Data-as-a-Service w bankowości: odkręć kurek z danymi i surfuj!

Przetwarzanie i analiza ogromnych ilości danych z roku na rok nabiera coraz większego znaczenia dla świata finansów. Jak nie utonąć w powodzi danych, ale wykorzystać produkt uboczny banków, jakimi są dane?

Czego dowiesz się z tego artykułu?

dlaczego danych jest coraz więcej
co musi się zmienić, żeby uwolnić potencjał zamknięty w danych
co zyskuje firma korzystająca z modelu DaaS
jak model DaaS wspiera nowoczesną bankowość real-time

Liczba i różnorodność danych dostępnych dla banków i innych firm świadczących usługi finansowe ogromnie wzrosła i nadal rośnie. IDC & Statista przewidują, że na świecie do końca 2022 roku powstaną 94 zetabajty danych, a w przyszłym – 118 zetabajtów.

Firmy są zobowiązane do wymiany coraz większej liczby szczegółów dotyczących transakcji, inwestycji i portfeli. Na fali tych zobowiązań zmienia się format przekazywania danych o płatnościach międzynarodowych. Coraz większe są także potrzeby związane ze sprawozdawczością i dążeniem do większej przejrzystości raportowania ESG (tzw. environmental, social and governance reporting).

Niezależnie od sprawozdawczości zewnętrznej biznes generuje dane w coraz większych ilościach po prostu jako produkt uboczny swojej działalności. Jednak – aby w pełni wykorzystać możliwości, jakie niesie ze sobą wykorzystanie tych stale rosnących danych – organizacje muszą znaleźć sposób na efektywne ich wykorzystanie. Chodzi o to, aby nie tylko nie utonąć w powodzi danych, ale móc surfować na tej fali przyrostu. Tylko jak to zrobić?

Silos danych jak gorset dla biznesu

Nowe zestawy danych są strukturyzowane i pakowane na różne sposoby, a następnie udostępniane w formie plików, lub bardziej nowocześnie – za pomocą interfejsów API. Na rynku są już od dawna firmy zajmujące się dostarczaniem aktualnych danych, ale choć ich produkty (gotowe bazy) idealnie się wpisują w potrzebę dostępu do coraz większego wolumenu danych, mają jedną, zasadniczą wadę.

Bazy te są de facto silosami, aktualizowanymi np. raz na 3 miesiące. Choć w przeszłości to wystarczało do sprawozdawczości w cyklu miesięcznym czy kwartalnym, w dzisiejszych czasach to zdecydowanie za mało! Co więcej, w modelu tradycyjnym nie można tak po prostu sięgnąć po bazę danych – trzeba ją wczytać do systemu, w dodatku utrzymywanego na własnych serwerach. Taki model zwiększa koszty, ograniczając swobodę łączenia różnych baz danych, od różnych dostawców i sprawia, że olbrzymi wolumen danych po prostu nie „pracuje” dla firmy tak, jak mógłby. Pisaliśmy też o tym w artykule „Efektywność pracy banku w modelu data-driven: przewróć architekturę!”.

Dane w modelu samoobsługowym

Gromadzenie, współdzielenie i analiza danych to ciągły proces, który potrzebuje strumieni danych zamiast silosów. W ostatnich latach widać, że firmy z sektora usług finansowych wykorzystują coraz więcej źródeł danych i zaczynają z nich korzystać w czasie rzeczywistym. Dołączają do tego coraz bardziej zaawansowaną analitykę, umożliwiając pracownikom z różnych obszarów samoobsługowe korzystanie z danych, aby mogli oni podejmować bardziej świadome decyzje.

By ułatwić korzystanie z różnego rodzaju danych i poszerzyć pulę dostępnych baz, dostawcy danych przechodzą na model Data-as-a-Service (DaaS). W modelu tym dostawca jest odpowiedzialny za uruchomienie i utrzymanie infrastruktury do zarządzania danymi oraz przeprowadza ich kontrolę. Klient może przeglądać całe zbiory danych z panelu użytkownika. Może również otrzymać wybrane dane sformatowane na różne sposoby w celu ich integracji z aplikacjami biznesowymi.

DaaS: konwerter danych potrzebny od zaraz

Przyszłość obrotu danymi w bankowości zapowiada się ciekawie. Korzystanie z danych w modelu DaaS umożliwia szybsze tworzenie autorskich analiz, z dowolną kombinacją typów danych, zarówno lokalnych, jak i globalnych. W połączeniu z metrykami jakościowymi, dotyczącymi różnych zbiorów i źródeł danych, może to prowadzić do ciągłej poprawy efektywności ich przetwarzania.

Aby taki model działania banków jednak był możliwy, muszą one znaleźć sprawny i optymalny kosztowo sposób na przyłączanie kolejnych źródeł danych (na zasadzie plug-and-play). Mając rozwiązanie, które potrafi „przenieść” dane ze źródła zewnętrznego (innych banków czy instytucji) do swojego ekosystemu, banki będą mogły w pełni wykorzystać potencjał bankowości opartej na danych (Data-Driven Banking).

Takie rozwiązania – nazwijmy je konwerterami – działające w oparciu o reguły biznesowe znacznie upraszczają każde połączenie nowego źródła danych. Zamiast każdorazowo projektować proces konwersji danych z nowego źródła do własnego ekosystemu, wystarczy odpowiednio przygotować jeden zestaw reguł biznesowych, do konwersji danych „na wejściu”. Po zintegrowaniu źródła z konwerterem rozwiązanie odpowiednio podzieli strumień danych przychodzących, i to w czasie rzeczywistym. Tak właśnie działa nasza autorska aplikacja Payres.

Surfuj po morzu możliwości danych

Jak pisaliśmy w artykule „Bankowość w czasie rzeczywistym: 5 powodów, dla których Twój bank powinien przejść na real-time”, warto podjąć wysiłek związany z przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym. Dlaczego? Po pierwsze, klienci ufają bankom, które dają im natychmiastowy dostęp do informacji o ich finansach. Po drugie, mając dostęp do danych w czasie rzeczywistym, bank może okazać klientowi prawdziwą empatię i zareagować, kiedy mierzy się on z jakąś trudnością. W szerszym kontekście banki mogą wykorzystać siłę real-time, aby zmniejszyć koszty własne i zwiększyć innowacyjność. Jeśli tego nie zrobią, wyprzedzą ich inni gracze rynku finansowego.

W modelu bankowości opartej na danych pojawia się morze możliwości dla komplementarnych usług dla klientów. Chcesz omówić rozwiązania dla bankowości wspierające analizę danych w czasie rzeczywistym? Zapraszamy do kontaktu!