แบ๊งส์เหมืองข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้รู้จักคุณมากดีมาก

ที่คุณช็อปปิ้งเว็บไซต์ที่คุณเข้าชมและผู้ที่คุณเชื่อมต่อกับโซเชียลมีเดียอาจส่งผลต่อการอนุมัติสินเชื่อเครดิตอัตราดอกเบี้ยและข้อเสนอพิเศษที่คุณได้รับจากธนาคารสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ ๆ

สถาบันการเงินได้เรียนรู้สิ่งเหล่านี้เกี่ยวกับคุณผ่าน "ข้อมูลขนาดใหญ่" ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รวบรวมเพื่อประมวลผลเป็นพิเศษเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ ธนาคารกำลังใช้ข้อมูลดังกล่าวมากขึ้นในการจัดวางภาพชีวิตและพฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้คนให้ดีขึ้น

ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธนาคารเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าและกำหนดเป้าหมายใหม่ ๆ ลูกค้าให้ข้อมูลพื้นฐานแก่ธนาคารรวมถึงชื่อและที่อยู่เพศวันเดือนปีเกิดและหมายเลขประกันสังคมของพวกเขาเมื่อเปิดบัญชีเงินฝากหรือรับบัตรเครดิต เมื่อคุณเป็นลูกค้าสถาบันการเงินจะสามารถสำรวจรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวคุณได้โดยการดูธุรกรรมบัตรบันทึกการชำระเงินออนไลน์และข้อมูลการจัดซื้อที่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมการท่องเว็บของคุณ

ธนาคารยังสามารถซื้อข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนจากโบรกเกอร์ของบุคคลที่สามและอ้างอิงข้ามกับข้อมูลลูกค้าของตนเองเพื่อระบุเฉพาะบุคคล

"พวกเขาสามารถเริ่มสร้างมุมมองที่กว้างยิ่งขึ้นว่าคุณคือใครและเชื่อมโยงสิ่งเหล่านี้กับคุณในฐานะปัจเจก" Khalid Khan ซึ่งเป็นพันธมิตรด้านการวิเคราะห์ของ A.T กล่าว Kearney บริษัท ที่ปรึกษาด้านการจัดการ

การใช้ Big Data กำลังเติบโตขึ้น เพียง 38% ของธนาคารในอเมริกาเหนือกำลังใช้และขยายโครงการ Big Data ตามผลการสำรวจของ Celent ซึ่งเป็น บริษัท วิจัยและให้คำปรึกษาในปี 2013 Nathan Newman ผู้อำนวยการ Data Justice กล่าวว่าอย่างไรก็ตามการที่ Big Data กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในการรวบรวมและใช้ Big Data เป็นเป้าหมายที่สถาบันการเงินจะมีส่วนร่วมมากที่สุดซึ่งจะเน้นว่า Big Data สามารถใช้ประโยชน์ผู้บริโภคได้อย่างไร

"ทุกคนพยายามที่จะทำเพราะข้อมูลเพิ่มเติมหมายถึงความสำเร็จมากขึ้น" เขากล่าว

สิ่งที่ธนาคารเห็นในข้อมูลขนาดใหญ่

สถาบันการเงินยังคงทดลองข้อมูล Big Data แต่การใช้งานบางอย่างรวมถึงการตรวจหาการฉ้อโกงค้นหาลูกค้าใหม่นำเสนอผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ให้กับผลิตภัณฑ์ปัจจุบันและเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ผู้บริโภคโต้ตอบกับบริการของตน ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์หรือเชื่อมโยงสิ่งต่างๆเช่นการซื้อสินค้าของลูกค้าและการเข้าชมเว็บไซต์เพื่อสรุปรายละเอียดเกี่ยวกับไลฟ์สไตล์ นิวแมนกล่าวว่าผู้บริโภคควรกังวลเรื่องนี้

"คุณต้องการซื้ออะไรบางอย่างหรือไปเที่ยวพักผ่อนและไม่ต้องห่วงว่าจะเป็นอัลกอริทึมของ Big Brother" เขากล่าว

ผู้บริโภคควรระมัดระวังในการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขา Doug Johnson รองประธานอาวุโสของ American Bankers Association กล่าว ตัวอย่างเช่นผู้ใช้สามารถปรับการตั้งค่าความเป็นส่วนตัวบนโซเชียลมีเดียไซต์เพื่อให้แน่ใจได้ว่าข้อมูลที่พวกเขาให้ Facebook, Twitter และเหมือนอยู่ในแบบส่วนตัว ผู้ใช้สามารถตั้งค่าเว็บเบราเซอร์เพื่อไม่ให้มีการเก็บประวัติการเรียกดู

