Big data ve světě financí aneb skóring pomocí několika tisíc dat

Transkript

1 Big data ve světě financí aneb skóring pomocí několika tisíc dat Jakub Škrabánek

2 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?

3 Co to je Kreditech? Business model Amazon of Consumer Finance

4 Naše životy se v mnoha směrech změnily Knihy CD Zboží Seznamky

5 Nový způsob, jak se dostat k penězům 15 minut, 3 kliknutí, pohodlně z domu 15 minut, 3 kliknutí, pohodlně z domu

6 Amazon světa financí? Unikátní algoritmus Nezávislý na třetí straně Může být zaveden celosvětově Umožňuje skórovat každého Nižší míra nesplacených úvěrů než u bank

7 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

8 Big Data a Finance

9 Co to vlastně Big Data jsou? >30 petabytů dat generovaných uživateli na Facebooku >20 Petabytů dat, procházejících Googlem každý den >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)

10 Okno příležitosti: Finance potkávají Data Osobní finance BIG DATA Analýza Přechod k online službám dnes zákazníci vyžadují IT systémy pro bankovnictví vznikaly v 80. letech jako nástroj pro pobočky a fyzický kontakt se zákazníkem Rozvojové trhy mají vysokou poptávku po financích, protože nemohou být skórováni, tudíž obslouženi bankou Vysoký stupeň manuálních procesů a vysoké variabilní náklady vedou k ignoraci profitabilních zákaznických segmentů + Každý den je generováno obrovské množství dat Technická infrastruktura (cloudy) umožňují analýzu a komplexní výpočty s velkými kvanty dat Příkladů využití analytiky s vysokým ROI je minimum (kromě NSA ). Digitalizovat bankovnictví 1. Obslouží 5 milionů neskórovatelných klientů, 2. nízkonákladové procesy, 3. umožňuje kvalitnější servis

11 Jak pracuje algoritmus?

12 Jak probíhá BIG DATA Credit Scoring BIG DATA Získání dat > 10,000 dat Osobní data, data o chování a data dostupná zvenčí Vlastní model dat Konstrukce dat Nezávislé na úvěrových registrech Seřazení dat Skoringové modely Klasifikace Vyhodnocení Class Class Class Class Assembly Final Score Modely stále a dynamicky optimalizované Modely se nejprve sdílí napříč zeměmi, ale poté jsou upravovány o lokální data

13 Kde všude data můžeme sbírat? Data z přístrojů Lokalizační data Credit bureaus E-commerce Veřejná data Data o chování Mobile App Data Sociální sítě 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 Source: DC Digital Universe Study 2012

14 Data o lokaci a prostředí Pracovní prostředí Mikrogeografická kompozice Geolocation Surounding Last Check in Home Work IP Koherentnost informací Distance Ekonomické ukazatele: kupní síla

15 Data ze sociálních sítí Spojitost dat z jednotlivých sítí Velikost sítě Edgerank Interakce a intenzita Obsah profilu Liky a zájmy

16 Data o přístroji a chování na internetu Informace o přístroji Chování při vyhledávání Historie vyhledávání Způsob psaní Žádosti Užívání webů Síť vztahů Cesta zákazníka

17 Mozaika všech dat Celkový pohled je důležitý

18 Naše cesta a vize Skóring bankám online půjčky digitální bankovnictví

19 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

20 EXPANZE ODSPODU: OD SKÓRINGU K BANKOVNICTVÍ Banky Credit Bureau Spoléhají na úvěrové registry při posuzování úvěrů Vysoké náklady kvůli procesům a infrastruktuře Nemohou obsloužit zákazníky na rozvojových trzích Používají historická data s nízkou předpovídací hodnotou Vylučují velký počet zákazníků, kteří na úvěr mají Kvůli nedostatku dat nemohou operovat na rozvojových trzích INOVATIVNÍ PRODUKTY ADEKVÁTNĚ OCENĚNÉ A CÍLENÉ NEOBSLUHOVATELNÝM ZÁKAZNÍKŮM

21 VIZE: JEDEN OBCHOD PRO VŠECHNY OSOBNÍ FINANCE Produkty Země Platforma Dynamic Credit Score Pers. Finance Management E Wallet / Bank Account Dynamický rozvoj produktů LIVE Installments Microloans Risk Based Credit Credit Cards New internal External products products

22 KREDITECH může to fungovat Plánované trhy Aktivní trhy Aktivní na 8 trzích Default rates menší jak <7%

23 Kreditech v České republice

24 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

25 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

26 Děkuji za pozornost!

27 What are Customers Willing to share? 100% 80% Would You be Willing to Provide Your Bank with More Information About Yourself if it Helped to Deliver a Better Service? 30% 19% 27% 28% 30% 14% 10% 32% 60% 40% 70% 81% 73% 72% 70% 86% 90% 68% 20% 0% World Brazil Canada China EU India South Africa US Yes No Source: The customer takes control - Global Consumer Banking Survey 2012 by E&Y; Consumer Credit - G.19 report by Federal Reserve (US)

28 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

29 PRIVATE CREDIT BUREAU COVERAGE WORLDWIDE 73% 5 of all the adults in the world are unscored billion Total Adult Population The Scored The unscored

30 FACT Globally, 75% of people have a mobile phone 5.25 billion with mobile phone 3.7 billion unscored 2.5 billion no bank account

31 ADULTS WITHOUT CREDIT SCORE

32 THE CREDIT DIVIDE ACCESS TO FINANCING 572 mio. Developing Economies access to financing 17 % 230 mio. 466 mio. High Income OECD Economies 67 % mio.

33 MEET THE TEAM 1.5m 120m USD 35m USD 150 employees data scored loans lending run rate revenue run rate in Hamburg from 40 nationalities points per application

34