래피드마이너(RapidMiner) 금융 분야 데이터분석 사례
토스(TOSS)가 인터넷 은행 예비 인가를 획득했죠!
이번에는 토스와 같은 은행!
금융권에서
어떻게 데이터 분석을 활용하는지 알아보겠습니다!!
금융 분야
위험도 평가와 가격 책정, 고객 개인의 경험치를 개인화 작업까지
모든 중요한 비즈니스 프로세스 혁신 필요!
금융 기관의 새로운 경쟁업체들은 혁신적인 기술로,
사람들이 소비하고, 저축하고, 투자하는 방법과 장소를 바꾸고 있습니다.
범죄 기법의 발달로 사기 예방이나 사이버 공격에 앞서 대응하기가 점점 어려워지고 있습니다.
규제에 대한 요구는 분석과 보고에 대해 신속한 속도를 요구합니다.
로봇을 활용한 프로세스 자동화는 무시할 수 없는 비용 구조에 엄청난 영향을 줍니다.
래피드마이너는 금융 회사들이 이러한 시대적 요구 이상의 작업을 할 수 있도록 해줍니다.
금융 회사들은 래피드마이너에 탑재된 인공지능의 기능을 활용함으로써 모든 중요한 사업체들의 위험요소를 평가하고 가격 정책을 결정하는 것에 활용할 수 있습니다.
금융 분야의 도입 효과
실제 래피드마이너 활용 사례
**수익 창출 효과**
대출 업체는 고객의 소셜 미디어와 기타 디지털 행동 등을 추적하여 이탈 가능성을 파악하고
시의적절한 제안들을 통해 고객 이탈을 예방합니다.
한 국제 금융결제원은 국경을 넘나드는 돈의 흐름을 분석하여 이에 맞는 제품을 선 보여 본국으로의 송금을 통한 수익을 얻었습니다.
**비용 절감 효과**
한 대형은행은 거래 오류 탐지 및 이상 상황 발생 시 직원에게 알려주는 직원 알림 프로세스를 자동화하여 처리 및 결재시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축했습니다.
한 북미 은행은 텍스트 분석을 통해 셀프 서비스를 증가시키는 지원 사례의 우선순위를 정하고 경로를
지정하여 해결시간을 단축하고 고객 만족도를 높였습니다.
**위험 요소 감소 효과**
국제 자산 관리 회사는 위험을 감소시키고 이익을 극대화 할 수 있는 최적화된 포트폴리오를 통해 대출에 대한 위험을 줄였습니다.
한 글로벌 은행은 상세한 행동 분석을 통해 불량 거래를 좀 더 정확하게 예측할 수있는 거래 및 통신 감시 프로그램을 만들었습니다.
금융회사의 빅데이터 분석!
우리회사에 어떻게 적용해야할 지 감이 안오신다구요?!
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