Ostatnie lata w branży finansowej to szereg nowych regulacji oraz wielokrotne zmiany poziomu stóp procentowych. Aby sprostać stale zmieniającemu się otoczeniu, FinTechy i instytucje finansowe muszą znaleźć sposób na zwinne adaptację swoich strategii. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, jak skutecznie wprowadzać zmiany w swojej organizacji oraz jak rozwiązania MLOps, ML i AI budują przewagę konkurencyjną w dzisiejszym dynamicznym świecie finansów.

Zmienność rynku finansowego

Nieustanne zmiany na rynku finansowym w ostatnich latach stanowią realne wyzwanie dla FinTechów i instytucji finansowych. 

Wydarzenia, takie jak zmiany stóp procentowych NBP, nowe regulacje obniżające pozaodsetkowe koszty kredytu, wprowadzenie obowiązku badania zdolności kredytowej czy objęcie firm pożyczkowych nadzorem KNF wywołały wiele niepewności w branży. Jednocześnie wprowadzane są coraz bardziej restrykcyjne przepisy dotyczące ochrony danych osobowych, które dodatkowo utrudniają prowadzenie skutecznej oceny ryzyka danych klientów.

Wszystkie te zmiany wymagają od branży stałego dostosowywania swojej oferty i strategii. Elastyczność FinTechów w adaptacji do tych zmian stała się więc kluczowym elementem utrzymania konkurencyjności.

Nieustająca potrzeba dostosowania się do zmian

Każda zmiana warunków rynkowych lub założeń biznesowych stanowi katalizator zmian dla organizacji, procesów i systemów. Kluczowa jest tutaj nie tylko sama możliwość analizy i wyciągania wniosków, ale również prędkość wdrożenia nowych metod w rozwiązaniach produkcyjnych. Proces adaptacji składa się z kilku faz:

1. Analiza danych i wnioskowanie

Kluczowym elementem procesu dostosowania jest przeprowadzenie głębokiej analizy sytuacji, aby prawidłowo zrozumieć nowy kontekst rynkowy. Przewagę uzyskują tutaj organizacje, które potrafią zbierać dane i korzystać z zaawansowanych narzędzi do ich analizy (w tym sztucznej inteligencji), w celu wyciągnięcia trafniejszych i często nieoczywistych wniosków.

2. Projektowanie zmian

Sformułowane wnioski stają się fundamentem nowej strategii, której określenie jest zadaniem zespołu zarządzającego. Strategia ta powinna holistycznie uwzględniać wszelkie konieczne zmiany w systemach, procesach i strukturach organizacji.

3. Testy i kalibracja

Nowe rozwiązania muszą przejść przez rygorystyczne testy, aby zweryfikować ich skuteczność i dostosować je do realnych warunków rynkowych. To moment, w którym często pojawiają się pierwsze wyzwania związane z adaptacją. Organizacje muszą być więc gotowe na ewentualną kalibrację swoich planów.

4. Wdrożenie zmian

Skuteczna implementacja zmian na szeroką skalę to ostatni i kluczowy etap, który wymaga współpracy zespołów IT, operacyjnych i zarządzających. Tutaj pojawiają się kolejne wyzwania związane z koordynacją działań i minimalizacją zakłóceń w funkcjonowaniu organizacji. Poprawnie przeprowadzone wdrożenie daje firmie napęd na kolejne miesiące działania – zwykle do pojawienia się kolejnej istotnej zmiany w uwarunkowaniach rynkowych.

Sprawna realizacja powyższego procesu stanowi istotne wyzwanie dla większości firm. Nie inaczej wygląda to w przypadku FinTechów, które w obliczu dynamicznie ewoluującego otoczenia finansowego starają się dostosowywać swoje metody zarządzania ryzykiem.

Tradycyjne zarządzanie ryzykiem

Tradycyjne podejście do zarządzania ryzykiem opiera się na manualnych, czasochłonnych procesach oceny, gdzie ręczna analiza i zbieranie danych są kluczowymi elementami procesu. Niestety, tworzone w ten sposób modele są zazwyczaj proste, co prowadzi do niskiej jakości predykcji, szczególnie w przypadku nowych klientów.

Wynikiem tego podejścia są również mało elastyczne oferty finansowe, którą są słabo dostosowane do indywidualnego profilu ryzyka klienta. Nieefektywny model oceny skutkuje więc systemowemu ograniczaniu dostępu do usług dobrym klientom, którzy mogliby korzystać z naszej oferty, ale tego nie robią ze względu na brak możliwości ich poprawnej oceny. Manualne procesy utrudniają również wprowadzanie szybkich zmian w odpowiedzi na pojawiające się zmiany w otoczeniu.

Tradycyjne podejście do zarządzania ryzykiem hamuje więc rozwój FinTechów i uniemożliwia wykorzystanie pełni potencjału rynkowego.

