Był luty 2013 roku, gdy w jednym z telewizyjnych wywiadów ówczesny wiceprezes Aliora Michał Hucał otwarcie przyznał, że reprezentowany przez niego bank zamierza analizować i wykorzystywać w swojej działalności dane big data. Jego słowa wywołały niemałą burzę w przestrzeni publicznej, przyczyniając się do jeszcze większej kariery medialnej, jaką zrobił ten termin. Od tamtego czasu minęły niemal cztery lata, a dziś wielu specjalistów nie ma wątpliwości, że od podejścia przedstawionego przez wiceprezesa Aliora nie ma właściwie ucieczki.

Taki też wydźwięk ma przedstawiony w tym tygodniu raport "Big data w bankowości", przygotowany przez działające przy Związku Banków Polskich Forum Technologii Bankowych. Autorzy dokumentu wskazują na liczne ryzyka, jakie niesie ze sobą wykorzystanie big data. Wśród najważniejszych znalazło się ryzyko prawne związane z ochroną danych osobowych, użyciem informacji stanowiących tajemnicę bankową czy objętych prawem autorskim. Wymienia się również ryzyko wizerunkowe czy utraty reputacji, bo wielu klientów obawia się, że banki wykorzystując big data zamieniają się w wielkiego brata.

Przeczytajcie także: Wycieraczka do butów mogła zablokować Amazona

Autorzy raportu podkreślają jednak, że profity wynikające z wykorzystania big data są potencjalnie nieograniczone i to zarówno dla samych instytucji finansowych jak i ich klientów. Są więc zdania, że produkty i usługi finansowe przygotowane w oparciu o analizę wielkich zbiorów danych oraz narzędzia umożliwiające dzięki temu oszczędność kosztów czy optymalizację procesów wewnątrz banków będą coraz powszechniejsze. I podają przykłady banków, które z powodzeniem wykorzystują big data z korzyścią dla siebie i klientów.

Wśród tych przykładów znalazł się m.in. projekt zrealizowany przez włoski bank BNL, należący do francuskiej grupy BNP Paribas. BNL uruchomił pilotażowo rozwiązanie mające na celu integrację danych klientów pochodzących z notatek powstających podczas ich rozmów z call center oraz danych z korespondencji elektronicznej. Projekt miał pozwolić na podniesienie skuteczności działań związanych z utrzymaniem klientów. Analiza danych umożliwiła przygotowywanie lepiej spersonalizowanych ofert. Pozwoliło to na zmniejszenie wskaźnika odejść klientów z 6 proc. do 3 proc. Udało się również zwiększyć sprzedaż, a średni wskaźnik produktów finansowych przypadających na klienta wzrósł z 1,4 do 2,2.

Przeczytajcie także: Banki mogą pomóc, ale nie ustrzegą przed fraudem

Inny przedstawiony w raporcie przykład wykorzystania big data pochodzi z Chin. Pewien bank komercyjny z tego kraju (nie podano jego nazwy), analizuje korzystanie przez swoich klientów z kart płatniczych. Dane te konfrontuje z informacjami pochodzącymi z portali społecznościowych tych klientów oraz ich aktywnością związaną z korzystaniem z innych produktów finansowych. Dzięki temu może pomagać klientom w podejmowaniu decyzji zakupowych przez odpowiednie rekomendacje np. w ramach oferowanego przez siebie programu lojalnościowego. Wyliczono, że skuteczność nowych rekomendacji zwiększyła się dzięki temu o ok. 48 proc. w porównaniu do rozwiązania stosowanego wcześniej.