Manfaat Data Analytics bagi Industri Perbankan dan Finansial

/Manfaat Data Analytics bagi Industri Perbankan dan Finansial

Manfaat Data Analytics bagi Industri Perbankan dan Finansial

Setiap perusahaan memiliki banyak data, khususnya bagi industri perbankan dan institusi finansial yang mendapatkan jumlah aliran data tak terhingga yang berasal dari transaksi nasabah dan sumber data lainnya. Namun, kehadiran data tersebut belum dimaksimalkan karena banyak bank dan institusi finansial belum menerapkan strategi tertentu untuk mengelola data mereka.

Hal tersebut terjadi karena masih banyak yang beranggapan bahwa mengetahui arti dan nilai data tidaklah mudah, terlebih jika data yang dimiliki sangat banyak jumlahnya. Faktanya, cara tepat bagi perusahaan perbankan yang ingin mendapatkan insight dari data yang dihasilkan adalah dengan mengimplementasi data analytics.

Di artikel ini, kami akan memberi jawaban atas pertanyaan “apa saja yang akan perusahaan perbankan dan finansial dapatkan dengan mengimplementasi data analytics?” Jawaban ini dijabarkan khusus bagi pelaku bisnis di industri perbankan dan finansial.

Berikut adalah manfaat data analytics bagi industri perbankan dan finansial:

1.  Menilai risiko kredit atau potensi gagal bayar

Menilai risiko kredit atau potensi gagal bayar merupakan prioritas utama bagi seluruh perusahaan perbankan dan finansial, karena aktivitas tersebut membantu perusahaan mengatur aliran keuangan dan menetapkan nilai investasi secara tepat.

Dengan data analytics, data calon peminjam yang berasal dari pola transaksi dan riwayat kredit sebelumnya dapat membantu perbankan dan institusi finansial menilai risiko kredit secara lebih tepat dan cepat, sehingga mereka dapat meneruskan proses kredit hanya kepada nasabah yang memiliki risiko kredit atau potensi gagal bayar yang rendah.

2.  Meningkatkan kinerja

Dengan data analytics, bank dapat menilai sejauh mana efektivitas suatu proses bisnis untuk mencapai tujuan bisnis secara keseluruhan. Selain itu, penilaian tersebut nantinya dapat membantu perusahaan dengan cepat memperbaiki kinerja yang kurang maksimal dan butuh perbaikan.

3. Menentukan segmentasi pelanggan

Dengan data analytics,  bank dan institusi finansial dapat memanfaatkan data historis pelanggan untuk menentukan segmentasi pelanggan berdasarkan jumlah pendapatan, pengeluaran, dan risiko kredit. Nantinya, segmentasi ini digunakan untuk menjual layanan atau produk sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan masing-masing nasabah.

Sangat penting untuk membedakan kategori pelanggan yang berpotensi memberi keuntungan dan kerugian. Maka dengan solusi ini, bank dan institusi finansial dapat membedakan kategori pelanggan yang berpotensi memberi keuntungan dan kerugian jika suatu layanan atau produk baru diluncurkan – secara langsung meningkatkan efektivitas pemasaran dan penjualan.

4. Terhindar dari fraud

Fraud atau penipuan adalah kasus serangan siber yang mengancam keberlangsungan bisnis perbankan dan institusi finansial. Dengan mengimplementasi data analytics, perbankan dan institusi finansial dapat menganalisa pola dan kebiasaan masing-masing nasabah. Sehingga, jika dikemudian hari ada jumlah transaksi yang tidak biasa dari nasabah tertentu, bank dapat segera mendeteksi potensi fraud dan segera menindaklanjutinya untuk menghindari kerugian.

5. Mengetahui Customer Lifetime Value

Customer Lifetime Value (CLV) adalah istilah yang digunakan untuk mengukur rentang waktu pelanggan menggunakan produk atau layanan dari perusahaan. CLV merupakan sebuah metrik untuk memperkirakan total nilai pelanggan terhadap sebuah perusahaan dalam jangka waktu tertentu. Sederhananya, CLV adalah prediksi atas nilai total pendapatan yang bisa perusahaan dapatkan dari satu pelanggan.

Dengan mengimplementasi data analytics, bank dan institusi finansial dapat mengetahui CLV dengan tepat. Dengan akurasi customer lifetime value yang meningkat, bank dapat memaksimalkan nilai total pendapatan yang bisa didapatkan dari suatu layanan atau produk tertentu. Di lain sisi, masing-masing pelanggan juga akan mendapatkan perlakuan khusus, karena hanya ditawarkan produk atau layanan yang sesuai dengan minatnya. Jika berhasil menerapkan ini, mendapatkan loyalitas pelanggan bukanlah suatu upaya yang sulit dilakukan.

Setelah mengetahui manfaat data analytics bagi industri perbankan dan finansial, sebagai pelaku bisnis, Anda dapat mengambil langkah selanjutnya yaitu mengimplementasi platform data analytics yang tepat untuk membantu pengelolaan data di lingkungan perusahaan. Mulai proses implementasi dengan partner teknologi yang memiliki kredibilitas dan reputasi baik di bidang data analytics.

Klik di sini untuk mengetahui informasi lebih lanjut tentang platform data analytics, dapatkan sesi konsultasi dengan tim ahli dan uji coba gratis selama 30 hari!

Artikel terkait:

https://phintraco.com/peran-penting-big-data-analytics-bagi-industri-perbankan/

https://www.phincon.com/2021/01/01/important-role-big-data-analytics-banking-industry/

Referensi:

https://www.teradata.com/Blogs/Data-and-Strategic-Alignment-in-the-Bank-of-the-Future

https://www.teradata.com/Industries/Financial-Services

Leave A Comment

GET THE LATEST INFO FROM US