बैंक आपको बहुत बड़ा पता है, बहुत अच्छा है

जहां आप खरीदारी करते हैं, जिन वेबसाइटों पर आप जाते हैं और जिनसे आप सोशल मीडिया पर कनेक्ट होते हैं, वे इस बात पर प्रभाव डाल सकते हैं कि क्या आप क्रेडिट के लिए अनुमोदित हैं, आपकी ब्याज दरें और नए उत्पादों और सेवाओं के लिए बैंकों से प्राप्त ऑफ़र।

वित्तीय संस्थान "बिग डेटा" के माध्यम से आपके बारे में इन चीजों को सीखते हैं, एकत्रित जानकारी की भारी मात्रा विशेष रूप से उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रकट करने के लिए संसाधित की जाती है। बैंक इस तरह के डेटा का उपयोग तेजी से व्यक्तियों के जीवन शैली और व्यय की आदतों की एक और पूरी तस्वीर को टुकड़े करने के लिए कर रहे हैं।

बिग डेटा बैंकों को अपने ग्राहकों के बारे में अधिक जानने और संभावित नए लोगों को लक्षित करने में मदद करता है। जब ग्राहक जमा खाता खोलते हैं या क्रेडिट कार्ड प्राप्त करते हैं तो ग्राहक नाम और पता, लिंग, जन्मतिथि और आमतौर पर उनके सामाजिक सुरक्षा नंबर सहित बैंकों को मूलभूत डेटा देते हैं। एक बार जब आप ग्राहक हों, तो वित्तीय संस्थान कार्ड लेनदेन, ऑनलाइन बिल भुगतान रिकॉर्ड और क्रय डेटा देखकर आपके बारे में अतिरिक्त जानकारी दे सकते हैं जो आपकी वेब ब्राउज़िंग आदतों के बारे में जानकारी प्रदान करता है।

बैंक तीसरे पक्ष के दलालों से गुमनाम डेटा भी खरीद सकते हैं और विशिष्ट व्यक्तियों की पहचान के लिए अपनी ग्राहक जानकारी के साथ इसे संदर्भित कर सकते हैं।

एटी में एक विश्लेषिकी साथी खालिद खान कहते हैं, "वे आप कौन हैं और एक व्यक्ति के रूप में आपके साथ लिंक करने के बारे में एक अधिक समृद्ध दृष्टिकोण बनाना शुरू कर सकते हैं।" Kearney, एक प्रबंधन परामर्श फर्म।

बिग डेटा का उपयोग बढ़ रहा है। एक शोध और परामर्श कंपनी सेलेन्ट के एक 2013 सर्वेक्षण के मुताबिक उत्तरी अमेरिकी बैंकों में से केवल 38% बिग डेटा पहलों को तैनात और विस्तारित कर रहे हैं। हालांकि, डेटा जस्टिस के निदेशक नाथन न्यूमैन कहते हैं कि बिग डेटा इकट्ठा करने और उपयोग करने के लिए बिग डेटा का उपयोग करना एक लक्ष्य है, जो उपभोक्ताओं का शोषण करने के लिए बिग डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है।

"हर कोई ऐसा करने की कोशिश करता है क्योंकि अधिक डेटा का मतलब अधिक सफलता है," वे कहते हैं।

बिग डेटा में बैंक क्या देखते हैं

वित्तीय संस्थान अभी भी बिग डेटा के साथ प्रयोग कर रहे हैं, लेकिन कुछ उपयोगों में धोखाधड़ी का पता लगाना, नए ग्राहकों को ढूंढना, मौजूदा उत्पादों को नए उत्पादों की पेशकश करना और उपभोक्ताओं को उनकी सेवाओं के साथ कैसे बातचीत करना है, इस बारे में अधिक सीखना शामिल है। इसमें से अधिकांश सहसंबंध पर आधारित है, या जीवन खरीद के बारे में जानकारी देने के लिए ग्राहक खरीद और वेबसाइट यात्राओं जैसे चीजों को जोड़ना। न्यूमैन का कहना है कि उपभोक्ताओं को इसके बारे में चिंतित होना चाहिए।

"आप कुछ खरीदने या छुट्टी पर जाने में सक्षम होना चाहते हैं और चिंतित नहीं हैं कि यह बिग ब्रदर एल्गोरिदम में जाएगा," वे कहते हैं।

