Big Data, czyli proces gromadzenia, analizowania i wyciągania wniosków z dużej ilości danych, to już nie tylko hobby informatyków, ale podstawowe narzędzie pracy różnego rodzaju przedsiębiorstw i instytucji. Według raportu Digital Trends 2013 rynek Big Data w 2015 r. będzie wart 48 mld dolarów, a jego przewidywany wzrost wyniesie 40% rok do roku.
Z idei Big Data korzystają między innymi banki. Analizując dane udostępnione im przez samych klientów i łącząc je z danymi związanymi z ich aktywnością w Internecie (np. na portalach społecznościowych, forach internetowych) są nie tylko w stanie kompleksowo zbadać zdolność kredytową potencjalnych kredytobiorców, ale również przewidzieć kiedy, komu i jaką usługę warto zaproponować.
Biorąc pod uwagę fakt, że banki już same w sobie dysponują szerokim zakresem danych o swoich klientach (wiedzą m.in. jakie mają przychody, ile, gdzie, na co, a nawet z kim wydają pieniądze), świadomość tego, że dla optymalizowania zysków sięgają jeszcze po informacje zamieszczane, bardziej lub mniej świadomie w Internecie, może budzić obawy, a nawet przywodzić na myśl skojarzenia z inwigilacją.
Masz romans? Możesz nie dostać kredytu
Weryfikacja zdolności kredytowej dokonywana w oparciu o dane pochodzące z tradycyjnych źródeł (np. zaświadczeń o zarobkach, biur informacji gospodarczych) przestaje być dla banków wystarczająca. Jest również zbyt czasochłonna. Klient spodziewa się, że kredyt dostanie od razu, bez zbędnego oczekiwania. Z pomocą bankom przychodzą algorytmy analizujące kilka tysięcy danych na sekundę. Obiektywnie, z niemal stuprocentową niezawodnością dokonują oceny ryzyka kredytowego. Analiza profilu na Facebooku i powiązań ze znajomymi zweryfikuje miejsce zatrudnienia, historia zakupów na eBay może poświadczyć naszą wiarygodność finansową, a transakcje płatnicze mogą zdradzić nasz rozrzutny styl życia. Co więcej, badania wykazują, że na podstawie transakcji dokonywanych kartą bank jest w stanie przewidzieć, który z jego klientów w ciągu najbliższych dwóch lat się rozwiedzie. Algorytm, biorąc np. pod uwagę regularne wynajmowanie pokoju w hotelu albo wysyłkę kwiatów pod obcy adres oraz kilkadziesiąt innych czynników układających się w znany wzór, informuje bank o tym, że w najbliższym czasie klienta czekają małżeńskie problemy. Mając na uwadze fakt, że idealnym kredytobiorcą jest osoba posiadająca ustabilizowane życie rodzinne, szanse na pozytywne rozpatrzenie wniosku kredytowego maleją.
Szybki kredyt specjalnie dla Ciebie
Personalizacja oferty to kolejny z możliwych sposobów wykorzystania przez banki technologii Big Data. Wyobraź sobie, że jesteś już klientem banku. Właśnie kupiłeś walizki podróżne za które zapłaciłeś kartą, a gdy wróciłeś do domu przeglądałeś strony z ofertami biur turystycznych. Bank już wie, że planujesz wyjazd wypoczynkowy. Nie powinno cię zatem dziwić to, że dostałeś smsa lub maila ze specjalnie przygotowaną dla ciebie ofertą taniego kredytu na wakacje.
Commonwealth Bank of Australia poszedł jeszcze dalej i połączył Big Data z bankowością mobilną. Jeśli jego klient w czasie spaceru, zobaczy dom wystawiony na sprzedaż, może wyjąć z kieszeni smartfona, zrobić zdjęcie i po zalogowaniu się przesłać je bankowi. Bank przeanalizuje cenę budynku oraz zdolność kredytową klienta i po kilkudziesięciu sekundach, kiedy klient jeszcze będzie podziwiał zadbany ogródek, prześle mu ofertę kredytu na zakup tej konkretnej nieruchomości.
Big Data po polsku
Wbrew pozorom polskie banki nie pozostają w tyle z wykorzystaniem technologii Big Data. Z całą pewnością nie odbywa się to (jeszcze) na taką skalę jak w innych krajach, gdzie np. brytyjski Barclays nie tylko gromadzi dane, ale również je sprzedaje, o czym zresztą poinformował swoich klientów w skierowanych do nich listach. Przykładem wykorzystania idei Big Data w polskim sektorze bankowym jest program rabatowy mBanku – mOkazje. Polega on na tym, że bank wystawia oferty rabatów, które klient za pośrednictwem Facebooka zamawia i po zakupie opłaconym kartą mBanku, dostaje zniżkę. Rabaty są dopasowane do profilu każdego klienta stworzonego na podstawie historii jego konta i transakcji dokonywanych kartą.
