Big data ve světě financíaneb 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 skóringupomocí big data? Co všechno lze o vás na internetu najít?

Co to je Kreditech?

Business model –Amazon of ConsumerFinance

Naše životy se v mnoha směrech změnily…

CD

Knihy

Zboží

Seznamky

15 minut,

3 kliknutí,

pohodlně

z domu

Nový způsob, jak se dostat k penězům…

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

24/7

35 s

15 minut

27 % s kreditní historií

od 9 do 5

5 - 7 dní

1 až 3 dny

Big Data a Finance

Co to vlastně „Big Data“ jsou?

>20 Petabytůdat,

procházejícíchGooglem každý den

>30 petabytůdat

generovaných uživateli na Facebooku

>30bn informací

měsíčne na Facebooku

>30bn sms, tweetů

hovorů přes mobil

>34k Liků na Facebooku za minutu (a to

pouze brandovaných)

>47k stáhnutí

v App storuza minutu

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 (kroměNSA ).+

Digitalizovat bankovnictví1. Obslouží 5 milionů neskórovatelných klientů, 2. nízkonákladové procesy, 3. umožňuje kvalitnější servis

Jak pracuje algoritmus?

Jak probíhá BIG DATA Credit Scoring

Class

Class

Class

Class

Final Score

Assembly

BIG DATA

• > 10,000 dat

• Osobní data, data o chování a

data dostupná zvenčí

• Vlastní model dat

• Nezávislé na úvěrových

registrech

Skoringové modely

• Modely stále a dynamicky

optimalizované

• Modely se nejprve sdílí napříč

zeměmi, ale poté jsou

upravovány o lokální data

Získání dat

Konstrukce dat

Seřazení dat

Klasifikace

Vyhodnocení

Kde všude data můžeme sbírat?

CreditbureausLokalizační

data

Data z přístrojů

Data o chování

Sociálnísítě Užívání

webu

Finanční data

Veřejná data

E-commerce

Mobile App 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

Home

WorkIP

Last Check in

Distance

Surounding

Mikrogeografická kompozice

Koherentnostinformací Ekonomické ukazatele: kupní

síla …

Pracovní prostředí

Geolocation

Data ze sociálních sítí

Velikost sítě

EdgerankInterakce a

intenzita

Spojitost dat z jednotlivých sítí

Obsah profilu Liky a zájmy

Data o přístroji a chování na internetu

Chování při vyhledávání

Způsob psaní

Užívání webů

Cesta zákazníka

Informace o přístroji

Historie vyhledávání

Žádosti

Síť vztahů

Mozaika všech dat

Celkový pohledje důležitý

Naše cesta a vizeSkóring bankám – online půjčky –digitální bankovnictví

ZAČÁTEK: SKÓROVAT NESKÓROVATELNÉ. PRODÁVAT SKÓRING BANKÁM

?

VLASTNÍ skóring Doáhnout na nové zákazníky a snížit počet

nesplacených úvěrů

Tradiční banky Bankou zamítnuto

?4bn lidí bez kreditního

skóre

EXPANZE ODSPODU: OD SKÓRINGU K BANKOVNICTVÍ

Používají historická data s nízkou předpovídací

hodnotou

Vylučují velký počet zákazníků, kteří na úvěr

mají

Kvůli nedostatku dat nemohou operovat na

rozvojových trzích

Spoléhají na úvěrové registry při

posuzování úvěrů

Vysoké náklady kvůli procesům a

infrastruktuře

Nemohou obsloužit zákazníky na

rozvojových trzích

Credit BureauBanky

INOVATIVNÍ PRODUKTY ADEKVÁTNĚ OCENĚNÉ A CÍLENÉ NEOBSLUHOVATELNÝM ZÁKAZNÍKŮM

VIZE: JEDEN OBCHOD PRO VŠECHNY OSOBNÍ FINANCE

Dynamic Credit Score

E Wallet / Bank

AccountPers. Finance Management

External products

New internal products

Platforma

Země

LIVE

Produkty

CreditCards

Risk BasedCredit

Install-ments

Micro-loans

Dynamický rozvoj produktů

KREDITECH – může to fungovat

Aktivní na 8 trzích Default rates menší jak <7%

Plánované trhy

Aktivní trhy

Kreditech v České republice

Kredito24: Fast-Learning Products

Sběr datPrůběžná optimalizace modelů- Minimum času

- Minimální nároky na kapitál

- Maximum poznatků

Vývoj zákazníkůDlouhodobý vztah se zákazníkem umožní nabídnout různé produkty podle aktuální potřeby a vývoje finanční situace

Udržitelné úvěrování20% schváleno/ 7% defaults vs 40-60% schváleno/ 25%+ defaults

Zaimo: Automated, Tailored Lending

Cena na míru0,5-2min: Cenová nabídka v reálném čase1-5min: Peníze jsou převedeny na účet

InovativníÚvěr vyřízen za 5 minut i v nociOkamžité vydání virtuální platební karty, fyzická během několika dnůZákaznická podpora pomocí Live Chatu

Flexibilní cíleníCenová nabídka tvořena na základě- Kreditní skóre klienta

- Potřeby klienta

Děkuji za pozornost!

What are Customers Willing to share?

70%81%

73% 72% 70%

86% 90%

68%

30%19%

27% 28% 30%

14% 10%

32%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

World Brazil Canada China EU India South Africa US

Would You be Willing to Provide Your Bank with More Information About Yourself if it Helped to Deliver a Better Service?

Yes No

Source: “The customer takes control” - Global Consumer Banking Survey 2012 by E&Y; Consumer Credit - G.19 report by Federal Reserve (US)

1. Banks operate outdatedprocesses on outdated IT to serve customer in outdated way

2. Banks do not serve the public butprofitable customers

HERE IS WHY IT IS LIKE THAT

PRIVATE CREDIT BUREAU COVERAGE WORLDWIDE

573%

1.3

3.7of all the adults

in the world are

unscored

Total Adult Population The Scored The unscored

billion

FACT

Globally,

of people havea mobile phone…

5.25 billion

3.7 billion

2.5 billion

no bank account

unscored

with mobile phone

75%

ADULTS WITHOUT CREDIT SCORE

466 mio.High Income OECD Economies

572 mio.Developing Economies

2.793 mio.

230 mio.

access to financing

17 %

67 %

THE CREDIT DIVIDE – ACCESS TO FINANCING

MEET THE TEAM

1.5mscored loans

120m USDlending run rate

35m USDrevenue run rate

150 employeesin Hamburg from 40 nationalities

15.000 datapoints per application