Cum a ajuns banca să se mute de pe stradă în buzunar

Inteligența artificială, machine learningul (n.r.: tehnica ce permite inteligenței artificiale să dezvolte modalități de a învăța pe cont propriu) sau automatizările de tip Robotic Process Automation – RPA, tehnologia popularizată și de „unicornul” UiPath – sunt tehnologii pe care industria bancară vrea să le folosească, dar băncile nu aveau până acum structurile necesare pentru astfel de transformări. De aceea, băncile sunt nevoite să își reinventeze modul de lucru în organizație. Un exemplu în piața locală îl reprezintă Libra Internet Bank, a 16-a bancă din România în funcție de active, în conformitate cu datele din 2018. Emil Bituleanu, șeful băncii, a declarat într-un interviu acordat Business MAGAZIN că a creat o structură de date și  „laboratoare” în interiorul organizației pentru a dezvolta într-un ritm cât mai agil soluții noi.

„Problema a început în urmă cu câțiva ani. Este greu să te ocupi de machine learning și inteligență artificială dacă nu ai specialiști care să îți structureze datele. Noi aveam multe date pe care nu le foloseam, date care proveneau fie dintr-un referat de credit, fie din social media, dar pe care nu le-am structurat undeva. Acum avem această structură de date, pe care putem pune tehnologiile de machine learning și inteligență artificială”, explică Emil Bituleanu, CEO al Libra Internet Bank.

Șeful Libra spune că pentru 2020 a reușit să convingă acționarii băncii să îi ofere un buget pentru dezvoltarea pe aceste tehnologii, în condițiile în care sumele investite anual sunt de ordinul milioanelor de euro. Printre soluțiile pe care speră să le livreze și să le introducă în operațiunile băncii se remarcă inteligența artificială și algoritmii de machine learning, despre care Bituleanu susține că se regăsesc în șase proiecte pe care le pregătește banca. „Avem șase proiecte acum în lucru, iar două dintre ele îmi sunt foarte dragi, și-anume pe zona de analiză credite și pe tehnicile implementate în zona antispălare de bani. Pe acestea aștept rezultate de la echipa de proiect”, explică el. Astfel, utilizarea tehnologiei de machine learning în analiza dosarelor de credit poate permite în timp băncii să ia în calcul elemente „de finețe”, să sesizeze anumite nuanțe și să opereze într-un mod mai puțin rigid. „Vorbim de mai mult decât un credit score. E vorba de machine learning care învață dintr-o mulțime de date. Un credit score este simplu: introduci cinci parametri și afli dacă te califici sau nu. Dar dacă vorbim de companii, acolo poate exista un raționament uman – situația companiei, dacă face parte dintr-un grup sau nu, situația grupului, dacă a avut probleme de insolvență; a cui a fost vina? Au fost băncile păcălite sau nu? Care este experiența managerială a oamenilor din conducere? Dacă a avut restanțe, au fost mari, au fost mici, le-a plătit sau nu le-a plătit? Toate aceste categorii de informații nu mai pot intra într-un scoring tradițional. Între acestea nu mai știi care parametri sunt relevanți și care nu și de aceea îți trebuie o mașină care învață din propriile greșeli”, detaliază CEO-ul.

