Klientų duomenų analizė ir neišnaudotos galimybės

Komentaras žiniasklaidoje

  

Įsivaizduokime situaciją. Prisijungiate prie savo el. bankininkystės paskyros, pateikiate užklausą  reikiamai paskolai gauti ir netrukus sužinote, kokią paskolą turite galimybę gauti bei kitus jūsų įpročius ir poreikius atitinkančius paslaugų pasiūlymus. Arba ateinate apsipirkti į konkrečią parduotuvę (fizinę ar elektroninę), o čia – iš karto siūloma tai, kas atitinka išskirtinai tik jūsų vartojimo įpročius.

Visa tai, žinoma, su jūsų sutikimu ir surenkant duomenis tik iš viešai prieinamos ir nuasmeninamos informacijos. Skamba visai patraukliai? Ir tai tikrai yra įmanoma. Tik šiuo metu vis dar susiduriama su keletu „bet“.

Vienas jų yra tas, kad dabartinis mūsų šalies asmens duomenų apsaugos ir naudojimo reguliavimas yra kiek pasenęs ir nesiorientuoja į duomenų srauto analizės galimybes. Priežiūros standartai taip pat labiau remiasi praeities rizikos reglamentavimu, o ne ateities iššūkių įvertinimu.

Tiesa, pokyčių galima tikėtis kartu su Asmens duomenų apsaugos reglamentu, kuris turi būti įgyvendintas iki kitų metų gegužės. Tačiau dėl nepakankamo apibrėžtumo kol kas jis kelia daug neaiškumų dėl duomenų tvarkymo, atsakomybių pasiskirstymo, šalių teisių bei pareigų.

Viena iš reikšmingų minėto reglamento sričių – didieji duomenys („Big Data“). Kuo toliau, tuo labiau jie tampa neišvengiamai reikšmingu dalyku. Didžiųjų duomenų analizė – neatsiejama šių laikų skaitmeninės revoliucijos dalis, leidžianti kurti vis naujesnes galimybes tiek vartotojams, kurie tokiu būdu gauna naudos iš inovatyvių ir jų poreikiams pritaikytų sprendimų, tiek viešojo sektoriaus bei verslo dalyviams, kuriems atsiveria didesnės plėtros galimybės.

Duomenų analizės teikiami privalumai neabejotinai kuria naudą ir finansų rinkos dalyviams bei jų klientams – prisideda prie geresnio finansų įstaigų veiklos supratimo, efektyvesnio rizikos valdymo ir į klientą orientuotų sprendimų. Tačiau ne tik Lietuvoje, bet visoje Europoje veikiantys bankai ir kitos kredito įstaigos vis dar susiduria su nemažai iššūkių.

Duomenų analizės privalumai bankų klientams

  • Didieji duomenys generuojami iš įvairių vartotojų veiklos rūšių ir klientų elgsenos, taip pat surinkti iš šiuolaikinių šaltinių, pavyzdžiui, socialinių tinklų. Kai kurie jų yra asmeniniai duomenys. Tokiu atveju paprastai surenkami anonimiškai, nuasmeninami arba remiantis informuoto vartotojo sutikimu. Tokių surinktų duomenų analizė padeda tinkamiau vertinti klientų patirtį, mokumą (o tai ypač aktualu), apsisaugoti nuo galimų sukčiavimo, kibernetinio saugumo pažeidimo atvejų bei kovoti su dideliu asmenų įsiskolinimu. Svarbu sudaryti prielaidas naudoti duomenų analizę klientų kreditingumui ir sukčiavimo prevencijai vertinti.
  • Informacija, surinkta su kliento sutikimu, pagerina vartotojų poreikių supratimą, teikiamų paslaugų ir produktų kokybę bei palengvina personalizuotų pasiūlymų plėtrą. Pavyzdžiui, klientai galėtų pasinaudoti „lankstesniais“ palūkanų normų pasiūlymais arba, dėl spartesnio ir geresnio rizikos įvertinimo, supaprastinta ir greičiau tvirtinama paskolų suteikimo procedūra.
  • Atsižvelgiant į visuomenės pokyčius, socialinės žiniasklaidos įsitvirtinimą, reikšminga pastebėti, jog ateina naujos kartos vartotojai, turintys kitokių, nei iki šiol nusistovėję, lūkesčių. Klientai vis labiau pasirengę priimti keitimąsi duomenimis ir atsisakyti privatumo (su jų sutikimu) mainais už jiems pritaikytus produktus bei paslaugas ar prieigą prie jų. Žinoma, vartotojai tikisi, jog bankai su finansinių duomenų analize dirbs konfidencialiai ir itin patikimai. Tai privaloma užtikrinti.
    Bankai per ilgo darbo patirtį jau yra sukaupę gilių žinių sprendžiant pasitikėjimo, konfidencialumo ir IT saugumo problemas. Pasitikėjimas bankininkystės paslaugomis ir jų saugumu išlieka prioritetu visiems vartotojams ir bankai į tai nuolat investuoja. Pavyzdžiui, 2016 m. pabaigoje LBA užsakymu vykdytos gyventojų apklausos duomenimis, atsakant į klausimą, kiek pagrindinis bankas patenkina lūkesčius, dauguma sutiko, kad jų bankas finansiškai stabilus, asmeninė kliento informacija apie finansinę situaciją, bankines paslaugas yra saugoma (šiuos aspektus puikiai ir gerai vertina 77 proc. apklaustųjų), atliekamos bankinės operacijos yra saugios (76 proc.).
  • Didžiųjų duomenų naudojimas patrauklus ir verslo požiūriu: leidžia plėstis naujoms verslo galimybėms, prisideda prie efektyvesnio rizikos valdymo ir atitikties, leidžia efektyviau valdyti savo verslą už mažesnę kainą, lengviau prisitaikyti prie naujų skaitmeninių vartotojų lūkesčių. Tai sudaro prielaidų atpiginti paslaugas vartotojams.

