Manfaat Analisis Prediktif dalam Keuangan

Manfaat Analisis Prediktif dalam Keuangan

Tahukah Anda? Menurut Statistica, pasar perangkat lunak analitik prediktif diperkirakan akan tumbuh hingga lebih dari USD 41 miliar pada tahun 2028. Apa artinya ini bagi lembaga keuangan? Selain ritel dan layanan kesehatan, bank dan lembaga keuangan memproses sejumlah besar data setiap hari, mulai dari data pelanggan, transaksi, dan aplikasi. Semua data ini dapat menjadi pengubah permainan dalam memprediksi hasil di masa mendatang dengan bantuan analitik prediktif. Lembaga keuangan yang mengadopsi model pembelajaran mesin dalam operasinya dapat secara akurat memprediksi tujuan keuangan dan perilaku pelanggan (baru dan lama) serta membuat keputusan yang tepat untuk meningkatkan pendapatan mereka.

Apakah Anda seorang pengambil keputusan di lembaga keuangan yang ingin menggunakan model pembelajaran mesin? Berikut adalah beberapa manfaat analitik prediktif yang berhasil di sektor keuangan.

1. Prediksi Gagal Bayar Pinjaman

Tantangan yang dihadapi: Bank khawatir tentang tingkat gagal bayar yang tinggi, yang menyebabkan kerugian finansial yang signifikan dan memengaruhi kualitas portofolio kredit. Model penilaian kredit tradisional hanya melacak titik data terbatas, yang secara tidak akurat mencerminkan risiko peminjam dalam kondisi ekonomi yang tidak stabil.

Manfaat Analisis Prediktif

Analisis prediktif memanfaatkan kumpulan data yang lebih luas, termasuk riwayat transaksi, pola pengeluaran, aktivitas media sosial, dan data perilaku. Algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut menganalisis berbagai titik data ini untuk membuat profil risiko yang lebih akurat dan dinamis. Analisis prediktif memungkinkan bank untuk membuat keputusan pinjaman yang lebih tepat, menetapkan suku bunga yang sesuai, dan menerapkan strategi mitigasi risiko yang ditargetkan.

2. Prediksi Churn

Tantangan: Mengidentifikasi pelanggan yang berisiko churn merupakan tantangan bagi lembaga keuangan, karena alasan churn dapat berkisar dari ketidakpuasan terhadap layanan hingga penawaran yang lebih baik dari pesaing. Selain itu, atrisi pelanggan secara langsung memengaruhi pendapatan dan pangsa pasar lembaga keuangan.

Manfaat Analisis Prediktif

Model prediktif dapat mengidentifikasi tanda-tanda peringatan dini churn dengan menganalisis pola penggunaan layanan, riwayat transaksi pelanggan, tingkat keterlibatan, dan umpan balik. Dengan menggunakan informasi ini, bank dapat secara proaktif mengatasi masalah ini dengan menawarkan diskon yang dipersonalisasi dan meningkatkan keterlibatan pelanggan melalui pesan yang ditargetkan, sehingga meningkatkan tingkat retensi pelanggan.

3. Deteksi Penipuan

Tantangan yang Dihadapi: Aktivitas penipuan seperti pencurian identitas, pengambilalihan akun, dan penipuan transaksi menimbulkan risiko yang signifikan, terutama di lembaga keuangan. Sebaliknya, sistem deteksi penipuan tradisional kesulitan untuk mengimbangi aktivitas penipuan baru, yang mengakibatkan penipuan yang tidak terdeteksi dan hasil positif palsu.

Manfaat Analisis Prediktif

Karena model prediktif terus belajar dari data baru setiap hari, mengidentifikasi anomali dan pola tidak biasa yang dapat mengindikasikan penipuan menjadi lebih mudah. ​​Model ini menganalisis perilaku pengguna, data transaksi, dan faktor relevan lainnya untuk menandai aktivitas yang paling mencurigakan dalam sistem dengan peringatan sebelumnya. Fungsi ini memungkinkan deteksi potensi penipuan yang akurat dan lebih cepat, sehingga meningkatkan keamanan.

4. Penjualan silang dan penjualan atas

Tantangan yang Dihadapi: Mengidentifikasi produk atau layanan yang tepat untuk ditawarkan kepada pelanggan yang tepat pada waktu yang tepat adalah langkah cerdas untuk memaksimalkan pendapatan. Namun, tanpa menyelami preferensi dan kebutuhan pelanggan secara mendalam, bank dan lembaga keuangan dapat kehilangan peluang penjualan atas dan penjualan silang.

Manfaat Analisis Prediktif

Model prediktif mengevaluasi riwayat transaksi, profil pelanggan, dan penggunaan produk untuk menemukan pola dan memprediksi kebutuhan di masa mendatang. Misalnya, seorang frequent flyer mungkin memerlukan kartu kredit perjalanan yang dipersonalisasi. Dengan melihat wawasan tersebut, bank dapat menyesuaikan penawaran mereka untuk setiap pelanggan, sehingga meningkatkan penjualan secara keseluruhan.