Ewolucja systemów oceny ryzyka

Odpowiedzią na nieefektywne tworzenie ofert finansowych jest przejście na bardziej nowoczesne strategie zarządzania ryzykiem, które gwarantują indywidualne podejście do każdego klienta przy jednoczesnym zachowaniu szybkości działania i wysokiej skuteczności oceny predykcji.

Tradycyjnie instytucje korzystają z prostych reguł wbudowanych w systemy zarządzania klientami (CRM) oraz kart scoringowych. Reguły te zazwyczaj były oparte na danych z biur informacji gospodarczej i historii kredytowej, oferując jedynie ograniczoną precyzję w prognozowaniu ryzyka.

Współczesne organizację przechodzą do systemów opartych na Machine Learning (ML) i Sztucznej Inteligencji (AI). Modele ML są w stanie analizować ogromne ilości danych, uwzględniając nawet subtelne wzorce dla poszczególnych podgrup klientów, które wcześniej były niedostrzegalne. Systemy te stają się samouczące, co oznacza, że ich zdolność do oceny ryzyka stale rośnie.

Potrzeby firm w ocenie ryzyka

Analizując stosowane przez firmy systemy oceny ryzyka, należy pamiętać o kilka kluczowych potrzebach, które powinny one spełniać w obecnym dynamicznym świecie:

• Krótki czas dla wprowadzanych zmian (time to market) w źródłach danych, modelach czy regułach
• Wysoka elastyczność w zarządzaniu aktualnym apetytem na ryzyko 
• Możliwość prowadzenia testów A/B (champion vs. challenger) 
• Stały monitoring efektywności procesu i wykorzystywanych modeli 

W odpowiedzi na te potrzeby firmy powinny poszukiwać rozwiązań, które posiadają następujące cechy:

• Konsolidacja elementów procesu w jednym miejscu ułatwiająca sprawne zarządzanie nimi
• Przejrzystość definicji procesu dzięki mechanizmom low-code i interfejsowi drag&drop
• Swoboda dostosowywania systemu do zmieniających się potrzeb
• Elastyczność w strukturze algorytmów i modeli oraz w integracji z dowolnymi źródłami danych (zarówno wewnętrznymi jak i zewnętrznymi)
• Automatyczny eksport danych analitycznych i audytowych do monitoringu efektywności procesu

Zintegrowana vs. Rozproszona architektura

Dzisiejsze systemy oceny ryzyka w FinTechach często opierają się na architekturze mikroserwisów lub wielu pojedyńczych usług, która w teorii zapewnia elastyczność i skalowalność, a więc dwie tak ważne dla systemów oceny ryzyka cechy. Praktyka pokazuje jednak, że taka decentralizacja generuje nowe wyzwania. 

Rozproszenie różnych elementów systemu może prowadzić do problemów z integracją, utrzymaniem, a także skomplikowanym zarządzaniem danymi. Każda nawet najmniejsza zmiana wymaga przestrzegania standardowego procesu analizy, implementacji i wdrożenia. Ten model generuje więc duże zużycie zasobów IT, a także komplikuje komunikację między elementami systemu, co sprawia trudności również w prowadzeniu testów A/B. W efekcie typowy czas wdrożenia zmiany zajmuje miesiące i lata, co w skrajnych przypadkach może zakończyć się utratą pozycji rynkowej na rzecz bardziej zwinnego konkurenta.

W takiej rzeczywistości rozwiązaniem dla FinTechów staje się zintegrowana architektura, która łączy wszystkie kluczowe elementy procesu oceny ryzyka oraz niezbędne dane w jednym środowisku. Systemy o nią oparte wymagają jedynie podstawowych kompetencji IT, co umożliwia małym zespołom czy pojedyńczym osobom dokonywanie i wdrażanie zmian bez konieczności angażowania wielu działów w firmie. Dodatkowo przejrzysta graficzna reprezentacja procesu ułatwia zrozumienie całego systemu, a wszystkie dane są bezpiecznie przetwarzane i generowane w jednej aplikacji. W efekcie czas wdrożenia nawet rozbudowanych zmian skraca się z miesięcy i lat do dni i tygodni. 

Wykorzystaj potencjał zintegrowanej infrastruktury w ocenie ryzyka

Platforma Scoring.One autorstwa Algolytics, europejskiego finalisty Artificial Intelligence (AI) in Finance Global Challenge, stanowi odpowiedź na ewoluujące potrzeby branży FinTech w obliczu dynamicznych wyzwań na rynku finansowym. Dzięki zintegrowanej oraz elastycznej i przejrzystej infrastrukturze, Scoring.One oferuje firmom kompleksowe rozwiązanie do efektywnej oceny ryzyka i wykrywania nadużyć. Jeśli dążysz do wykorzystania pełnego potencjału AI i ML oraz możliwości MLOps w swojej organizacji, skontaktuj się z nami pod adresem https://algolytics.pl/kontakt/ i odkryj, jak innowacyjne podejście do oceny ryzyka może wzmocnić Twój biznes.