Velkommen til Bank 2.0 1
2 Kurt Nørrisgaard CEO, BEC
Inspirationsdag om fremtidens bank v. Kurt Nørrisgaard, BEC 2. december 2014
Der har aldrig været større behov for at træffe de rigtige valg 4 1. Flere aktører forsøger at overtage dialogen med kunden eller substituere bankens produkter 2. Compliance vil fortsat betyde væsentlige investeringer 3. Indtjeningen er presset pga. lav lånelyst og rentemarginal 4. Kundeadfærd og digitalisering kræver høj attention
Mange trends påvirker markedet 5 Sektor trends Nye betalingsløsninger og nye spillere i sektoren Øget konsolidering i sektoren Øget regulering Sektorselskaber skifter ejere Danske Banks enegang Lav lånelyst i samfundet Øget digitalisering af processer Øget mediebevågenhed i sektoren Jura begrænser udnyttelse af digitale muligheder Forandringshastigheden er stigende Mobilitet, social & kanaler Teknologi trends Big data, analytics & realtid Standardisering af løsninger Cybersikkerhed Elektroniske betalingsløsninger Abonnementsløsninger / Cloud Tekniske platforme, mainframe og Wintel Kunde forventninger Privat og Erhverv Kend mig og mød mig hvor jeg er, når det passer mig Convenience det skal være let Ny generation af stærkere privatkunder på vej Nye forventninger fra erhvervssegmentet
Konkurrencen og kundernes krav intensiveres 6 Potentielle indtrængere Niche bank Globale banker Leverandører BARRIERER Konkurrencesituationen Kunder BARRIERER Substituerende produkter NFC teknologi
Konkurrencen og kundernes krav intensiveres 7 Potentielle indtrængere Niche bank Globale banker Leverandører BARRIERER Konkurrencesituationen 1. Øget transparens og intensiveret priskonkurrence 2. Lav rente og øget regulering presser lønsomhed og solvens 3. Ingen eller lav vækst 4. Konsolidering og opkøb 5. Kundeattraktivitets-kapløb 6. Danske Bank prøver at skabe unik position BARRIERER Kunder Substituerende produkter NFC teknologi
Generelt er sektorens indtægtsgrundlag under pres Nye innovatører gør indhug i den normale værdikæde Lavt renteniveau og lav lånelyst i det traditionelle marked Lovgivning øget styring og kapitalbehov Digitalisering flytter kunder De traditionelle forretningsmodeller er under pres Øget konkurrence i sektoren Pres på omsætning presser omkostninger Reduktion af tab Proceseffektivitet Omni- Channel
Kunderne vil interagere med finansielle udbydere - På alle platforme
...Men kunder er forskelligt digitaliserede Viden om kunderne og deres adfærd skal sikre en fokuseret indsats Camilla og Jesper De selvkørende Florian I Danmark for en periode Personas De unge borgere Johannes De itfremmede De velvillige Verner De tøvende Claus Personas fra Borger.DK Amina
Det nye mindsæt for fremtidens it-understøttelse - er derfor noget it-leverandørerne i sektoren kommer til at fokusere meget på Benchmark ift. konkurrenter
Forventninger Forandringer hvad er hype / hvad ender med at flytte noget? Toppen af oppustede forventninger og alle de andre trends / tiltag Reel effekt Skuffelsens lavpunkt Tid Kunsten bliver at investere nok og rigtigt
Vi skal kunne træffe bedre beslutninger Take calculated risks. That is quite different from being rash -General George S. Patton
Automatisk kreditscore/kunderating - er afgørende for den fremtidige produktivitet og porteføljerobusthed Application (ansøgningsscoring) Nye kunder/nye lån Baseret på aktuelle kundeinformationer i ansøgningen kombineret med eksterne integrationer til fx CPR, RKI, Kreditstatus og et statistisk erfaringsgrundlag Behavioral (adfærdsscoring) Eksisterende kunder: Kredit- og risikostyring, risiko- og kapitalopgørelser, forretningsoptimering, mersalg, limitstyring, bemyndigelser mv. Empiriske modeller (PD) eller ekspertvurderinger, fx kontohistorik Kræver meget stort datasæt for statistisk signifikans Kræver løbende overvågning og justeringer på baggrund af kundernes adfærdsændring og forklaringsvariabler Understøtter stigende myndighedskrav om brug af objektive modeller
Samarbejder og integration på tværs - Er nødvendig for at kunne tage det næste skridt 15 Adressedata Kontohistorik Pensioner Statistikker Forsikringsaftaler Betalinger Digital tinglysning Leasingforpligtelser Skatteoplysninger Boligpriser Bilgæld Helbredsoplysninger Negativregistre Regnskaber Sociale medier Kreditstatus positivregistre
Ha en rigtig god dag 16 BEC - den foretrukne it-partner for finansvirksomheder i Danmark
17 Henrik Axelsen Partner, EY
Bank 2.0 Trends in the Banking & Capital Market segment November 2014
Years to reach 50m users Worldwide Internet penetration The digital revolution and digitalization of everything is a major trend MOSAIC - First Web Browser Released First internet ordering system created by Pizza Hut Netscape goes public Nokia releases first phone with Internet Access Business.com sold for 80k Google Founded Napster Founded AOL buys Netscape Dot Com bubble bursts as NASDAQ peaks at 5,048.62 Napster taken off-line by federal judge Apple launches Appstore Term Web 2.0 coined Facebook Founded YouTube launched Spotify founded Twitter launched iphone launched Twitter passes 1m Tweets per 1/4 Foursquare founded Facebook hits 500m users ipad launched Google+ Launched Facebook passed 1bn users 30.2% 28.7% 20% 15.7% 8.6% 9.4% 2% 4% 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 6 1.8 2 2.8 1.5 0.3 Source: EY Research Page 19
Banking is moving towards it s Spotify moment Peter Sands Chief Executive Standard Chartered
CUSTOMER VALUE Disruption changes the play Potential disruptive development Future Traditional development Today TIME Page 21
Where is banking going these days? Financial education goes gaming! Voice command on the rise! Slimming the wallets! Communication channels within apps! Demand of digital advisors Wearable banking Digital currencies gain legitimacy Big data: generate value from app-user information From multichannel to Omni channel (24/7) Page 22
The biggest disruption in banking is NOT technology
It is the millennials Page 24
Millenials are those who: Believe innovation will come from outside the banking industry Will be more excited (73%) about a new financial services offering from Google, Apple, Amazon and Facebook than their bank Rather go to the dentist (71%) than listen to their bank Are the early adopters of new technology and offerings Don t trust banks (leading banks are among the least loved brands by Millennials) Are open switch banks in the next 90 days Page 25
