczne jest wykrycie zależności i przewidywanie kolejnych kroków w postępowaniu klienta, co w praktyce powinno oznaczać ich uprzedzenie. Odpowiednie analizy danych stanowią podstawę do wczesnego rozpoznawania potrzeb klienta i konstruowania oferty zgodnej z jego oczekiwaniami. Korzystając z prawidłowości unikalnych dla danego segmentu klientów, pracownik banku może zawsze proponować rozwiązanie dokładnie dopasowane do charakterystyki grupy. Ponadto dysponując odpowiednią wiedzą, może skutecznie zainteresować klienta nowymi produktami, obok rozszerzania znanej już przez niego linii produktów.

Budowanie więzi z klientami

Coraz częściej pozyskanie nowych klientów wymaga znacznie wyższych nakładów finansowych niż utrzymanie już istniejących. Dlatego tak popularnym tematem stają się wszelkie działania wzbudzające przywiązanie klientów do firmy. Lojalność i z drugiej strony skłonność klientów do odejścia stanowią jedno z najważniejszych zagadnień w warunkach silnej konkurencji na rynku usług finansowych. Analiza migracji klientów pozwala na zdefiniowanie cech stałego klienta, określenie liczby klientów aktywnych oraz przewidywanie przypadków odchodzenia klientów. Wyniki takich analiz stanowią też podstawę do sformułowania skutecznej polityki lojalnościowej.

Warto przeczytać:
Rekomendacja Gazety Bankowej dla <i>STATISTICA Decisioning PlatformRekomendacja Gazety Bankowej dla STATISTICA Decisioning Platform
Rekomendacja Gazety Bankowej dla Zestawu Skoringowego STATISTICARekomendacja Gazety Bankowej dla Zestawu Skoringowego STATISTICA
Użytkownicy o Zestawie Skoringowym STATISTICAUżytkownicy o Zestawie Skoringowym STATISTICA
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w detekcji kartowych transakcji oszukańczychZastosowanie sztucznych sieci neuronowych w detekcji kartowych transakcji oszukańczych
Korzyści płynące z analizy danych w bankuKorzyści płynące z analizy danych w banku
Praktyczny skoring nie tylko kredytowyPraktyczny skoring nie tylko kredytowy
Wykrywanie nadużyć i prania brudnych pieniędzyWykrywanie nadużyć i prania brudnych pieniędzy
Jak znaleźć grupy podobnych klientów, czyli metody segmentacjiJak znaleźć grupy podobnych klientów, czyli metody segmentacji
Wspomaganie kampanii sprzedaży krzyżowej (cross-selling) na przykładzie oferty bankuWspomaganie kampanii sprzedaży krzyżowej (cross-selling) na przykładzie oferty banku
Migracja klientów (churn)Migracja klientów (churn)
Analiza danych i data mining w finansach, broszura pdfAnaliza danych i data mining w finansach, broszura pdf