Banker Mine store data at kende dig meget, meget godt

Hvor du handler, kan de websites, du besøger, og som du forbinder med på sociale medier, påvirke, om du er godkendt til kredit, dine renter og de tilbud, du modtager fra banker for nye produkter og tjenester.

Finansielle institutioner lærer disse ting om dig gennem "Big Data", massive mængder af indsamlede oplysninger, der er specielt behandlet for at afsløre nyttige indsigter. Banker bruger i stigende grad sådanne data til at sammenlægge et mere fuldstændigt billede af individernes livsstil og udgiftsvaner.

Big Data hjælper banker med at lære mere om deres kunder og målrette potentielle nye. Kunderne giver grundlæggende data til banker, herunder navn og adresse, køn, fødselsdato og normalt deres socialsikringsnummer, når de åbner en indbetalingskonto eller får et kreditkort. Når du er kunde, kan pengeinstitutter minde yderligere oplysninger om dig ved at kigge på korttransaktioner, onlinebetalinger og køb af data, der indeholder oplysninger om dine webbrowsevaner.

Banker kan også købe anonyme data fra tredjepartsmæglere og krydshenvisning det med deres egne kundeoplysninger for at identificere bestemte personer.

"De kan begynde at opbygge en meget rigere oversigt over, hvem du er, og knytte det til dig som individ," siger Khalid Khan, en analytics partner på A.T. Kearney, et ledelseskonsulentfirma.

Brugen af ​​Big Data er spirende. Kun 38% af de nordamerikanske banker implementerer og udvider nu Big Data-initiativerne, ifølge en undersøgelse fra Celent, som er et forsknings- og konsulentfirma i 2013. Men at være dygtig til at indsamle og bruge Big Data er et mål de fleste finansielle institutioner deler, siger Nathan Newman, direktør for Data Justice, der søger at fremhæve, hvordan Big Data kan bruges til at udnytte forbrugerne.

"Alle forsøger at gøre det, fordi flere data betyder mere succes," siger han.

Hvilke banker ser i Big Data

Finansielle institutioner eksperimenterer stadig med Big Data, men nogle anvendelser omfatter at finde svindel, finde nye kunder, tilbyde nye produkter til de nuværende og lære mere om, hvordan forbrugerne interagerer med deres tjenester. Meget af det er baseret på korrelation, eller forbinder ting som kundekøb og besøg på hjemmesiden for at udlede detaljer om livsstil. Newman siger, at forbrugerne burde være bekymrede over dette.

"Du vil gerne være i stand til at købe noget eller gå på ferie og ikke være bekymret over, at det vil gå ind i Big Brother-algoritmen," siger han.

Forbrugerne bør være opmærksomme på at beskytte deres personlige oplysninger, siger Doug Johnson, senior vicepræsident hos American Bankers Association. For eksempel kan brugerne tilpasse privatlivets indstillinger på sociale medier for at sikre, at de oplysninger, de giver Facebook, Twitter og lignende, forbliver private. Folk kan også indstille webbrowsere, så browsinghistorier ikke bevares.

"Mange gange er individer ikke nødvendigvis opmærksomme på, hvad de måske eller måske ikke leverer," siger Johnson. "Niveauet for bekymring kan minimeres."

Her er nogle praktiske måder, som banker bruger store data på:

• Find nye kunder. Finansielle institutioner finder måder at klare sig på kundernes sociale mediekanaler og identificere potentielle nye kunder blandt deres venner, tilhængere og forbindelser. Bankerne håber, at disse mennesker vil være mere tilbøjelige til at blive kunder, da de allerede kender nogen, der allerede er.
• Forbedring af tjenester. Banker kan også udnytte oplysninger fra deres mobilapps. Nogle bruger placeringsdata fra mobilenheder til at bestemme, hvor de skal sætte nye pengeautomater ved at identificere steder kunder ofte, siger Khan, A.T. Kearney.
• Beslutningstagning Banker bruger også Big Data til at træffe udlånsbeslutninger ud over traditionelle foranstaltninger som kreditrapporter. Lånofficerer kan for eksempel se på en ansøgerens udgiftsadfærd for at se om han eller hun splashes på ferier eller køber high-end mærker. Det kan tyde på, at den person, der er tilbøjelig til overforbrug, hvilket kan resultere i en højere rentesats, siger Newman. "De søger at tilbyde dig den højeste rente, du vil acceptere," siger han.