अमेरिकी बैंकरों एसोसिएशन के एक वरिष्ठ उपाध्यक्ष डौग जॉनसन कहते हैं, उपभोक्ताओं को अपनी व्यक्तिगत जानकारी की सुरक्षा के बारे में सतर्क रहना चाहिए। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता यह सुनिश्चित करने के लिए सोशल मीडिया साइटों पर गोपनीयता सेटिंग्स को समायोजित कर सकते हैं कि वे फेसबुक, ट्विटर और जैसी जानकारी निजी रखती हैं। लोग वेब ब्राउज़र भी सेट कर सकते हैं ताकि ब्राउज़िंग इतिहास बनाए रखा न जाए।

जॉनसन का कहना है, "कई बार व्यक्तियों को यह पता नहीं होता कि वे क्या प्रदान कर सकते हैं या नहीं।" "चिंता का स्तर कम किया जा सकता है।"

यहां कुछ व्यावहारिक तरीके हैं बैंक बड़े डेटा का उपयोग कर रहे हैं:

• नए ग्राहकों को ढूंढना वित्तीय संस्थान ग्राहकों के सोशल मीडिया चैनलों में टैप करने और अपने दोस्तों, अनुयायियों और कनेक्शनों के बीच संभावित नए ग्राहकों की पहचान करने के तरीके ढूंढ रहे हैं। बैंकों को आशा है कि उन लोगों को ग्राहकों बनने की अधिक संभावना होगी क्योंकि वे पहले से ही किसी ऐसे व्यक्ति को जानते हैं जो पहले से ही है।
• सेवाओं में सुधार बैंक अपने मोबाइल ऐप्स से जानकारी का उपयोग भी कर सकते हैं। एटी के खान कहते हैं, कुछ लोग मोबाइल उपकरणों से स्थान डेटा का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करते हैं कि ग्राहकों को बार-बार स्थानों की पहचान करके नए एटीएम कहां रखना है। कर्नी।
• निर्णय लेना। बैंक क्रेडिट रिपोर्ट जैसे पारंपरिक उपायों के अलावा उधार निर्णय लेने के लिए बड़े डेटा का भी उपयोग कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, ऋण अधिकारी आवेदक के व्यय व्यवहार को देख सकते हैं कि वह छुट्टियों पर छेड़छाड़ करता है या हाई-एंड ब्रांड्स खरीदता है या नहीं। यह सुझाव दे सकता है कि व्यक्ति ओवरपेन्डिंग के लिए प्रवण है, जिसके परिणामस्वरूप उच्च ब्याज दर हो सकती है, न्यूमैन का कहना है। वे कहते हैं, "वे आपको उच्चतम ब्याज दर की पेशकश करने की तलाश में हैं," वे कहते हैं।

न केवल बैंकों को डेटा जोड़ना

विभिन्न प्रकार के वित्तीय संस्थान अपने तरीके से बिग डेटा का उपयोग करते हैं।

• बैंकों। बड़े बैंकों को बड़ी संख्या में ग्राहक डेटा रखने से फायदा हो सकता है। वे अपने ग्राहकों के बारे में आंतरिक डेटा पार्स कर सकते हैं, जबकि कई अन्य बैंक दलालों से डेटा खरीदते हैं। बैंक ने फरवरी 2014 में कहा कि वेल्स फार्गो ने डेटा रणनीति की निगरानी करने, जोखिम का प्रबंधन करने और ग्राहक के अनुभवों को बेहतर बनाने के लिए डेटा का उपयोग करने के तरीके विकसित करने के लिए "मुख्य डेटा अधिकारी" पद बनाया है।
• ऑनलाइन उधारदाताओं। नए प्रवेशकर्ता भी बिग डेटा का लाभ उठा रहे हैं। सैन फ्रांसिस्को में कमाई और लॉस एंजिल्स में ज़ेस्टकैश सहित स्टार्टअप उधारदाताओं ने अपने मोबाइल और ऑनलाइन प्लेटफार्मों के माध्यम से ऋण अनुमोदन और ब्याज दरों को निर्धारित करने के लिए गैर-परंपरागत क्रेडिट डेटा का उपयोग किया है। कंपनी के अनुसार, ब्याज दरों को निर्धारित करने के लिए क्रेडिट इतिहास के अलावा, छात्र ऋण पुनर्वित्त और छोटे व्यक्तिगत ऋण प्रदान करने वाले कमाई, ग्राहकों की शिक्षा, रोजगार इतिहास और वित्तीय पृष्ठभूमि का उपयोग करती है।
• उपप्रमुख उधारदाताओं। अंत में, उपप्रमुख उधारकर्ता वित्तीय रूप से अवांछित उपभोक्ताओं को लक्षित करने के लिए बिग डेटा का उपयोग करते हैं जिनके पास उच्च ब्याज दरों के साथ ऋण स्वीकार करने के अलावा कोई विकल्प नहीं है। न्यूमैन का कहना है कि यह उपप्रवाह बंधक संकट के निर्माण के हिस्से के रूप में हुआ था।न्यूमैन का कहना है कि उपप्रमुख उधारदाताओं ने ऑनलाइन विज्ञापनदाताओं से बड़े डेटा को कमजोर उपभोक्ताओं को प्रोफाइल करने के लिए खरीदा है और उन्हें उन ऋणों के प्रस्तावों के साथ लक्षित किया है, जिन्हें वे शायद बर्दाश्त नहीं कर सकते हैं, जिससे चूक होती है।

