Đây là bài đăng được tài trợ bởi Tim FitzGerald, Giám đốc Kinh doanh Dịch vụ Tài chính EMEA, InterSystems

Việc sử dụng phân tích trong lĩnh vực dịch vụ tài chính đã phát triển qua nhiều năm, với một số ý kiến ​​​​cho rằng nó có thể sắp phát triển hơn nữa, chuyển từ bối cảnh nơi các quyết định được “dữ liệu ra lệnh” thay vì “dữ liệu được cung cấp thông tin”.

Có một sự khác biệt rõ rệt giữa hai khái niệm và vai trò, hoặc sự thiếu vắng của con người trong mỗi tình huống. Trong trường hợp được cung cấp thông tin dữ liệu, con người vẫn ở trong vòng lặp để đưa ra quyết định và thực hiện các hành động phù hợp dựa trên dữ liệu và phân tích, trong khi dữ liệu được ra lệnh đề cập đến các ứng dụng tự động thực hiện các hành động có lập trình để đáp ứng với một số kích thích hoặc sự kiện.

Vì vậy, ngày nay các tổ chức dịch vụ tài chính có thực sự ở thời điểm mà sự hiểu biết sâu sắc của con người không còn là yêu cầu thiết yếu của quá trình ra quyết định và có thực sự chỉ có hai loại ra quyết định liên quan đến dữ liệu đang diễn ra không? Tóm lại là không. Nhưng nó không hoàn toàn trắng đen như đã thảo luận trong một bài báo gần đây. Hội thảo trên web về Economist Intelligence. Thay vì chỉ có hai tùy chọn, các công ty dịch vụ tài chính ngày nay thường triển khai bốn loại phân tích khác nhau: toàn cảnh, dự đoán, theo quy định và theo chương trình. Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng và tổ chức, mỗi loại phân tích này cung cấp cho doanh nghiệp giá trị to lớn.

Toàn cảnh, dự đoán, kê đơn và lập trình

Thứ nhất, toàn cảnh là cung cấp cho doanh nghiệp một cái nhìn bao quát, chính xác, theo thời gian thực về những gì đang xảy ra bên trong và thậm chí bên ngoài tổ chức. Đối với các dịch vụ tài chính, đó có thể là tính thanh khoản theo thời gian thực trên toàn bộ công ty.

Dự đoán, mặt khác, tính toán xác suất mà các sự kiện có khả năng xảy ra. Ví dụ, khả năng Ngân hàng Trung ương Anh sẽ cắt giảm lãi suất là bao nhiêu nếu áp lực lạm phát giảm bớt, như đã được thảo luận, và điều này sẽ tác động như thế nào đến vị thế của công ty?

Phân tích theo quy định phân tích dữ liệu để đề xuất các hành động phù hợp nhất cần thực hiện, dựa trên những gì có khả năng xảy ra hoặc những gì đã xảy ra. Loại phân tích này sẽ cho phép một ngân hàng đầu tư chẳng hạn liên tục dự đoán khả năng tổng mức độ tiếp xúc thị trường của họ sẽ vi phạm các giới hạn sử dụng rủi ro của họ. Với nền tảng dữ liệu và phân tích phù hợp, các công ty cũng có thể nhận được hướng dẫn theo quy định đưa ra các tùy chọn khác nhau mà họ có thể thực hiện để ngăn chặn hoặc loại bỏ vi phạm, với kết quả mong đợi và sự đánh đổi liên quan đến từng tùy chọn.

Những hiểu biết sâu sắc này cho phép các nhà quản lý rủi ro, những người thường có nhiều kinh nghiệm trong việc xử lý các loại tình huống này, đưa ra quyết định dựa trên kinh nghiệm của họ và được hướng dẫn bởi các phân tích quy định dựa trên dữ liệu. Chẳng hạn, nó có thể giúp họ xác định xem nên bắt đầu phòng ngừa rủi ro hay hủy bỏ một số vị thế. Do đó, phân tích theo quy định đảm bảo các chuyên gia có kinh nghiệm luôn ở trong vòng lặp và là trung tâm của quá trình ra quyết định, thay vì các hành động diễn ra theo chương trình.

Phần cuối cùng của bốn chữ P là về việc thực hiện các hành động có lập trình theo thời gian thực dựa trên phân tích dự đoán và phân tích theo quy định. Thông thường, phân tích có lập trình được sử dụng khi không có thời gian cho sự can thiệp của con người, đối với các trường hợp như phòng chống gian lận, phân tích trước giao dịch, giao dịch và hành động tốt nhất tiếp theo của khách hàng. Các hành động có lập trình cũng được triển khai trong các trường hợp sử dụng khi đơn giản là không cần con người tham gia vào vòng lặp, điều này cho phép tổ chức hợp lý hóa các hoạt động và cải thiện năng suất.

Ứng dụng thực tế của bốn chữ P

Do đó, thay vì chuyển từ trạng thái có thông tin dữ liệu (con người trong vòng lặp) sang trạng thái do dữ liệu quyết định (không có con người trong vòng lặp), thay vào đó, lĩnh vực dịch vụ tài chính đang chọn ứng dụng thực tế của bất kỳ hoặc tất cả bốn chữ P này của phân tích.

Việc sử dụng phân tích này đang cung cấp cho các công ty khả năng cần thiết để có được cái nhìn 360 độ về dữ liệu doanh nghiệp, mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp bao gồm tuân thủ tốt hơn, tăng doanh thu và hỗ trợ quyết định được cải thiện. Khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tài chính được trao quyền bởi dữ liệu và phân tích thời gian thực, họ có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và hiện tại, chứ không phải dữ liệu cũ hàng tuần, do đó loại bỏ sai sót và cơ hội kinh doanh bị bỏ lỡ.

Ngoài ra, bằng cách kết hợp các phân tích nâng cao vào các luồng quy trình, bảng điều khiển và báo cáo theo thời gian thực, các doanh nghiệp có thể có được thông tin chi tiết tốt hơn để hướng dẫn việc ra quyết định, giúp hiểu điều gì đã xảy ra, tại sao điều đó xảy ra và điều gì có khả năng xảy ra.

Được trang bị một cái nhìn hiện tại, đáng tin cậy và toàn diện về những gì đang xảy ra tại thời điểm này, đảm bảo các công ty dịch vụ tài chính sẵn sàng đối phó với các sự kiện và sự gián đoạn có thể xảy ra, có thể quản lý các sự kiện và sự gián đoạn nhanh hơn khi chúng phát sinh và ở vị trí tốt nhất để xử lý tận dụng những cơ hội mới khi chúng xuất hiện.

Photo by david pisnoy on Unsplash

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://finovate.com/the-four-ps-of-analytics-financial-services-organizations-cant-do-without/