Ikke kun banker kæmper dataene

Forskellige typer af pengeinstitutter bruger Big Data på deres egne måder.

• Banker. Store banker kan drage fordel af at holde en større mængde kundedata. De kan analysere interne data om deres egne kunder, mens mange andre banker køber data fra mæglere. Wells Fargo oprettet en "Chief Data Officer" position for at overvåge datastrategi, styre risiko og udvikle måder at bruge data til at forbedre kundeoplevelser, banken sagde i februar 2014.
• Online långivere. Nye deltagere udnytter også Big Data. Opstart långivere herunder Earnest i San Francisco og ZestCash i Los Angeles bruger ikke-traditionelle kreditdata til at bestemme lån godkendelser og renter gennem deres mobile og online platforme. Tæreste, som tilbyder studentgældsfinansiering og små personlige lån, bruger kundernes uddannelse, beskæftigelseshistorie og økonomisk baggrund ud over kredithistorien for at bestemme renten ifølge selskabet.
• Subprime långivere. Endelig bruger subprime långivere Big Data til at målrette økonomisk forbundne forbrugere, der ikke har mulighed for at acceptere lån med høje renter. Newman siger, at dette skete som en del af opbygningen af ​​subprime-pantekrisen.Subprime långivere købte Big Data fra online-annoncører til profilere sårbare forbrugere og målrette dem med tilbud om lån, som de sandsynligvis ikke havde råd til, hvilket fører til standardindstillinger, siger Newman.

Beskyttelse af personlige oplysninger

Bankernes øgede brug af Big Data øger uundgåeligt privatlivets bekymringer, især i forbindelse med de seneste datatbrud, som f.eks. JPMorgan Chase, som udsatte kontaktoplysninger for 76 millioner husstande og 7 millioner små virksomheder sidste år.

Khan siger, at bankerne hæver sikkerhed på kundedata for at blokere hackere.

"Dette er et område, hvor banker begynder at investere betydeligt, fordi de har set det sket med detailhandlere", siger Khan, der henviser til indbrud i Target's systemer i december 2013 og Home Depot fra april til september 2014. Målbruddet blev udsat for 40 millioner kredit- og debetkonti, mens 56 millioner kort blev truet af Home Depot-hacket.

Med online og mobilbanker i stigende grad er der flere chancer for, at dine oplysninger kan blive kompromitteret. For at beskytte dig selv skal du følge disse fem trin.

Fordele ved store data

På trods af privatlivets bekymringer kan det hæve, er Big Data ikke nødvendigvis en dårlig ting. Bedrageradvarsler, såsom telefonopkald fra din kreditkortudsteder om et usædvanligt køb, er mulige, fordi bankerne bruger Big Data til at lære dine udgiftsvaner.

Nogle banker bruger også Big Data til at se, hvilke finansielle produkter du muligvis har brug for, og derefter tilbyde dem til dig, når du ringer eller besøger en filial af en anden grund. For eksempel, skal du ringe til din banks kundeservicelinje for at klage. Den repræsentant, du taler med, kunne se, at du har ejet et hjem i 10 år og kan tilbyde at diskutere et boligkapitallån efter at have løst din klage.

Bundlinjen

Finansielle udbydere bruger Big Data til at lære mere om dig som kunde, fra hvordan du bruger til hvordan du bruger deres online-systemer og mobilapps. Banker masserer dataene, så de kan tilbyde dig tilpassede produkter, når du rent faktisk har brug for dem. De uddrager disse data i vid udstrækning fra dine onlineaktivitet og kreditkortoptegnelser, så genert at være offline, der er ikke meget du kan gøre for at forhindre det.

Teddy Nykiel er en medarbejderforfatter, der dækker personlig økonomi til Investmentmatome . Følg hende på Twitter @teddynykiel og på Google+ .

Billede via iStock