大数据，人工智能和机器学习在颠覆BFSI细分市场中扮演着不断变化的角色

索拉布·萨克塞纳（Saurabh Saxena）

数据分析在任何企业的决策过程中都变得非常重要。随着数字化的到来，大量的数据正在大量涌现，并且公司经常发现将其转变为有意义的信息非常复杂。大多数组织已着手将这些数据用于仪表板和跟踪器，但这只是初步阶段-分析的未来在于多个发展方向。

在当今的BFSI行业中，不断增长的法规和合规性要求，提高ROI的要求以及利用数字技术改善客户体验的必要性，所有这些都在推动变革。因此，BFSI行业正在利用大数据来提高组织的成功率，并确保具有可获利的增长和绩效的风险管理。通常，银行具有遗留系统，因此，将来自各种来源的不同类型的数据互连起来是一个巨大的挑战–随着技术的进步，银行/消费者现在已习惯于快速，个性化，安全且始终可用的便携式解决方案。

在这个数据驱动的世界中，性能取决于可实时存储和管理半结构化/非结构化数据的大数据技术。因此，银行一直在优化所有功能的运营，以改善高效的系统，增强服务交付模型和客户参与度并保护其系统免受网络威胁。通过使用分析来获得深入的客户见解和风险量化，自动化以简化后台流程以及深厚的金融领域经验，IT巨头现在可以帮助企业适应不断变化的环境。

由AI和ML支持的数据分析正在改变BFSI领域

如今，全球组织将数字化转型列为IT战略的头等大事-在BFSI行业中尤其如此。随着诸如金融科技，数字支付银行等新进入者的发明，新法规和客户行为的改变起着至关重要的作用，因此该行业正在不断努力以改善现有/新客户体验。因此，他们在由人工智能（AI）和机器学习（ML）支持的数据分析用例中进行探索，试验和投资，致力于通过添加定制服务并为其客户提供更好的渠道体验来增加收入。

人工智能不仅使银行可以警惕潜在的欺诈行为，而且还可以给银行一个百分比，以描述帐户被盗的可能性。尽管大数据，人工智能和机器学习等技术正在颠覆BFSI行业，但超个性化却又是结合非银行竞争对手的优点的下一件大事–这将使银行更加以客户为中心。该行业正在采用沉浸式技术，例如AI和ML来查询客户的银行需求，信用评分模型-使用ML来加快准确的贷款决策，法规遵从和监管，资本市场，定制金融服务，成本和利润分析，理赔处理，等等

数据分析的新应用

日益复杂的世界的融合，数据的大量扩散以及对保持领先地位的渴望不断提高，促使企业使用分析来推动战略业务决策。Nasscom的最新报告显示，到2022年，大数据，分析，人工智能和物联网的采用将推动印度云市场增长3倍，达到71亿美元。

尽管所有部门（包括财务部门）都在考虑将来使用IT，但它已经成为大数据的典型采用者。这表明大数据已不再是组织内的实验性工作，而是更多的实践性追求。如今，数据分析已在各个领域中使用-数字广告，推荐系统，图像/语音识别，游戏，航线规划，欺诈/风险检测，物流配送等。我们还可以在测试中使用预测分析-预测什么根据用户先前遵循的模式，可能是用户对特定事件做出反应的可能性。并且可以进一步利用它来预测错误的可能区域，导致这些错误的一系列事件以及遇到这些错误的可能原因。

如您所知，数据是当今世界中备受推崇的资源。它的数量比以往任何时候都在发展。随着印度中小型企业数量的增长，由于公共需求的增加，数据分析市场正面临着巨大的推动力，因为中小型企业也致力于与市场需求并行运行。

在未来的将来，我们希望印度的组织能够将自己从传统的，以战术和工具为中心的数据分析项目完全转变为以战略，现代和以架构为中心的数据分析程序，并且他们将继续试验并采用智能数据发现。