Estás leyendo la publicación: Cómo Axis Bank está impulsando una ventaja distintiva a través de Analytics
A medida que el análisis de datos ganó impulso en las últimas décadas, la mayoría de las industrias comenzaron a adaptar la ciencia de datos a sus operaciones diarias y la industria bancaria no fue una excepción. A medida que los procesos bancarios se hicieron más avanzados y las demandas de los clientes siguieron evolucionando, el análisis de datos permitió a los bancos optimizar y agilizar sus operaciones al tiempo que mejoraba su eficiencia y competitividad.
Axis Bank ha sido un actor clave en la transformación y entrega de una experiencia bancaria mejorada a su amplia base de clientes. En un intento por mantenerse a la vanguardia, el banco adoptó el análisis de datos para administrar el riesgo y la eficiencia operativa de una mejor manera.
¿Quieres saber cómo?
Axis Bank puede medir el riesgo crediticio entre los clientes mediante el uso de análisis predictivos para evitar cualquier incumplimiento antes de que realmente suceda. Analytics también ha hecho que los compromisos con los clientes sean más personalizados al evaluar los hábitos de gasto y el estilo de vida del cliente y, por lo tanto, ofrecerles los productos y servicios adecuados.
Resultados de la aplicación de análisis en Axis Bank
¿Por qué Cloudera?
Cloudera, la empresa de datos híbridos, proporcionó al banco una plataforma de datos moderna que le permite analizar hasta un 50 % más de datos y obtener conocimientos empresariales más profundos en sus unidades de negocio comerciales y minoristas, como ahorro, préstamo, inversión y cambio. servicios.
Remus Lim, vicepresidente de la región APAC de la compañía, dijo: “La escalabilidad y la flexibilidad son fundamentales para nuestras ofertas a medida que las organizaciones se enfrentan a volúmenes de datos y fuentes de datos cada vez mayores mientras buscan mejorar la experiencia del cliente. Nos complace que nuestras soluciones brinden un soporte sólido para que Axis Bank optimice la forma en que analizan mejor sus operaciones y predicen el comportamiento de los clientes. “
Las empresas de servicios financieros de todo el mundo han confiado en Cloudera para respaldar sus esfuerzos de transformación digital. Las soluciones de datos híbridos de la compañía se adaptan perfectamente a Axis Bank para alinear su estrategia de datos con objetivos comerciales más grandes. Además de inteligencia comercial, Axis Bank está mejor equipado para análisis de riesgo avanzado y monitoreo de fraude en tiempo real mientras mantiene la eficiencia de costos.
Cómo Big Data hace el trabajo en Axis Bank
Para Axis Bank, la confidencialidad y seguridad de la información personal de sus clientes son primordiales. Por lo tanto, su política de privacidad de protección de la información de los clientes rige la forma en que el Banco recopila, almacena y utiliza los datos de los clientes. Los sistemas centrales recopilan datos a lo largo de la vida de los clientes con respecto a la aplicación y los datos relacionados con las transacciones para generar información. El Banco consume la información recopilada para impulsar las decisiones y la estrategia en las esferas comercial, de control de riesgos y operativa.
Balaji Narayanamurthy, director de la Unidad de Inteligencia Comercial de Axis Bank, explicó su espíritu diciendo: “En Axis Bank, creemos en un enfoque de ‘primero el cliente’ y nuestro objetivo es utilizar estos datos para bien.”
El banco también está configurando un motor de personalización de última generación para brindar una experiencia de cliente especializada a través de dos capacidades clave: un motor de datos y otro de recomendaciones con los siguientes componentes:
Ilustración de cómo se ejecuta un empujón en la aplicación
Axis Bank está trabajando para fortalecer su pila tecnológica y actualmente se está moviendo a Data Architecture 3.0 para permitir una forma de análisis más sofisticada.
Axis Bank tiene como objetivo aprovechar estas transformaciones tecnológicas y el poder de la plataforma en la nube para aumentar las ganancias:
- Construir una plataforma de datos alternativa para permitir la suscripción basada en puntajes para una gran muestra representativa de la población prestable.
