銀行向けデータ分析

データは長い間、銀行にとって最も貴重なリソースでした。そして今銀行におけるデータ分析の概念は、新しい世界を切り開き、顧客と従業員の双方に大きな利益をもたらすことで、業界の未来を変革しています。

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棒グラフ、折れ線グラフ、ドーナツ グラフなどを使用して、預金や開設された口座を視覚化するリテール バンキング ダッシュボード。
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銀行におけるデータ分析の重要性

データ分析ソリューションは、銀行の資産管理、マーケティングキャンペーン、信用リスクのモデル化、消費者動向の予測、コンプライアンスの確保などのより良い方法を提供します。ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを使用すれば、銀行は支店をリアルタイムで監視し、従業員や業務のパフォーマンスをライブデータで追跡することができます。このモニタリングは、何がうまく働き、働かないかについて重要な情報をもたらし、リソース、人員、または専門知識のどの部分を最大限に活用し、どの部分を排除するかの意思決定プロセスをデータ手動でそれぞれサポートします。

BIは、わかりにくいスプレッドシートを排除し、理解しやすく消化しやすいインタラクティブなダッシュボードに置き換えます。グラフ、チャート、およびその他の視覚的な要素を使用することにより、ダッシュボードはデータセットの概要を即座にわかりやすく表現します。

データ分析が銀行にもたらす4つの主なメリット

製品・サービスの改善

例えば、スマートフォンの銀行アプリは、追加された機能や特性が実際に人々のニーズを満たしているかどうかを判断できる貴重なデータソースです。こうした傾向を把握することで銀行のエンジニアは、お客様にとってより価値があり、より使いやすいサービスを作り、維持することができるのです。

効果的な不正防止対策とデータ保護の強化

リスクを審査し、不正を防止するために、銀行はBIツールを使って顧客の支出パターンを監視し、口座が危険にさらされている兆候となる不審な動きを特定しています。バンキングデータ分析に裏付けされた効果的なセキュリティは、顧客だけでなく、銀行自体も保護します。

カスタマーエクスペリエンスのカスタマイズと強化

銀行は、顧客のライフスタイルや習慣をより詳細に把握するために、データの活用を進めています。これにより、銀行は顧客の嗜好や行動に基づいて、よりパーソナライズされたサービスを提供することができます。

リスクマネジメント業務の最適化

高度なデータアルゴリズムにより、クレジットスコアの低い顧客への融資に関連する潜在的なリスクを特定し、融資申請の承認または否認の判断に役立てることができます。

銀行ダッシュボードサンプル

銀行業務ダッシュボードは、銀行業務のKPI (重要業績評価指標)、財務業績、顧客動向、銀行業務プロセスの結果など、より深いインサイトを得るためにあらゆることを追跡・表示するために使用されます。

マップチャート、バブルチャート、折れ線グラフ、棒グラフを活用したグローバルローンと預金ダッシュボード。

銀行リスク分析ダッシュボード

リスク軽減戦略は、銀行にとって最大の関心事の一つです。これらのリスクを効果的に処理できるようにするために、銀行は、健全で収益性の高い金融業務を確保するためのデータ駆動型のアクションを実行できるようにする必要があります。そのためにはリスクのパフォーマンスと影響をよりよく把握するのに役立つデータインサイトを自由に使用できる必要があるのです。

リテール バンキング ダッシュボードは、棒グラフ、棒グラフ、折れ線グラフ、およびドーナツ グラフで預金と開設された口座を視覚化します。

リテール銀行分析ダッシュボード

リテール銀行分析ダッシュボードは、銀行員が顧客との関係を強化し維持するために必要なKPIを可視化します。データ分析と簡単に作成できるダッシュボードにより、顧客の預金、紹介、支店の活動、取引、ATMやオンラインバンキングポータルの活動や取引など、さまざまなことを追跡することが可能です。

棒グラフ、ファネルグラフ、円グラフでキャンペーンの結果を測定するための銀行およびマーケティングのダッシュボード。

セールス＆マーケティングバンキングダッシュボード

銀行業界のマーケティングおよび営業活動は、すでにデータドリブンになっています。 前述のように、銀行業界でデータ分析を使用する最良の方法の 1 つは、カスタマイズされたサービスでカスタマーエクスペリエンスを強化および調整することです。 これは、販売とマーケティングに密接に関連しています。

よくあるご質問

銀行データ分析とは何ですか？

銀行データ分析とは、構造化データと非構造化データの両方で構成される複雑なデータセットを収集、処理、および分析するために使用されるすべてのテクノロジまたはテクノロジの集大成です。 このデータはさまざまなソースから収集されており、これまで知らなかった疑問に答え、有益で収益性の高い豊富な情報になる可能性があります。

銀行業界では、データはどのように活用されているのでしょうか?

データ分析は、銀行が市場での地位を高め、収益と成長を促進し、戦略を改善し、カスタマーエクスペリエンスを向上させることで、銀行をより効率的にするために使用されています。データ分析は、最適な銀行ビジネス戦略の策定、収益性を高めるための金利、住宅ローン、貸出金利の特定と分析、商品提供のパーソナライズ、延滞の予測と削減など、さまざまな目的で活用されています。

なぜ銀行はBIソリューションを利用すべきなのですか？

銀行業務におけるビジネス インテリジェンス (BI) は、分析ソフトウェアまたは SaaS (サービスとしてのソフトウェア) の使用として定義され、インタラクティブなデータの視覚化と重要なインサイトの充実したレポートを作成するために銀行のエンド ユーザーによって使用されます。さらに、BI ソリューションは、資産の管理、マーケティング キャンペーン、信用リスクのモデル化、消費者動向の予測、コンプライアンスの確保など、より優れた方法を銀行に提供します。

Revealの銀行分析ソリューションは、弊社の銀行システムと連携できますか？

Revealは、あらゆる種類の銀行システムと連携して動作するように設計されています。既存のシステムのデータを利用し、ビッグデータ、予測分析、マシンラーニングモデルに基づいて価値あるインサイトを提供します。

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