Să ne comportăm cu toții ca un start-up tech
Aceste soluții ar putea ieși din laboratoarele băncii chiar anul acesta pentru a fi implementate. Aici, în ceea ce privește timpul în care se livrează soluțiile, intervine logica tehnologiilor agile, care reprezintă o metodă de management de proiect utilizată în special în dezvoltarea de software, caracterizată prin livrarea fiecărei etape din produs pe rând – ceea ce permite readaptarea planurilor în timp real. „Acum, când programezi, poți programa tehnologie clasică cu proiect, specificație și termen de livrare sau programezi tehnologii agile. Adică livrezi la două săptămâni câte ceva. Proiectul mare nu este gata, dar livrezi ceva din el. Nu aștepți termenul și soluția finală, ci lansezi repede soluții intermediare. Iar oamenii văd asta. Toată organizația programează și livrează tehnologii agile în momentul de față”, crede Emil Bituleanu. Dar întrebarea pe care o ridică acest mod de lucru la nivelul sistemului pune degetul exact pe una dintre problemele transformării industriei: sunt băncile destul de flexibile pentru a-și lăsa angajații să lucreze în acest fel? Se poate schimba logica rigidă a livrării de proiecte? „Sunt proiecte mici care compun un proiect final, iar proiectele mici se livrează fiecare când e gata. Nu este ușor de împărțit în bucăți, dar echipa este priză, iar ei se întâlnesc zilnic preț de câteva minute, timp în care discută ce au făcut ieri și ce urmează să facă astăzi – fără un șef, doar cu cel care coordonează proiectul. Această metodologie de abordare și de livrare a proiectelor în live definește tehnologiile agile”, explică șeful Libra.
Transformarea jucătorilor din industrie trebuie să plece și de la calificarea resursei umane care activează astăzi în sector. Dacă oamenii de finanțe și bănci sunt pregătiți să le explice noilor colegi de tehnologie cum funcționează latura bancară, oamenii de IT care ajung în bănci pentru a le schimba ca organizații trebuie să poată lucra în noul mediu. Marjele de profit în scădere și costurile din ce în ce mai mari, derivate din conformarea la reglementări mai stricte și din transformarea digitală, împing băncile spre disponibilizări la nivel global. Chiar săptămâna trecută, HSBC, cea mai mare bancă din Europa, a anunțat 30.000 de disponibilizări.

Bituleanu crede că nu este nevoie să apelezi la concedieri dacă adopți o mentalitate de bancă orientată spre tehnologie și îți educi angajații în acest sens. Chiar dacă închiderea de sucursale este o acțiune previzibilă în sistemul bancar pentru mai multe instituții bancare de talie mare, multe bănci își pot muta oamenii pe alte segmente dacă organizația se reinventează. „Nu cred că suntem în pericol noi, Libra, chiar dacă raționamentul uman va fi preluat din ce în ce mai mult de noile tehnologii, nu avem nicio intenție de a disponibiliza oameni. Putem însă să creștem banca cu același număr de oameni, să respecializăm oamenii să gândească în termeni de tehnologie și analiză de business, nu doar procesare brută. Noi folosim acum RPA, care s-a dovedit a fi o formulă câștigătoare de automatizare a proceselor simple. Structurile pe care le avem pentru noile tehnologii predau constant oamenilor din celelalte divizii conceptele tehnologice, astfel încât aceștia din urmă să facă singuri la un moment dat”, povestește șeful băncii.

Așa a ajuns Libra, cu 54 de sucursale în 2019 și aproximativ 1.000 de angajați, să aibă 20% dintre angajați din zona de tehnologie, un procent pe care Bituleanu vrea să îl majoreze în anii următori. Pe lângă oamenii de IT pe care îi angajează, banca are oameni în poziții de business analyst, care acționează ca „translator” între angajații din finanțe-bănci și cei de tehnologie.

„În acest moment, 10% din totalul angajaților noștri sunt din IT, iar dacă luăm în considerare oamenii care lucrează în tehnologii mai avansate precum machine learning, inteligență artificială, RPA, plus cei care lucrează pe poziții de business analyst, care sunt interfața între IT și business, ajungem astfel la 20% din total angajați în zona de tehnologie. Este un procent mare, dar nu foarte mare. Intenția noastră este să îl creștem. Acum zece ani nu existau pozițiile astea. Lucrurile s-au schimbat radical“, explică directorul general al Libra Internet Bank.
Cu o cotă de piață care s-a majorat la 1,3% în 2019, șeful Libra crede că o bancă de talie medie este mai flexibilă și oferă o agilitate mai mare într-un mediu bancar în care transformarea accelerează de la an la an. „Cred că în lumea vitezei de reacție, dacă ai câteva sute de sucursale ai o problemă. Dacă vorbim de neo-banking, RPA, machine learning, o rețea vastă de sucursale este o povară. Dacă bankingul migrează rapid, nu știu cum poți scăpa de povara costurilor. Eu sunt mulțumit de cum am reușit să creștem cota de piață și de faptul că acest 1,3% ne dă suficientă flexibilitate și anvergură în gândire ca să putem oferi cele mai bune servicii unde avem interes. Cred că m-ar fi încurcat o bancă mai mare astăzi”, explică el.