Banks need to recognize that customers seek advice through external channels Digitisation has made it easy to seek advise from our social network and from complete strangers Discussion forums 80 % of the members of a social network use recommendations coming from their network in the decision making process* Person who seeks advice on a discussion forum after having an unsatisfying counselling discussion with his bank Social media *Morgan Stanley report on internet trends Page 26
Given this trend in particular, the whole banking industry is under attack New Entrants Suppliers bargaining power Industry rivalry Customer demand & bargaining power Substitutes REGULATORY REGIME Page 27
New consumer requirements Some facts 87% use internet bank 50% has a mobile banking app Branch visits (2004-14) Channel preferences (2004-14) 40% use mobile banking Several banks reports that #mobile banking visits > #net banking visits People < 60 years are frequent mobile banking customers Millenials do not think of banks as banks Page 28
Nordic banking customers are increasingly unhappy with their bank Unhappy customers (percent) Changes in satisfaction (percent) 20-44 8 11-16 13 10-30 4 7-28 9 Source: EY Global consumer banks survey 2014 Page 29
New kids on the block in banking 4500 Tech companies are trying to enter into the banking space Page 30
Substitutes banking, but not banks Page 31
In summary, banks are under attack from all industries Tech Airliners Retailers Telecom Investors Global brands NGOs Page 32
To succeed, we see six critical must win battles for incumbent banks Must win battles for incumbent banks 1 Rebuild trust 2 Defend the value chain 3 Use capital wisely 4 Seek operational excellence 5 Speed up innovation 6 Master the cultural change Page 33
Must win battles Main objectives 1. Rebuild trust 2. Defend the value chain STAY IN THE GAME 3. Use capital wisely 4. Seek operational excellence 5. Speed up innovation 6. Master the cultural change TRANSFORM THE BANK
The transformation from bank to banking
INNOVATION: This time it s personal; from consumer to a co-creator Expectations on immediate responses/services driven by mobile behavior Transformed customercompany relationship Wider adoption of e- commerce transforms the perception of a truly digital experience More demanding expecting more customization, personalization, flexibility and me-tricity Global Consumers in 2020 Have access to 50 billion 80% mobile telephony 60+% have smart phones or low-cost tablet computers connected devices globally Page 36
index Fortifying focus on tomorrow s customer - Nordic customer trends are reshaping the industry Niche banks are better at meeting customer expectations 80 Customer satisfaction level 65% 53% 56% 70 Use comparison sites, blogs or other online sources to research Have - more than one banking relationship Are unsatisfied with how banks adapt products and services to their needs 60 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Niche banks Large banks 69% 41% The shift in banking operations The Past The Present The Future Are willing to provide their bank with more personal information if it would lead to more customized products and services 70% Turn to friends, family and colleagues for advice Are dissatisfied with today s mobile banking Source: Svenskt kvalitetsindex 2013, EY Global Consumer Banking Survey 2012; Company websites, Source: Global Consumer Banking Survey 2012, Nordic results - The customer takes control Page 37
Like chameleons, customers demonstrate everchanging demands and behavior in the changing landscape Transparency Convenience Currently, more customers are demanding relevant services and full, transparent access to all information across all channels consistently Customers demand a fully integrated banking experience that combines the advantages of physical branches and in-person interactions with information-rich digital channels Personalized experience Multi-channels Customers demand more personalized services and enhanced experiences which increase simplicity, self-control and mobility Customers expect to be placed at the center stage of the banks business models and allowed access to real-time services regardless of channel Customer experience Online channels Customers real experience with their bank is the main driver for increased customer loyalty. The way I am treated when a problem occur is the moment of truth Customers are using mobile banking more and more and are requiring flawless and optimal IT-solutions in application, online, mobile phones and in interaction trough social media Price sensitivity Pricing is becoming less of an issue. The way I am treated is much more important in our part of the world Page 38
Meeting these demands is a major challenge for the incumbent banks with their static view of consumer needs based on the consumer life cycle Illustrative life cycle example Income (SEK) 50,000 40,000 30,000 First employment Get married and have children Buy first home Plan for retirement Retirement 20,000 First savings account First car 10,000 0 0-15 15-17 18-20 21-23 24-26 27-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75+ Age Page 39
Our experience suggests a fundamental difference between managing the daily economy and making potentially life altering choices across all segments Elements Normal household income and expenses Characteristics Perceived as tangible, concrete and relatively simple LIFE ECONOMY DAILY ECONOMY Elements, e.g. Investments i bonds and stocks Buying a home Pension planning Tax management Charateristics Perceived as intangible, abstract and complex Provokes insecurity and anxiety Page 40
Business impact Main advantage Segmentation factor and banks need now complement segmentation approaches with the behavioral and anthropological aspects to match customer expectations or deepest desires.. Value Behavior Psychographics Demography Geography Level of usage Potential future usage Usage patterns Type of usage Brand loyalty Lifestyle type Personality type Social class Attitude Gender Age Income Occupation Education Region of residence Urban or rural Focus efforts on high value customers Adapt marketing to customer interaction with company Learn about what motivate and stimulate customers Adapt marketing and value proposition to customer basic data Potentially facilitate decentralization of marketing efforts Page 41
