الاستفادة من البيانات المصرفية للتوسع بشكل فعال والبقاء متوافقين

مع المزيد و فالمزيد من الشركات غير المصرفية التي تقدم الآن منتجات مصرفية، والبيانات التي كانت متاحة في السابق للمؤسسات المالية فقط أصبحت الآن في أيدي شركات التكنولوجيا المالية وغيرها من الشركات التي تطلق منتجات مصرفية مدمجة. يمكن أن توفر هذه البيانات ثروة من الأفكار حول الصحة المالية للعملاء، إلى جانب معلومات حول كيفية إنفاق أموالهم وأين.

والسؤال الوحيد هو، ماذا تفعل مع كل ذلك؟

هذا هو السؤال الذي تصارعت البنوك معه لعقود من الزمن، ولكن بالنسبة للقادمين الجدد – وخاصة شركات التمويل غير التقليدية مثل X وApple وWalmart التي تنضم إلى اللعبة – قد يكون من الصعب معرفة من أين نبدأ.

باعتباري كبير المهندسين السابقين لمؤسسة مالية كبيرة، ومديرًا تقنيًا سابقًا في بنك منافس مبتكر، ومستشارًا لشركة استثمار في مجال التكنولوجيا المالية، فقد رأيت هذا السؤال من جميع الجوانب.

لقد رأيت مؤسسات مصرفية كبيرة تفوت فرص إيرادات قيمة لأن أنظمتها القديمة وبنية البيانات الضعيفة تمنعها من الحصول على البيانات الصحيحة في الوقت المناسب. لقد رأيت أيضًا الوافدين الجدد في مجال التكنولوجيا المالية يكافحون من أجل فهم كامل لكيفية استخدام عملائهم لمنتجهم بسبب عدم معرفة كيفية تفسير البيانات المصرفية الموجودة أمامهم.

الشركات التي تنجح حقًا هي تلك التي تحقق كلا الأمرين بشكل جيد. إنهم ينظمون بياناتهم المصرفية بطريقة تسمح لفريقهم بفهم كيفية استخدام العملاء لمنتجهم بسهولة. ومن ثم يصبحون قادرين على تحويل هذا الفهم إلى رؤى قابلة للتنفيذ تسمح لهم بتحسين تجربة عملائهم والتخفيف من الاحتيال.

بنية البيانات المناسبة

وباعتباري مهندسًا رئيسيًا للخدمات المصرفية، ما زلت على اتصال مع بعض أصدقائي الذين ما زالوا في هذا العالم. وكنت أتبادل النكتة مع كبير مهندسي أحد أكبر البنوك في العالم، ومقره في الولايات المتحدة والذي سيبقى بدون اسم. كلما رأيت هذا الصديق، كنت أسأله سؤالاً بسيطًا: “كم عدد أنظمة البيانات لديك الآن؟” لقد كانت مزحة لأنه لن يعرف الإجابة أبدًا.

ننسى تعلم كيفية استخدام البيانات. إذا لم يكن لديك مصدر واحد للحقيقة لبيانات عملائك يمكن قراءته بسهولة، فلن تكون أبدًا في وضع يسمح لك بالاستفادة منه بشكل صحيح على نطاق واسع. لسوء الحظ، فإن معضلة صديقي شائعة جدًا في عالم البنوك، سواء في المؤسسات القديمة أو شركات التكنولوجيا المالية الناشئة.

قد يستغرق حل مثل هذه المعضلة سنوات، ويجب أن أعرف ذلك، لأنه كان علي أن أفعل ذلك. لكن الحصول على بنية البيانات بشكل صحيح يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا على المدى الطويل.