Банковская сфера — одна из самых клиентоориентированных и, следовательно, наиболее заинтересованных в применении подобных технологий. Каждый день банки получают колоссальный объем информации о клиентах. Чаще всего эти данные неструктурированы, и их грамотная обработка и своевременная интерпретация необходимы для дальнейшего развития и получения конкурентного преимущества путем повышения удовлетворенности и лояльности клиентов, минимизации кредитных рисков и предотвращения случаев мошенничества. Технологии больших данных могут эффективно использоваться для управления рисками и борьбы с мошенничеством. C помощью анализа транзакций клиента и геоаналитики можно своевременно обнаружить и предотвратить мошенничество по личным счетам. В ближайшие два-три года в банках будут активно внедряться технологии распознавания клиентов для получения доступа к банковским ячейкам и подтверждения крупных платежей, что значительно снизит риски.

Способы применения Big Data в банковских организациях многогранны. Расскажем более подробно о некоторых из них.

Реактивация «спящих» клиентов

Банковские клиенты обладают разной активностью. Традиционно мы видим три категории: «активные», «засыпающие» и «спящие». Под «спящими» клиентами мы подразумеваем тех, которые не провели ни одной транзакции в течение 90 дней.

В основе метода реактивации «спящих» клиентов лежат сегментация их на различные группы, определение моделей поведения, привычек, любимых продуктов, комбинаций и последовательностей...