تجربة «CIB».. كيف تمكنت الـ«Big Data» من تطوير الصناعة المصرفية؟

تختلف مقومات الاقتصاد بتغير العصور، ففى عصر الزراعة كانت الأرض هى عنصر الإنتاج الرئيسى، وفى عصر الصناعة كان البخار والفحم هو العنصر الأساسى للإنتاج، بينما فى عصر المعرفة والمعلومات فإن البيانات هى المادة الأولية الخام للتقدم، وتعظيم القيمة الاقتصادية.

وعلى الرغم من تحديات التطبيق التى تتضمن تحديات إدارة أحجام ضخمة من البيانات والمعلومات، ومن ثم حوكمة الاستخدام بما يضمن الاحتفاظ بهذا الأصل المعرفى الجديد عند معدلات جودة مرتفعة، فضلا عن ندرة وتنوع الكفاءات المطلوبة، والتى ستعمل على بناء نماذج التحليل الرياضى والإحصائى بهدف استنباط الاتجاهات والمتغيرات المختلفة حول المشكلة موضع الدراسة.. إلا أننا نؤمن خاصة بعد تجربتنا خلال الأعوام الماضية، بأن الاستثمار فى هذا المجال سيخلق فرصا، الماضية، بأن الاستثمار فى هذا المجال سيخلق فرصا، ويفرض قواعد جديدة لم يشهدها القطاع من قبلُ، وهذا ما أدركه البنك التجارى الدولى- مصر، وحرص على الاستثمار بكل إمكانياته فى مجال التكنولوجيا والتطوير التقنى القائم على أسس حديثة، ليصبح أول بنك فى مصر والشرق الأوسط يبدأ فى استخدام الـ Big Data، والتى تسهم بدورها فى تعميق فهم البنك، وإدراكه لطبيعة العملاء، واحتياجاتهم، إلى جانب إسهامها فى تحديد المناطق والمنتجات المثلى التى يجب أن يبدأ فى التوسع والاستثمار بها، بهدف ضم شرائح جديدة من العملاء، وتقديم خدمات تتنوع بتنوع قاعدة العملاء، علاوة على تطوير منظومة التنبؤ بالمخاطر المحتملة.

وتُعد الـ Big Data إحدى الوسائل التى يتبعها البنك فى تحليل وفهم سلوك العملاء، سواء الحاليين أو المرتقبين، من خلال الحصول على معلومات مستفيضة عنهم تتضمن تفضيلاتهم، وتوجهاتهم، واهتماماتهم فى الحاضر والمستقبل.

وأكد إسلام ذكرى، الرئيس التنفيذى لتحليل وإدارة البيانات بالبنك التجارى الدولى- مصر CIB، فى حوار خاص لبوابة اتحاد بنوك مصر، أهمية الاستثمار فى علوم البيانات كواحدة من علوم المستقبل، من حيث قدرتها على النهوض بالقطاع المصرفى المصرى، ومساهمتها فى تحقيق الشمول المالى، مشيرًا إلى أنه من خلال هذه الآلية سيتمكّن القطاع المصرفى من تصميم منتجات وخدمات تلبى احتياجات العملاء.

وأضاف أن تطبيق الـ Big Data سيمكّن البنوك من تصميم نماذج اقتصادية تعظم قوة الاقتصاد المصري، ويرجع هذا إلى الطرق الاحصائية المتبعة فى تحليل السلوك المصرفى للعملاء وتحديد متطلباتهم الضرورية. 

