Data is overal en de impact ervan wordt letterlijk voelbaar. In 2245 bestaat namelijk de helft van de massa van onze aardbol uit informatie en gegevens. Het volume van de data die we reeds in bezit hebben én de snelheid waarmee dit toeneemt zijn verbluffend. Per dag genereren we per persoon 1,7 megabyte data per seconde en 146,8 gigabyte per dag.
Centrale rol voor data
Een goed voorbeeld van dit soort data is e-mail. Gezamenlijk sturen we dagelijks niet minder dan 306,4 miljard e-mails. Per dag zijn dat zo’n 40 e-mails per persoon gemeten op het geheel van de wereldbevolking. Terwijl we druk met elkaar e-mailen verwerkt alleen Google al 3,5 miljard zoekopdrachten per dag. Al deze data heeft een gigantische impact op de manier waarop we leven. Meer in het bijzonder: het neemt een steeds centralere rol in binnen het bedrijfsleven.
Kijk bijvoorbeeld naar Netflix. Niet alleen weten zij klanten effectief suggesties te geven op basis van kijkgedrag, maar zij besparen naar schatting $ 1 miljard per jaar door data slim in te zetten voor klantretentie. Doen zij hier veel voor? Nee, zij verzamelen en analyseren enkel de data die klanten zelf genereren. Kortom, er valt goed geld te verdienen indien men data slim inzet.
Zoals er veel met data kan worden gewonnen, zo kan er ook serieus verlies worden geleden door het niet effectief managen van data. Een recente schatting laat bijvoorbeeld zien dat er ieder jaar zo’n $ 3,1 biljoen weglekt uit de Amerikaanse economie als gevolg van gebrekkig datamanagement. We kunnen er dan ook niet omheen: data speelt een steeds grotere rol en dit ziet men terug in de cijfers. Er wordt geschat dat in 2025 alle gecombineerde data een waarde heeft van maar liefst $ 229,4 miljard.
Fundamentele veranderingen
Belangrijker nog dan de financiele waarde van al deze data: het zal ons leven op een fundamentele manier veranderen. Van spraakherkenning tot zelfrijdende auto’s zullen we steeds afhankelijker worden van data. Telkens wanneer gegevens ons helpen bij het kiezen van de beste route naar het werk of welke film we moeten kijken, genereren we een spoor aan gebruikersgegevens. Deze gegevens zijn enorm waardevol voor het bedrijfsleven zolang deze op de juiste manier wordt ingezet. Gegevens op deze schaal bieden enorme voordelen, maar er zijn ook significante risico’s aan verbonden.
Data groeit dagelijks in zo’n rap tempo dat dit al snel overweldigend wordt. Als bedrijf is het daarom niet langer een optie om passief met deze immer groeiende hoeveelheid data om te gaan. De dagelijks binnenstromende hoeveelheid data wordt binnen het bedrijfsleven al snel overweldigend. Om deze reden is het daarom dan ook van belang date deze data op een coherente en bruikbare manier wordt opgeslagen. Op de vooravond van een data-gedreven wereld blijft dit voor veel organisaties een serieuze uitdaging. Misschien nog wel het meest in de financiële dienstverlening.
Of het nu gaat over het afsluiten van een hypotheek of het starten van een eigen bedrijf, de meesten van ons hebben de cyclus van een leningaanvraag tenminste eens in ons leven doorlopen. Financiële instellingen verzamelen bij zulke aanvragen een groot aantal van onze meest gevoelige gegevens. Denk hierbij aan een identificatiebewijs, bewijs van inkomen en gegevens over een onderpand. Deze gegevens worden vervolgens dagelijks verrijkt met gegevens die financiële instellingen doorlopend over ons verzamelen. Dit gaat om onze online aankopen, contante geldopnames, kaartbetalingen en een “tikkie” na een avondje uit.
Effectief datamanagement
Het probleem rondom het managen van deze data wordt al vrij snel duidelijk. De meeste financiële instellingen kampen met een organisch gegroeid IT-landschap dat bestaat uit een lappendeken van slechts matig met elkaar communicerende legacy systemen. Deze silovorming zorgt voor een incoherente vorm van gegevensopslag met zogenaamde “zwerfdata” tot gevolg. Laatstgenoemde betreft data die onvolledig, incorrect of op een verkeerde locatie is verwerkt. Zodra deze data gaat zwerven zijn de risico’s aanzienlijk. Stel dat klant A in het kader van de AVG zijn dossier opvraagt en hierin een document is opgeslagen van klant B, dan is er sprake van een datalek. Naast aanzienlijke reputatieschade kan zo’n makkelijk gemaakte fout leiden tot forse boetes en aangescherpte controle vanuit een financiële toezichthouder.