There are a number of different players in the financial service market that cater towards unmet customer needs Examples Banks Credit card companies Short term funding companies Full service financial institution that accepts deposits, enables payments and transfers and offer lending Companies that offer credit cards (often in cooperation with banks) Companies that offer liquidity through short time lending solutions Leasing Companies that offer use of assets through financing solutions Mobile payment Companies that offer payment services performed via a mobile device Money transfer Companies that offer money transfer services Aggregator/ Reseller Companies that compile financial data/information/products Page 42
The impacts of digital technologies create market dynamics offering threats and opportunities to the industry Threat Opportunity Customer channel shift to digital channels Engage more frequently Adopt new ideas quickly Expect rapid response Lowered barriers to market entry Lower cost infrastructure and operations Rapid modification of new business models Banking utilities provide market entry platforms Lower customer inertia Easy product and price comparison Easy product opening Products and services with reduced friction, better fit to need and lower cost Seamless information flow internally and externally Easier integration into other ecosystems Low cost access to high value support and advice Changed industry and collaboration models Products combine or unbundle traditional ones Banks intermediated or dis-intermediated Digital collaboration platforms Enhanced customer insight and business decisions Digital customer data enriches marketing, customer management and credit risk strategies Digital processes support test and learn New risks to manage Reputation risk in social media; Security risks, Technical failure, Communication control, Vendor performance Page 43
The digital transformation is truly transformational.. DIGITAL TRANSFORMATION Strategy Operating Model Programme Design Transformation Delivery DIGITAL CUSTOMER DIGITAL DATA INSIGHT DIGITAL RISK & SECURITY DIGITAL TECHNOLOGY & OPERATIONS DIGITAL ORGANISATION Customer Proposition Customer Analytics Cyber Security Technology Solution Innovation (Digital) Culture Customer Experience Operations Analytics Financial Crime Management Process Redesign Collaboration / Workforce Enablement User Interface Data Strategy & Platforms IT Risk Management BPM Technology Talent Regulatory Compliance Page 44
Best practices in product development Yesterdays best practice Clear product definition up front Clear business case Clear development process Tall gates 0-5 Freeze points Solid analysis & testing End product is technologically perfect and meets all product requirements Large coordinated product launch 100% tested, no bugs Integrated will all other systems Trained staff 2-5 years The best products does not always win Good timing is better than a better product Products from market rebels often beat radical innovations Page 45
Best practices in product development Yesterdays best practice Todays best practice Clear product definition up front Clear business case Clear development process Tall gates 0-5 Freeze points Solid analysis & testing End product is technologically perfect and meets all product requirements Large coordinated product launch 100% tested, no bugs Integrated will all other systems Trained staff Accept an unclear end product Focus on customer demnd & experience Co-develop with customers & partners Follow a try & failure process Focus on quick iterations Launch beta-versions early Continue to develop and fix bugs real time 2-5 years 3-9 months Page 46
Leading Innovators understand that new approaches to innovation will be necessary to enable success in todays digital world Innovative Firm (Lagging) Innovative Firm (Leading) Standalone digital products Multi-platform digital estate Bricks and mortar mind-set dominates investment Processes not aligned to digital Digital channels and multi-channel E2E process automation & digital optimization Digital marketing and analytics Omni channel experience Page 47
Innovation Impact And I wonder how banks relying on on shared infrastructure will organize their innovation efforts to remain relevant Disruptive Disruptive Redefine, disrupt the core, and potentially deliver an entirely new value proposition Adjacent Adjacent -- Change and expand the core value proposition that may alter the competitive environment Sustaining Sustaining -- Incremental improvements to existing solutions required to sustain and protect the core value propositions Value Potential Page 48
EY Assurance Tax Transactions Advisory 2014 Ernst & Young - all rights reserved. Proprietary and confidential. Do not distribute without written permission.
50 Henrik Jensen Udviklingschef, BEC
Den nye kunde i den nye verden Kundernes forventninger til deres finansielle samarbejdsparter vokser dag for dag og tilsvarende gør de krav kunden forventer at blive understøttet af. Samtidig er der skabt et helt nyt konkurrencebillede. Hør hvad kundens forventninger er til fremtidens finansielle samarbejdspartner samt hvilke konkurrenter der flytter sig hurtigst. Den 2. december 2014
52 Henrik Jensen Udviklingschef, ebusiness & Rådgivningsløsninger Havsteensvej 4 4000 Roskilde Mobil 61 56 23 87 henrik.jensen@bec.dk BEC.dk
En lille hverdagshistorie 53
Indhold i en traditionel forretningsmodel 54 Kundenærvær Bedste totalløsning Produktfokus Bedste produkt Operationel perfektion Laveste omkostning
Ikke-finansielle aktører snupper en bid af banken 55 Funding: Payments: Overlay: Rådgivning:
Ikke-finansielle aktører snupper en bid af den finansielle sektor 56 Hvem er konkurrenterne nu og fremover? Ved vi, hvor stor en bid de tager? Er de en reel trussel mod bankens forretningsmodel? Er der nok tilbage?
