大数据为金融科技领域带来了许多重要突破。由于有这项新技术，金融科技的应用规模正以惊人的速度增长。
积极的客户体验对任何企业的运营都至关重要。它有助于建立品牌声誉，提高企业的知名度，并鼓励客户忠诚度，从而增加收入。
统计数据显示，93%的客户在拥有积极的客户体验时通常会成为回头客。出于这些原因，金融科技公司积极寻找机会来培养更好的客户体验。
到2030年，预计全球公司在金融分析方面的支出为198亿美元。金融科技行业将是最大的支持者之一。
而采用大数据就提供了这样一个绝佳的机会。大数据是对大量不同数据类型的收集和处理，金融机构使用这些数据来深入了解其业务流程并做出关键的决策。
本文重点介绍大数据在金融行业中的作用，以及它如何帮助金融科技公司保护客户的数据安全，并改善客户体验。
大数据在金融科技中的作用
而采用大数据，人们见证了金融业服务的巨大进步。
金融科技中的大数据发挥着至关重要的作用，提供影响服务交付的关键内容。通过大数据提供的见解，金融机构可以提供个性化服务并预测消费者行为，还可以预测行业趋势、评估风险并采取举措提升客户体验。
大数据如何帮助金融科技公司和初创公司更好地服务和保护他们的客户？
金融科技分析通过以下方式帮助金融和银行业的企业提供令人满意的服务：
（1）增强客户分析视图
大数据提供了金融科技公司可以用来建立客户档案的数据。通过细分，这些机构可以轻松了解客户的需求、需求和期望。他们还可以使用这些信息来分析消费者行为，并创建量身定制的服务。
（2）改进风险评估
数据分析金融科技提供了金融机构构建稳健风险评估策略所需的关键信息。这使企业能够快速识别潜在风险并避免或立即找到适当的缓解策略。
（3）提高安全性
欺诈是银行业关注的一个原因，尤其是现在移动银行成为中心舞台。然而，金融科技企业可以使用大数据和机器学习来构建实时发现异常的欺诈检测系统。他们将检测非法活动，例如可疑交易、非法登录和机器人活动。
（4）预测未来市场趋势
初创企业和成熟的金融科技公司可以利用大数据来了解不断变化的金融行业。通过访问以前的数据，这些金融科技公司可以监控交易行为，并预测未来趋势。因此，他们可以根据这些事实做出提升客户体验的关键决策。
（5）使用聊天机器人提供个性化帮助
金融科技行业的企业可以利用大数据的力量来个性化聊天机器人客户服务。人工智能驱动的聊天机器人将访问原始数据，使他们能够准确、直截了当地回答客户的问题。
（6）确保无摩擦的多渠道体验
不断变化的消费者偏好和获取市场份额的需求促使金融机构接受多渠道服务交付。为确保客户获得满意的体验，金融企业将使用大数据分析来调整各种平台的服务，以满足客户的需求。他们还将使用历史和实时数据来识别可能的客户挑战。
金融科技中的大数据如何影响客户体验？
金融科技中的数据科学以多种方式影响客户体验。有了大数据，金融业现在可以：
（1）分析客户行为以提供新产品
客户喜欢和不喜欢根据需要而变化。历史金融大数据可帮助企业审查不断变化的客户行为，使他们能够提出宝贵的产品和服务，从而简化银行流程。
一个很好的例子是华侨银行(OCBC)如何根据他们收集的大量历史客户数据设计成功的基于事件的营销策略。
（2）基于A/B测试的更好的用户界面（UI）/用户体验（UX）
借助大数据，金融科技企业可以访问显示用户如何与其产品交互、在门户/系统/应用程序上花费的平均时间以及最常用功能的实时数据。
有了这些信息，这些企业可以评估两个产品版本，看看哪个提供了卓越的用户界面（UI）/用户体验（UX）设计。此外，他们深入了解产品之间的差异以及它们如何影响客户体验。
（3）分析客户满意度调查结果。
大数据根据调查结果评估客户满意度。例如，它可以帮助金融机构确定客户流失的速度和原因，帮助他们设计新的方法来保持受众对其服务的兴趣。此外，它还被用于管理产品和功能请求，以及分析客户支持的趋势。
（4）信用评级
金融公司可以根据错过或延迟付款的数量、客户欠款的金额以及付款的及时性来提供准确的信用评级。
（5）欺诈识别
金融服务将大数据与机器学习等数字技术相结合，已经证明在检测可疑活动方面卓有成效。它们可以防止各种类型的复杂欺诈和精心策划的黑客攻击。
德意志银行就是这样一家金融机构，它利用大数据分析来识别洗钱中使用的技术，保护了解客户的流程，并防止信用卡被盗。
（6）通过提供出色的客户体验来衡量投资回报率
借助大数据的洞察力，金融科技公司可以衡量他们为提供积极的客户体验所做的努力是否成功。通过衡量投资回报率，他们可以确定需要改进的地方和关注的重点。
金融科技行业因大数据而爆炸式增长
毫无疑问，大数据是彻底改变金融科技行业的一种技术进步。它允许访问大量数据，这些数据可用于改善客户在零售银行、在线交易和其他金融流程中的用户体验。但是，要充分利用大数据的强大功能，选择商业智能（BI）和ETL解决方案怎么强调都不为过。
ETL和商业智能解决方案使处理大量数据变得容易。它们支持系统集成，帮助创建可靠的数据管道，提供可操作的见解。此外，它们还帮助金融科技公司预测市场趋势，提高盈利能力。
