Big Data i klasyczne rozwiązania – z jakich źródeł danych korzystają fintechy?

Łukasz Piechowiak
Łukasz Piechowiak
#Fintech
Opublikowano: 19 lipca 2018, 16:58 Aktualizacja: 20 lutego 2019, 20:14

Fintechy podobnie jak inne instytucje finansowe, starają się poznać swojego nowego klienta, przed podjęciem z nim współpracy. Jak to robią? Z jakich mechanizmów korzystają?

Zarówno banki, jak i pozabankowe instytucje finansowe korzystają z szerokiego wachlarza informacji o kliencie. Szczególnie zaawansowanej weryfikacji danych wymaga m.in. wielowątkowa analiza faktoringowa. Nowoczesny faktoring internetowy odszedł od zbierania papierowych dokumentów na rzecz w pełni zdigitalizowanego procesu online. Dla takich firm, zwłaszcza tych wyspecjalizowanych w obsłudze klientów z sektora MŚP, każda informacja jest ważna.

Przykładowo w SMEO weryfikacja klienta opiera się na autorskim rozwiązaniu technologicznym, które wykorzystuje dane finansowe i behawioralne. Zdaniem Michała Pawlika, prezesa SMEO, takie podejście jest szczególnie ważne dla niedostatecznie ubankowionych małych przedsiębiorstw, czyli takich, o których ciężko zebrać tradycyjne informacje. A co jest informacją tradycyjną? Np. sprawozdanie finansowe złożone w Krajowym Rejestrze Sądowym, do którego od niedawna jest dostęp online. Jednakże, nie każdy podmiot gospodarczy ma obowiązek składać sprawozdanie finansowe… Z resztą ono też ma swoje wady.

Pawlik dodaje, że poza informacjami na temat przychodów i wystawianych faktur, ważne jest także, czy firma rzeczywiście posiada relacje z klientami, czyli realizuje dla nich swoje usługi i dostarcza produkt końcowy. W tym celu pomocna jest analiza mediów społecznościowych – to oczywiste, że jeśli firma ma klientów i swoją stronę np. na Facebooku, to w przypadku poważnych problemów można spodziewać się wielu negatywnych komentarzy… Jakich? „Gdzie jest towar, za który zapłaciłem?”

Nie pal pieniędzy

Autorskie rozwiązania wymagają jednak sporych nakładów na analitykę. Naturalnie, wiedza ekspercka kosztuje. Najlepsze systemy oceny klienta to również konieczność zatrudnienia odpowiednich ludzi, którzy taki system stworzą, wdrożą i jeszcze będą potrafili przeszkolić innych, tak by potrafili z niego korzystać. Każda, nawet najlepsza firma fintechowa nie będzie wstanie opracować modelu bez odpowiedniej liczby danych historycznych. To się po prostu nie uda, a jeśli nawet – będzie to ekstremalnie kosztowne. Trzeba też umieć odróżnić zestaw prostych reguł od zaawansowanego modelu, który posiada funkcję samouczącą (machine learning). Innymi słowy, zamiast wyważać otwarte drzwi i „palić pieniądze” warto przemyśleć sprawę i skorzystać z usług biur informacji gospodarczej.

Firmy faktoringowe, a także wiele innych fintechów, podobnie jak „tradycyjny biznes” – korzystają z biur informacji gospodarczych, które zbierają dane o opóźnieniach w płatnościach np. za rachunki telekomunikacyjne, przeterminowanych zobowiązaniach wobec innych firm, itp. Na rynku jest co najmniej kilka wyspecjalizowanych podmiotów, które dostarczają informacji o klientach.

Ostatnio w grę zaczęły wchodzić nie tylko informacje negatywne, ale także i te, które określa się mianem pozytywnych. W dużym skrócie informacja negatywna to dane o zaległościach danego klienta lub podmiotu gospodarczego. Z kolei dane pozytywne to informacje o tym, że dany podmiot lub klient jest dobrym płatnikiem, bo na bieżąco reguluje swoje zobowiązania. W efekcie, dane pozytywne w teorii pozwalająlepszą predykcje (przy. red. przewidywanie przyszłych zdarzeń). Warunek jest taki, że analityk otrzymujący dane do analizy, będzie potrafił je wykorzystać.

Jak mówi Edyta Szymczak, z Biura Informacji Gospodarczej ERIF, BIGi starają się wychodzić naprzeciw oczekiwaniom fintechów, w tym faktorów. – Każdego dnia pracujemy nad tym, aby w naszej bazie było jak najwięcej danych. Aktualnie w ERIF znajduje się ok. 700 tys. NIP i 4 mln numerów PESEL. Znaczna część tych danych w przypadku podmiotów gospodarczych dotyczy informacji pozytywnych ze 100% pokryciem danych adresowych – wyjaśnia. Dodaje, że Biuro pracuje ciągle nad nowymi rozwiązaniami – takimi, jak własny system scoringu, łącząc go z dostępem do baz zewnętrznych, takich jak np. KRS, REGON, CEIDG oraz PESEL.

Fintech nie spadł z nieba na jałową ziemię

Usługi fintechowe z definicji powinny być proste i zrozumiałe do klienta. Rzadko zdajemy sobie sprawę, jak wiele pracy stoi za tym, by dana usługa działa właśnie w „fintechowy” sposób (fintech way). Często są to tysiące godzin pracy interdyscyplinarnych zespołów (prawników, it, marketingu, analityków, ekonomistów), które rozwiązują szereg – z pozoru błahych, ale w rzeczywistości bardzo skomplikowanych problemów. Jednak rynek nie działa w próżni i trzeba napisać to wprost – fintech nie pojawił się od tak sobie na jałowej ziemi, gdzie nie ma niczego i wszyscy dookoła śpią. W większości przypadków za błyskotliwymi nowinkami stoi solidna podstawa – znana i wykorzystywana od lat w sektorze bankowym.

Obecnie w przypadku wielu usług fintechowych, które można wprowadzić na rynek, jest trochę łatwiej, bo nie trzeba wykonywać tzw. małpiej roboty – można zwrócić się do podmiotu, który dostarcza gotowe rozwiązanie. To jakość integracji stanowi jeden z czynników budowania przewagi konkurencyjnej. Na tym właśnie polega wielkość danych rynków, że cała masa pracy została już wykonana i dzisiaj mając dostęp do szerokiego wachlarza usług b2b, które pozwalają na wdrażanie usług fintechowych dla konsumentów coraz szybciej i taniej, możemy spodziewać się rzeczywistego dynamiczniejszego rozwoju tego sektora.


Tekst chroniony prawem autorskim. Każdorazowe kopiowanie wymaga zgody redakcji.

Pokaż komentarze (0)

big-data-i-klasyczne-rozwiazania-z-jakich-zrodel-danych-korzystaja-fintechy