بدأنا فى عام 2015 وضع استراتيجية من أجل استخدام الـ Big Data، والتى كانت تعد فكرة جريئة جدا فى ذلك الوقت، فلم يكن هناك تفكير فى هذا المجال من قِبل أى جهة، وكان هدفنا الأول والرئيسى هو تعظيم كفاءة وفعالية القرار الاقتصادى الخاص بالبنك، فى حين أن هدفنا الثانى هو قدرتنا على التنبؤ بما يحتاجة القطاع المصرفى، والهدف الثالث يتمثل فى خلق ميزة تنافسية للبنك، وذلك عن طريق تصميم عدد من المنتجات والخدمات بشكل ذكى ومتطور يواكب الثورة الرقمية الحالية، والتى غيرت من أنماط الاستهلاك الخاصة بالخدمات المالية، كما يتمثل الهدف الرابع فى إرساء فهم واسع وعميق لعملائنا، بالإضافة إلى إدارة المخاطر، سواء كانت مخاطر داخلية أو خارجية، وذلك بصورة ذكية تقوم على توقع الخطر، واستهداف أسبابه، وهو ما يمثل الهدف الأخير لتلك الاستراتيجية.

ويختلف قطاع الـ Chief Data Officer CDO لدينا عن جميع قطاعات CDOsCDOs القائمة فى معظم البنوك العالمية، فهم ينتهجون الاستراتيجيات الدفاعية المتعلقة بمجال إدارة وتحليل البيانات ذات الحجم الضخم، حيث تستهدف تلك الاستراتيجيات ضمان جودة وحماية وخصوصية البيانات كهدف رئيسى، فى حين أن الاستراتيجية التى يتبعها البنك أكثر جرأة، وتعد استراتيجية هجومية تستهدف تعظيم القيمة الاقتصادية للبيانات المخزنة، من أجل مساعدة صانعى القرار على اتخاذ القرارات السليمة، والتى تحقق العائد الأمثل مع عدم الإخلال بإجراءات أمن وسرية المعلومات المكفولة قانونا، حيث إن فريق العمل يستهدف القرارات ذات العائد الاقتصادى والتشغيلى.

كان لنا السبق والريادة فى تكوين أول فريق مصرى متخصص فى علوم البيانات الضخمة، ويتكون من أكثر من 70 متخصصا، من بينهم علماء بيانات وخبراء بيانات، وخبراء تحليل إدارة الأعمال، وجميعهم مصريون يتمتعون بخبرات دولية، وهى وظائف لم تكن موجودة من قبل فى الصناعة المصرفية. كما حرصنا أيضًا على اجتذاب جميع الكوادر المصرية العاملة بالخارج، بالإضافة إلى حرصنا أن يكون هذا الفريق على وعى وإدراك كامل بثقافة المستهلك المصرى، حيث إن هناك بعض السلوكيات المصرفية الخاصة بالمصريين لن يستطع الباحثون الأوربيون استيعابها، ومن ضمن تلن يستطع الباحثون الأوربيون استيعابها، ومن ضمن تلك السلوكيات على سبيل المثال القروض المضمونة.

ويمتلك “التجارى الدولى” مركز تحليل بيانات مدرج عالميا، وممثل فى معظم المحافل الدولية، ونمتلك الآن أوراقا بحثية باسم البنك، كما قمنا مؤخرا بنشر ورقة بحثية تتناول دور تكنولوجيا الـ Block Chain فى توسيع نطاق تغطية الخدمات المصرفية، وذلك بالتعاون مع أحد مراكز الأبحاث العالمية الرائدة فى هذا المجال، ونعقد شراكات مع الجامعات العالمية من أجل نشر الأوراق البحثية الخاصة بنا هناك، حيث يعتمد هذا المجال إلى حد كبير على طرق البحث والتكنولوجيات مفتوحة المصدر.

أحد الأسباب الرئيسية لهذا الاتجاه هو تغير طبيعة وشكل المنافسة فى الصناعة المصرفية المصرية، والذى نتج عنه دخول عدد كبير من المؤسسات غير المصرفية، التى أصبحت تقدم خدمات الدفع الإلكترونى بصورة سلسة تجذب إليها عددا كبيرا من العملاء، وهو ما دعانا إلى الاستثمار فى الـ Big Data وليس لأنها أصبحت الاتجاه العام السائد داخل القطاعات المصرفية العالمية، هذا بالإضافة إلى إدراك أفضل لعدد لانهائى من المتغيّرات التى تعج بها الصناعة المالية على المستوى الكلى والجزئى.

