Big data ve světě financí aneb skóring pomocí několika tisíc dat
Jakub Škrabánek
Úvod
• Z každé stopy na internetu zanecháváte data, která můžeme sledovat a analyzovat • Na základě tisíců dat můžeme a umíme také odhadnout, jaké jsou vaše finanční možnosti a chování, tedy i to, zda jste schopni splatit půjčku, o kterou si žádáte • Počítačové algoritmy tak umí nahradit práci bankovních úředníků nebo úvěrových registrů, které tradiční skóring provádí
• Jak se s velkými daty pracuje? V čem jsou výhody skóringu pomocí big data? Co všechno lze o vás na internetu najít?
Co to je Kreditech? Business model –Amazon of Consumer Finance
Naše životy se v mnoha směrech změnily…
Knihy
CD Zboží Seznamky
Nový způsob, jak se dostat k penězům…
15 minut, 3 kliknutí, pohodlně z domu
15 minut, 3 kliknutí, pohodlně z domu
Amazon světa financí?
Unikátní algoritmus
Nezávislý na třetí straně Může být zaveden celosvětově Umožňuje skórovat každého Nižší míra nesplacených úvěrů než u bank
KREDITECH VS. BANKY
kdokoliv
27 % s kreditní historií
24/7
od 9 do 5
35 s
5 - 7 dní
15 minut
1 až 3 dny
Big Data a Finance
Co to vlastně „Big Data“ jsou?
>20 Petabytů dat, procházejících Googlem každý den
>30 petabytů dat generovaných uživateli na Facebooku
>30bn sms, tweetů hovorů přes mobil
>47k stáhnutí v App storu za minutu
>30bn informací měsíčne na Facebooku
>34k Liků na Facebooku za minutu (a to pouze brandovaných)
Okno příležitosti: Finance potkávají Data
Osobní finance
BIG DATA Analýza
Přechod k online službám dnes zákazníci vyžadují
Každý den je generováno obrovské množství dat
IT systémy pro bankovnictví vznikaly v 80. letech jako nástroj pro pobočky a fyzický kontakt se zákazníkem
Technická infrastruktura (cloudy) umožňují analýzu a komplexní výpočty s velkými kvanty dat
Rozvojové trhy mají vysokou poptávku po financích, protože nemohou být skórováni, tudíž obslouženi bankou
Příkladů využití analytiky s vysokým ROI je minimum (kromě NSA ).
Vysoký stupeň manuálních procesů a vysoké variabilní náklady vedou k ignoraci profitabilních zákaznických segmentů
+
Digitalizovat bankovnictví 1. Obslouží 5 milionů neskórovatelných klientů, 2. nízkonákladové procesy, 3. umožňuje kvalitnější servis
Jak pracuje algoritmus?
Jak probíhá BIG DATA Credit Scoring BIG DATA
Získání dat
•
> 10,000 dat
•
Osobní data, data o chování a data dostupná zvenčí
Konstrukce dat
•
Vlastní model dat
•
Nezávislé na úvěrových registrech
Seřazení dat
Skoringové modely • Class
Class
Class
Class
Klasifikace
optimalizované •
Vyhodnocení
Assembly
Final Score
Modely stále a dynamicky
Modely se nejprve sdílí napříč
zeměmi, ale poté jsou upravovány o lokální data
Kde všude data můžeme sbírat?