Pagrindinės kliūtys, su kuriomis susiduriama

  • Duomenų nuosavybė. Gali būti sudėtinga nustatyti surinktų duomenų teisėtą savininką, nes tai priklauso nuo to, iš kur duomenys gaunami, kaip archyvuojami ir kitų aspektų. Reikia pažymėti, kad didieji duomenys neturi jokios vertės savaime. Algoritmai ir analitiniai gebėjimai kuria galutinę vertę. Vadinasi, tai priklauso nuo laiko ir sąnaudų, investuotų į duomenų surinkimą, organizavimą, IT infrastruktūrą, reikalingą saugoti, apdoroti ir analizuoti. Be to, klientas, kuris duoda sutikimą tam tikriems duomenims rinkti, turi teisę susipažinti su jais, ištrinti arba keisti duomenų turinį. Šis aspektas kol kas neapibrėžtas. Europos bankų federacija pabrėžia būtinybę turėti bendrą duomenų standartą visiems Europos finansinių paslaugų teikėjams.
  • Debesų kompiuterijos iššūkiai. Finansų sektorius vis dar ankstyvoje debesijos adaptavimo stadijoje dėl konkrečių reikalavimų, susijusių su saugumu. Klientų pranešimai apie galimus saugumo pažeidimus, kenkėjiškos programos ar galimi įsilaužimai bankų sektoriui – kritinė rizika, kuri nepriimtina.
    Duomenų saugojimui, pasitelkiant debesų kompiuteriją, iš reguliuotojų pusės kol kas skiriama nepakankamai dėmesio. Pavyzdžiui, ES žaidėjai susiduria su tam tikrais griežtais apribojimais, o JAV – ne ir gali laisvai naudoti debesų kompiuterijoje saugomus duomenis.
  • Nuasmeninti ar pseudonimizuoti duomenys. Jie brangesni, reikalaujantys daugiau laiko ir sudėtingiau gaunami, nes turi būti pseudonimizuojami privačioje banko duomenų centro debesijoje, tada perkeliami į viešą debesiją perdirbti ir galiausiai persisiunčiami atgal į privačią, kad galima būtų pasiūlyti klientams reikalingas paslaugas ar produktus.
  • Reikiamų įgūdžių ir kompetencijų darbuotojai. Duomenų tvarkymas ir apdorojimas turi remtis naujoviškais sprendimais, įtraukiančiais technologijas, analizę. Tai reikalauja aukštos kvalifikacijos darbuotojų (duomenų strategų, analitikų, inžinierių ir kt.), kuriems nuolat reikia gerinti analitinius gebėjimus sprendžiant sudėtingas didelių duomenų valdymo sistemas.
  • Trūksta suderinimo tarp rinkos dalyvių prižiūrėtojų. Bankams sudėtinga visapusiškai pasinaudoti duomenų analizės galimybėmis, nes jiems taikomi specifiniai priežiūros reikalavimai. Europos centrinis bankas dar nėra galutinai išaiškinęs duomenų analizės taisyklių, todėl kai kurie nacionaliniai reguliuotojai gali atrodyti liberalesni už kitus.
  • Tinkamas sistemų pritaikymas. Didelės apimties, spartos, įvairovės duomenys turi būti sujungti tarp organizacijų bei padalinių. Kai kurie rinkos žaidėjai vis dar gali veikti decentralizuotai. Todėl ypač svarbu užtikrinti, kad bankai visapusiškai pasinaudotų infrastruktūra – pritaikytų savo IT sistemas pagal klientų lūkesčius. Tačiau kol nėra aiškių gairių, tą padaryti sudėtinga.

Tos įmonės bei šalys, kurios sugebės analizuoti didelės apimties duomenis bei tinkamai panaudoti šią informaciją, sulauks didelės sėkmės. Paprasti, taupantys laiką ir resursus, efektyviai veikiantys, į klientus orientuoti spendimai iš tiesų įmanomi, tik būtina, jog valdžios institucijos užtikrintų esamų kliūčių didelės apimties duomenų analizei panaikinimą ir į galimybes būtų žiūrima, remiantis ateities perspektyvomis.