Dane nazywane są ropą XXI-go wieku. To największa wartość każdego przedsiębiorstwa. Z jednej strony nieustannie rosnące zasoby danych są szansą na zdobycie przewagi konkurencyjnej. Z drugiej – ich gigantyczna ilość jest ogromnym wyzwaniem. Z badania przeprowadzonego przez KPGM wynika, że 60% firm nie jest pewna, czy ich dany i analizy są poprawnie przeprowadzane i wykorzystywane. Ich wysoka jakość ma kluczowe znaczenie, szczególnie dla sektora finansowego i ubezpieczeniowego.
Dynamiczne dane i algorytmy – zarządzanie natłokiem danych
Cyfrowa transformacja sprawia, że wzrasta znaczenie bardzo rozbudowanych analiz i przetwarzania ogromnej ilości danych. Popyt na nie rośnie globalnie, a wpływają one bezpośrednio na produktywność przedsiębiorstw i obsługę klienta. Odpowiednia analiza danych, do której wykorzystuje się najnowocześniejsze technologie, są dzisiaj jedyną właściwą drogą, aby osiągnąć sukces.
Właściwe gromadzenie, weryfikowanie i przetwarzanie danych umożliwia podejmowanie decyzji na rynku finansów i ubezpieczeń, który jest coraz bardziej wymagający i konkurencyjny. Zbiory danych rosną w ogromnym tempie, a ich natłok może odbić się negatywnie na organizacji.
W sektorze finansowym i ubezpieczeniowym mamy do czynienia z danymi dynamicznymi – nieustannie zmieniającymi się w czasie i przedstawiającymi aktualny stan rzeczy.
Dzięki technikom sztucznej inteligencji, rozwiązaniom chmurowym i najnowocześniejszym technologiom wykorzystującym dedykowane algorytmy, możliwa jest analiza ogromnej ilości danych w czasie rzeczywistym. To pozwala na natychmiastowe odpowiadanie na oczekiwania i potrzeby konsumentów. Wdrożenie sztucznej inteligencji w organizacji oszczędza czas i pieniądze, przy jednoczesnym ograniczaniu ryzyka i skuteczności podejmowania decyzji biznesowych.
Algorytmy wykrywają niespójności w danych, a weryfikacja transakcji dokonywana jest w ciągu kilku milisekund.
Wszechobecne dane – jak po nie sięgać, stosować i jak je integrować?
Dane przystają w zawrotnym tempie. Generowane są z aplikacji i urządzeń, mają różne formaty.
W obliczu takich wzrostów firmy muszą sprawnie przetwarzać duże wolumeny danych, aby prowadzić procesy biznesowe, ale także decydować, które dane w tym celu wykorzystywać.
Organizacje mogą pozyskiwać i analizować dane związane z klientami, pochodzące z sieci społecznościowych, korespondencji, transakcji, kliknięć w aplikacjach i stronach www czy informacji pochodzących z działów obsługi klienta.
W odpowiedzi na zachowania klientów można reagować w czasie rzeczywistym, dostarczając im tego, czego w danym momencie potrzebują.
Z powodu objętości danych, ich zmienności i różnorodności, niezbędne są wyspecjalizowane systemy, umożliwiające błyskawiczne analizy i gromadzenie danych. Nowoczesne rozwiązania umożliwiają gromadzenie danych pochodzących z wewnętrznych systemów banków, jak i z systemów zewnętrznych – takich jak sieci społecznościowe czy biura informacji kredytowych. W zaawansowanych narzędziach zaimplementowane są algorytmy, które odpowiadają za prawidłową, klasyczną analizę danych, jak i przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Systemy bazodanowe umożliwiają natychmiastową dostępność do tych danych dzięki pamięciowym modelom. Takie rozwiązania umożliwiają analizowanie setek transakcji na sekundę.
