Inteligenţa artificială, machine learningul (n.r.: tehnica ce permite inteligenţei artificiale să dezvolte modalităţi de a învăţa pe cont propriu) sau automatizările de tip Robotic Process Automation – RPA, tehnologia popularizată şi 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 îşi reinventeze modul de lucru în organizaţie. Un exemplu în piaţa locală îl reprezintă Libra Internet Bank, a 16-a bancă din România în funcţie de active, în conformitate cu datele din 2018. Emil Bituleanu, şeful băncii, a declarat într-un interviu acordat Business MAGAZIN că a creat o structură de date şi  „laboratoare” în interiorul organizaţiei pentru a dezvolta într-un ritm cât mai agil soluţii noi.

„Problema a început în urmă cu câţiva ani. Este greu să te ocupi de machine learning şi inteligenţă artificială dacă nu ai specialişti care să îţi 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 şi inteligenţă artificială”, explică Emil Bituleanu, CEO al Libra Internet Bank.

Şeful Libra spune că pentru 2020 a reuşit să convingă acţionarii băncii să îi ofere un buget pentru dezvoltarea pe aceste tehnologii, în condiţiile în care sumele investite anual sunt de ordinul milioanelor de euro. Printre soluţiile pe care speră să le livreze şi să le introducă în operaţiunile băncii se remarcă inteligenţa artificială şi algoritmii de machine learning, despre care Bituleanu susţine că se regăsesc în şase proiecte pe care le pregăteşte banca. „Avem şase proiecte acum în lucru, iar două dintre ele îmi sunt foarte dragi, şi-anume pe zona de analiză credite şi pe tehnicile implementate în zona antispălare de bani. Pe acestea aştept 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 fineţe”, să sesizeze anumite nuanţe şi să opereze într-un mod mai puţin rigid. „Vorbim de mai mult decât un credit score. E vorba de machine learning care învaţă dintr-o mulţime de date. Un credit score este simplu: introduci cinci parametri şi afli dacă te califici sau nu. Dar dacă vorbim de companii, acolo poate exista un raţionament uman – situaţia companiei, dacă face parte dintr-un grup sau nu, situaţia grupului, dacă a avut probleme de insolvenţă; a cui a fost vina? Au fost băncile păcălite sau nu? Care este experienţa managerială a oamenilor din conducere? Dacă a avut restanţe, au fost mari, au fost mici, le-a plătit sau nu le-a plătit? Toate aceste categorii de informaţii nu mai pot intra într-un scoring tradiţional. Între acestea nu mai ştii care parametri sunt relevanţi şi care nu şi de aceea îţi trebuie o maşină care învaţă din propriile greşeli”, detaliază CEO-ul.

Să ne comportăm cu toţii ca un start-up tech

Aceste soluţii ar putea ieşi din laboratoarele băncii chiar anul acesta pentru a fi implementate. Aici, în ceea ce priveşte timpul în care se livrează soluţiile, 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, poţi programa tehnologie clasică cu proiect, specificaţie şi 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 aştepţi termenul şi soluţia finală, ci lansezi repede soluţii intermediare. Iar oamenii văd asta. Toată organizaţia programează şi livrează tehnologii agile în momentul de faţă”, 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-şi lăsa angajaţii 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 uşor de împărţit în bucăţi, dar echipa este priză, iar ei se întâlnesc zilnic preţ de câteva minute, timp în care discută ce au făcut ieri şi ce urmează să facă astăzi – fără un şef, doar cu cel care coordonează proiectul. Această metodologie de abordare şi de livrare a proiectelor în live defineşte tehnologiile agile”, explică şeful Libra.

Transformarea jucătorilor din industrie trebuie să plece şi de la calificarea resursei umane care activează astăzi în sector. Dacă oamenii de finanţe şi bănci sunt pregătiţi să le explice noilor colegi de tehnologie cum funcţionează latura bancară, oamenii de IT care ajung în bănci pentru a le schimba ca organizaţii trebuie să poată lucra în noul mediu. Marjele de profit în scădere şi costurile din ce în ce mai mari, derivate din conformarea la reglementări mai stricte şi din transformarea digitală, împing băncile spre disponibilizări la nivel global. Chiar săptămâna trecută, HSBC, cea mai mare bancă din Europa, a anunţat 30.000 de disponibilizări.

Bituleanu crede că nu este nevoie să apelezi la concedieri dacă adopţi o mentalitate de bancă orientată spre tehnologie şi îţi educi angajaţii în acest sens. Chiar dacă închiderea de sucursale este o acţiune previzibilă în sistemul bancar pentru mai multe instituţii bancare de talie mare, multe bănci îşi pot muta oamenii pe alte segmente dacă organizaţia se reinventează. „Nu cred că suntem în pericol noi, Libra, chiar dacă raţionamentul uman va fi preluat din ce în ce mai mult de noile tehnologii, nu avem nicio intenţie de a disponibiliza oameni. Putem însă să creştem banca cu acelaşi număr de oameni, să respecializăm oamenii să gândească în termeni de tehnologie şi analiză de business, nu doar procesare brută. Noi folosim acum RPA, care s-a dovedit a fi o formulă câştigătoare de automatizare a proceselor simple. Structurile pe care le avem pentru noile tehnologii predau constant oamenilor din celelalte divizii conceptele tehnologice, astfel încât aceştia din urmă să facă singuri la un moment dat”, povesteşte şeful băncii.