Lokalizační data
• • •
E-commerce
Data z přístrojů
Veřejná data
Data o chování
Mobile App Data Sociální sítě
•
Credit bureaus
Užívání webu
Finanční data
V roce 2012, bylo každý den produkováno 2.5 quintillionu bytů dat (18 nul), 90% dat na světě bylo vytvořeno v posledních dvou letech. Google obdrží přes 2 miliony požadavků na vyhledávání za minutu. Lidé na Facebooku sdílí 684,000 bitů obsahu denně. Digitální svět se dvojnásobně zvětší každé dva roky až do roku 2020. Source: “DC Digital Universe Study 2012
Data o lokaci a prostředí
Mikrogeografická kompozice
Pracovní prostředí
Surounding
Geolocation Last Check in
Home Work
Koherentnost informací
Distance
IP
Ekonomické ukazatele: kupní síla …
Data ze sociálních sítí
Spojitost dat z jednotlivých sítí
Velikost sítě
Interakce a intenzita
Edgerank
Obsah profilu
Liky a zájmy
Data o přístroji a chování na internetu
Informace o přístroji
Chování při vyhledávání
Historie vyhledávání
Způsob psaní
Žádosti
Užívání webů
Síť vztahů
Cesta zákazníka
Mozaika všech dat
Celkový pohled je důležitý
Naše cesta a vize Skóring bankám – online půjčky – digitální bankovnictví
ZAČÁTEK: SKÓROVAT NESKÓROVATELNÉ. PRODÁVAT SKÓRING BANKÁM
? 4bn lidí bez kreditního skóre
? Tradiční banky
Bankou zamítnuto
VLASTNÍ skóring
Doáhnout na nové zákazníky a snížit počet nesplacených úvěrů
EXPANZE ODSPODU: OD SKÓRINGU K BANKOVNICTVÍ
Banky
Credit Bureau
Spoléhají na úvěrové registry při posuzování úvěrů
Používají historická data s nízkou předpovídací hodnotou
Vysoké náklady kvůli procesům a infrastruktuře
Vylučují velký počet zákazníků, kteří na úvěr mají
Nemohou obsloužit zákazníky na rozvojových trzích
Kvůli nedostatku dat nemohou operovat na rozvojových trzích
INOVATIVNÍ PRODUKTY ADEKVÁTNĚ OCENĚNÉ A CÍLENÉ NEOBSLUHOVATELNÝM ZÁKAZNÍKŮM
VIZE: JEDEN OBCHOD PRO VŠECHNY OSOBNÍ FINANCE Země
Produkty
Platforma
Dynamic Credit Score
Pers. Finance Management
E Wallet / Bank Account
Dynamický rozvoj produktů LIVE
Microloans
Installments
Risk Based Credit
Credit New internal External Cards products products
KREDITECH – může to fungovat
Plánované trhy
Aktivní trhy
Aktivní na 8 trzích
Default rates menší jak <7%
Kreditech v České republice
Kredito24: Fast-Learning Products
Sběr dat
Průběžná optimalizace modelů -
Minimum času Minimální nároky na kapitál Maximum poznatků
Vývoj zákazníků
Dlouhodobý vztah se zákazníkem umožní nabídnout různé produkty podle aktuální potřeby a vývoje finanční situace
Udržitelné úvěrování
20% schváleno/ 7% defaults vs 40-60% schváleno/ 25%+ defaults
Zaimo: Automated, Tailored Lending
Cena na míru 0,5-2min: Cenová nabídka v reálném čase 1-5min: Peníze jsou převedeny na účet Inovativní Úvěr vyřízen za 5 minut i v noci Okamžité vydání virtuální platební karty, fyzická během několika dnů Zákaznická podpora pomocí Live Chatu Flexibilní cílení Cenová nabídka tvořena na základě -
Kreditní skóre klienta Potřeby klienta
Děkuji za pozornost!
What are Customers Willing to share?
Would You be Willing to Provide Your Bank with More Information About Yourself if it Helped to Deliver a Better Service? 100% 80%
30%
19%
14% 27%
28%
10%
30%
32%
60% 40%
70%
81%
86% 73%
72%
70%
Canada
China
EU
90% 68%
20% 0% World
Brazil
Yes
India
No
Source: “The customer takes control” - Global Consumer Banking Survey 2012 by E&Y; Consumer Credit - G.19 report by Federal Reserve (US)
South Africa
US
HERE IS WHY IT IS LIKE THAT
1. Banks operate outdated processes on outdated IT to serve customer in outdated way 2. Banks do not serve the public but profitable customers
PRIVATE CREDIT BUREAU COVERAGE WORLDWIDE
73%
5
of all the adults in the world are
3.7
unscored
1.3 billion Total Adult Population
The Scored
The unscored
FACT
5.25 billion Globally,
with mobile phone
75%
3.7 billion
of people have a mobile phone…
2.5 billion
unscored
no bank account
ADULTS WITHOUT CREDIT SCORE
THE CREDIT DIVIDE – ACCESS TO FINANCING
572 mio. Developing Economies access to financing
17 % 230 mio.
67 % 466 mio. High Income OECD Economies
2.793 mio.
MEET THE TEAM
1.5m
120m USD
35m USD
150 employees
15.000 data
scored loans
lending run rate
revenue run rate
in Hamburg from 40 nationalities
points per application
