Kulcskérdéssé vált a bankok számára a rendelkezésükre álló ügyféladatok hatékony felhasználása – derül ki az EY és az Institute of International Finance (IIF) közös felméréséből. A meglévő információk megfelelő kezelése ugyanis az ügyfelek számára gyorsabb ügyintézést és kedvezőbb ajánlatokat jelenthet. Áttörést elsősorban a mesterséges intelligencia alkalmazása hozhat a területen, a gépi tanulás ugyanis képes dinamikusan alkalmazkodni a folyamatosan változó gazdasági környezethez. 

A következő három évben szinte minden bank (93%) az adatminőség fejlesztésére fókuszál, emellett kiemelt feladatnak tartják a különböző információcsoportok összekapcsolását (57%) is – mutat rá a tanulmány, amelynek keretében 29 országból 74 bank vezető beosztású szakemberét kérdezték. Az értékes, jobb minőségĹą adatok kinyerése (80%) mellett a termékfejlesztéshez vagy a fogyasztói élmény fokozásához szükséges információk könnyebb eléréséért (67%) hajlandóak leginkább beruházásokra a döntéshozók.

„A hazai bankok nagy hangsúlyt helyeznek az üzleti és növekedési célokra, ám egyre nagyobb kihívást jelent számukra a strukturálatlan adatok rendszerezése és új, döntéstámogató modellek kifejlesztése. Az adatminőség javítása – a szabályozóknak való kötelező megfelelés mellett – új ügyfelek megszerzését és a legjobb termékajánlatok kialakítását is segítheti” – emelte ki Hoós János, az EY pénzügyi kockázatkezeléssel foglalkozó területének vezetője. 

A válaszadók szerint a pénzintézetek sok rossz minőségĹą adatot tárolnak és kevés az olyan, hozzáértő szakértő, aki képes rendszerezni, feldolgozni és tisztítani őket (61%), ez pedig gátolja a fejlesztéseket. A széleskörĹą szakértelem iránti igényt tovább fokozza, hogy a felügyeletek egyre fejlettebb pénzügyi modellek bevezetését követelik meg. 

A bankoknak leginkább a pénzügyi kockázatok modellezésének területén (70%) lenne szüksége új munkatársakra. A hozzáértő szakértők hiánya ugyanis egyre égetőbb probléma az iparágban. „A mesterséges intelligencia alkalmazása az adatfeldolgozás területén is áttörést hozhat. A gépi tanulás révén ugyanis komplex, több dimenziós modellek is kialakíthatóak, amelyeket aztán a folyamatosan változó gazdasági környezethez lehet igazítani” – tette hozzá a szakember.

A hitelintézetek az adatvesztés veszélyét (79%), a technológiai fejlődés okozta iparági átalakulást (79%), a geopolitikai problémákat (64%), valamint a különböző pénzügyi számításokhoz használt modellek elavulásából fakadó kockázatokat (44%) sorolták a közeljövő legégetőbb kihívásai közé.