बँक वापरकर्ता डेटा विश्लेषण: नवकल्पना आणि नियमन यांच्यातील अवघड संतुलन

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• जानेवारी 26, 2024

अंतर्दृष्टी हायलाइट

2018 ते 2022 पर्यंत डेटा निर्मिती दुप्पट होण्याची अपेक्षा आहे. या वाढीमुळे वित्तीय संस्थांसह व्यवसायांद्वारे डेटाचा वापर वाढला आहे, परंतु योग्य डेटा वापर आणि सुरक्षिततेबद्दलही चिंता निर्माण झाली आहे. कंपन्यांना डेटाच्या गैरवापराच्या संभाव्य धोक्यांचा सामना करावा लागतो, परिणामी आर्थिक आणि प्रतिष्ठेचे नुकसान होते. नियामक आव्हाने असूनही, बँक वापरकर्ता डेटा विश्लेषण प्रगतीचे दूरगामी परिणाम आहेत, ज्यात अनुकूल आर्थिक उत्पादने, नवीन साधने आणि अनुप्रयोग, कुशल कामगारांची वाढलेली मागणी आणि लक्ष्यित कर्ज यांचा समावेश आहे.

बँक वापरकर्ता डेटा विश्लेषण संदर्भ

संशोधन फर्म ऑलिव्हर वायमनच्या एका श्वेतपत्रानुसार, डेटा निर्मितीमध्ये मोठ्या प्रमाणात वाढ झाली आहे, कारण 2018 आणि 2022 दरम्यान जगभरातील डेटाचे प्रमाण दुप्पट होण्याची अपेक्षा आहे. दोन्ही प्रस्थापित कंपन्या ज्या डिजिटल युग आणि वित्तीय तंत्रज्ञान (फिनटेक) पूर्वीच्या आहेत. प्रमुख टेक कंपन्या, त्यांच्या ग्राहकांचा डेटा गोळा करण्याची आणि त्यांचा वापर करण्याची त्यांची क्षमता झपाट्याने वाढवत आहेत. इंटरनेट-ऑफ-थिंग्ज (IoT) तंत्रज्ञान व्यवसायांना ग्राहकांच्या माहितीची विस्तृत श्रेणी, जसे की स्थान आणि वर्तन गोळा करण्यास सक्षम करते. शिवाय, प्रगत संगणन उत्तम स्टोरेज, व्यवस्थापन आणि डेटा ट्रान्सफरची सुविधा देते, तर अत्याधुनिक विश्लेषणे ग्राहकांच्या वर्तन आणि प्राधान्यांबद्दल सखोल समजून घेण्यास अनुमती देतात.

या प्रगतीमुळे व्यवसायातील नावीन्यतेचा मार्ग मोकळा झाला आहे, परंतु त्यांनी ग्राहक डेटाच्या योग्य वापराबाबत चिंता निर्माण केली आहे. जगभरातील सरकारे युरोपियन युनियनच्या जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेग्युलेशन (GDPR) च्या पैलूंचा समावेश करण्याचा विचार करत आहेत. व्यवसाय अधिकारी ग्राहक डेटाच्या संभाव्य तृतीय-पक्षाच्या गैरवापराबद्दल त्यांच्या प्रतिसादाचे मूल्यांकन करत आहेत. दरम्यान, ग्राहक त्यांचा डेटा संकलित करण्यासाठी, वापरण्यासाठी आणि सामायिक करण्यासाठी कंपन्या कोणत्या पद्धती वापरतात आणि त्या बदल्यात त्यांना मिळणाऱ्या फायद्यांवर प्रश्न विचारत आहेत.

ग्राहक डेटाचे संरक्षण करताना अडचणी येतात, कारण एखाद्या संस्थेतील दुर्भावनापूर्ण व्यक्तींद्वारे त्याचा गैरफायदा घेतला जाऊ शकतो, सायबर गुन्हेगारांकडून घेतला जाऊ शकतो किंवा बाह्य पक्षांसोबत अयोग्यरित्या शेअर केला जाऊ शकतो. डेटाच्या गैरवापरामुळे वाढलेल्या फसवणुकीचे दावे किंवा नियामक दंड यामुळे थेट आर्थिक नुकसान होऊ शकते. ज्या कंपन्या "वृत्तपत्र चाचणी" उत्तीर्ण होत नाहीत (म्हणजे, त्यांच्या डेटाच्या गैरवापराचे परिणाम सार्वजनिक ज्ञान बनतात) त्यांच्या प्रतिष्ठेला देखील मोठ्या प्रमाणात नुकसान होऊ शकते.

