Monetyzacja

Banki i inne instytucje finansowe śpią na danych. Taka obiegowa opinia krąży od lat nie tylko w sektorze finansowym, ale także poza nim, rozgrzewając wyobraźnie tych, którzy mogą z nich zrobić użytek tworząc lepsze (także kosztowo) produkty i usługi, które lepiej będą odpowiadać potrzebom klientów. Towarzyszy temu rozwój, choć jeszcze niezbyt dynamiczny, prawa i regulacji, które z jednej strony mają pozwolić na bardziej elastyczne przetwarzanie danych, a z drugiej zabezpieczyć ich „właścicieli” przed niewłaściwym wykorzystaniem, w tym manipulacją. Uczenie maszynowe i głębokie, a także mniej wyrafinowane metody z pogranicza tzw. sztucznej inteligencji i statystyki dodają tylko pikanterii, powodując, że coraz częściej instytucje finansowe szukają rozwiązań, które pozwolą odejść od wyłącznie gromadzenia danych ‒ na rzecz ich efektywnego zaprzęgnięcia do realizacji biznesowych celów, pisze Michał Nowakowski.