은행 광산 당신을 아는 빅 데이터 아주, 아주 잘

쇼핑을 할 때 방문하는 웹 사이트와 소셜 미디어를 통해 연결하는 사람이 신용 승인 여부, 이자율 및 은행에서 신제품 및 서비스에 대해 제공하는 혜택에 영향을 미칠 수 있습니다.

금융 기관은 유용한 정보를 제공하기 위해 특수 처리 된 엄청난 양의 수집 된 정보 인 "빅 데이터 (Big Data)"를 통해 이러한 정보를 습득합니다. 은행은 이러한 데이터를 사용하여 개인의 라이프 스타일과 지출 습관에 대한보다 완벽한 그림을 함께 사용하는 사례가 점차 늘고 있습니다.

Big Data는 은행이 고객에 대해 더 많이 배우고 잠재적 인 새로운 데이터를 목표로 삼는 데 도움을줍니다. 고객은 은행에 이름과 주소, 성별, 생년월일 및 일반적으로 예금 계좌를 개설하거나 신용 카드를 발급받을 때 필요한 사회 보장 번호를 포함한 기본 데이터를 제공합니다. 금융 기관은 일단 고객이되면 카드 거래, 온라인 청구서 지불 기록 및 웹 브라우징 습관에 관한 정보를 제공하는 구매 데이터를 조사하여 귀하에 관한 추가 정보를 얻을 수 있습니다.

또한 은행은 제 3의 브로커로부터 익명의 데이터를 구입하고이를 자신의 고객 정보와 상호 참조하여 특정 개인을 식별 할 수 있습니다.

"당신은 당신이 누구인지에 대해 훨씬 더 풍부한 시각을 구축하고이를 개인과 연결시킬 수 있습니다"라고 A.T의 분석 파트너 인 Khalid Khan은 말합니다. Kearney, 경영 컨설팅 회사.

빅 데이터의 사용이 급증하고 있습니다. 리서치 및 컨설팅 회사 인 셀렌트 (Celent)의 2013 조사에 따르면 북미 은행 중 38 %만이 빅 데이터 이니셔티브를 배포 및 확장하고 있습니다. 그러나 Big Data를 수집하고 사용하는 데 능숙 해지는 것은 대부분의 금융 기관이 공유하는 목표입니다. Big Data가 소비자를 이용하는 방법을 강조하고자하는 Data Justice의 이사 인 Nathan Newman은 다음과 같이 말합니다.

"더 많은 데이터가 더 많은 성공을 의미하므로 모두가 노력합니다."

빅 데이터에서 볼 수있는 은행

금융 기관은 여전히 ​​Big Data를 실험하고 있지만 일부는 사기를 탐지하고, 새로운 고객을 찾고, 현재 제품에 새로운 제품을 제공하고, 소비자가 서비스와 상호 작용하는 방식에 대해 더 많이 배우는 것을 포함합니다. 그것의 대부분은 상관 관계에 기반하거나, 고객 구매와 웹 사이트 방문을 연결하여 라이프 스타일에 대한 세부 정보를 추론합니다. 뉴먼은 소비자들이이 점에 대해 걱정해야한다고 말한다.

"당신은 뭔가를 사거나 휴가를 가기를 원하며 Big Brother 알고리즘으로 들어가는 것에 대해 걱정하지 않아야합니다."라고 그는 말합니다.

소비자들은 개인 정보 보호에주의를 기울여야한다고 American Bankers Association의 수석 부사장 인 Doug Johnson은 말합니다. 예를 들어 사용자는 소셜 미디어 사이트의 개인 정보 설정을 조정하여 Facebook, Twitter 등의 정보를 비공개로 유지할 수 있습니다. 사람들은 브라우징 이력이 유지되지 않도록 웹 브라우저를 설정할 수도 있습니다.

"많은 사람들은 개인이 제공 할 수도 있고 제공하지 않을 수도있는 것에 대해 반드시 알지 못합니다."라고 Johnson은 말합니다. "우려 수준을 최소화 할 수 있습니다."

다음은 은행이 빅 데이터를 사용하는 몇 가지 실용적인 방법입니다.

• 새로운 고객을 찾는다. 금융 기관은 고객의 소셜 미디어 채널을 활용하고 친구, 추종자 및 연계 된 잠재 고객을 식별 할 수있는 방법을 찾고 있습니다. 은행은 이미 그 사람을 알고 있기 때문에 그 사람들이 고객이 될 가능성이 더 많기를 희망합니다.
• 서비스 개선. 은행은 모바일 앱에서 정보를 활용할 수도 있습니다. 일부 사람들은 모바일 장치의 위치 데이터를 사용하여 고객이 자주 방문하는 장소를 식별하여 새로운 ATM을 어디에 배치할지 결정합니다. 키니.
• 의사 결정. 또한 은행은 신용 보고서와 같은 전통적인 조치뿐 아니라 빅 데이터를 사용하여 대출 결정을 내립니다. 예를 들어, 대출 담당관은 신청자의 지출 행위를보고 휴가 중인지 여부 또는 고급 브랜드를 사는지 확인할 수 있습니다. 뉴먼은 사람들이 과잉 지출을하는 경향이있어 금리가 상승 할 수 있다고 지적했다. "그들은 당신에게 받아 들일 최고의 이자율을 제공하기를 원합니다"라고 그는 말합니다.

