Változások előtt – hol áll a banki (adat)elemzés?
Nándorfi György
Budapest Bank •
1987-ben jött létre az egyik legelső hazai kereskedelmi bankként
•
A 8 hazai nagybank egyike
•
Tulajdonosi háttér: • 1995-től 2015-ig az amerikai GE tulajdonában • 2015. június 29-től állami tulajdonú (MFB csoportohoz tartozó Corvinus Nemzetközi Befektetési Zrt.)
•
Teljes körű pénzügyi szolgáltatásokat kínál mind a lakosság, mind a vállalkozások számára, ezen belül kiemelten a kis- és középvállalkozásoknak (KKV)
•
96 fiók országszerte
•
~ 2800 főt foglalkoztat (a leányvállalatokkal együtt)
•
Bankműveleti Központ működik Békéscsabán 2006 óta • Jelenleg közel 750 főt foglalkoztat • A térség második legnagyobb munkáltatója versenyszférában
•
2015. első féléves konszolidált adózás utáni eredmény: 15,7 milliárd Ft
a
Big Data
Mit? Mikor? Kivel? ……elemezzünk
Big Data – Mit? Inspiráció a Fin-tech cégektől: A fintech cégek fejlett elemzési módszerekkel és Big Data felhasználásával határozzák meg, hogy pénzügyi szolgáltatásokat: 1. Kinek? 2. Mit? 3. Milyen módon?
Attraktív ügyfél csoportok felderítése. Ezek számára vonzó termék felkínálása Speciális csatorna kialakítása
Banki reakciók / várható lépések Semmit sem lépni
Lemásolni a fin-tech stratégiát
Kiaknázni a meglévő adottságokat: •
Hatalmas tranzakciós adatbázis
•
Meglévő ügyfélbázis
Új stratégia az ügyfélszerzésben:
Megérteni az ügyféligényt Kombinálni a stratégiákat
•
Nyitva áll a lehetőség a külső adatbázisokhoz való hozzáféréshez
•
Hasonló módszertanok elsajátítása
•
Új csatornák kialakítása
Big Data
Mit? Mikor? Kivel? ……elemezzünk
Mikor? DW fejlesztések 2012-2016
’12-15
’16
Felügyeleti jelentések
3
1
Tőke követelmények optimalizálása
3
Kockázatkezelés és behajtás
8
1
Tulajdonos váltással kapcsolatos feladatok
3
-
Növekedés támogatás
1
1
14
1
Az elmúlt öt év fejlesztéseivel kialakítottunk egy analitikus infrastruktúrát
3
Big Data
Mit? Mikor? Kivel? ……elemezzünk
Elemzési struktúrák - jelenleg Adat feldolgozás Adatbázis szakértők
Forrás 1
Forrás 2
Forrás 3
Elemzési tevékenység
Adatbázisok
Elemzők / felhasználók
Értékesítés támogatás
Értékesítők
Kockázatkezelés
Termék menedzsment Kontrolling
Forrás 4
Forrás 5
DWH
Forrás 6
Forrás 7
Operáció Operációs
Adatbázisok
Forrás 8
Forrás 9
Forrás 10
Forrás 11
Kockázat Kezelés Profitability DM
CRM BI
Kampánymenedzsment Compliance
Behajtás
Tevékenység
Forrás 12
1. Adatminőség és adat konzisztencia ellenőrzés 2. Adatleválogatás és szűrés 3. Adatbányászat 4. Elemzés
• • • •
Egyeztetés / rekonsziliáció Variancia elemzés Vizualizáció Jelentéskészítés
Többlépcsős, párhuzamos folyamat az adattól az információig
Döntéshozó
Elemzési struktúrák - tervezett Adat feldolgozás Forrás 1
Sales DM Forrás 2
Forrás 3
Forrás 4
Adatbázisok
Forrás 5
DWH
Forrás 6
Forrás 7
Forrás 8
Forrás 9
Forrás 10
Forrás 11
Adatbázisok
Analitikus réteg
Adatbázis szakértők
Elemzés
Kockázatkezelés
Adat bányászat
Operáció Tervezés Hyperion
CRM
CRM DM
Termék menedzsment Kontrolling Operációs Kampánymenedzsment
BI
Profitability DM Behajtás
Döntéshozó
Elemzők / felhasználók Értékesítők Értékesítés támogatás
Kockázat Kezelés
Forrás 12
Tevékenység
Elemzési tevékenység
Compliance Kampánymenedzsment
Reporting eszköz BO
Termék menedzsment
• Adatminőség és adat konzisztencia ellenőrzés • Adatleválogatás és szűrés • Adatbányászat • Jelentéskészítés
Direkt folyamat / párhuzamos tevékenységek megszüntetése
• Egyeztetés / rekonsziliáció • Variancia elemzés • Vizualizáció
Big Data – Következő lépések • A fin-tech cégek által jelentett kihívás reális a következő néhány évben
• A bank több lépésben kell, hogy felkészüljön fel: • A meglévő erősségek kiaknázása – tranzakció elemzés • Célirányos infrastruktúra fejlesztések – technológia, DWH, módszertanok • Felkészíteni a szervezetet az új kihívásokra: • A jelenlegi „elemzési / reporting” folyamatok digitalizálása – önkiszolgáló BI • Fejlett elemzési tudás kialakítása behozatala • A döntéshozók felkészítése az új kihívásokra
Van elég idő a felkészülésre?
Függelék
Budapest Bank DWH / BI fejlesztés •
2009-ben indult zöld mezős beruházásként
•
Fejlesztés: Oracle konzultáció, mint stratégiai partner •
Dedikált üzleti elemző csapat (Üzleti intelligencia)
•
Dedikált belső IT csapat
•
Technológia: Oracle, IBM adat modell, BO reporting
•
Pénzügy (CFO) szponzoráció
•
Fokozatos fejlesztés: Project 1 Project 2 Project3
Forrás rendszerek
•
Teljes lefedettség a portfólió adatokban, kisebb lefedettség az applikációs adatokban