Budowanie przewagi konkurencyjnej na bazie danych
Technologie z zakresu Big Data umożliwiają firmom z sektora finansowego i ubezpieczeniowego osiągnąć przewagę konkurencyjną, poprzez wyjście za standardowy obszar usług finansowych. Umożliwia to łączenie technologii mobilnych i zaawansowanej analityki danych.
To z kolei pozwala na uzyskiwanie niestandardowych odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Klient jest zadowolony z błyskawicznej interakcji, co pozwala na prowadzenie up-selling-u i cross-selling-u produktów. Wzmacnia to również relacje na linii firma-klient i jego lojalność.
Wprowadzenie narzędzi z wykorzystywaniem big data pozwala obniżyć koszty, a jednocześnie zapewnić jakość i integralność danych.
Big data pozwala optymalizować produkty i dostosowywać kampanie marketingowe do indywidualnych potrzeb, co zwiększa efektywność i sprzedaż.
Aby dane były wykorzystywane skutecznie, niezwykle istotna jest ich jakość (aktualność i przekazywanie danych między sektorami) oraz jakość procesów (user expierence, automatyzacja i zgodność z przepisami).
Dedykowane algorytmy, wsparte sztuczną inteligencją i nowoczesnymi technologiami są warunkiem rozwoju. Umożliwiają zwiększanie przychodów, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. W skali długoterminowej kreuje to konkurencyjność firmy na rynku.
Firmy z sektora finansowego i ubezpieczeniowego, potrafiące wykorzystywać dane, w tym dane transakcyjne, informacje z mediów społecznościowych czy z różnych form korespondencji, mogą uzyskiwać szeroką wiedzę na temat preferencji klientów i na tym budować przewagę konkurencyjną.
Data analytics & data science jako niezastąpiony nośnik informacji i podejmowania decyzji biznesowych
Data science i data analytics umożliwiają skuteczną identyfikację problemów biznesowych. Aby je rozwiązać, należy dobrać odpowiednie metody badawcze, przygotować dane do analizy, następnie je przeanalizować i wysunąć wnioski.
Skuteczny data science i data analytics łączą w sobie szeroką wiedzę biznesową, ale także modelowanie, algorytmy, statystykę i uczenie maszynowe.
Nowoczesne algorytmy i dostępność mocy obliczeniowej sprawiają, że można dokonywać szczegółowych analiz danych, w tym – analiz eksploracyjnych. Odkrycia w zależnościach między danymi zwiększają szansę na skuteczność w modelowaniu. Istotnym elementem w analizie danych jest możliwość jej wizualizacji w szukaniu ścieżek sekwencji i wzorca. To pozwala na poszukiwanie zjawisk posiadających wartość biznesową dla danej organizacji. Odpowiednie platformy z danymi i ich wizualizacjami pozwalają uchwycić właściwe sekwencje i zdarzenia. Wnioski ze zwizualizowanych danych można łatwo przetransferować na zmienne, co pozwala realizować założone strategie.
Czy platformy danych staną się nowymi systemami operacyjnymi?
Szybki rozwój cyfrowych finansów przyśpiesza. Wpływ na to ma postępująca w zawrotnym tempie transformacja cyfrowa, ale również pandemia, w trakcie której zaobserwowano większe zainteresowanie aplikacjami fintech czy cyfrowymi portfelami płatności. Liczba zaawansowanych aplikacji i cyfrowych banków rośnie w zawrotnym tempie. Organizacje, które osiągnęły sukces, wykorzystują bogate bazy danych, zbudowane w innych sektorach, przy wykorzystaniu sprawdzonych technologii.
Nowo powstające platformy mogą z powodzeniem stać się platformami operacyjnymi – tzw. „super aplikacje” oferują już nie tylko produkty z jednego sektora. Ogromna liczba danych pochodzących z różnych źródeł umożliwia oferowanie na platformach pełnej gamy produktów – bankowych, ubezpieczeniowych, ale także z zakresu medycyny, dostawy żywności czy usług przewozowych.