데이터를 빗댄 은행 만이 아닙니다.

금융 기관에 따라 서로 다른 방식으로 Big Data를 사용합니다.

• 은행. 큰 은행은 많은 양의 고객 데이터를 보유함으로써 이익을 얻을 수 있습니다. 그들은 자신의 고객에 대한 내부 데이터를 파싱 할 수 있으며 다른 많은 은행은 브로커로부터 데이터를 구매합니다. Wells Fargo는 2014 년 2 월에 데이터 전략을 감독하고 위험을 관리하며 고객 경험을 향상시키기 위해 데이터를 사용하는 방법을 개발하는 "최고 데이터 책임자"직책을 창설했습니다.
• 온라인 대출 기관. 새로운 참가자도 Big Data를 이용하고 있습니다. 샌프란시스코의 Earnest 및 로스 앤젤레스의 ZestCash를 포함한 시동 대출 기관은 모바일 및 온라인 플랫폼을 통해 대출 승인 및 금리를 결정하기 위해 비 전통적 신용 데이터를 사용합니다. 이 회사에 따르면, 학생의 채무 재 융자와 작은 개인 대출을 제공하는 어니스트 (Earnest)는 신용 기록 외에도 고객의 교육, 고용 기록 및 재정적 배경을 이용하여 금리를 결정한다고한다.
• 서브 프라임 대출 기관. 마지막으로, 서브 프라임 대출 기관은 큰 데이터를 사용하여 옵션이없는 재정적으로 빈곤 한 소비자를 대상으로하지만 높은 이자율을 가진 대출을 받아들입니다. Newman은 이것이 서브 프라임 모기지 위기의 상승의 일환으로 발생했다고 말했습니다.서브 프라임 대출 기관은 온라인 광고주로부터 빅 데이터를 구매하여 취약한 소비자를 분석하고 그들이 감당할 수없는 대출에 대한 제공을 목표로 삼았습니다.

개인 정보 보호 문제

은행의 빅 데이터 사용 증가는 프라이버시에 대한 우려를 불러 일으켰습니다. 특히 작년에 JPMorgan Chase에서 7,600 만 가구 및 7 백만 개의 소규모 기업에 대한 연락처 정보를 노출 한 것과 같은 최근의 데이터 유출 사건이있었습니다.

Khan은 은행이 해커를 차단하기 위해 고객 데이터에 대한 보안을 강화하고 있다고 전했다.

칸이 말하면서, 2013 년 12 월에는 타깃의 시스템으로, 2014 년 4 월부터 9 월까지는 홈 디포의 침입을 언급하면서, "이것은 소매 업체와 함께 은행들이 현저하게 투자하기 시작한 분야 중 하나입니다." 백만불의 신용 카드 및 직불 카드를 발급 받았고 5600 만 장의 카드는 홈 디포 해킹으로 위험에 처하게되었습니다.

온라인 및 모바일 뱅킹이 점차 보급되면서 정보가 훼손 될 가능성이 더 커집니다. 자신을 보호하기 위해 다음 5 단계를 따르십시오.

빅 데이터의 이점

개인 정보 보호에 관한 우려에도 불구하고 빅 데이터가 반드시 나쁜 것은 아닙니다. 은행에서 Big Data를 사용하여 지출 습관을 배우기 때문에 신용 카드 발급 기관에서 비정상적인 구매에 대한 전화와 같은 사기 경보가 가능합니다.

일부 은행은 빅 데이터를 사용하여 필요한 금융 상품을 확인한 다음 다른 이유로 지점에 전화를하거나 방문 할 때 제공합니다. 예를 들어 은행의 고객 서비스 센터에 전화를 걸어 불만 사항을 제기했다고 가정 해보십시오. 귀하가 이야기하는 대표자는 귀하가 10 년 동안 주택을 소유하고 있으며 귀하의 불만 사항을 해결 한 후에 주택 담보 대출을 논의 할 것을 제안 할 수 있습니다.

결론

금융 서비스 제공 업체는 Big Data를 사용하여 지출 방식부터 온라인 시스템 및 모바일 앱 사용 방식에 이르기까지 고객에 대해 더 자세히 알 수 있습니다. 은행은 데이터를 마사지하여 실제로 필요한 경우 맞춤형 제품을 제공 할 수 있습니다. 그들은 주로 온라인 활동 및 신용 카드 기록에서이 데이터를 추출하므로 오프라인 상태에 머 무르므로 막을 수는 없습니다.

테디 니키엘 (Teddy Nykiel)은 개인 재정을 다루는 직원입니다. Investmentmatome . 트위터에서 그녀를 따라 가라. @teddynykiel ~에 Google+ .

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