Gdy instytucje finansowe dobrze wykorzystują swoje dane, mogą przekształcić swoją działalność i uzyskać krytyczną przewagę konkurencyjną. „Nauka o danych” jest tutaj słowem kluczowym.

Gery Zollinger: Dyrektor ds. Data Science & Analytics w Avaloq (źródło: Avaloq) Ten artykuł został stworzony przez Gery'ego Zollingera, Head of Data Science & Analytics w Avaloq.

Najnowsze technologie analityczne i rozwiązania AI stają się niezbędne dla prywatnych banków i zarządzających aktywami, aby zapewnić ich przyszłą rentowność. Według niedawnego badania Avaloq przeprowadzonego wśród 208 doradców inwestycyjnych ze 110 wiodących dostawców usług finansowych w Zurychu, Singapurze, Londynie i Frankfurcie, 55% ankietowanych postrzega sztuczną inteligencję i analizę danych jako ważne technologie dla ich przyszłości. Jednocześnie jednak nieformalne badanie wykazało, że zarządzający majątkiem faktycznie wykorzystują i oceniają tylko około 35 procent dostępnych im danych. Większość w branży najwyraźniej zdaje sobie sprawę z potrzeby działania w zakresie AI i zaawansowanych metod analizy, ale brakuje implementacji. Jednak naiwne zanurzenie się w projekcie analizy danych nie pomaga – i mam nadzieję, że prędzej czy później przyniesie to rezultaty, na które liczysz. Nauka o danych to zadanie o znaczeniu strategicznym, do którego instytucje finansowe powinny odpowiednio podejść. Poniższa lista kontrolna pomoże Ci uniknąć najczęstszych błędów.

Podczas gdy bankowość i zarządzanie majątkiem to biznes typu big data, wiele instytucji finansowych działa w bardzo tradycyjny sposób. Komunikowanie nowoczesnego podejścia opartego na danych w takich organizacjach nie jest łatwe. Data science to nie tylko eksperyment czy najnowszy slogan marketingowy. Aby przetrwać w konkurencyjnym środowisku przyszłości, jest to niezbędne. Projekt związany z nauką o danych wymaga zatem wsparcia od samego początku: wyraźnego zaangażowania strategicznego na poziomie zarządu.

Zaangażowanie Zarządu to jedno, ale całej organizacji to drugie. Powodzenie projektu analizy danych zależy zatem również od skutecznego zarządzania zmianą. Wymaga zrozumienia i akceptacji w całej organizacji, od doradcy ds. relacji w recepcji po prawnika w zapleczu. Zmiana na organizację opartą na danych to kwestia strategii korporacyjnej i kultury korporacyjnej. Musi dostać się do umysłu.

Zwinne ramy organizacyjne mogą zatem być istotną częścią sukcesu projektu. Kiedy zaangażowani pracownicy o różnych umiejętnościach pracują razem w mieszanych zespołach, aby opracowywać nowe produkty w łańcuchu sprintów i w sposób iteracyjny, nie tylko szybciej i skuteczniej prowadzi to do celu. Podejście zwinne może również angażować pracowników w zupełnie inny sposób i dzięki mieszanym zespołom mieć lepszy wpływ na organizację. Uczestnictwo jest ważnym warunkiem wstępnym skutecznej zmiany.