Jak optimálně využít BI ve finančním sektoru?

Požadavky na včasné, konkrétní a přesné informace se ve finančním sektoru zvyšují a jsou to v především nástroje Business Intelligence (BI), které pomáhají bankám nepřeberné množství dat zpracovávat a předkládat správným lidem ve správný okamžik.

Finanční sektor oproti ostatním oborům disponuje širokým spektrem důležitých informací jak o svých zákaznících, tak o fungování instituce samotné. Výrok „Data Is the Business“ zde platí dvojnásob a je možné jej volně přeložit „Bankovnictví je o informacích“. Správné informace pomáhají bankám dělat důležitá rozhodnutí – ať už jde o formování strategií pro další roky, snižování existujících rizik, anebo zefektivnění nákladové části jejich provozu.

Vše je o lidech

Flexibilita a rychlost, jakými jsou informace zpracovávány, stále roste. Měsíční přehled, který dříve připravoval analytický tým jednou měsíčně, dnes může svépomocí vytvořit vedoucí pracovník v grafickém rozhraní sám a mnohdy v reálném čase. Přestože BI nástroje v posledních letech dosahují skokových zlepšení díky stále kvalitnějším technologiím, je to právě „business“ logika a lidská práce, která zde dodává hlavní přidanou hodnotu.

BI je z velké části nástroj pro podporu rozhodování a platí, že méně je někdy více. Z množství dat, jakým banky dnes disponují, je patrné, že potřebná informace vždy „někde“ existuje. Úlohou BI analytika je najít ty správné informace a upozornit na jejich důležitost pro dané rozhodnutí.

BI nástroje umožňují zkoumat a analyzovat prakticky cokoli do nejmenšího detailu a může se snadno stát, že analytické týmy budou trávit dny a týdny zkoumáním oblasti, která nemá pro banku zásadní přínos. Je to tedy zkušenost analytiků, jejich um a prozíravost, která učiní z BI nástroje opravdu silnou zbraň v konkurenčním boji a pomůže managementu dělat správná rozhodnutí v dalším směřování banky.

Nové technologie, nové trendy

V minulém roce rostl zájem o implementaci zejména takových řešení, které napomáhají snižovat riziko, podporují vytvoření zajímavého produktu nebo služby a predikují chování zákazníků. Pro následující období se předpokládá zájem o podobné oblasti, ale způsob zpracování informací se bude zřejmě přesouvat více do technologií fungujících v cloudu, zejména kvůli využití sdíleného výpočetního výkonu, potřebného pro zpracování rostoucího množství informací v nepravidelných intervalech.

Způsob zobrazení informací se také mění, nejvíce management reporty a dashboardy, které se přesouvají z klasických počítačů na přenosná zařízení, kde se klade důraz na přehlednost a jednoduchost sdělení. Poslední oblastí, která dosahuje dramatických zlepšení, je rychlost, jakou jsou informace předkládány uživatelům. Nové technologie, stavěné na tzv. paralelizaci procesů spolu s využitím operační paměti pro prováděné výpočty (in-memory computing) zpracovávají data prakticky v reálném čase.

Bezpečnost nade vše!

Nesmíme zapomínat, že bankovní trh je silně regulován a informace, které banky o svých klientech shromažďují, musí být velmi dobře střeženy a zpřístupněny pouze omezenému okruhu zainteresovaných osob. Stejnou logiku je třeba aplikovat na data a osoby, které využívají BI nástroje.

Bezpečnosti BI systémů v rámci bankovní instituce je tedy potřeba věnovat speciální pozornost, protože důsledky úniku citlivých informací mohou mít nedozírné dopady.

Kde využít BI?

Oblastí, kde je možné využít BI v bankovním sektoru je celá řada. Uvedené schéma rozděluje oblasti do skupin podle forem využití a cílů, které implementované BI nástroje sledují.