البنك التجارى الدولى ينتهج استراتيجيات فى مجالى تحليل البيانات وعلوم البيانات مختلفة عن تلك الموجودة فى البنوك الأوروبية والأمريكية، فهناك تجد أن إدارة تحليل المخاطر وتتبع عمليات الاحتيال على رأس الاستراتيجيات المتعلقة بالبيانات، وهذا منطقى جدا، حيث إنهم ينظرون إلى العوامل التى تؤثر على الأرباح وتُعظّمها، ولكن الوضع مختلف تماما فى الشرق الأوسط، حيث يجب التركيز على تعظيم الأداء أولا، ولذلك قام البنك بإنشاء إدارة بحوث العمليات ووضعها على رأس أولوياته، والتى تهدف إلى تعظيم الطريقة التى نعمل بها.تى تهدف إلى تعظيم الطريقة التى نعمل بها.

وقد أثرت إدارة بحوث العمليات بشكل كبير على آلية العمل داخل الفروع، مما ترتب عليه خفض وقت انتظار العميل داخل الفرع من أجل الحصول على الخدمة المطلوبة بنحو 35% عما كان سابقا، وتمكنا من تحقيق ذلك عن طريق تصميم نموذج حسابى عبقرى يقوم بإدخال بعض البيانات المتعلقة بسلوك العملاء والصراف والطريقة المتبعة فى خدمة العملاء، وغيرها، ومن ثم يعطيك هذا النموذج عددا من المقترحات والأفعال، ومن ضمنها كيفية الاستثمار فى عدد الصرافين، مقارنة بعدد موظفى خدمة العملاء.

ومن مميزات هذا النموذج أنه لا يعطى أى مقترحات متعلقة بالاستثمار المادى، كما أنه يوفر لكل فرع مقترحات مختلفة عن الفروع الأخرى طبقا لمكان الفرع وطبيعة النشاط داخله، وطبيعة المعاملات المالية، وأوقات العمل الخاصة به، بالإضافة إلى عدد وأنواع أجهزة الصراف الآلى (ATMs)..

 وقد وضعنا فى البنك التجارى الدولى خريطة تحليلية “Analytical Root Map” تبدأ بدراسة سلوك المستهلك وتحليله، ثم وضع سبل لتعظيم العوائد والأرباح، وبعد ذلك يتم دراسة المخاطر، وتحجيم عمليات الاحتيال، ومن خلال تلك الخريطة فقد ارتفعت التدفقات النقدية ارتفاعا ملحوظا خلال عام ونصف.

كما قمنا بالاعتماد على أساليب التحليل الكمى n”>كما قمنا بالاعتماد على أساليب التحليل الكمى للبيانات الضخمة الذى يعمل على الوصول بالتحيز فى اتخاذ القرارات لأقل مستوياته، كما يعمل على زيادة القدرة على التنبؤ بصورة صحيحة.

يستهدف البنك مضاعفة عدد العملاء الحاليين، والبالغ عددهم مليون عميل، لنصل إلى 2 مليون عميل خلال الثلاث سنوات القادمة، وذلك بعد تطوير وتغيير رؤيتنا للعملاء المستهدفين اعتمادا على الـ Big Data، والتى مكنتنا من إعادة تصنيف شرائح المستهلكين؛ لكى نوفر لهم الخدمات الملائمة، وكذلك التوصل إلى أنسب المناطق لافتتاح الفروع الجديدة، وتوزيع ماكينات الصراف الآلى ATMs، إلى جانب تحديد قنوات الاتصال المثلى لشرائح العملاء المختلفة.

