Inteligentna analityka w bankowości

Inteligentna analityka w bankowości

Ekspert Esri w dziedzinie bankowości – Alex Martonik – dzieli się swoją wiedzą na temat tego, jak branża bankowa radzi sobie z kwestiami sprawiedliwości społecznej i zmian klimatycznych oraz jak wyróżniające się firmy wykorzystują GIS do stawiania czoła wyzwaniom, przy jednoczesnym zachowaniu satysfakcji klientów.

Oczekiwania i potrzeby klientów wyznaczają dziś tempo cyfrowej transformacji w bankowości. Zakres ich zachowań cechuje się dużą rozpiętością, od korzystania z tradycyjnej obsługi w oddziale banku, po użytkowanie wyłącznie cyfrowych kanałów kontaktu – w Internecie czy aplikacji mobilnej. Między tymi biegunami funkcjonują miliony firm i osób prywatnych, oczekujące płynnej obsługi w różnych formach bankowości – od telefonu komórkowego, przez bankomat, po kasjera.

W wywiadzie dla Fast Four Alex Martonik z Esri wyjaśnia, w jaki sposób liderzy bankowi zaadaptowali system informacji geograficznej (GIS), który po raz pierwszy został użyty do planowania sieci oddziałów bankowych już w latach 80. XX wieku. Wszystko po to, by zapewnić wgląd w jak najszerszy zakres informacji, od zmian klimatycznych po równość społeczną, co pozwala opracować skuteczne strategie działania, łączące świat fizyczny i cyfrowy.

Chris Chiappinelli: Dziękujemy za udział w serii Fast Four WhereNext. Tworzą ją krótkie filmy, w których analizujemy przeszłość, teraźniejszość i przyszłość technologii lokalizacyjnej w różnych obszarach świata biznesu. Dziś skupiamy się na sektorze bankowości i usług finansowych. Cieszę się, że jest ze mną Alex Martonik, który opowie o tym, jak firmy z tej branży wykorzystują technologię GIS i inteligencję lokalizacyjną. Alex, na początku naszych rozmów w serii Fast Four lubimy spojrzeć wstecz. A zatem, kiedy banki zaczęły używać oprogramowania GIS i co chciały dzięki niemu osiągnąć?

Alex Martonik: Cóż, na początku chodziło o analizę przydatności danego terenu do otwarcia oddziału banku i o optymalizację sieci detalicznej. Pozwólcie, że zarysuję tu szersze tło, abyśmy zrozumieli kontekst tych działań. Wykorzystanie myślenia przestrzennego w branży finansowej ma swoje korzenie w latach 70. i 80. XX wieku. Jest ono bezpośrednim wynikiem serii fuzji i przejęć, w ramach których skonsolidowane zostały setki, jeśli nie tysiące banków o zasięgu lokalnym. Utworzyły one to, z czym mamy do czynienia dzisiaj – czyli zbiór większych regionalnych i krajowych marek, które kontrolują większość rynku. Technologie GIS weszły do gry, ponieważ liderzy biznesowi tych nowych, większych firm potrzebowali lepszego sposobu na zrozumienie ich fizycznego układu, aby mogły one nadal świadczyć usługi potrzebne poszczególnym społecznościom. Jednocześnie jednak chodziło o zoptymalizowanie sieci, aby obniżyć koszty operacyjne.

Chiappinelli: To ma sens. Takie więc były początki. A jeśli przeniesiemy się szybko do dnia dzisiejszego, czy możesz wyjaśnić nam obecne zastosowanie GIS w branży finansowej?

Martonik: Oczywiście. Jak widać, to już trwa od dłuższego czasu. Dziś obserwujemy rosnącą świadomość społeczną i większą odpowiedzialność korporacyjną zarządów, zarówno w zakresie sprawiedliwości społecznej, jak i świadomości klimatycznej czy ochrony środowiska.

