Key Results Achieved - Banking Analytics Project

هل يمكن للبيانات أن تعيد تعريف تجربة العملاء وكفاءة العمليات في القطاع البنكي؟

في مشروعي الأخير مع إحدى المؤسسات البنكية، عملت على منظومة تحليل بيانات متكاملة هدفها الأساسي:

️ تحسين تجربة العملاء.

️ خفض التكاليف التشغيلية.

️ دعم اتخاذ القرار بالوقت الحقيقي.

المشروع مرّ بعدة مراحل دقيقة:

1️⃣ تجميع البيانات (Data Integration):

•دمج بيانات العملاء من أنظمة متعددة (Core Banking – CRM – Digital Channels).

•ربطها مع بيانات المعاملات المالية اليومية.

•إضافة مصادر غير تقليدية مثل Behavioral Data من التطبيقات البنكية.

2️⃣ تنقية وتحضير البيانات (Data Cleaning):

•معالجة الأخطاء في السجلات البنكية (Duplicate – Missing Values).

•توحيد صيغة البيانات بين الفروع.

•بناء Data Lake مرن لسهولة التوسع مستقبلاً.

3️⃣ التحليل الاستكشافي (Exploratory Data Analysis):

•اكتشاف أنماط في سلوك العملاء (معدلات السحب/الإيداع – تكرار استخدام الخدمات الرقمية).

•تقسيم العملاء إلى شرائح (Customer Segmentation) بناءً على العُمر، الدخل، والسلوك المالي.

•رصد العمليات ذات المخاطر العالية.

4️⃣ النماذج التنبؤية (Predictive Models):

•تطوير نموذج Churn Prediction للتنبؤ بالعملاء المعرضين لترك البنك.

•بناء نموذج Credit Scoring متقدم لتقليل مخاطر الإقراض.

•تطبيق خوارزميات Machine Learning مثل Gradient Boosting و Neural Networks.

5️⃣ لوحات المتابعة الذكية (Dashboards):

•تطوير Dashboards عبر Power BI تعرض:

️ معدل رضا العملاء لحظيًا.

️ نسبة العملاء الجدد مقابل العملاء المغادرين.

️ مؤشرات المخاطر الائتمانية لكل قطاع.

️ نمو الأرباح مقابل التكلفة التشغيلية.

⸻

النتائج المحققة:

•خفض معدل مغادرة العملاء (Churn) بنسبة 22%.

•رفع كفاءة منح القروض وتقليل المخاطر بنسبة 15%.

•تسريع اتخاذ القرار الاستراتيجي بنسبة 35%.

•تحسين تجربة العملاء على المنصات الرقمية بنسبة 28%.

⸻

هذا المشروع كان تطبيق عملي على أن التحليل الذكي للبيانات البنكية ليس رفاهية، بل أداة استراتيجية تُمكّن البنوك من المنافسة عالميًا.

⸻

إذا كنت شركة أو مؤسسة مالية تبحث عن:

️ رفع ولاء العملاء

️ خفض التكاليف التشغيلية

️ إدارة المخاطر بكفاءة

️ تعزيز الربحية

فهذا بالضبط ما أقدمه من خلال خبرتي.