Pénzügyi szolgáltatások

Napjainkban a piaci folyamatok, a vállalati összeolvadások, a globalizáció, a megnövekedett verseny és az újonnan bevezetett szabályozási követelmények folyamatosan átalakítják a pénzügyi szolgáltatások piacát.

Annak érdekében, hogy ebben a zavaros környezetben a pénzügyi szolgáltató vállalatok sikeresen működhessenek szofisztikált analitikus eszközöket alkalmaznak ügyvitelükben, és kiemelt ügyfeleik igényeire összpontosítanak.

Az IBM SPSS prediktív analitikai megoldásai segítséget nyújtanak ezen vállalatoknak abban, hogy maximális vásárlóerőt érhessenek el a lehető legkisebb kockázat mellett, minden csatornán keresztül és minden lehetséges környezetben.

CRM

Ügyfél szegmentáció

Az ügyfelek múltbeli ügylet, ügyfél és viselkedési adatai (számlaforgalom, hiteltörlesztés, bankkártya használat, stb.) alapján ügyfélszegmenseket hozunk létre, amely szegmensek - a szegmentáláshoz felhasznált adatok szempontjából - hasonló ügyfeleket tartalmaznak. Segítségével azonosíthatók a fontosabb fogyasztó szegmensek és minták. Az ügyfélprofilok segítségével támogatjuk a stratégiaalkotást, valamint a marketing kampányok kialakítását: egyes fogyasztói szegmenseket más ajánlatokkal, más csatornákon kereshetjük fel, különböző akciókkal, kedvezményekkel fokozhatjuk az ügyfél elégedettséget és a lojalitást.

Az ügyfél szegmensek további elemzések alapjául is szolgálhatnak (ügyfélérték, ügyfélmegtartás, ügyfél-bázis növelés, keresztértékesítés, csalás felderítés).

Elvándorlás előrejelzés

A korábbi ügyfél, ügylet és viselkedési adatok alapján minden ügyfélre megbecsüljük a lemorzsolódás valószínűségét a következő időszakra. A prediktív elemzési megoldások feltárják a lemorzsolódási szokásokat, és alaposabb betekintést biztosítanak a távozások okába. Megfelelő lépések alkalmazásával esetleg megelőzhető az ügyfelek távozása, hűségük erősíthető. A helyes lépés meghatározásában segíthet az ügyfél szegmentáció.

Figyelembe vehetjük az ügyfélértéket is, ezáltal a magas profitot hozó csoportokra koncentrálhatunk.

Az elkészített modellt az adatbányászati módszertanban szokásos eszközökkel (találati mátrix, gain, lift, ROI) validáljuk.

Ügyfélérték számítás

A korábbi ügyfél, ügylet és viselkedési adatok alapján prediktív eljárásokkal osztályozzuk az ügyfeleket azok jövőbeli profitabilitása és lemorzsolódási valószínűsége szerint. Segítségével előre jelezhetjük, mely ügyfelektől mennyi profit várható és egyedi igényekre szabott ügyfélkezelést nyújthatunk. Az egyedi igények meghatározásában az ügyfél szegmentáció nyújt támogatást, így az értékes ügyfelek egyszerűen célozhatók meg olyan marketing-akciókkal, melyek tartós hűséget eredményeznek.

Az elkészített modellt az adatbányászati módszertanban szokásos eszközökkel validáljuk.

Termékek

KOCKÁZATELEMZÉS

A bankoknak egyre szigorodó kockázatkezelési szabályoknak kell megfelelniük és a Basel II-III rendszer minimum tőkekövetelmény számítások jelentős részéhez elengedhetetlen komplex matematikai-statisztikai módszerek használata.

Szakértőink több különböző pénzintézetnél támogatták a kockázatkezelési modellek kialakítását és bevezetését. Az IBM SPSS Modelert számos magyarországi bankban használjak adatelemzésre és modellezésre.

Az IBM SPSS Modeler a scorecardok két fő típusának létrehozását támogatja:

Igénylési score: új hiteligényléskor felmérjük az ügyfélben, ügyletben rejlő kockázatokat, minősítjük az ügyfelet, majd döntünk a kérelem elfogadásáról illetve feltételeiről.