De la competiție la parteneriat
Unul dintre elementele care au perturbat viața liniștită a băncilor și au adus un plus de inovație este cel al fintech-urilor. Start-up-uri precum Monese, Revolut, Monzo sau N26 câștigă din ce în ce mai mult teren în piața românească și obișnuiesc noua generație de consumatori cu „banca de buzunar”. Pentru a nu rămâne în urmă și pentru a nu construi unele soluții de la zero, băncile au schimbat discursul în ultimii ani și au înțeles că fintech-urile nu reprezintă o serie de competitori mici și ambițioși, ci sunt de fapt următorii parteneri de business. Libra Bank s-a anunțat deschisă pentru parteneriate cu fintech-uri românești, dar și din întreaga Europă, când a anunțat în februarie că lansează împreună cu start-up-ul britanic Monese conturi în lei cu IBAN românesc, marcând o premieră pe piața locală.

Însă Bituleanu atrage atenția că în privința parteneriatelor așteaptă de la fintech-uri un plan concret de atragere de clienți – așa cum Monese a anunțat că vrea să crească de la 300.000 de utilizatori români la 900.000 până la finalul anului. „Suntem în discuții avansate cu mai multe fintech-uri. Ne interesează capacitatea lor de a aduce clienți. O idee strălucită și o echipă tehnică cu care să o implementezi reprezintă un prim pas. Dar în final trebuie să ai capacitatea de a aduce clienți. Dacă nu simțim capacitatea aceasta, nu are sens parteneriatul.“
Piața pare să se așeze atât pentru bănci, cât și pentru fintech-uri. Cele din urmă ar urma să păstreze activitatea pentru persoane fizice, plăți și servicii de bază, în timp ce produsele cu un grad de sofisticare mai ridicat ar putea rămâne în dreptul băncilor. „În tot ceea ce înseamnă zona de persoane fizice, microcompanii, plăți, servicii bancare de bază, răspunsul corect vine din parteneriatul cu fintech-uri. Însă, tot ce înseamnă banking complex, cu negocieri îndelungate, pe proiecte mari, cu structuri complexe, cu specialiști și multiple runde petrecute la masa negocierilor, va rămâne în continuare în dreptul băncilor. Desigur, și aici poți utiliza machine learning, inteligență artificială și noile tehnologii, spune CEO-ul.
 Iar dacă industria bancară este un colos puternic în continuare, tehnologia și parteneriatele cu fintech-uri îi oferă acestuia instrumentele de a se putea reinventa și de a aduce chiar clienți noi în sistem.

CONTEXT:
Analiza de date este un proces care sună plictisitor în mediile neavizate, dar care a devenit vital în majoritatea businessurilor, inclusiv în cel bancar. De la datele clasice pe care o bancă le analiza în urmă cu zece ani, analiza de date s-a extins acum și înspre celelalte informații legate de un client, de la comportamentul său financiar și până la prezența în social media. Acel modus operandi tradițional în industria bancară nu permitea maximizarea avantajelor tehnologice, ceea ce a împins băncile înspre o transformare organizațională.

DECIZIE:
Lansarea de către Libra Bank a unei structuri de date și a unor  „laboratoare” în interiorul organizației, pentru a dezvolta într-un ritm cât mai agil soluții noi.

CONSECINȚE:
Printre soluțiile pe care reprezentanții Libra Bank speră să le livreze și să le introducă în operațiunile băncii se remarcă inteligența artificială și algoritmii de machine learning. Printre beneficiile așteptate de Libra Bank ale acestor tehnologii se numără luarea în calcul a unor elemente „de finețe”, să sesizeze anumite nuanțe și să opereze într-un mod mai puțin rigid.