Jeśli chodzi o sprawiedliwość społeczną, to w USA istnieją poważne nierówności, które w dużej mierze dotyczą kwestii rasowych. To konsekwencja trwających od dziesięcioleci taktyk wykluczających, takich jak redlining, [czyli odmowa udzielania pożyczek osobom pochodzącym z biednych regionów lub naliczanie większych odsetek z tego względu – przyp. red.] czy pakty rasowe [klauzule włączane do aktów własności po to, aby uniemożliwić ludziom, którzy nie są biali, kupowanie lub zajmowanie ziemi – przyp. red.], które utrudniały transfer bogactwa z pokolenia na pokolenie. Dziś banki wykorzystują inteligencję lokalizacyjną, aby zredukować skutki tych praktyk i wyeliminować problemy systemowe. Robi się to np. poprzez poszukiwanie miejsc, w których można aktywnie inwestować w zwiększenie przedsiębiorczości lub wzrost kapitału własnego i własności domów dzięki specjalnie dostosowanym instrumentom finansowym.

Jeśli zaś chodzi o klimat, to cezura roku 2050 dla współczesnych menedżerów zbliża się nieuchronnie. Do tego banki chcą mieć możliwość wizualizacji wpływu zmian klimatycznych, nie tylko na swoją działalność, ale także na swoich klientów, tak aby mogły wyprzedzić niektóre z pojawiających się zagrożeń, przed jakimi stoją dziś firmy.

Współczesne wykorzystanie GIS podobne jest więc do tego w przeszłości, kiedy rozwiązania użyto do optymalizacji sieci placówek bankowych. Podobny jest mechanizm działania, ale teraz patrzy się nie tylko na trendy konsumenckie, ale także na trendy klimatyczne. Jak wpływają one na fizyczną sieć placówek? Jak wpływają na klientów? Dla banków ważne jest dziś, by zrozumieć, jak zmiany czy katastrofy klimatyczne wpłyną na posiadaczy kont, na portfele kredytów hipotecznych itp.

Chiappinelli: Rozumiem. Tak więc dziś trwają działania w obszarze równościowym i odporności na zmiany klimatu. Co dalej z bankami i branżą usług finansowych? Czy spodziewasz się jakiegoś szczególnego przypadku użycia analityki lokalizacji dla tych firm?

Martonik: Oczywiście, że tak. Dziś handel elektroniczny i bankowość cyfrowa to jedne z głównych obszarów, w ramach których większość z nas kontaktuje się z bankami. Dlatego starają się one wykorzystać zaawansowaną analitykę przestrzenną, aby zrozumieć fizyczne zależności między zachowaniem konsumentów w sferze cyfrowej i fizycznej. W ten sposób są w stanie dostosować swoje produkty i usługi na bardziej lokalnym poziomie, nawet w zakresie wybranego kwartału ulic, gdzie np. należy rozwinąć narzędzia pozwalające na zakup domu, a nie te, które wspierają przedsiębiorczość czy inwestycje. Do tego sprowadza się obecnie kwestia udziałów w rynku, [więc] cross-selling i upselling będą głównym obszarem, w którym banki będą się rozwijać.

Chiappinelli: Domyślam się, że do tego typu skutecznych działań potrzeba dużo informacji, dużo danych.

Martonik: Tak. To nie jest problem dużych zbiorów danych. To duży problem ogromnych ilości danych. I właśnie dlatego lokalizacja jest wyjątkowo odpowiednia do tego zadania, ponieważ jest w stanie zintegrować różne strumienie danych w celu pokazania szerszego kontekstu tego, dlaczego obserwuje się określone wydarzenie lub dlaczego istnieje pewna korelacja.

Chiappinelli: Interesujące innowacje zarysowują się w branży. Alex, bardzo Ci dziękuję za podzielenie się swoim oglądem sytuacji i naświetlenie szerszego kontekstu.

Czy zainteresował Cię ten materiał?