Horyzonty Bankowości 2013: Nowy ekosystem informacji – źródła i metody wykorzystania w banku Zarys koncepcji SAS Institute
Nowy ekosystem informacji to przede wszystkim baza i platforma środowiska Big Data, pozwalająca na pozyskiwanie danych o klientach i prospektach ze źródeł zewnętrznych, niestrukturalnych, szybkozmiennych, o dużym wolumenie i różnorodności (paradygmat 3V w Big Data - Volume/Velocity/Variety). Kluczowym elementem tego ekosystemu jest technologia i funkcjonalność pozwalająca na szybkie, efektywne i wiarygodne przetworzenie strumienia pozyskiwanych informacji w wiedzę biznesową o kliencie/prospekcie i powiązanie jej z danymi przetwarzanymi przez organizację
Raosław Grabiec
Tak zdefiniowany nowy ekosystem informacji oparty jest na 6 kluczowych źródłach danych:
Profil bankowy – standardowe źródło danych o kliencie oparte o informacje transakcyjne, produktowe, relacyjne, finansowe, wnioski produktowe etc. – zwykle rozszerzone o tzw. profil analityczny (predyktory wykorzystywane w procesie modelowania analitycznego pod kątem oceny ryzyka czy też w modelach propensity-to-buy – zwykle dostarczane w formie analitycznej tabeli ABT (SAS Analytical Base Table – zbiór kilku-kilkunastu tysięcy predyktorów analitycznych opisujących pojedynczego klienta)
Dane social media – dane pozyskiwane z internetu, z portali społecznościowych (takich jak Facebook czy Twitter) oraz blogów, portali specjalistycznych, forów internetowych etc. Dane te pozyskiwane są za pomocą mechanizmu web-crawling oraz analizowane pod kątem identyfikacji sentymentu oraz ich kategoryzacji w sygnały opisujące konkretne stany oraz sytuacje (potrzeby zakupowe, irytacja, złe postrzeganie marki etc.). Analiza odbywa się przy wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów SAS Text Mining, wykorzystujących zlokalizowaną polską taksonomię oraz reguły tekstowe umożliwiające właściwą interpretację przetwarzanych treści. Kluczowa w przypadku danych social media jest właściwa identyfikacja autora treści – jest to realizowane również przy wykorzystaniu technik text mining oraz poprzez inkrementalne budowanie wektora informacji na poziomie pojedynczego źródła (rozumianego jako autora).
Voice of Customer – dane pozyskiwane ze źródeł wewnętrznych banku – korespondencji klientów/prospektów z bankiem, składanych reklamacji, rozmów prowadzonych z infolinią, wirtualnym doradcą oraz notatek z procesu sprzedaży (pozyskanych z operacyjnego CRM). Dane te, podobnie jak w przypadku treści internetowych, podlegają automatycznej interpretacji, analizie sentymentu oraz właściwej kategoryzacji przy wykorzystaniu technik text mining.
Dane geolokacyjne – dane zwyczajowo pozyskiwane z 3 źródeł – z geolokacji merchantów (w przypadku transakcji kartowych), aplikacji mobilnych dostępnych na smartfonach (z wykorzystaniem GPS), danych BTS pozyskiwanych od operatorów telekomunikacyjnych. Informacje te wykorzystywane ...
Artykuł jest płatny. Aby uzyskać dostęp można:
- zalogować się na swoje konto, jeśli wcześniej dokonano zakupu (w tym prenumeraty),
- wykupić dostęp do pojedynczego artykułu: SMS, cena 5 zł netto (6,15 zł brutto) - kup artykuł
- wykupić dostęp do całego wydania pisma, w którym jest ten artykuł: SMS, cena 19 zł netto (23,37 zł brutto) - kup całe wydanie,
- zaprenumerować pismo, aby uzyskać dostęp do wydań bieżących i wszystkich archiwalnych: wejdź na BANK.pl/sklep.
Uwaga:
- zalogowanym użytkownikom, podczas wpisywania kodu, zakup zostanie przypisany i zapamiętany do wykorzystania w przyszłości,
- wpisanie kodu bez zalogowania spowoduje przyznanie uprawnień dostępu do artykułu/wydania na 24 godziny (lub krócej w przypadku wyczyszczenia plików Cookies).
Komunikat dla uczestników Programu Wiedza online:
- bezpłatny dostęp do artykułu wymaga zalogowania się na konto typu BANKOWIEC, STUDENT lub NAUCZYCIEL AKADEMICKI