في عالمنا الرقمي سريع التغير، أصبحت البيانات أكثر قيمة من أي وقت مضى. فهي مصدر لا ينضب للمعلومات التي يمكن استخدامها لتحسين التجارب المالية للعملاء، وتعزيز الكفاءة التشغيلية للمؤسسات المالية، وإنشاء منتجات مالية جديدة.
تابع قراءة هذا المقال لتتعرف على علم تحليل البيانات وأمثلة على استخدامه في مجال التكنولوجيا المالية.
علم تحليل البيانات هو تخصص متعدد التخصصات يجمع بين المبادئ والممارسات المكتسبة من مجالات الرياضيات والإحصاء وعلم الحاسوب والذكاء الاصطناعي من أجل تحليل كميات كبيرة من البيانات. ويساعد هذا التحليل علماء البيانات في طرح أسئلة والإجابة عنها، مثل محاولة معرفة ما حدث ولماذا حدث وماذا سيحدث وما يمكن فعله بواسطة النتائج.
يمكن استخدام علم تحليل البيانات في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك الأعمال والتمويل والرعاية الصحية والحكومة والعلوم. على سبيل المثال، يمكن استخدام علم البيانات لتحسين دقة التنبؤات المالية أو تطوير علاجات جديدة للأمراض أو تعزيز أمن الوطن.
فيما يلي بعض الأمثلة المحدّدة لكيفية استخدام تحليل البيانات في التكنولوجيا المالية:
يمكن استخدام تحليل البيانات لفهم احتياجات العملاء وتوقع تفضيلاتهم، ويساعد هذا المؤسسات المالية في تقديم تجربة أكثر تخصيصاً وذات صلة. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل البيانات لإنشاء توصيات المنتجات المالية بناءً على بيانات الشراء السابقة للعملاء.
كذلك يمكن استخدام تحليل البيانات لجعل تجربة العملاء أكثر سلاسة وكفاءة. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل البيانات لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي يمكنها التعامل مع المعاملات البسيطة تلقائياً.
يُستخدم تحليل البيانات لتحسين الكفاءة التشغيلية للمؤسسات المالية، ويمكن أن يساعد هذا في خفض التكاليف وتحسين الإنتاجية. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل البيانات لتحديد أنماط الاحتيال في البيانات المالية، مما يمكن أن يساعد في منع الخسائر.
كما يُستخدم تحليل البيانات لتحسين إدارة المخاطر. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل البيانات لتحديد العملاء الذين قد يكونون عرضة لخطر التخلّف عن السداد، مما يمكن أن يساعد المؤسسات المالية في اتخاذ قرارات قروض أكثر حكمة.
تعتمد الكثير من الشركات على تحليل البيانات لإنشاء منتجات مالية جديدة ومبتكرة، حيث يساعد هذا في جذب عملاء جدد وتوسيع نطاق الأعمال. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل البيانات لإنشاء منتجات مالية مخصصة لاحتياجات العملاء الفردية.
يتم استخدام تحليل البيانات كذلك لإنشاء منتجات مالية أكثر استدامة. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل البيانات لإنشاء منتجات مالية يمكنها مساعدة العملاء على توفير المال أو الاستثمار في البيئة.
تستمر العلاقة بين تحليل البيانات والتكنولوجيا المالية في التطور. ومع استمرار نمو حجم وتنوع البيانات المتاحة، ستجد المؤسسات المالية طرقاً جديدة لاستخدام تحليل البيانات لتحسين أعمالها.
مع استمرار المزيد من الناس والمؤسسات في توليد البيانات، ستصبح البيانات الضخمة مصدراً أكثر أهمية للمعلومات. سيتطلب هذا من المؤسسات المالية تطوير قدرات تحليل البيانات الجديدة لمعالجة وفهم هذه البيانات.
سيستمر الذكاء الاصطناعي في التطور، مما سيؤدي إلى إنشاء أدوات تحليل بيانات جديدة أكثر قوة وكفاءة. وسيسمح هذا للمؤسسات المالية بمعالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة أكبر.
تفرض الجهات التنظيمية في جميع أنحاء العالم المزيد من المتطلبات على المؤسسات المالية فيما يتعلق بكيفية جمعها واستخدامها للبيانات، مما سيتطلب من المؤسسات المالية تطوير ممارسات أكثر شفافية لتحليل البيانات.
وأخيراً، نستنتج أن تحليل البيانات والتكنولوجيا المالية يشكلان ثنائياً قوياً يقودان إلى تغييرات جذرية في صناعة الخدمات المالية. ومع استمرار نمو حجم وتنوع البيانات المتاحة، ستجد المؤسسات المالية طرقاً جديدة لاستخدام تحليل البيانات لتحسين أعمالها وتقديم قيمة أكبر لعملائها.