بالفعل ساعدتنا الـ Big Data فى ذلك، حيث أصبح فى مقدورنا توقع أسباب الخلل، ونقوم بتفاديها قبل أن تنتج عنها مشاكل، وأدى ذلك بدوره لتخفيض عدد الشكاوى بصورة كبيرة، كما أننا نقوم بتعقب الشكاوى دائما، وبناء عليه نقوم بتقييم العاملين لدينا، ونعمل على توعيتهم، وإيصال صوت العملاء فى صورة مؤشرات رقمية متعلقة بمستوى الخدمة، ورضا العميل عنها. 

وقد ساعدنا أيضا فى ذلك حرصنا على الاستفادة من كافة البيانات بصورة كبيرة، ومنها شكاوى العملاء؛ لأنها مصدر مهم ومفيد فى تطوير نموذج الخدمات لدينا، ونحصل على تلك المعلومات من مركز تلقى الشكاوى، ومن خلال القنوات التفاعلية مع العميل، سواء كانت فى الفروع، أو عن طريق الهاتف، أو صفحات التواصل الاجتماعى، حيث إن رأى العميل فى خدماتنا عامل مهم للغاية.

كما قد قمنا بتطوير العديد من النماذج الرياضية الخاصة بتوقع العملاء قبل دخولهم لحالة السكون من خلال تتبع مستوى النشاط، وبالتالى استهدافهم بغرض إعادة التنشيط، واستقطابهم إلى المزيد من العملاء المرتقبين.

مما لا شك فيه أن استخدام الـ Big Data أسهم فى تعزيز وتعمق رؤيتنا وإدراكنا للعملاء، فأصبحنا أكثر وعيا بمتطلبات العميل، واحتياجاته، خاصة فى الوقت الملائم، إلى جانب اهتمامنا بالطريقة التى سنتواصل معه من خلالها، حيث إن التركيز على القنوات التفاعلية المناسبة للعملاء يعد من العوامل المهمة فى استجابة العميل لخدماتنا، وعروضنا، فإذا تم عرض المنتجات على العملاء من خلال قناة تفاعلية غير مناسبة كالرسائل النصية فلن يهتم بها، ولكن إذا تم الاتصال به هاتفيا، وتوضيح مميزات المنتج، وأهميته له، فبالطبع سيبادر بقبول ذلك العرض، وإلى جانب ذلك فنحن نهتم بمؤشر “personal seasonality“، والذى يساعدنا فى تحديد الوقت الملائم لعرض المنتج على العميل.

أسهمت الـ big data على كسر قاعدة “one size fits“، أى: نمط واحد يناسب الجميع، وذلك من خلال خلق منتجات تلائم طبيعة العملاء، على سبيل المثال: بعد ملاحظة أن هناك عددا من العملاء المدخرين ومن هواة السفر، قمنا بتطوير برامج ومنتجات جديدة، وذلك بالاتفاق مع مصر للطيران، فنبدأ بعرض عدد من الخدمات الخاصة، والمتمثلة فى خصومات على تذاكر الطيران لوجهة سفر العميل المفضلة، كما أننا قمنا بتصميم قروض خاصة لتمويل العملاء، فنحن نبنى قصة متكاملة معتمدة على تجارب وتفضيلات العملاء.

يحرص البنك دائمًا على التعاون مع كافة البنوك العاملة فى القطاع المصرفى، التى تعتزم البدء فى إنشاء قطاعات لإدارة وتحليل البيانات الضخمة الخاصة بها؛ إيمانًا منا بأن التغيير فى الصناعة المصرفية لن تحدث بشكل فردى، إلى جانب أن العمل داخل سوق قوية ومنافسة يساعد الجميع على تطوير نشاطه وأرباحه، بالإضافة إلى إيماننا بأن عالم البيانات منفتح بصورة كبيرة، فالتعاون فيه يعظّم القيمة الاقتصادية، ويعطى ثِقلا أكبر للصناعة المصرفية المصرية.