Na początku 2013 r. viceprezes Alior Banku, Michał Hucał, zapowiedział, że jego bank chce wykorzystywać dane z portali społecznościowych, dane dotyczące zachowania klientów w Internecie i łączyć to z danymi firm telekomunikacyjnych, a jak dobrze sobie z tym poradzi to zamierza zaoferować je podmiotom z innych sektorów. Wywołał tym niemałą panikę wśród użytkowników Internetu. Te rewelacje dość szybko zdementował prezes banku Wojciech Sobierajski, uspokajając że o żadnym handlu danymi nie może być mowy, a zadaniem powstającego zespołu specjalistów jest poprawienie jakości świadczonych przez bank usług. Co ciekawe, zdaje się że ów zespół ekspertów powoli rozpoczyna swoją działalność, gdyż niedawno Alior Bank odrzucił wniosek klienta o debet z powodu uzyskanej informacji o niezapłaconym w terminie mandacie.
Big data a ochrona prywatności
Fakt gromadzenia i analizowania przez banki danych o klientach może wzbudzać niepokój. Zwłaszcza, gdy bank wykorzystuje je w celu kreowania potrzeb klientów których ci jeszcze nie mają. Nie można jednak nie zauważyć, że wykorzystywanie przez nie technologii Big Data przynosi korzyści zarówno jednej jak i drugiej stronie. I tak, poprzez analizę danych, bank minimalizuje ilość nietrafionych kredytów, a klient otrzymuje produkty i usługi, które go rzeczywiście interesują. DBS, jeden z największych banków w Singapurze, poprzez wykorzystanie Big Data, o prawie 80% zmniejszył przypadki, w których jego klienci nie mogli skorzystać z bankomatu z uwagi na brak gotówki w maszynie. Ponadto należy pamiętać, że bank analizuje wyłącznie dane zebrane z legalnych źródeł, które tak naprawdę generujemy my sami, wyrażając zgodę na przetwarzanie naszych danych przez bank lub publicznie publikując nasz profil na portalu społecznościowym.
Zgodnie z prawem bank nie może sprzedać lub udostępnić zgromadzonych danych innym podmiotom. Tajemnica bankowa gwarantuje, że dane klienta nie zostaną wytransferowane poza serwery banku. Niestety, nic nie zabrania bankom wysyłania w imieniu innych firm ofert promocyjnych dla określonej grupy własnych klientów.
Jak podkreśla Generalny Inspektor Ochrony Danych Osobowych, zgodnie z rekomendacją Rady Europy, mimo iż jakaś instytucja posiada legalnie zebrane dane, to w momencie zestawienia ich w profil osobowościowy, powinna odrębnie poinformować osobę o tym, że podlega ona dodatkowej czynności, jaką jest profilowanie. Osoba profilowana musi mieć możliwość sprawdzenia, czy to, co na jej temat wnioskuje np. bank jest prawdą.
źródła:
http://www.forbes.pl/big-data-przyszlosc-branzy-bankowej,artykuly,160710,1,1.html
http://samcik.blox.pl/2013/03/Big-Data-w-praktyce-oni-wiedza-pierwsi-komu-grozi.html
http://samcik.blox.pl/2013/02/Alior-i-permanentna-inwigilacja-Czy-powinnismy.html
http://natemat.pl/52911,co-to-jest-big-data-nie-bojcie-sie-na-pewno-nie-inwigilacja
http://www.deloitte.com/view/pl_PL/pl/dla-prasy/Raporty/6073e908a59e1410VgnVCM3000003456f70aRCRD.htm
Redakcja Lex Artist we współpracy z Małgorzatą Zdunek
Administratorem danych osobowych jest Lex Artist sp. z o.o., ul. Szańcowa 74/1, 01-458 Warszawa. Dane osobowe będą przetwarzane w celu umieszczenia i obsługi komentarza na blogu. Przysługują Panu/Pani następujące prawa: prawo dostępu do treści danych, prawo do sprostowania danych, prawo do usunięcia danych, prawo do ograniczenia przetwarzania danych, prawo do wniesienia sprzeciwu, prawo do wniesienia skargi do organu nadzorczego. Pełna treść klauzuli informacyjnej znajduje się tutaj.
Zanonimizowany ciąg znaków stworzony na podstawie Pani/Pana adresu email (tak zwany hash) może zostać przesłany do usługi Gravatar w celu sprawdzenia czy jej Pan/Pani używa. Polityka prywatności usługi Gravatar jest dostępna tutaj. Po zatwierdzeniu komentarza obrazek profilowy jest widoczny publicznie w kontekście twojego komentarza.