Banki mają ogromne ilości danych i zaskakująco mało wniosków. Decyzje i tak często zapadają na podstawie ręcznych raportów sprzed tygodni, bo dane siedzą w silosach, a ich zebranie trwa. Problemem nie jest brak danych, tylko brak jednego źródła prawdy i szybkiego raportowania.
Z naszego doświadczenia analityka danych w banku zaczyna działać dopiero wtedy, gdy dane z wielu systemów trafiają w jedno miejsce, a raporty powstają same, a nie w Excelu po nocach. Robiliśmy to dla grupy bankowej: od analityki biznesowej, przez wsparcie IT, po generowanie raportów dla klientów korporacyjnych.
Dlaczego banki mają dużo danych, a mało wniosków?
Najczęstsze bolączki decydentów od danych w bankowości:
- silosy danych rozrzucone po systemach i działach,
- ręczne raportowanie, które pochłania godziny i rodzi błędy,
- niespójna jakość danych i brak jednej definicji wskaźników,
- decyzje na starych danych, bo świeże przychodzą za późno,
- rosnące wymogi raportowania regulacyjnego.
Czym jest hurtownia danych w banku i po co ją budować?
Hurtownia danych to jedno, uporządkowane miejsce, do którego spływają dane z wielu systemów banku i z którego korzysta analityka i raportowanie. Budujemy ją tak, aby dała jedno źródło prawdy:
- procesy ETL zbierające i czyszczące dane ze źródeł,
- spójny model danych i wspólne definicje wskaźników,
- wydajne raportowanie i analityka na tych samych danych,
- fundament pod dashboardy i modele predykcyjne.
Jak zbudować raportowanie, w tym regulacyjne?
Raportowanie w banku to nie tylko wygoda, ale i obowiązek. Dlatego projektujemy je tak, żeby było powtarzalne i audytowalne:
- automatyczne raporty zamiast ręcznego sklejania,
- harmonogramy i wersjonowanie raportów,
- eksport w wymaganych formatach, także pod raportowanie regulacyjne,
- ślad audytowy pokazujący, skąd wzięła się każda liczba.
Jakie dashboardy i KPI realnie pomagają zarządzać bankiem?
Dobry dashboard zarządczy nie pokazuje wszystkiego, tylko to, co prowadzi do decyzji:
- kluczowe KPI dla zarządu w jednym widoku,
- drążenie od ogółu do szczegółu (od wyniku do przyczyny),
- aktualne dane zamiast miesięcznego opóźnienia,
- wskaźniki biznesowe i operacyjne obok siebie.
Jak analityka behawioralna i predykcja wspierają sprzedaż i retencję?
Gdy dane są już uporządkowane, otwiera się analityka behawioralna i predykcyjna:
- analiza zachowań klienta na danych transakcyjnych,
- modele predykcyjne (odejście klienta, dosprzedaż),
- segmentacja pod działania sprzedażowe i retencyjne.
To obszar, w którym korzystamy też z kompetencji grupy (personalizacja/CDP, Synerise) w zakresie predykcji i personalizacji.
Jak zadbać o jakość i zgodność danych (RODO)?
Analityka jest tyle warta, ile dane pod nią. Dlatego pilnujemy:
- jakości danych (kompletność, spójność, poprawność),
- ładu danych i jasnych definicji wskaźników,
- zgodności z RODO w przetwarzaniu danych klientów,
- bezpieczeństwa danych wrażliwych.
Najczęstsze błędy przy budowie analityki danych w banku
Z naszego doświadczenia projekty danych w bankowości najczęściej potykają się o to samo:
- budowa hurtowni „pod wszystko” zamiast pod konkretne decyzje i raporty,
- brak jednej definicji wskaźników (każdy dział liczy po swojemu),
- raport traktowany jako cel sam w sobie, a nie wsparcie decyzji,
- pominięcie jakości danych na starcie i gaszenie pożarów później,
- analityka oderwana od core banking i realnych procesów biznesowych.
Dlatego zaczynamy od pytania „jaką decyzję ma wesprzeć ten raport”, a nie „jakie dane mamy pod ręką”.
Jak robimy to w RITS?
Robimy to jako partner nearshore z Polski, z realnym doświadczeniem w danych i analityce dla bankowości:
- prowadziliśmy analitykę biznesową, analizę danych i wsparcie IT dla grupy bankowej, obsadzając m.in. analityków biznesowych, programistów Java i administratorów systemów core banking,
- realizowaliśmy generowanie raportów w ramach platformy dla klientów korporacyjnych banku,
- kompetencje weryfikujemy przed startem, a analitykę budujemy na uporządkowanych danych, nie na doraźnych eksportach.
Możesz zbudować to z nami w modelu dedykowanego oprogramowania lub wzmocnić swój zespół danych naszymi specjalistami. Gdy wchodzi predykcja i personalizacja, dokładamy warstwę AI z kompetencjami grupy, zawsze z człowiekiem w pętli decyzyjnej.
Model: zbudować własny zespół danych czy zlecić?
To zależy od tego, ile kontroli chcesz zachować i jak stały jest zakres. Przy ciągłym rozwoju analityki sprawdza się zespół dedykowany lub wzmocnienie zespołu, przy konkretnym wdrożeniu hurtowni czy raportowania, dedykowane oprogramowanie. Różnice opisaliśmy w artykule o modelach współpracy IT.
Od czego zacząć porządkowanie danych w banku?
Zacznij od najważniejszych decyzji i raportów, które mają powstawać szybciej i pewniej, a potem cofnij się do danych, które są do tego potrzebne. Taki kierunek, od decyzji do danych, pozwala zbudować hurtownię i raportowanie, które realnie się przydają, a nie „na wszelki wypadek”.
Chcesz zamienić dane banku w szybkie raporty i lepsze decyzje? Porozmawiajmy, zaprojektujemy hurtownię, raportowanie i analitykę pod Twoje potrzeby.