Sektor finansowy na świecie podąża w kierunku otwartej bankowości, a ogromna liczba danych ułatwia rozwój takich podmiotów.
Usługi finansowe oparte na danych – rozwój Banking as a Service
Banking as a service (BaaS) to dostarczanie produktów i usług finansowych za pośrednictwem innych dystrybutorów.
Dzięki integracji przedsiębiorstw poza bankowych z regulowaną infrastrukturą finansową, oferty BaaS umożliwiają tworzenie nowych, zindywidualizowanych propozycji i szybsze wprowadzanie ich na rynek. BaaS jest niejako pomostem między usługami z sektora finansowego a Fin Techami.
Obie strony w takim modelu wygrywają. Sektor finansowy nie traci klientów – co więcej, zyskuje ich, ponieważ jest w stanie oferować nowe produkty i usługi, a to prowadzi do wzrostu lojalności i liczby klientów. Bank zyskuje więc nowe strumienie przychodów. Platforma BaaS umożliwia z kolei Fin Techom szybkie wdrożenie produktu finansowego, nie skupiając się na wymogach kapitałowych czy regulacjach bankowych.
BaaS to swoista platforma, umożliwiająca firmom Fin Tech łączenie się z systemami bankowymi za pomocą interfejsów API. To pozwala na szybką i bezproblemową implementację procesu biznesowego.
Zarządzanie danymi a open banking
Open banking to środowisko dostarczające usług okołofinansowych podmiotom niemającym formalnej relacji z bankiem. Przykładem funkcjonowania otwartej bankowości jest chociażby propozycja produktu uzupełniającego do zakupionego produktu podstawowego, na przykład ubezpieczenia do kredytu, doładowania telefonu czy kupna biletu parkingowego w aplikacji.
Otwarta bankowość nie może więc istnieć bez danych.
Potrzeby klientów nieustannie się zmieniają – aby im sprostać, banki muszą zrezygnować z podejścia oferowania standardowych produktów i coraz szerzej wykorzystywać sztuczną inteligencję i nowe dane. Te umożliwiają z kolei spersonalizowane rozwiązania. Będą one coraz częściej wychodzić poza produkty finansowe czy ubezpieczeniowe.
Współdzielenie danych między sektorami
Wymiana danych między różnymi sektorami jest niezbędna, aby zapewnić maksymalne bezpieczeństwo, ale również oferować klientom oferty idealnie dopasowane do ich potrzeb. Wyłudzenia kredytowe w dobie pandemii zaczęły rosnąć. Dostęp do bankowości za pomocą loginu i hasła staje się już niewystarczający. Stąd też coraz częściej stawia się nacisk na biometrię behawioralną. Przy wykorzystaniu danych tego typu można o wiele sprawniej zapobiegać fraudom, w tym kradzieżom tożsamości.
Warto tutaj podkreślić znaczenie integracji różnych instytucji na rzecz bezpieczeństwa cyfrowego klientów. Ataki często przeprowadzane są z zagranicy. Trudno jest pozyskać ekspertów w zakresie cyberbezpieczeństwa, a systemy wdrażane przez kilka organizacji są mniej skuteczne niż jedno, potężne narzędzie.
Obecna konstrukcja tajemnicy bankowej i ubezpieczeniowej nie umożliwia międzysektorowego udostępniania danych, co również przekłada się na oszustwa – posługując się skanem dowodu pozyskanym w procesie likwidacji szkody, oszust może zaciągnąć kredyt na tę osobę.
Sprawna wymiana informacji i danych jest jednym z warunków przeciwdziałania cyberprzestępczości w zakresie finansowym, ale również tworzeniu nowych modeli biznesowych, takich jak otwarta bankowość czy BaaS.
Nowe obszary wykorzystywania danych
Rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji opartej na przetwarzaniu danych, otwiera przed sektorem finansowym i ubezpieczeniowym nowe drzwi.