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

डिजिटल दत्तक घेण्यामध्ये झपाट्याने होणारी वाढ ही आर्थिक सेवांसह विविध उद्योगांसाठी कोविड-19 नंतरच्या साथीची चांदीची अस्तर म्हणून काम करते, ग्राहकांना सहज, स्मार्ट अनुभव देण्याच्या महत्त्वावर जोर देते. वित्तीय संस्थांनी मूलभूत सेवा कार्ये केवळ निर्दोषपणे पार पाडणेच नव्हे तर त्यांवर उभारणी करणे देखील अपेक्षित आहे. बँका केंद्रीकृत डेटा रिपॉजिटरीऐवजी "डेटा मेश" दृष्टिकोन स्वीकारून अधिक वैयक्तिक सेवांसाठी वापरकर्ता डेटा विश्लेषणाचा लाभ घेण्यास सुरुवात करत आहेत. 

ही रणनीती त्यांच्या कर्मचार्यांना विविध स्त्रोतांकडून डेटा ऍक्सेस करण्यास अनुमती देते. तांत्रिक वर्गीकरणाऐवजी बँकेच्या व्यवसायाच्या आवश्यकतांवर आधारित माहितीची तार्किक डोमेनमध्ये व्यवस्था केली जाऊ शकते. सु-परिभाषित प्रशासन आणि ऍक्सेस कंट्रोल फ्रेमवर्क स्थापित केल्यामुळे, प्रत्येक व्यवसाय युनिटला डेटा मेशमध्ये प्रवेश देऊन बँका त्यांच्या डेटाचे "लोकशाहीकरण" करू शकतात, ज्यामुळे त्यांना डेटाबेसच्या गुणवत्तेची आणि मूल्याची वाढीव जबाबदारी घेण्यास सक्षम करते.

तथापि, नियमनासाठी वाढत्या मागणीमुळे डेटा-चालित नवकल्पना वाढीस अडथळा येऊ शकतो. बहुतेक सरकार फिनटेकला चालना देण्यास उत्सुक असताना, त्यांना संभाव्य जोखमींबद्दल चिंता वाटते ज्यामुळे आर्थिक व्यवस्थेवरील विश्वास कमी होऊ शकतो. नियामक नवीन साधने आणि धोरणांसह जगभरात प्रयोग करत असल्याने, ते सध्याच्या नियामक फ्रेमवर्कमध्ये न बसणारी उत्पादने आणि सेवा हाताळण्याचे आव्हान स्वीकारू शकतात. वेगवान तांत्रिक प्रगतीमुळे विद्यमान कायदे आणि नियम कालबाह्य होऊ शकतात, ज्यामुळे नवकल्पनांचा वापर करण्याचा प्रयत्न करणारे ग्राहक आणि व्यवसाय दोघांनाही निराशा येते. त्याच वेळी, ग्राहकांना असे वाटत असेल की सरकारे त्यांना उद्भवणाऱ्या जोखमींपासून पुरेसे संरक्षण देत नाहीत.

बँक वापरकर्ता डेटा विश्लेषणाचे परिणाम

बँक वापरकर्ता डेटा विश्लेषणाच्या व्यापक परिणामांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते: 

• विविध लोकसंख्याशास्त्रीय गटांच्या गरजा आणि प्राधान्ये अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी वित्तीय संस्थांना सक्षम करणारे वापरकर्ता डेटा विश्लेषण. या तंत्रामुळे अधिक अनुकूल आर्थिक उत्पादने आणि सेवा मिळू शकतात परंतु स्टिरियोटाइप किंवा विशिष्ट गटांना वगळले जाऊ शकते.
• डेटा विश्लेषण आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेतील प्रगती, ज्यामध्ये नवीन साधने, अनुप्रयोग आणि प्लॅटफॉर्मच्या विकासासह दूरगामी तांत्रिक परिणाम असू शकतात.
• डेटा विश्लेषण, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंगमध्ये कौशल्य असलेल्या कामगारांची मागणी वाढली आहे.
• अधिक लक्ष्यित कर्ज आणि गुंतवणूक सक्षम करणे, ज्यामुळे हरित उद्योग आणि अक्षय ऊर्जेची वाढ सुलभ होऊ शकते.
• वित्तीय संस्था त्यांच्या ग्राहकांना अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी आणि अधिक प्रभावी विपणन धोरणे विकसित करण्यासाठी सोशल मीडिया डेटा वापरतात.
• सरकार गोपनीयतेबद्दल आणि सुरक्षिततेबद्दल चिंतित होत आहे आणि डेटा संकलनाचे नियमन किंवा मर्यादित करण्याचा प्रयत्न करू शकतात. त्याच वेळी, वित्तीय संस्था सार्वजनिक धोरण आणि राजकीय अजेंडा तयार करण्यासाठी त्यांचा डेटा आणि प्रभाव वापरू शकतात.
• ग्राहकांना अधिक सोयीस्कर सेवा आणि उत्पादनांची अपेक्षा आहे आणि डेटाचे उल्लंघन आणि गैरवापरासाठी सहनशीलता कमी झाली आहे.

विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

• जर तुम्ही ऑनलाइन बँकिंग सेवा वापरत असाल, तर तुम्ही कोणत्या वैयक्तिकरणाचे निरीक्षण करत आहात?
• वापरकर्त्याचा डेटा संरक्षित असल्याची खात्री बँका कशी करू शकतात?