Rozmowa odbyła się przy okazji Fintech & Insurtech Digital Congress.

Rafał Tomaszewski: Cześć. Na początek powiedz jaki był temat Twojej prelekcji w trakcie FinTech & InsurTech Digital Congress?

Lucjan Rosłanowski: “Dane aplikacyjne i transakcyjne jako komplementarne elementy analizy ryzyka”. Podczas swojej prelekcji pokazałem jakie możliwości daje wykorzystanie danych bankowych i jak skuteczne są modele scoringowe działające w oparciu o to źródło. Zwróciłem również uwagę na możliwości ich optymalizacji poprzez wykorzystanie dodatkowych informacji.

R.T.: Zostańmy jeszcze przy temacie wydarzenia. Dlaczego według Ciebie warto wziąć udział w kolejnej edycji?

L.R.: FinTech & InsurTech Digital Congress to wydarzenie, podczas którego na własne oczy można przekonać się jak dynamiczny i innowacyjny jest świat fintechów. Konferencja daje możliwość rozmowy z ekspertami odpowiedzialnymi za wdrażanie najnowszych rozwiązań w tej branży i czerpania wiedzy z ich doświadczenia.

 R.T.: Porozmawiajmy o danych. Mówi się, że stały się one ropą naftową XXI wieku. Czy zgadzasz się z tym stwierdzeniem?

L.R.: Prawie dziesięć lat temu Clive Humby trafił na nagłówki gazet, kiedy oświadczył, że “data was the new oil”. To dobra metafora – podobnie jak ropa, w swojej najsurowszej postaci, dane są prawie bezużyteczne. Ale kiedy surowiec zostanie opracowany, może stać się czymś znacznie bardziej wartościowym.

Dane są tworzone w każdej sekundzie przez nas wszystkich, konsumentów. Dla przykładu: HubSpot w czerwcu 2021 r. podał, że szacuje się, że Google przetwarza około 63 000 zapytań na sekundę, co przekłada się na 5,6 miliarda wyszukiwań dziennie. Jednak to firmy wykorzystują te dane – przetwarzają je i wykorzystują np. do sprzedaży większej liczby produktów. Firmy mają całe działy zajmujące się wyszukiwaniem wzorców w tych danych, czy to demograficznych, geograficznych czy socjologicznych. Weźmy największy przykład wśród gigantów technologicznych: Facebook uzyskuje ok. 98% swoich przychodów z reklam, które są zależne od danych o użytkownikach, ponieważ to od nich zależy trafność reklamy.

Dzięki postępującej cyfryzacji obserwujemy ciągły wzrost  “złóż danych”. W 2019 r. za sprawą PSD2 doszło do wzrostu ilości danych o użytkownikach dostępnych dla podmiotów niebankowych. I zdaje się, że nie musimy martwić się ich skończonością. W przeciwieństwie do ropy naftowej, świat dopiero uczy się jak odpowiedzialnie je wykorzystywać i wyciągać z nich wnioski.

R.T.: A jakie możliwości daje otwarta bankowość w zakresie wykorzystania danych w sektorze finansowym?

L.R.: Otwarta bankowość jest narzędziem, które za sprawą dostarczonych danych finansowych, pozwala weryfikować użytkownika oraz badać trendy opisujące go. Wgląd w zachowanie klientów w czasie rzeczywistym i modele behawioralne, działające w oparciu o open banking wspierają analityków w lepszym zarządzaniu ryzykiem, przewidywaniu prawdopodobieństwa spłaty zobowiązania (np. pożyczki), rekomendowania nowych produktów oraz ostrzeganiu przed możliwymi wyłudzeniami.

A to tylko kilka przykładów wykorzystania danych w sektorze finansowym.

R.T.: Jak to robi Kontomatik?

L.R.: Poza dostępem do tzw. surowych danych zajmujemy się również ich analizą. Dbamy przy tym o prywatność użytkowników końcowych. Wszystkie modele trenowane są w oparciu o dane zanonimizowane, czyli pozbawione danych osobowych.

W pierwszym etapie nasze modele wzbogacają dane bankowe o dodatkowe wartości, tzw. etykiety (etykiety to słowa kluczowe, podobne do popularnych tagów na Instagramie). W rezultacie każda transakcja na koncie może zostać opisana za pomocą wielu cech. Proces odbywa się w pełni automatycznie, dzięki czemu możemy w łatwy sposób agregować dane i przygotowywać na ich podstawie modele predykcyjne.

Infrastruktura Kontomatika potrafi przetwarzać miliardy zanonimizowanych transakcji, a następnie trenować modele, które odpowiadają na pytania o wiarygodność finansową klienta. Co jest kluczowe, modele oparte o algorytmy uczenia maszynowego posiadają wysokie zdolności generalizacji, tzn. klasyfikacji klientów nowych, których dane nie znalazły się w zbiorach treningowych. Decyzyje wydawane przez te modele zwykle okazują się znacznie skuteczniejszymi, niż opinie analityków.

Co więcej, kluczowe w naszym procesie jest również dbanie, aby nasze systemy były aktualne. Kilka razy w roku wdrażamy coraz skuteczniejsze systemy, które uwzględniają zmiany na rynku.

R.T.: A czy takie rozwiązania można wykorzystać również poza branżą finansową?

L.R.: Jak najbardziej i to się już dzieje. Klienci Kontomatika to nie tylko największe banki i firmy finansowe. Weryfikacja na podstawie danych bankowych wykorzystywana jest również w firmach zajmujących się na przykład wynajmem nieruchomości, sprzętu elektronicznego, czy badających ryzyko wyłudzeń.

Poza branżą usług finansowych, mając dostęp do danych bardziej niż kiedykolwiek wcześniej, liderzy biznesowi mogą wykorzystać open banking by zaoszczędzić czas, zwiększyć wartość dodaną, usprawnić operacje biznesowe czy poprawić doświadczenia klientów, tzw. user experience.

Być może w niedalekiej przyszłości, korzystając z integracji API, detaliści będą oferować programy lojalnościowe bez konieczności wydawania kart, rozdawania naklejek czy liczenia znaczków. Dzięki otwartej bankowości będą zapewniać w pełni zautomatyzowany program, który mógłby zidentyfikować transakcje konsumentów w sklepach. Sprzedawcy mogliby  wykorzystać dane finansowe, aby uzyskać głębszy wgląd w to, jak i gdzie klienci robią zakupy, aby przekształcić swoje działania marketingowe dzięki bardziej ukierunkowanym kampaniom.

Na przykład, tworząc odpowiednie oferty w punktach sprzedaży i przyznając rabaty na podstawie wzorców wydatków konsumentów, korzystając z interfejsów API osadzonych w ich witrynie e-commerce.

R.T.: Dziękuję za rozmowę.

L.R.: Dziękuję.

Z Lucjanem Rosłanowskim, rozmawiał Rafał Tomaszewski, redaktor naczelny Fintek.pl.