Obszary, w których można wykorzystać przetwarzanie big data:
- automatyzacja skomplikowanych i zindywidualizowanych akcji marketingowych
- przygotowywanie złożonych analiz demograficznych w czasie rzeczywistym, bez odciągania uwagi klienta od dokonywanej operacji finansowej
- analiza zachowania klientów, mierzalność ich emocji – na podstawie danych z portali społecznościowych
- zastępowanie manualnych procedur w pełni automatycznymi, np. oceny wniosków o kredyty hipoteczne, co pozwala skrócić tysiące roboczogodzin do kilku maszynosekund
- aplikacje bankowe bez z klikania, mechanizmy głosowe, chatboty
- bezpieczeństwo – identyfikacja za pomocą danych
- mikro segmentacja klientów, zrozumienie potrzeb i dostosowanie oferty, udostępnianie jej wieloma kanałami
- obniżenie wskaźników błędów w operacjach
- trafniejsze decyzje kredytowe
- obniżenie wskaźnika klientów błędnie uznawanych za podejrzanych
- automatyczne skanowanie dokumentów i pozyskiwanie z nich danych
- wsparcie procesu windykacji
- identyfikacja zagrożonych kredytów, co pozwoli opracowywać strategie postępowania, obniżając poziom niespłacanych zobowiązań
- obsługa dokumentów, klasyfikacja i ekstrakcja danych
- algorytmy do przewidywania gotówki wymaganej w bankomatach.
Technologie wspierające pozyskiwanie danych
Szybki postęp technologiczny, regulacje prawne i konkurencja wymuszają sięganie po rozwiązania, umożliwiające uzyskanie przewagi na rynku. Potrzebne są rozwiązania nieszablonowe, ale idealnie odpowiadające potrzebom klientów. Aby wykorzystać do tego ogrom danych, niezbędna jest pomoc technologii, opartej na dedykowanych algorytmach i sztucznej inteligencji.
Najważniejsze technologie w odniesieniu do sektora finansowego i ubezpieczeniowego to technologia DLT (najpowszechniejszym jej typem jest blockchain) oraz technologie biometryczne.
Nie można też zapominać o zaawansowanych kampaniach marketingowych i sieciach społecznościowych.
Nieocenione są również dedykowane narzędzia, umożliwiające chociażby automatyczne skanowanie dokumentów, błyskawiczne tworzenie dedykowanych ofert czy kompleksowe media, umożliwiające komunikację w różnych kanałach.
Bussines value obszaru danych
Zaawansowana analityka danych w sektorze finansowym i ubezpieczeniowym to wartość kreująca biznes.
Bardziej szczegółowe profile klientów, wraz z analityką transakcyjną i handlową, mogą usprawnić pozyskiwanie i utrzymanie klientów, co wpływa na wzrost przychodów.
Kolejną wartością jest zwiększenie produktywności. Każdy proces bankowy może stać się szybszy i bardziej efektywny. Zaawansowana analityka danych zapewnia szybsze i dokładniejsze odpowiedzi na żądania organów regulacyjnych oraz wsparcie decyzyjne.
Dokładniejsze analizy pozwalają na generowanie raportów regulacyjnych i ich szybsze dostarczanie, co przekłada się na oszczędność. Zaawansowana analityka ogranicza również straty związane z oszustwami.
Kolejna kwestia to lepsza obsługa klienta za ułamek obecnych kosztów. Klienci wchodzą w interakcję ze swoimi bankami za pośrednictwem wielu kanałów. Ich ścieżki są niezwykle złożone. Organizacje cyfrowe, zbierając dane w czasie rzeczywistym, budują wysokiej jakości customer experience.
Dane i ich zaawansowana analityka to możliwość tworzenia nowych modeli biznesowych, poprzez dzielenie się nimi z partnerami.
Więcej o roli danych dla sektora finansowego i ubezpieczeniowego będzie można dowiedzieć się na konferencji 11.FinTech & 10.InsurTech Digital Congress, która odbędzie się w Westin Warsaw Hotel oraz online w dniach 23-24.03.2022.