Viselkedési score: futamidő során folyamatosan monitorozzuk az ügyfelek viselkedési szokásait (pl. fizetési késedelem) és meghatározzuk az ügyletek kockázatait. A kockázatokból számítható a várható veszteség, amely meghatározó tényező a céltartalék képzés során.

A Modeler kockázatkezelési modellezés teljes folyamatát is támogatja:

  • Adatminőség felmérése
  • Hiányzó és kiugró adatok kezelése
  • Adattranszformációk
  • Tesztkörnyezet kialakítás
  • Modellezési technika kiválasztása, modellek építése
  • Modellek összehasonlítása, kiértékelés

Termékek

KERESZTÉRTÉKESÍTÉS

Keresztértékesítés során egy cég már meglévő ügyfeleinek ajánlunk olyan termékeket, amelyekről azt reméljük, hogy az ügyfél a jövőben megvásárolja azokat. Az alkalmazható keresztértékesítési módszertan a rendelkezésre álló adatok típusától, minőségétől függ.

Vásárlói kosárelemzés

A kosárelemzés során a vevők korábbi vásárlási adatai alapján feltárjuk, mely termékeket vásárolják meg egyszerre az ügyfelek. A vásárlói szokások felderítése által a keresztértékesítésen túl támogatást nyújthatnak kifinomultabb marketing akciók megszervezéséhez, vagy az áruház termék-térképének optimalizálásához is.

Kampányoptimalizálás

A kampányoptimalizálás során a vásárlói kosárelemzés vagy co-clustering eredményét, az ügyfelek preferenciáit és korábbi viselkedési adatait használjuk fel a számára aktuális ajánlat és kommunikációs csatorna meghatározására. És ami a legfontosabb, az optimalizálás során folyamatosan figyelemmel kísérjük a korábbi kampányokat az esetleges kiválasztási szabály, csatorna ill. költség összeférhetetlenség elkerülése végett. Ez megteremti a lehetőségét, hogy az egyes ügyfelek a lehetséges legtöbb és legjobb ajánlatot kapják anélkül, hogy túl gyakran zaklatnánk őket, vagy számukra nem kedvező vagy nem megfelelő módon küldött ajánlatot kapnának. Továbbá, az optimalizálással a kampányokban elérhető profit egységes rendszerben számítható, és a lehetőségekhez képest legmagasabb profit érhető el.

Termékek

CSALÁSFELDERÍTÉS

A csalásfelderítés által felderíthetők, előrejelezhetők és elháríthatók a csalások. A már ismert típusú csalásokhoz hasonló újabb eseteket irányított tanuló algoritmusok segítségével kutatjuk fel, amelyek megadják a leginkább csalásgyanús esetek listáját. Ezen eseteket további vizsgálat alá kell vetni, hogy fény derüljön arra, valóban csalásról van-e szó.

Az új csalástípusok az adatbázisból szintén automatikusan felderíthetők az irányítatlan tanuló algoritmusok segítségével. Segítségükkel azonosíthatunk extrém, rendhagyó eseteket, amelyek az átlagos viselkedési mintázatoktól kiugróan eltérnek. Ezeket az eseteket gyanúsnak minősítjük, amelyeket tovább kell vizsgálni.

A fenti két módszer egyidejű alkalmazásával mind a már ismert, mind az új típusú csalások gyanús esetei gyorsan kiszűrhetők és továbbíthatók a speciális vizsgálati csoporthoz.

Termékek

IDŐSOROS ADATOK ELŐREJELZÉSE

Szezonális ingadozások, tendenciák, trendek keresése különböző típusú idősoros adatokban. Segítségével jobban megérthetők és előre jelezhetők az időben változó mennyiségek, amelyek akár külső paraméterektől (pl. időjárás, ünnepnapok stb.) is függhetnek pl. termék értékesítés, forgalmi adatok vagy erőforrás igény jövőbeli alakulása; a csúcsok, hullámvölgyek érkezésére előre felkészülhet a vállalat.

Termékek

Szeretne többet tudni? Kérdése van? Keressen minket azonnali kapcsolatfelvételt biztosító űrlapunkon, és mi 1 munkanapon belül válaszolunk! Kattintson ide és kérdezzen!