Acquisizione dei dati:
* Sistemi di elaborazione delle transazioni (TPS): Questo è il cuore della cattura dei dati. Ogni transazione-prelievi bancomat, acquisti di carte di debito, trasferimenti online, depositi, pagamenti di prestito, ecc.-è registrata in tempo reale dal TPS. Questo sistema utilizza vari metodi:
* Macchine per cassiere automatizzate (sportelli automatici): Dettagli della scheda di acquisizione, pin e importi delle transazioni.
* Sistemi Point of Sale (POS): Dettagli della carta record, importi di acquisto e informazioni commerciali per transazioni con carta di debito e di credito.
* Sistemi bancari online: Acquisisci credenziali di accesso, dettagli sulle transazioni e informazioni sull'account inserite dai clienti.
* Branch Systems: I sintonizzatori inseriscono i dati manualmente o tramite sistemi specializzati per depositi, prelievi e altre transazioni da banco.
* Core Banking Systems: Questo sistema centrale integra i dati da tutte le altre fonti.
* Sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM): Raccogli le informazioni dei clienti da varie fonti, tra cui applicazioni, interazioni con i rappresentanti del servizio clienti e campagne di marketing. Questi dati includono dettagli personali, informazioni di contatto, cronologia degli account e record di interazione.
* Provider di dati di terze parti: Le banche possono ottenere dati da uffici di credito (punteggi di credito e cronologia), servizi di rilevamento delle frodi e società di analisi di marketing per arricchire i profili dei propri clienti e gestire il rischio.
* Sistemi interni: Vari sistemi interni generano dati, inclusi sistemi di origine del prestito, sistemi di gestione dei rischi e sistemi di conformità.
Elaborazione dei dati:
* Convalida e pulizia dei dati: I dati grezzi sono verificati per accuratezza, coerenza e completezza. Gli errori sono corretti o contrassegnati.
* Trasformazione dei dati: I dati vengono trasformati in un formato standardizzato adatto per analisi e archiviazione. Ciò potrebbe comportare la conversione di tipi di dati, l'aggregazione di dati o la creazione di nuove variabili.
* Archiviazione dei dati: I dati elaborati vengono archiviati in database, data warehouse e laghi di dati. Questi possono essere locali o nel cloud e utilizzano varie tecnologie come i database relazionali (SQL), i database NOSQL e le soluzioni di archiviazione cloud. La sicurezza dei dati e il controllo degli accessi sono aspetti cruciali di questo processo.
* Analisi e reporting dei dati: Le banche utilizzano l'analisi dei dati per generare report, identificare le tendenze, valutare il rischio, personalizzare i servizi, rilevare frodi e prendere decisioni aziendali. Ciò include l'analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva. Gli strumenti utilizzati includono software Business Intelligence (BI), pacchetti statistici e algoritmi di apprendimento automatico.
* Rapporti normativi: Le banche sono soggette a ampie normative, che richiedono loro di generare e presentare rapporti agli organi normativi. L'elaborazione dei dati svolge un ruolo fondamentale nel garantire la conformità.
tecnologia utilizzata:
* Database: Database relazionali (Oracle, SQL Server, MySQL), database NOSQL (MongoDB, Cassandra)
* Data Warehouses &Data Lakes: Snowflake, Amazon S3, Azure Data Lake Storage
* Big Data Technologies: Hadoop, scintilla
* Cloud computing: AWS, Azure, Google Cloud
* Business Intelligence (BI) Strumenti: Tableau, Power BI, Qlik Sense
* Machine Learning (ML) &Artificial Intelligence (AI): Utilizzato per il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio e la segmentazione dei clienti.
L'intero processo è regolato da rigorosi protocolli di sicurezza, requisiti di conformità (come GDPR, CCPA, ecc.) E procedure di controllo interno per mantenere l'integrità dei dati e proteggere le informazioni sensibili al cliente. La scala dell'elaborazione dei dati nelle grandi banche è enorme, che richiede risorse computazionali significative e competenze specializzate.
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