Når andre spiser af kagen, udfordres kundeloyaliteten 57 Produkter Værdiforøgelse Betaling Opsparing Investering Bil + andre udlån Netbank/ mobilbank Bolig For den finansielle samarbejdsparter 1. Kæver stærk opmærksomhed rettet mod forandringer i markedet 2. Innovation er en kritisk faktor for at fastholde kundeloyaliteten
Er løbet kørt? 58
Løbet er ikke kørt 59
Kan I huske den lille hverdagshistorie? 60
Kan du huske den lille hverdagshistorie? 61 Olek på markedspladsen Warszawa
mbank det gode eksempel 62 På 14 mdr. er mbank blevet en af verdens mest avancerede, kundeorienterede online-banker. Banken har fået mange flere nye kunder Signifikant løft i salget på op til 205 % blandt eksisterende kunder. Tre kerneværdier i bankens digitale transformation: Være så let og bekvem for kunden som muligt. Være digitalt attraktiv med en personlig tone og attitude. Optræde relevant i kundens hverdag - også i utraditionelle sammenhænge. Kilder: http://finanswatch.dk/secure/klummer/article7170425.ece?1415111127278 http://www.accenture.com/pl-en/pages/success-mbank-poland-rebuild-online-presence.aspx http://media.mbank.pl/en/pr/266592/forrester-research-recommends-new-mbank-s-solutions-to-banks-around-the-world
Bill Gates, 1994 63 Banking is essential, Banks are not.
Medialisering af samfundet 64
Mit liv i min og vores verden 65 min hverdag
Vejen frem 66 Hverdagsrelationen Transaktion
Kend kunden 67 JA, for så kan du: Skal man kende kunden, ud over den initiale kreditscoring? Være tilgængelig, når kunden oplever et behov Møde kunden, hvor han er Fremme nærvær Stille skarpe priser
Mød kunden på rette tid og sted 68
Mød kunden på rette tid og sted 69
Skarpe priser i realtid 70
Skarpe priser i realtid 71
Pengeinstitutternes styrke 72 Pengeinstitutterne har mulighed for ikke kun at kende den enkelte transaktion, som fx PayPal. Unikke! Pengeinstitutterne kender HELE kundens økonomi. Hvilket gør banker:
Vi tror, at kundenærvær stadig er fundamentet 73 Kundenærvær Bedste totalløsning Produktfokus Bedste produkt Operationel perfektion Laveste omkostning Innovationskraft er påkrævet
Konkurrencefordelen 74
Spørgsmål 75
Kaffepause 76
77 Martin Glarvig CEO, Geomatic & Frank Papsø Director Corporate Market, Experian
How to turn data into business benefit 360o Overblik & Indsigt December 2014 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian and the marks used herein are service marks or registered trademarks of Experian Limited. Other products and company names mentioned may be the trademarks of their respective owners. No part of this copyrighted work may be reproduced, modified, or distributed in any form or manner without prior written permission of Experian Limited. Experian Public.
Hvor starter det 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 79
Er der en løsning til alt 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 80
En model frem for Big Data - hjælper med at sætte fokus Model Enkeltmandsvir ksomheder Selskaber med 0 regnskaber Selskaber med 1+ regnskaber Beskrivelse EMV ere. Modellen er udviklet på kreditaktive virksomheder (Experians definition). Konkursraten er meget lav, hvilket hænger sammen med virksomhedernes størrelse. Alle nyoprettede selskaber, der endnu ikke har indgivet et årsregnskab. Datamængden er lav der er ikke meget data i det offentlige rum. Der er noget Experian adfærdsdata. Selskaber, der har indgivet mindst et årsregnskab. Mange data til rådighed inklusiv mere Experian adfærdsdata 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 81
Voldsom vækst i antal skilsmisser I 2013 blev 36.449 personer med en dansk adresse skilt. Det er en stigning på 20 procent i forhold til 2012, hvor 30.292 personer blev skilt 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 82
Faser i en gældsudvikling Der er flere veje og årsager men generelt starter det med mindre gældsbeløb på dagligvarer og vokser til større udgifter knyttet til hjemmet Mobil telefoni Benzin El-regninger Parkering Tandlæger Forbruger kredit Realkredit Postordre Bredbånd Bolig udlejning Bil Leasing Falck Bank og Sparekasse 24 år 26 år 26 år 26 år 28 år Inkasso Inddrivelse Advokater 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 83
Det er så simpelt men udfordringen er data kvalitet Samarbejde mellem kredit og Marketing Kredit Marketing Scorekort Strategisparring Software Platform Rapportering Data Analyse Software Platform Eksekverings modul Data Rapportering Analyse 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 84
Foundation for a strong decision flow DATA HIGHWAY I DAG NORDISK EN DAG GLOBAL 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 85