Primárním cílem implementace BI nástroje ve finanční instituci by rozhodně mělo být zlepšení ziskovosti a tím dosažení celkového zvýšení hodnoty banky. K dosažení uvedeného tohoto cíle pomáhají tzv. sekundární cíle, které jsou na schématu barevně odlišeny a rozděleny do tří skupin – zvýšení výnosů, snížení rizik a nákladové efektivity. Podpůrné cíle, na nichž uvedené skupiny staví, jsou blíže popsány v dalším textu spolu se základními způsoby využití. 
 
* Cílená obchodní strategie: Identifikovat trhy, produkty a zákaznické segmenty, které budou pro banku nejvíce ziskové. Správně určit jejich zvyklosti, potřeby a preference. 
* Cross-selling: Na základě informací o konkrétním klientovi či skupině klientů nalézt vhodné produkty pro jejich potřeby a ve správný okamžik je umět nabídnout. 
* Snížení počtu odcházejících klientů: Určení příčin, proč určité skupiny klientů odcházejí ke konkurenci, jejich odstranění a včasná identifikace podobného záměru u existujících zákazníků. 
* Zamezení podvodů: Detekce podvodných aktivit a jejich včasná predikce (čísla kreditních karet, identita klienta, citlivé bankovní údaje, praní špinavých peněz a podobně). 
* Snížení kreditního rizika: Kvalitní predikce kreditního rizika u daného segmentu zákazníků. Kontinuální zlepšování skóringových nástrojů. Včasné upozornění na zhoršení bonity klienta. Monitorování celkového úvěrového portfolia. 
* Dodržování regulatorních povinností: Postupné zlepšení a zjednodušení povinného reportingu. Snížení povinných kapitálových rezerv včasným dodržování regulatorní povinností v oblasti sledování rizika. Zlepšení ratingu banky dodržením regulatorní disciplíny.
Nákladová efektivita 
 * Zaměstnanci: Měření výkonnosti zaměstnanců zejména na obchodních místech a jejich porovnání v rámci stejné pracovní úrovně. Sledování mzdových nákladů a jejich optimalizace v návaznosti na podmínky trhu a organizace s cílem dosáhnout efektivní organizační struktury. 
* Procesní efektivita: Průběžná analýza nákladovosti jednotlivých procesů, odstranění úzkých míst a nahrazení nákladných částí efektivnější metodou. Simulace plánovaného procesu před jeho zavedením. 
* Monitoring nákladů: Reálné vyhodnocení investic napříč odděleními z pohledu jejich návratnosti. Adekvátní alokace nákladů napříč organizačními složkami instituce. Reporting alokovaných nákladů mezi vlastnicky propojenými společnostmi pro účely regulatorních orgánů.

Pokud se rozhodnete implementovat BI nástroj do prostředí vaší instituce, nesnažte se pokrýt všechny uváděné oblasti najednou. Postupná implementace a zavádění nového systému krok po kroku je v tomto případě vhodnější. Jednotlivá oddělení si musí na nový způsob získávání nebo zpracovávání informací zvyknout a začlenit jej do svého rozhodovacího procesu. Implementaci profesionálního BI nástroje a zřízení analytického oddělení ale rozhodně neoddalujte. Rozhodovat o dalším směřování banky bez kvalitních informací je jako řídit banku slepý. Náklady investované do špatně zvolené strategie jsou mnohonásobně vyšší než cena toho nejdražšího BI systému. 

***
Prognóza: Investice do IT v roce 2012 Společnost Gartner předpovídá pro rok 2012 růst investic do IT v rozsahu 6,9 %. Jedna z oblastí, která tento růst zásadněji ovlivňuje, je předpokládaný nárůst digitálně zpracovávaných dat (až o 48 % oproti roku 2011). Přes 90 % těchto dat jsou nestrukturované informace náročné na zpracování a analýzu. Potřeba rozklíčovat existující informace a využít je pro svůj byznys bude tlačit společnosti do implementací sofistikovaných BI nástrojů a posilování analytických oddělení.

Autor: Tomáš Kadlec, Business Development Manager, Logica CEE

Článek vyšel 27.1.2012 v časopisu Bankovnictví, str. 37, Technologie - Business Intelligence