czwartek, 24 stycznia 2013

Jak banki mogą wykorzystać Big Data?

Big Data to ważne zjawisko, z którym od kilku lat spotykają się firmy i urzędy. To nie tylko ogromna ilość danych, które muszą być przetwarzane przez systemy IT, ale także fakt, że dane te są przeważnie nie uporządkowane i nie posiadają regularnej struktury. 

Big Data może być jednak potraktowana jako możliwość zdobycia takich informacji, których nie można znaleźć w klasycznych zbiorach danych. Dane wejściowe dla systemu obsługującego Big Data mogą pochodzić zarówno z samej firmy (systemy transakcyjne, dane z CRM, historia kontaktu np. z call-center) jak i ze źródeł zewnętrznych - takich, jak serwisy e-commerce, wydawcy, czy serwisy społecznościowe. Należy zaznaczyć, że pozyskiwanie danych z Internetu oraz ich analizowanie jest sporym wyzwaniem i wymaga specjalizowanych rozwiązań informatycznych. W szczególności trudna jest poprawna identyfikacja osoby jedynie na podstawie danych pozyskanych z sieci. 

Korzyści dla banku
Banki i inne instytucje finansowe mogą używać analiz Big Data w wielu obszarach swojej działalności - takich, jak:
· Wykrywanie prób oszustwa w obszarach bankowości hipotecznej, płatności i operacji kartowych;
· Wykrywanie nadużyć popełnianych przez pracowników;
· Badanie wiarygodności klientów na podstawie zgromadzonych danych niestrukturalnych;
· Zastosowanie w bankowości detalicznej: Cross sell / upsell produktów bankowych na podstawie analizy behawioralnej profili klientów, czy analizy ich upodobań;
· Zastosowanie w bankowości inwestycyjnej - badanie płynności, budowa strategii inwestowania na podstawie analizy danych niestrukturalnych (np. pochodzących z Internetu).
Jeśli bank potrafi odpowiednio zgromadzić dane Big Data i umiejętnie je przeanalizować, to może osiągnąć wiele korzyści - takich, jak np.:
· Lepsza ocena wiarygodności klienta - a co za tym idzie, zmniejszenie ryzyka udzielenia złego kredytu;
· Lepsze targetowanie ofert, za czym idzie zwiększenie liczby depozytów i kredytów;
· Sprawniejsze wykrywanie nadużyć, co prowadzi do zmniejszenia ryzyka operacyjnego banku;
· Możliwość budowy modeli oceniających i rekomendujących operacje na rynku instrumentów finansowych - w efekcie lepsze decyzje inwestycyjne.

Jak to działa?
System obsługujący Big Data jest rozwiązaniem stojącym "obok" hurtowni danych. Jest systemem przetwarzającym i przechowującym ogromne ilości danych niestrukturalnych. Wynikiem działania takiego rozwiązania są informacje (już uporządkowane), które typowo umieszczane są w hurtowni danych - tak, aby inne systemy mogły z nich korzystać (np. silnik ratingowy/scoringowy, czy silnik rekomendacji produktowych - taki, jak np. Oracle Real-Time Decisions). 
Do obsługi Big Data wymagana jest odpowiednia infrastruktura sprzętowa - zwykle jest to farma serwerów przetwarzających i przechowujących informacje Big Data. Doskonałym przykładem takiego rozwiązania jest Oracle Big Data Appliance (najnowsza wersja X3-2 została udostępniona na początku b.r.), które oferuje gotową farmę serwerów przetwarzających i przechowujących dane. Jest to maszyna z serii rozwiązań programowo-sprzętowych Oracle, zawierająca platformę obliczeniową, zintegrowany system pamięci masowej i specjalistyczne oprogramowanie do przeszukiwania i analizy zgromadzonych danych.
Więcej informacji o maszynie Oracle Big Data Appliance można znaleźć w artykule opublikowanym na naszym blogu 4 stycznia b.r.


Brak komentarzy:

Prześlij komentarz