BI data dataleverance til vores kunder Online (O) & Batch/Monitoring (B) Business On-line Denmark Norway Finland Sweden Northern Ireland Ireland (ROI) Name & Address x x x x Payment delinquencies x x x Tax x x Property x x Financial statements x x Score x x x x CAIS x BI connections x WWW (marketing) x WWW (credit) x County court judgement x Credit behaviour x x Business Batch/Monitoring Denmark Norway Finland Sweden Northern Ireland Ireland (ROI) Name & Address x x x Payment delinquencies x x x Tax x Property x Financial statements x x x x Financial statements (pdf) x x x x Score x x BI connections x x Business (BI) Denmark Norway Finland Sweden Northern Ireland Ireland (ROI) Name & Address B O B O/B O O Financial statements B O/B B O/B Financial statements (pdf) B O/B B O/B Payment delinquencies O/B O B O/B BI connections B B O Score B O/B O O WWW (marketing) O WWW (credit) O Property O O/B Tax O O/B CAIS O County court judgement O Credit behaviour O O 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 1. Main BI delivery. Standardized nordic data in common on-line and batch interface 2. If Irelands is doing BIGNet, we have a shortcut to the mapping. Also I see Irelands as secondary 3. Think we as a start should focus on a Nordic Business Insight solution 4. We'll look into these. The deliveries will be country dependent 5. Not in focus due to lag of volume, interest and comparability 86
Kom tættere på hinanden Identificér Banks bedste kunder Find flere af dem i basen Aktivér dem via deres foretrukne device og kanal Bedste Kunde 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 87
Always on Én platform stort overblik høj værdi 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 88
Lidt om Geomatic center for geoinformatik Geomatic blev stiftet i 2002 og er et analyse- og udviklingshus med 30 dygtige medarbejdere specialiseret i geoinformatik og Big Data geodata Geomatic er i dag markedsledende i norden indenfor geodemografisk segmentering og markedsdata til brug for analyse, modellering, databaseoptimering, tele- og direct marketing og indenfor alle områder af Business Intelligence. Vi leverer egenudviklede BI løsninger under navnet conzoom klassifikationen. Vi samarbejder med Experian og refererer til Experians globale mosaic TM klassifikation 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 89
En business case om rigtig brug af data Illoyale kunder koster din virksomhed penge! 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 90
360 o Overblik & Indsigt Risk Habits QUALITATIVE VIEW Attitude Interactions Behaviour Needs Fam. status Transactions Profit Lifestyle Spends Products Satisfaction Ownership Wallet share Other banks Property 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 91
Den koordinerede marketing- og risikoindsats Bedre markedsføring og målrettet kommunikation Med segmentering baseret på geoinformatik opnås en optimeret markedsføring og kommunikation. Brugen af geostatistik optimerer responsen fra den rette målgruppe Effektiv anvendelse af markedsføringsbudgettet Færre udsendelser og færre sager der skal behandles, men som alligevel ender med en afvisning. Større gevinst og mere loyale kunder der bliver længere Ved at satse mere på de rigtige, bliver de længere og livstidsværdien øges markant. Færre inkassosager og tabsgivende kunder Geoinformatik bidrager til at træffe de rette beslutninger ud fra et objektivt grundlag. Det betyder få inkassosager og mindre tab. 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 92
Vitalas en business case om rigtig brug af data Vitalas og de urentable kunder I samarbejde med: 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 93
Vitalas en business case om rigtig brug af data Hvor kommer kunderne fra? 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 94
Vitalas en business case om rigtig brug af data Hver femte nye kunde var illoyal! Konsekvens: 20% af de nye kunder var tabsgivende Begrænset eksekvering og/eller skalering af marketing budget Upræcis forecasting Omsætning trækkes ud Udgift til permissions Udgift til call-center Produkt Udgifter ifm. inkasso 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 95
Vitalas en business case om rigtig brug af data 4 mulige løsninger 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 96
Vitalas en business case om rigtig brug af data Idé #1 Kan man finde ud af hvorfor kunderne ikke betaler deres regning? Nej! Dårlige betalere er svære at få i tale. Desuden var de loyale kunder tilfredse, så illoyaliteten skyldtes sandsynligvis ikke utilfredshed med produktet. 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 97
Vitalas en business case om rigtig brug af data Idé #2 Kan vi kredittjekke kunden når ordren er afgivet hos call-centeret? Ja! Men der var dog et problem 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 98
Vitalas en business case om rigtig brug af data Omkostninger ved permissions og call-center er allerede afregnet! 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 99
Vitalas en business case om rigtig brug af data Idé #3 Kredittjek af alle kundeemner i forbindelse med indsamling? Nej! Ulovligt 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 100
Vitalas en business case om rigtig brug af data Idé #4 conzoom finance aka FSS? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Høj risiko Lav risiko En risikoprofilering er lovlig Vitalas kunne lide ideen! 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 101
Step #1 Kodning af alle dårlige betalere Step #1 i processen: Matchede alle dårlige betalere op mod conzoom finance 1 erne var stærkt overrepræsenteret blandt de dårlige betalere! 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 102
