Big Data Analytics in Banking
Ahmed Musa
Recorded Books ยท แฎแแแแแแฃแ แ แแแขแแแแฅแขแแก แแแแ แแแแฎแ แแแแแ Archie-แแกแแแ (Google-แแแแ)
headphones
แแฃแแแแฌแแแแ
7 แกแ, 2 แฌแ
แจแแฃแแแแแแแแแ
family_home
แแแกแแฆแแแ
info
text_to_speech
แฎแแแแแแฃแ แ แแแขแแแแฅแขแแก แแแแ แแแแฎแ แแแแแ
reportแ แแแขแแแแแแ แแ แแแแแฎแแแแแแ แแแฃแแแกแขแฃแ แแแแแแ ย แจแแแขแงแแแ แแแขแ
แแกแฃแ แ 29 แฌแ-แแแแ แแแแฃแจแ? แแแฃแกแแแแแ แแแก แแแแแกแแแแ แแ แแก, แฎแแแแแ แแจแ แ แแแแแจแแช แแ.ย
แแแแแขแแแ
แแ แแฃแแแแฌแแแแแก แจแแกแแฎแแ
Big data analytics in banking refers to the use of vast amounts of structured and unstructured data to enhance decision-making, improve customer service, and optimize operations. With the rise of digital banking, financial institutions now have access to an unprecedented amount of data from customer transactions, online behavior, social media, and market trends. By analyzing this data, banks can gain valuable insights into customer preferences, risk profiles, and emerging market opportunities. This allows them to offer personalized financial products, predict customer needs, and identify potential fraud or credit risks more effectively.
แแ แแฃแแแแฌแแแแแก แจแแคแแกแแแ
แแแแแฎแแ แแ แแฅแแแแ แแแ แ.
แแแคแแ แแแชแแ แแแกแแแแแก แจแแกแแฎแแ
แกแแแ แขแคแแแแแ แแ แขแแแแแขแแแ
แแแแแแกแขแแแแ แแ Google Play Books แแแ Android แแ iPad/iPhone แแแฌแงแแแแแแแแแแกแแแแก. แแก แแแขแแแแขแฃแ แแ แแแแแฎแแ แชแแแแแแก แกแแแฅแ แแแแแแชแแแก แแฅแแแแก แแแแแ แแจแแแ แแ แกแแจแฃแแแแแแก แแแแชแแแ, แฌแแแแแแฎแแ แกแแกแฃแ แแแแ แแแแขแแแขแ แแแแแกแแแแ แแแแแแแก, แ แแแแ แช แแแแแแ, แแกแ แฎแแแแแ แแจแ แ แแแแแจแ.
แแแแขแแแแแ แแ แแแแแแฃแขแแ แแแ
แจแแแแซแแแแ แฌแแแแแแฎแแ Google Play-แแ แจแแซแแแแแ แฌแแแแแแ แแฅแแแแ แแแแแแฃแขแแ แแก แแแ แแ แแฃแแแ แแก แแแแแงแแแแแแ.