"หลายครั้งที่บุคคลไม่จำเป็นต้องตระหนักในสิ่งที่พวกเขาอาจหรือไม่อาจให้" จอห์นสันกล่าวว่า "ระดับความกังวลสามารถลดลงได้"

ต่อไปนี้เป็นวิธีปฏิบัติบางประการที่ธนาคารใช้ Big Data:

• การหาลูกค้าใหม่ สถาบันการเงินกำลังหาวิธีเข้าถึงช่องทางโซเชียลมีเดียของลูกค้าและหาลูกค้ารายใหม่ที่มีศักยภาพในหมู่เพื่อนฝูงผู้ติดตามและผู้ติดต่อของพวกเขา ธนาคารหวังว่าคนเหล่านี้จะมีแนวโน้มที่จะเป็นลูกค้ามากขึ้นเนื่องจากพวกเขารู้จักใครบางคนที่มีอยู่แล้ว
• การปรับปรุงบริการ ธนาคารสามารถใช้ข้อมูลจากแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ได้ บางคนใช้ข้อมูลตำแหน่งจากโทรศัพท์มือถือเพื่อระบุสถานที่ที่จะวางตู้เอทีเอ็มใหม่ ๆ โดยการระบุสถานที่ที่ลูกค้าบ่อย ๆ Khan กล่าวถึง A.T. คาร์นีย์
• การตัดสินใจ ธนาคารยังใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตัดสินใจในการให้กู้ยืมนอกเหนือจากมาตรการแบบเดิม ๆ เช่นรายงานเครดิต ตัวอย่างเช่นเจ้าหน้าที่สินเชื่อสามารถดูพฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้สมัครเพื่อดูว่าเขาหรือเธอเลิกจ้างหรือซื้อแบรนด์ระดับไฮเอนด์ ซึ่งอาจส่งผลให้อัตราดอกเบี้ยสูงขึ้นนิวแมนกล่าว "พวกเขากำลังมองหาเพื่อเสนออัตราดอกเบี้ยสูงสุดที่คุณจะยอมรับ" เขากล่าว

ไม่ใช่แค่ธนาคารที่ทำข้อมูล

สถาบันการเงินประเภทต่างๆใช้ Big Data ในรูปแบบของตนเอง

• ธนาคาร ธนาคารขนาดใหญ่สามารถได้รับประโยชน์จากการถือครองข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก พวกเขาสามารถแยกวิเคราะห์ข้อมูลภายในเกี่ยวกับลูกค้าของตัวเองได้ขณะที่ธนาคารอื่น ๆ ซื้อข้อมูลจากโบรกเกอร์ Wells Fargo ได้สร้างตำแหน่งหัวหน้าข้อมูลเพื่อดูแลกลยุทธ์ข้อมูลจัดการความเสี่ยงและพัฒนาวิธีการใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าธนาคารได้กล่าวเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ปี 2014
• ผู้ให้กู้ออนไลน์ ผู้เข้าร่วมรายใหม่ ๆ ก็ใช้ Big Data ด้วย ผู้ให้กู้เริ่มต้นรวมถึง Earnest ในซานฟรานซิสโกและ ZestCash ใน Los Angeles ใช้ข้อมูลเครดิตที่ไม่มีการควบคุมแบบเดิม ๆ เพื่อกำหนดการอนุมัติสินเชื่อและอัตราดอกเบี้ยผ่านทางแพลตฟอร์มโทรศัพท์มือถือและออนไลน์ ตามที่ บริษัท คาดการณ์ไว้ซึ่งมีการรีไฟแนนซ์หนี้เงินกู้ของนักเรียนและสินเชื่อส่วนบุคคลขนาดเล็กใช้ข้อมูลการศึกษาประวัติการทำงานและประวัติความเป็นมาของลูกค้านอกเหนือไปจากประวัติเครดิตในการกำหนดอัตราดอกเบี้ย
• ผู้ให้สินเชื่อซับไพรม์ สุดท้ายผู้ให้กู้ซับไพรม์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อกำหนดเป้าหมายผู้บริโภคที่ไม่ได้รับการสนับสนุนทางการเงินที่ไม่มีทางเลือกอื่นนอกจากต้องยอมรับเงินกู้ที่มีอัตราดอกเบี้ยสูง นิวแมนกล่าวว่าเหตุการณ์นี้เกิดขึ้นในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของวิกฤติสินเชื่อซับไพรม์ผู้ให้กู้ซับไพรม์ได้ซื้อ Big Data จากผู้โฆษณาออนไลน์เพื่อหาข้อมูลผู้บริโภคที่อ่อนแอและกำหนดเป้าหมายโดยเสนอข้อเสนอสินเชื่อที่อาจไม่สามารถจ่ายได้

ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว

การใช้ Big Data เพิ่มขึ้นของธนาคารเพิ่มความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวโดยเฉพาะอย่างยิ่งท่ามกลางการละเมิดข้อมูลล่าสุดเช่นข้อมูล JPMorgan Chase ที่เปิดเผยข้อมูลการติดต่อสำหรับ 76 ล้านครัวเรือนและธุรกิจขนาดเล็ก 7 ล้านรายเมื่อปีที่แล้ว

ข่านกล่าวว่าธนาคารกำลังเตรียมพร้อมในการรักษาความปลอดภัยข้อมูลลูกค้าเพื่อป้องกันแฮกเกอร์

"นี่เป็นพื้นที่หนึ่งที่ธนาคารเริ่มที่จะลงทุนอย่างมีนัยสำคัญเพราะเห็นว่าเกิดขึ้นกับผู้ค้าปลีก" Khan กล่าวว่าหมายถึงการรุกรานเข้าสู่ระบบเป้าหมายในเดือนธันวาคมปี 2013 และ Home Depot ตั้งแต่เดือนเมษายนถึงกันยายน 2014 การละเมิดเป้าหมายเปิดเผย 40 ล้านบัตรเครดิตและเดบิตในขณะที่ 56 ล้านบัตรถูกวางความเสี่ยงโดยสับ Home Depot

ด้วยการธนาคารออนไลน์และโทรศัพท์มือถือที่แพร่หลายมากขึ้นมีโอกาสมากขึ้นที่ข้อมูลของคุณอาจถูกบุกรุก เพื่อป้องกันตัวเองให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ห้าขั้นตอน

ประโยชน์ของ Big Data

แม้ข้อมูลส่วนบุคคลจะทำให้เกิดความกังวล แต่ Big Data ก็ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีนัก การแจ้งเตือนการฉ้อโกงเช่นการโทรศัพท์จากผู้ออกบัตรเครดิตเกี่ยวกับการซื้อที่ผิดปกติเป็นไปได้เนื่องจากธนาคารใช้ Big Data เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับพฤติกรรมการใช้จ่ายของคุณ

ธนาคารบางแห่งใช้ Big Data เพื่อดูว่าผลิตภัณฑ์ทางการเงินใดที่คุณต้องการและนำเสนอให้กับคุณเมื่อคุณโทรหรือไปที่สาขาด้วยเหตุผลอื่น ตัวอย่างเช่นสมมติว่าคุณโทรไปที่สายบริการลูกค้าของธนาคารเพื่อทำการร้องเรียน ตัวแทนที่คุณพูดด้วยอาจเห็นว่าคุณเป็นเจ้าของบ้านมา 10 ปีแล้วและอาจเสนอเรื่องการกู้ยืมเงินเพื่อซื้อบ้านหลังจากแก้ไขปัญหาการร้องเรียนของคุณ

บรรทัดด้านล่าง

ผู้ให้บริการทางการเงินใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวคุณในฐานะลูกค้าโดยใช้วิธีที่คุณใช้ไปกับวิธีใช้ระบบออนไลน์และแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ ธนาคารนวดข้อมูลเพื่อให้สามารถเสนอผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเองเมื่อคุณต้องการใช้งานได้จริง พวกเขาดึงข้อมูลส่วนใหญ่มาจากกิจกรรมออนไลน์และประวัติเครดิตของคุณดังนั้นจึงขี้อายในการอยู่แบบออฟไลน์มีไม่มากที่คุณสามารถทำได้เพื่อป้องกันไม่ให้

Teddy Nykiel เป็นนักเขียนพนักงานที่ครอบคลุมด้านการเงินส่วนบุคคลสำหรับ Investmentmatome . ติดตามเธอทาง Twitter @teddynykiel และบน Google+ .

รูปภาพผ่านทาง iStock