Step #2 bygge automatiseret flow for nye kunder SMS Kundservice Web 2 Angiver telefon eller navn + adresse eller personnr 1 Kunden Kontakter jer! Simplify enrolment and real time scoring for new clients 4 En glad og professionelt eksponeret kunde 3 Web service kompletterer kontaktinfo API for Matching, geocoding, scoring, update and data enrichment Finland Sweden Norway Denmark 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 103
Vitalas en business case om rigtig brug af data Vitalas havde nu mulighed for at fokusere på de rentable kundeemner! 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 104
Vitalas en business case om rigtig brug af data Det virkede! 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 105
Andel af dårlige betalere (pct.) Andelen af dårlige betalere faldt hastigt Måned 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 106
Effektivitet (pct.) Stort løft i løsningsgrad hos inkasso Måned 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 107
Vitalas en business case om rigtig brug af data Før Af 100 nye kunder Endte 20 til inkasso Og 15 betalte aldrig 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 108
Vitalas en business case om rigtig brug af data Efter Af 100 nye kunder Ender 7 til inkasso Og 2 betaler aldrig 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 109
Vitalas en business case om rigtig brug af data Resultat 100 nye kunder betød før 80 rentable nu 93 RENTABLE 100 nye kunder betød før 5 breakeven stadig 5 break-even kunder 100 nye kunder betød 15 tabsgivende og nu kun 2 tabsgivende 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 110
Vitalas en business case om rigtig brug af data Spørgsmål? Martin K. Glarvig president & founder Geomatic A/S center for geoinformatics mkg@geomatic.dk +45 2323 2130 2013 Experian Limited. All rights reserved. Experian Confidential. 111
112 Ole Rosenkvist Forretningskonsulent, BEC
Forbedr bundlinjen med BEC s kunderating BEC/Experian - Bank 2.0 den 2. december 2014 v/ole Rosenkvist, BEC
Kunderating hvad tilbyder BEC? Forvaltning Net-kundeansøgningsflow - Modeludvikling - Modelvedligeholdelse - Modelovervågning - Rating/scoring af nye kunder (ansøgningsscore) - System til behandling af låneansøgninger - Automatisk Kundeoprettelse - Automatisk Kontooprettelse - Automatisk bestilling/udstedelse af debet- /kreditcards - Selvbetjeningsløsninger* via Netbank/ Netfinans til PC og mobil - NemID, underskriftsrum,.. - Hjælp til opfyldelse af Hvidvaskdirektivet Rating og scoring af eksisterende kunder (Adfærdscoring)
Kundeansøgnings-flow 115 Tilsynsindberetninger Web- ansøgning NemID Automatisk Kunde- og Kontooprettelse Opslag hos Skat Behandling af ansøgning * Opslag hos CPR Creditscoring Kreditpolitikker Opslag i RKI BECmoduler
Behandlingsproces - Ansøgningsscoring 116
Netbank/ Netfinans - et underskriftsrum 117 Produkter udstilles i Net-banken/-finans. Kunden kan nemt bestille og signere med NemID
Adfærdsmodeller 118 BEC Forvaltning Pooling af data Private (ren statistik) BO-rapporter: Ratingspec., Vandrings-lister BEC Kunderating Private Adfærdsmodel Adfærdsmodel ekspertmodel Downgrade (RKI, Realkredit- restance) Månedlig Rating 1-10 EMV: Private Styrkeprofil Regnskab Adfærd Erhverv: Styrkeprofil Regnskab Adfærd
Sådan kan I opsætte Kunderating individuelt 119 Opsætning i BEC s systemstandards Valg af forskellige produkter Renteberegninger m.v Valg af forskellige modeller Individuelle modeller Valg mellem forskellige BEC-scoremodeller Valg af aggreringsmetoder Del-modeller Opsætning af PDintervaller per bank per model
Overvågningsstruktur- statistik: Præsenteres som tabel, plot og dashboard Performance plot Gini-kofficient og kurve ROC-kurve og AUROC Weight of Evidence Kologorov-Smirnov Model performance: Måler modellens evne til at adskille default fra ikke default og evnen til at rangordne.
Hvordan forbedres bundlinjen med BEC Kunderating? 121 Porteføljestyring: Vandringer* Låneansøgning: styring af acceptance-rate /- tab Automatisk bevilling Nedskrivninger: gruppevise og indiv. BEC Løsninger Early warning Objektiv ledelses- og tilsynsindberetning Mersalg til bedste segmenter Prissætning Genforhandling/ rebevilling
BO-Rapportering - porteføljeovervågning 122 Eksempel på en vandringsliste:
Opsummering BEC tilbyder: Nyt Kunde-/låneansøgningsflow Håndtering af nye og eksisterende kunder i et automatiseret kunde- /låneansøgnings-flow Automatisk kreditvurdering En integreret automatisk løsning med scoring/rating og eksterne databaseopslag (NemID, CPR, RKI, Kreditstatus mv.) Modeludvikling At udvikle, forbedre eller rådgive om eksisterende scoremodeller Drifte modeller Drifte BEC-, Finans-individuelle - eller viderestille til eksterne scoremodeller Modelovervågning Overvågning af scoremodeller eller adgang til såvel interne som eksterne overvågningsværktøjer
Spørgsmål og mere information 124 www.bec.dk Ole.Rosenkvist@bec.dk Direkte 46 76 35 05 Mobil 61 56 73 05
125 Marius Vidkjær Head of Analytics, Experian
Benyt scorekort i hele kundens livscyklus. 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian and the marks used herein are service marks or registered trademarks of Experian Limited. Other products and company names mentioned may be the trademarks of their respective owners. No part of this copyrighted work may be reproduced, modified, or distributed in any form or manner without prior written permission of Experian Limited. Experian Public.