Afwending van risico’s
Met de risico’s in het achterhoofd zal het dan ook niemand verbazen dat er binnen financiële instellingen vaak hele afdelingen worden ingezet om mogelijke risico’s af te wenden. Sterker nog, de laatste jaren maakt de rol van de Chief Privacy Officer (CPO) een ware opmars in Nederland. Aegon en ING zijn slechts twee voorbeelden van organisaties waar gegevensbescherming tot op het allerhoogste niveau wordt geprioriteerd. Dit is niet gek als je bedenkt dat deze financiële instellingen een moeilijke “uphill battle” vechten. In 2019 werden financiële instellingen wereldwijd met $ 36 miljard beboet voor het faciliteren van een geschatte $ 2,1 biljoen die jaarlijks rondgaat in het circuit van de financiële criminaliteit. Jaarlijks wordt er per financiële instelling weliswaar $ 48 miljoen aan de bestrijding van financiële criminaliteit uitgegeven, maar de onevenwichtigheid is direct duidelijk. Tegenover iedere euro die de financiële instellingen investeren in de preventie staat twee euro in crimineel vermogen.
Een belangrijk besef is dan ook dat reactieve initiatieven vanuit de financiële sector onvoldoende zullen blijken. Veel organisaties gaan pas aan de slag met customer due diligence zodra ze op de vingers zijn getikt tijdens een audit of de toezichthouder een boete heeft opgelegd. Zo’n reactieve aanpak heeft voeding gegeven aan een heel marktsegment dat beter bekend staat als customer due diligence remediation. Hoewel doorgaans mooi aangekleed betekent dit in de praktijk zoveel als het inlopen van een informatieachterstand waarover je als financiële instelling reeds lang had moeten beschikken.
Inzicht in historische klantdata
Uit een recent onderzoek van Hyarchis bleek dat slechts 15% van alle financiële instellingen volledig inzicht heeft in hun historische klantdata. Dit is een schokkend inzicht wanneer je beseft dat dit de meest gevoelige data betreft die je als klant kunt delen met een dienstverlener. Zoals gezegd gaat dit niet alleen om de identiteit van een klant, maar ook over inkomen, medische gegevens en huwelijkse staat. In 85% van de gevallen ontbreekt het aan coherent inzicht in deze klantgegevens terwijl deze dossiers dagelijks worden aangevuld met een grote hoeveelheid aan gevoelige klantdata.
Het probleem schuilt er vooral in dat dit meer informatie betreft dan op een efficiënte manier kan worden verwerkt. Kortom, het probleem groeit met de dag. Deze bewustwording leidt langzaam tot een paradigmaverschuiving waarvan de CPO’s een bevestiging vormen. Compliance als een “moetje” omwille van wet- en regelgeving maakt plaats voor een pro-actieve benadering. In deze benadering ligt de nadruk niet zozeer op het afwenden van risico’s alswel in het creëren van meerwaarde uit statische klantdata. Initiatieven die eerder reactief werden ingezet met tot doel “know your customer”, leiden steeds vaker tot het inzicht dat zo’n holistisch klantbeeld tot bijvoorbeeld betere klantenservice leidt of een gerichtere vorm van upselling.
Kunstmatige intelligentie
Uit het recente onderzoek van Hyarchis blijkt dat bijna de helft van alle financiële instellingen kunstmatige intelligentie inzet om grip te krijgen op hun klantdata. Deze snel ontwikkelende technologie helpt om de traditionele silo’s in het IT-landschap te doorbreken en ongestructureerde data om te vormen tot coherente inzichten in klantgegevens. In de financiële dienstverlening leidt dit inzicht zelfs tot een ware AI-race. Waar op dit moment zo’n 35% van alle financiële dienstverleners gebruik maakt van kunstmatige intelligentie op functioneel niveau, verwacht men dat dit over drie jaar reeds 95% zal zijn.
Kunstmatige intelligentie heeft zich hiermee ontwikkelt van een technologie die “leuk was om in de gaten te houden” tot een “bedrijfskritische competentie”. De technologie wordt toenemend gezien als hét antwoord op de overweldigende groei aan dagelijks gegenereerde data. Niet alleen helpt het om reactief te controleren of alle klantgegevens op een juiste wijze samen komen, maar het stelt organisaties tevens in staat om pro-actief controle te verweven op hun historische klantdata. Hiermee blijft men niet enkel de auditor of de toezichthouder voor, maar ontsluiten organisaties de volledige potentie van hun klantdata. Hiermee wendt men niet enkel risico’s af, maar gaat men tevens actief op zoek naar het behalen van commerciële voordelen.
Geschreven door
