大数据如何使用数据加快业务增长

每次使用借记卡或信用卡时，都会发生两件事。其付款是无障碍的，因为不必随身携带大量现金，银行正在获得必要的数据，以充分利用其业务。这是一件好事。

自从非网络化以来，全球大多数国家都采用了数字支付方式，虽然速度缓慢，但效果显著。这一增长为银行带来了大量的数据。例如自动取款机的应用。

但现在有多少人经常使用自动取款机?其访问的次数急剧下降。这对银行来说是一件代价高昂的事情，因为用户不是从银行的ATM机上刷卡支付费用。由于自动取款机的使用并不频繁，因此银行必须评估应该在哪里开设更多的自动取款机，以及应该在哪里关闭自动取款机。这就是大数据发挥作用的地方。

数据正在改变银行业

总部设在喀拉拉邦的联邦银行利用大数据为其ATM机位置制定新计划，从而节省了成本。据印度联邦银行执行董事兼首席运营官Shalini Warrier称，大数据帮助他们在ATM可用性和性能、营销活动的有效性以及其他业务方面获得了更深入的见解，以帮助他们做出更好的业务决策。

IndusInd银行的愿景是数据和分析驱动。为了用户的利益，该行正依赖数据来提供更好的客户服务、欺诈分析和风险分析，而这些对于使银行业务顺利进行至关重要。

据IndusInd银行首席信息官Biswabrata Chakravorty称，“为了实现这一目标，在azure云上构建了一个企业数据仓库，它管理和集成了50多个银行系统，生成业务仪表盘，并在数小时内生成报告，同时处理数兆字节的数据量。”

这意味着什么?在数据处理基础设施的帮助下，带有多个数据点和报表的仪表盘将在工作日开始前可用。有了这些简化的信息，管理者可以快速分析必要的信息，而不依赖于IT团队。

当并不打算贷款的时候，会接到贷款电话吗?有一个解决办法。星展银行正在投资于分析和客户倾向评估，以确保通过分析将正确的银行产品针对正确的客户。解决了一个问题，不是吗?为了在应用程序上为用户提供无缝服务，星展银行正在使用分析来绘制用户的旅程，以了解他们的需求。DBS银行首席运营官Anand Natarajan表示，他们已经与Cloudera合作，建立了一个中央数据团队和企业数据中心，所有这些都是为了提供高效的服务。

安讯士银行正在进行分析型银行转型。他们有一个内部分析团队，确保客户获得个性化的银行体验。不仅如此，他们还建立了一个系统，可以预测贷款或信用卡违约者，类似于YesBank，它使用分析方法来获取有关客户需求的可扩展数据。

得益于数字化转型，银行业已经达到了现在理解增长、高效客户服务的关键的程度。随着银行建立和使用各种数据流程来映射和跟踪客户导航，在未来，将更好地利用通过数字化提供的数据提供银行解决方案。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。