Kort om mig Marius Vidkjær 39 år, Cand. Polit. Leder af Experian, DA Analytics i Norden, 7 års erfaring med risikostyring og statistiske modeller. 6 år, Senior analytiker i Danske Bank o IRB-A modeludvikling for Person og Erhverv o Primært PD og LGD-modeller. 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 127
Hvorfor bruge statistiske modeller i sine beslutningsprocesser? 3 væsentlige styrker ved statistiske modeller 1. Hastighed 2. Konsistens 3. Omkostningseffektivitet 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 128
Hvornår kan statistiske modeller benyttes med fordel? 4 væsentlige kriterier der kan benyttes ved modelbrug 1. Hyppighed af problemstilling 2. Datagrundlag til beskrivelse af problemstilling 3. Kvantificerbarhed af udfald 4. Operationel implementering 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 129
Kredithåndteringens 4 faser 1 Låneansøgning 2 Kundehåndtering Optimale beslutninger i alle faser sikrer maksimal rentabilitet 3 Rykkerbehandling 4 Inkasso 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 130
Beslutningstyper gennem kundens livscyklus Prospect score Delphi Ansøgnings score Bevillingsfasen Vilkår Opsalg Velkomst Krydssalg Kundekontakt Rykker Roll-rate Afskrivning Kanal Prissætning Kreditvurdering Delphi Adfærds score Afgang? Inkasso Prospecting Op- og krydssalg score Aktions-score Inkasso score 0 Marketing 1 Låneansøgning 2. Kundehåndtering 3. Rykkerbehandling 4. Inkasso 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 131
1 Scorekort til låneansøgning Problemstillinger: Hvilke ansøgere skal have bevilget lån, hvor stort skal limit være og evt. til hvilken pris? Klassikeren indenfor anvendelse af statistiske modeller Opsamlet Information om ansøgere indenfor en periode (også afviste) og hvilken performance Identificer risikodrivere ved statistiske metoder og byg model. Benyt model på nye ansøgere og læg cut-off efter risikoappetit 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 132
1 Scorekort til låneansøgning Mange metoder til modellering: Linear regression Logistisk regression Beslutningstræer Neurale netværk Etc. Information skal være til rådig under ansøgningsprocessen Scorekort er godt og kommunikerbart Kreditintuition og statistik skal gå hånd I hånd Samspil med policy-rules 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 133
SCORE 1 Scorekort til låneansøgning Høj score Lav risiko Nu acceptér Førhen acceptér Cut off Førhen afvis Nu afvis Lav score Høj risiko Accepter Afvis 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 134
1 Scorekort til låneansøgning Scorekort til fastsættelse af kreditlimits Scorekortet udtaler sig om kunden risikoprofil indenfor en bestemt tidsperiode og kombineret med rådighedsberegning/indkomstoplysninger kan limit opstilles i matriceform Maximum Limit (Exposure) Gross Income, Main and Co-applicant Score [Low : 140000) [140000 : 310000) [310000 : 500000) [500000 : 620000) [620000 : High] [Low : 863] 0 0 0 0 0 [864 : 900] 0 10,000 15,000 20,000 30,000 [901 : 952] 0 20,000 35,000 40,000 50,000 [953 : 973] 0 30,000 40,000 60,000 70,000 [974 : High] 0 40,000 65,000 80,000 100,000 Scorekort til prisning Lavt cut-off og scoren bruges dernæst til differentieret prissætning i henhold til risikoprofil. 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 135
2 Scorekort til kundehåndtering Problemstillinger fx Hvilke af mine kunder skal have yderligere/formindskede kreditter? Porteføljeovervågning (bonitet) Bevillingsbeføjelser (DLA) Kundefastholdelse Samme metoder - andre data! Forøget kompleksitet Kundetilgang vs. produkt-tilgang Stærkere ift. ansøgningsscorekort 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 136
Type af information Data kilde 2 Scorekort til kundehåndtering Kunde-niveau Løn konto Kreditkort Privat- Lån Boliglån Opsparing Kredit-turnover Debit-turnover Balance Balance Balance Udnyttelsesgrad Udnyttelsesgrad Størrelse på afdrag Størrelse på afdrag Kredit-turnover Betalingshistorik Betalingshistorik Løbetid Betalingshistorik Betalingshistorik 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 137
3 Scorekort til rykkerbehandling Problemstillinger fx Hvilken rykkerstrategi skal jeg anvende overfor kunden? Hvad er sandsynligheden for at at rykkerforløbet går til næste skridt? Aktions-baserede metoder Roll rate analyser Data baseret på rykkersystemer og efterfølgende performance Optimeringsanalyser Præcision i interne omkostninger 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 138
3 Scorekort til rykkerbehandling Modeller i forbindelse med rykkerbehandling og inkasso Forebyggende Periode Tidlige rykkerforløb Alm. rykkerforløb Sent rykkerforløb Inkasso Adfærdsmodeller Self Cures Roll rate Opsigelse af engagement Salg af gældspost Besked til rådgiver Gentagne restancer Begræns inkasso omkostninger Rentenulstilling Afskrivning Tidlig kontakt Bevilget overtræk Låneomlægninger Frivillig forlig Inddrivelse Restanceforløbets forskellige faser Start Betalingsinfo rmation Betalingsfrist Dag 30 Dag 60 Dag 90+ Afskrivninger 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 139
3 Scorekort til rykkerbehandling 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 140
