Big decisions, big data, big difference. Jak dane zmieniają świat finansów?

Kredyty frankowe, utrzymujące się niskie stopy, spadająca rentowność, walka o klienta, konsolidacja sektora. Wszystko to przy dynamicznym rozwoju nowych technologii.

Skala wyzwań, przed jaką stoi sektor finansowy, jest dobrze znana i z pewnością potęguje niepewność. Jak w takim razie zarządzający powinni podejmować skuteczne decyzje?

Pomoc może przyjść ze strony nowych technologii, a konkretnie data analytics, wsparte przez tradycyjny „gut feeling". Menedżerske doświadczenie i intuicja zawsze pozostaną bezcenne, chodzi jednak o to, aby zamiast powiedzenia „podjąłem decyzję, bo tak mi podpowiada intuicja” powiedzieć „podjąłem decyzję w oparciu o dane, które wspierają moje doświadczenie i intuicję”.

Kluczowe decyzje wymagają zejścia na duży poziom szczegółowości, bo rynek i strategie klientów są bardzo różnorodne. Dla przykładu: jeżeli podejmujemy decyzję o rozwoju sieci, to musimy zejść na poziom konkretnego oddziału, jego umiejscowienia nie tylko w danym mieście, dzielnicy czy nawet ulicy, ale też w odpowiednim otoczeniu, z odpowiednim formatem, miksem produktowo-usługowym, godzinami pracy – wszystko dopasowane dokładnie do tego miejsca. Analiza danych przynosi nie tylko ogromne oszczędności ale pozwala także trwalej budować relacje z klientami,  co jest nie tylko możliwe, ale już w Polsce realizowane. Banki zbierają terabajty danych, są swoistymi FinTech-ami.

Data analytics na poziomie wdrażania strategii to głównie połączenie trzech umiejętności: zbierania danych z różnych źródeł, układania w użyteczne i ustrukturyzowane modele danych oraz modelowania i interpretacji biznesowej wyników. Najważniejsza i zarazem najtrudniejsza jest interpretacja biznesowa. Z jednej strony wymaga  ścisłej współpracy pomiędzy zespołami biznesowymi i data analitycs, a z drugiej - wspomnianego wcześniej doświadczenia menedżerskiego.

Wyniki mówią jednak same za siebie, również w Polsce. Warto!