Aşa a ajuns Libra, cu 54 de sucursale în 2019 şi aproximativ 1.000 de angajaţi, să aibă 20% dintre angajaţi 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 poziţii de business analyst, care acţionează ca „translator” între angajaţii din finanţe-bănci şi cei de tehnologie.

„În acest moment, 10% din totalul angajaţilor noştri sunt din IT, iar dacă luăm în considerare oamenii care lucrează în tehnologii mai avansate precum machine learning, inteligenţă artificială, RPA, plus cei care lucrează pe poziţii de business analyst, care sunt interfaţa între IT şi business, ajungem astfel la 20% din total angajaţi în zona de tehnologie. Este un procent mare, dar nu foarte mare. Intenţia noastră este să îl creştem. Acum zece ani nu existau poziţiile astea. Lucrurile s-au schimbat radical“, explică directorul general al Libra Internet Bank.

Cu o cotă de piaţă care s-a majorat la 1,3% în 2019, şeful Libra crede că o bancă de talie medie este mai flexibilă şi oferă o agilitate mai mare într-un mediu bancar în care transformarea accelerează de la an la an. „Cred că în lumea vitezei de reacţie, dacă ai câteva sute de sucursale ai o problemă. Dacă vorbim de neo-banking, RPA, machine learning, o reţea vastă de sucursale este o povară. Dacă bankingul migrează rapid, nu ştiu cum poţi scăpa de povara costurilor. Eu sunt mulţumit de cum am reuşit să creştem cota de piaţă şi de faptul că acest 1,3% ne dă suficientă flexibilitate şi 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 competiţie la parteneriat

Unul dintre elementele care au perturbat viaţa liniştită a băncilor şi au adus un plus de inovaţie este cel al fintech-urilor. Start-up-uri precum Monese, Revolut, Monzo sau N26 câştigă din ce în ce mai mult teren în piaţa românească şi obişnuiesc noua generaţie de consumatori cu „banca de buzunar”. Pentru a nu rămâne în urmă şi pentru a nu construi unele soluţii de la zero, băncile au schimbat discursul în ultimii ani şi au înţeles că fintech-urile nu reprezintă o serie de competitori mici şi ambiţioşi, ci sunt de fapt următorii parteneri de business. Libra Bank s-a anunţat deschisă pentru parteneriate cu fintech-uri româneşti, dar şi din întreaga Europă, când a anunţat în februarie că lansează împreună cu start-up-ul britanic Monese conturi în lei cu IBAN românesc, marcând o premieră pe piaţa locală.

Însă Bituleanu atrage atenţia că în privinţa parteneriatelor aşteaptă de la fintech-uri un plan concret de atragere de clienţi – aşa cum Monese a anunţat că vrea să crească de la 300.000 de utilizatori români la 900.000 până la finalul anului. „Suntem în discuţii avansate cu mai multe fintech-uri. Ne interesează capacitatea lor de a aduce clienţi. O idee strălucită şi o echipă tehnică cu care să o implementezi reprezintă un prim pas. Dar în final trebuie să ai capacitatea de a aduce clienţi. Dacă nu simţim capacitatea aceasta, nu are sens parteneriatul.“

Piaţa pare să se aşeze atât pentru bănci, cât şi pentru fintech-uri. Cele din urmă ar urma să păstreze activitatea pentru persoane fizice, plăţi şi 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, plăţi, 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 specialişti şi multiple runde petrecute la masa negocierilor, va rămâne în continuare în dreptul băncilor. Desigur, şi aici poţi utiliza machine learning, inteligenţă artificială şi noile tehnologii, spune CEO-ul.

 Iar dacă industria bancară este un colos puternic în continuare, tehnologia şi parteneriatele cu fintech-uri îi oferă acestuia instrumentele de a se putea reinventa şi de a aduce chiar clienţi 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 şi înspre celelalte informaţii legate de un client, de la comportamentul său financiar şi până la prezenţa în social media. Acel modus operandi tradiţional în industria bancară nu permitea maximizarea avantajelor tehnologice, ceea ce a împins băncile înspre o transformare organizaţională.

DECIZIE:

Lansarea de către Libra Bank a unei structuri de date şi a unor  „laboratoare” în interiorul organizaţiei, pentru a dezvolta într-un ritm cât mai agil soluţii noi.

CONSECINŢE:

Printre soluţiile pe care reprezentanţii Libra Bank speră să le livreze şi să le introducă în operaţiunile băncii se remarcă inteligenţa artificială şi algoritmii de machine learning. Printre beneficiile aşteptate de Libra Bank ale acestor tehnologii se numără luarea în calcul a unor elemente „de fineţe”, să sesizeze anumite nuanţe şi să opereze într-un mod mai puţin rigid.