- Más de 10 000 variantes de empujón desarrollado e implementado a través de una capa de servicio nativa de la nube personalizada.
- Casos de uso desplegados en análisis de crédito, fraude y marketing en una plataforma en la nube.
- Se desarrollaron múltiples modelos de crédito basados en aprendizaje automático; 2000 atributos considerados; más del 40% de aumento en GINI sobre modelo de buró genérico.
Cómo Axis Bank adoptó una cultura de datos
La promoción de la cultura de datos es necesaria para sobrevivir en este mundo digital y altamente competitivo, donde la toma de decisiones se basa no solo en experiencias pasadas o una intuición, sino que también está respaldada por los datos subyacentes.
Anish Parulekar, jefe de ciencia de datos de Axis Bank, explica: “Data Mesh, modelos de IA, información en tiempo real y análisis en la nube son algunas de las capacidades distintivas en las que cualquier organización de análisis debería invertir para pasar de pequeños logros a victorias significativas. ”
Axis Bank fomenta una sólida cultura de datos al trabajar en dos componentes clave:
- Proceso: Axis Bank ha integrado un sistema eficiente de medición y seguimiento para una toma de decisiones fluida.
- Tecnología: Por valiosos que sean los conocimientos más profundos y rápidos, la tecnología debe ser adecuada para que sea procesable. Axis ha integrado el análisis en su aplicación MB y sus sistemas centrales para generar resultados comerciales significativos.
Rol de AI/ML y análisis en el sector bancario
En la actualidad, AI/ML y el análisis se aplican a muchas facetas de los negocios financieros, desde la selección de clientes hasta la identificación de fraudes y la extensión de una línea de crédito. Los servicios financieros y los bancos, en general, deben seguir un estricto código ético de conducta para servir al cliente mediante la adopción de un enfoque centrado en el cliente en lugar de un enfoque centrado en el producto. Como resultado, el análisis y los grandes datos desempeñan un papel más importante a la hora de satisfacer las necesidades personalizadas de los clientes.
Las empresas de servicios financieros de todo el mundo han confiado en Cloudera para respaldar sus esfuerzos de transformación digital. Las soluciones de datos híbridos de la compañía se adaptan perfectamente a Axis Bank para alinear su estrategia de datos con objetivos comerciales más grandes. Además de la inteligencia comercial, Axis Bank se equipó mejor para el análisis de riesgo avanzado y el monitoreo de fraude en tiempo real, al mismo tiempo que mantuvo la rentabilidad.
Oportunidades y desafíos del uso de la analítica en la banca
Las organizaciones financieras a menudo se ahogan en datos y se vuelve difícil entenderlos. Estas empresas necesitan ayuda para filtrar estos datos y determinar soluciones comerciales específicas. Hoy en día, los datos se extraen de fuentes alternativas, lo que abre una nueva sala de oportunidades para aprovechar.
- Mejora continua: Dado que AI/ML está en constante evolución, las empresas luchan contra la contratación de funciones especializadas y la actualización de su tecnología a la última.
- Definición del propósito: Recopilar, almacenar y gestionar datos sin una agenda real no dará los resultados deseados. Por lo tanto, el equipo de análisis debe comprender el objetivo comercial para lograr resultados óptimos.
- El trabajo de un equipo: Debemos entender que una buena cultura de datos solo puede prosperar cuando todos los pilares se apoyan mutuamente por igual, donde el negocio, el análisis y la tecnología trabajan en colaboración hacia un objetivo colectivo.
Axis Bank ha estado marcando el comienzo de un cambio innovador, habiendo ganado el premio a la “Excelencia en ingeniería de datos” en CYPHER 2022. No hace falta decir que adaptarse a estas tecnologías disruptivas ha abierto el campo de juego aún más para Axis Bank mientras crea un marco institucional de innovación. para impulsar el crecimiento al siguiente nivel.
