Banker fångar och behandlar data genom ett komplext system som involverar olika metoder och tekniker. Här är en uppdelning:
Datafångst:
* Transaktionsbehandlingssystem (TPS): Detta är hjärtat i datafångst. Varje transaktion-ATM-uttag, betalkortsköp, onlineöverföringar, insättningar, lånebetalningar etc.-registreras i realtid av TPS. Detta system använder olika metoder:
* Automated Teller Machines (ATMS): Fånga kortdetaljer, stift och transaktionsbelopp.
* SALE (POS) system: Registreringskortinformation, inköpsbelopp och handelsinformation för debet- och kreditkortstransaktioner.
* online banksystem: Fånga inloggningsuppgifter, transaktionsinformation och kontoinformation som anges av kunder.
* filialsystem: Teller matar in data manuellt eller via specialiserade system för insättningar, uttag och andra transaktioner utan disk.
* Core Banking Systems: Detta centrala system integrerar data från alla andra källor.
* Kundförhållanden (CRM) -system: Samla kundinformation från olika källor, inklusive applikationer, interaktioner med kundtjänstrepresentanter och marknadsföringskampanjer. Dessa uppgifter innehåller personliga uppgifter, kontaktinformation, kontohistorik och interaktionsposter.
* Tredjeparts dataleverantörer: Banker kan få data från Credit Bureaus (kreditpoäng och historia), bedrägeridetekteringstjänster och marknadsföringsföretag för marknadsföringsanalys för att berika sina kundprofiler och hantera risker.
* interna system: Olika interna system genererar data, inklusive låne -ursprungssystem, riskhanteringssystem och efterlevnadssystem.
Databehandling:
* Datavalidering och rengöring: Rå data kontrolleras för noggrannhet, konsistens och fullständighet. Fel korrigeras eller flaggas.
* Datatransformation: Data omvandlas till ett standardiserat format som är lämpligt för analys och lagring. Detta kan innebära att konvertera datatyper, aggregera data eller skapa nya variabler.
* Datalagring: Bearbetade data lagras i databaser, datalager och datasjöar. Dessa kan vara lokala eller i molnet, och de använder olika tekniker som relationsdatabaser (SQL), NoSQL-databaser och molnlagringslösningar. Datasäkerhet och åtkomstkontroll är avgörande aspekter av denna process.
* dataanalys och rapportering: Banker använder dataanalys för att generera rapporter, identifiera trender, utvärdera risk, anpassa tjänster, upptäcka bedrägerier och fatta affärsbeslut. Detta inkluderar beskrivande, prediktiv och receptbelagd analys. Verktyg som används inkluderar programvara för affärsintelligens (BI), statistiska paket och maskininlärningsalgoritmer.
* Regleringsrapportering: Banker är föremål för omfattande förordningar som kräver att de genererar och skickar rapporter till tillsynsorgan. Databehandling spelar en avgörande roll för att säkerställa efterlevnad.
Teknik som används:
* databaser: Relationsdatabaser (Oracle, SQL Server, MySQL), NoSQL -databaser (MongoDB, Cassandra)
* Datalager &Data Lakes: Snowflake, Amazon S3, Azure Data Lake Storage
* Big Data Technologies: Hadoop, Spark
* Cloud Computing: AWS, Azure, Google Cloud
* Business Intelligence (BI) Verktyg: Tableau, Power BI, Qlik Sense
* Machine Learning (ML) &Artificial Intelligence (AI): Används för bedömning av bedrägerier, riskbedömning och kundsegmentering.
Hela processen styrs av strikta säkerhetsprotokoll, krav på efterlevnad (som GDPR, CCPA, etc.) och interna kontrollförfaranden för att upprätthålla dataintegritet och skydda känslig kundinformation. Skalan på databehandling i stora banker är enorm, vilket kräver betydande beräkningsresurser och specialiserad expertis.