सुरक्षा की सोच

बिग डेटा के बैंकों के बढ़ते उपयोग अनिवार्य रूप से गोपनीयता चिंताओं को उठाते हैं, खासतौर पर जेपी मॉर्गन चेस में हालिया डेटा उल्लंघनों के बीच 76 मिलियन परिवारों और 7 मिलियन छोटे व्यवसायों के लिए संपर्क जानकारी का खुलासा किया।

खान का कहना है कि बैंक हैकर्स को ब्लॉक करने के लिए ग्राहक डेटा पर सुरक्षा बढ़ा रहे हैं।

खान कहते हैं, "यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां बैंकों ने उल्लेखनीय निवेश करना शुरू कर दिया है क्योंकि उन्होंने खुदरा विक्रेताओं के साथ ऐसा देखा है," दिसंबर 2013 में लक्ष्य प्रणाली में घुसपैठ का जिक्र करते हुए और होम डिपो अप्रैल से सितंबर 2014 तक। लक्ष्य उल्लंघन 40 लाखों क्रेडिट और डेबिट खाते, जबकि 56 मिलियन कार्ड होम डिपो हैक द्वारा जोखिम में डाल दिए गए थे।

ऑनलाइन और मोबाइल बैंकिंग तेजी से प्रचलित होने के साथ, आपकी संभावनाओं से समझौता किया जा सकता है और अधिक संभावनाएं हैं। अपने आप को बचाने के लिए, इन पांच चरणों का पालन करें।

बड़े डेटा के लाभ

गोपनीयता चिंताओं के बावजूद यह बढ़ सकता है, बिग डेटा जरूरी नहीं है कि एक बुरी बात हो। धोखाधड़ी अलर्ट, जैसे कि आपके क्रेडिट कार्ड जारीकर्ता से असामान्य खरीद के बारे में फोन कॉल, संभव है क्योंकि बैंक आपकी व्यय की आदतों को जानने के लिए बिग डेटा का उपयोग करते हैं।

कुछ बैंक यह देखने के लिए बिग डेटा का भी उपयोग करते हैं कि आपको कौन से वित्तीय उत्पादों की आवश्यकता हो सकती है, और फिर जब आप किसी अन्य कारण से किसी शाखा को कॉल करते हैं या जाते हैं तो उन्हें आपको ऑफ़र करते हैं। उदाहरण के लिए, कहें कि आप शिकायत करने के लिए अपने बैंक की ग्राहक सेवा लाइन को कॉल करते हैं। जिस प्रतिनिधि के साथ आप बात करते हैं वह देख सकता है कि आपके पास 10 साल तक घर है और आपकी शिकायत को हल करने के बाद गृह इक्विटी ऋण पर चर्चा करने की पेशकश हो सकती है।

तल - रेखा

वित्तीय सेवा प्रदाता ग्राहक के रूप में आपके बारे में अधिक जानने के लिए बिग डेटा का उपयोग करते हैं, इस बात से कि आप अपने ऑनलाइन सिस्टम और मोबाइल ऐप्स का उपयोग कैसे करते हैं। बैंक डेटा को मालिश करते हैं ताकि वे आपको अनुकूलित उत्पादों की पेशकश कर सकें जब आपको वास्तव में उनकी आवश्यकता हो। वे इस डेटा को आपकी ऑनलाइन गतिविधि और क्रेडिट कार्ड के रिकॉर्ड से काफी हद तक निकालते हैं, इसलिए ऑफ़लाइन रहने के शर्मीले, आप इसे रोकने के लिए बहुत कुछ नहीं कर सकते हैं।

टेडी निक्कील एक कर्मचारी लेखक है जो व्यक्तिगत वित्त को कवर करता है Investmentmatome । ट्विटर पर उसका पालन करें @teddynykiel और इसपर गूगल + .

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