4 Scorekort til inkasso Problemstillinger Hvilke inkassosager skal jeg prioritere? Hvilke aktionskæder giver optimal inddrivelse? Nye data: Hovedstol, tid i restance, inddrevne beløb, pålagte gebyrer. Modellering af inddrivelsesrater Modellering af inddrivelse/ingen inddrivelse Optimerede aktions-kæder Præcise interne omkostningsestimater 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 141
4 Scorekort til inkasso Analyser til inkassoscorekort 180% 160% Inddrivelsesgrad efter antal dage 180% 160% 140% 140% 120% 120% 100% 100% 80% 80% 60% 60% 40% 40% 20% 20% 0% 0% 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. [Low : 500) [500 : 1000) [1000 : 2000) [2000 : 3000) [3000 : 4000) [4000 : 5000) [5000 : 8000) [8000 : High] Total 142
4 Scorekort til inkasso Bestemmelse af aktions-kæder 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 143
4 Scorekort til inkasso Indbetalingsomsætning kan accelereres ved at udnytte analytisk information Ved at indføre en statistisk scoremodel der forudsiger sandsynligheden for betaling på ens kundebase og dermed på evnen til at prioritere sager, kan opnås: cash flowet øges reducere unødvendig omkostninger. Nuværende indbetalingskurve M0 M1 M2 M3 M4 M5 M6. Fordele: Forbedret cash flow Interne ressourcer udnyttes bedst ved målrettet fokus på kunder med størst betalingssandsynlighed Omkostningsbesparelse på unødvendig recovery forsøg Kan målrette relevant aktioner betalingsplaner, forlig, retslig handling 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 144
Opsummering: Anvendelse af scoring i kredithåndteringens 4 faser Scoring kan anvendes til : 1 Låneansøgning Accepter/manuel behandling/afvis Limit Prisning Up-sell, down-sell 2 Kundehåndtering Løbende vurdering af udlån Forhøjet udnyttelsesgrad Fastholdelse af værdifulde kunder Cross-sell, up-sell Autorisationer 3 Rykkerbehandling Rykker og overtræksbehandling Impairment Inddrivelses proces Inkasso 4 inddrivelse Inkasso 2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Restricted. 145
Bureau Modeller Delphi Commercial Delphi Delphi for Collection - business Næste modeller Delphi for collection consumers 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 146
Så enkelt kan det siges. 2012 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. 147
2013 Experian Information Solutions, Inc. All rights reserved. Experian Restricted. 148
Frokost 149
150 Tore Widding CRO, Bank Norwegian
Utfordringen med å bygge en bank nesten uten ansatte Tore Widding, Chief Risk Officer
«Vi trenger et fordelsprogram for å konkurrere med SAS» Våren 2007 Ideen fødes «La oss starte en bank»
«Vi trenger et fordelsprogram for å konkurrere med SAS» Våren 2007 Ideen fødes «La oss starte en bank» Nov. 2007 Banken åpnes Sparekonto Usikrede lån
«Vi trenger et fordelsprogram for å konkurrere med SAS» «La oss starte en bank» Våren 2007 Ideen fødes Nov. 2007 Banken åpnes Sparekonto Usikrede lån Våren 2009 Banken går i pluss
«Vi trenger et fordelsprogram for å konkurrere med SAS» Våren 2007 Ideen fødes April 2010 Kredittkort på egen bok «La oss starte en bank» Nov. 2007 Banken åpnes Sparekonto Usikrede lån Våren 2009 Banken går i pluss
«Vi trenger et fordelsprogram for å konkurrere med SAS» Våren 2007 Ideen fødes April 2010 Kredittkort på egen bok Sep. 2012 Salgsfinans flybilletter «La oss starte en bank» Nov. 2007 Banken åpnes Sparekonto Usikrede lån Våren 2009 Banken går i pluss
«Vi trenger et fordelsprogram for å konkurrere med SAS» Våren 2007 Ideen fødes April 2010 Kredittkort på egen bok Sep. 2012 Salgsfinans flybilletter «La oss starte en bank» Nov. 2007 Banken åpnes Sparekonto Usikrede lån Våren 2009 Banken går i pluss Q2/Q3 2013 Sverige Kredittkort sparekonto blancolån
«Vi trenger et fordelsprogram for å konkurrere med SAS» Våren 2007 Ideen fødes April 2010 Kredittkort på egen bok Sep. 2012 Salgsfinans flybilletter «La oss starte en bank» Nov. 2007 Banken åpnes Sparekonto Usikrede lån Våren 2009 Banken går i pluss Q2/Q3 2013 Sverige Kredittkort sparekonto blancolån Q4 2014 Banken profitabel i Sverige
Hvem er vi Norwegian var ledende på e-handel det ønsket vi å bli også 95%+ av lånekundene rekrutteres via nettet Signering av avtaler på nettet Opplasting av dokumentasjon på nettet Time-to-yes Time-to-cash Kostnadsfokus Low cost Automatiserte prosesser Selvbetjening IT-utvikling tilpasset bankens kultur Strategy-focused and integrated systems development Low-cost kultur! Effektiv risikoseleksjon Automatiserte prosesser Risikobasert prising
Hva tror vi på Mål 1 er å rekruttere kunder til: Riktig pris Med riktig profil Riktig risiko Riktig lønnsomhet Mål 2 er å beholde og utvikle kunder: Med riktig profil Riktig risiko Riktig lønnsomhet
Hvordan gjør vi det Datainnsamling Samle de riktige dataene alt! Definisjoner - Eierskap til hvordan dataene skal forstås og benyttes Selvbetjening Alle på Risk skal være «selvforsynte» med data til analyse Automatisering av bli kunde prosess Skal være så enkelt som mulig; konvertering av søknad i sentrum Umiddelbart svar: Hvor mye kan en låne Til hvilken pris Dokumentasjonskrav Videre prosess Automatisert oppfølging til kredittsak er ferdig Kun manuell oppfølging der dette er nødvendig
og så Samle data Teste I samarbeid med: Resten av riskteamet Marked Operations IT utvikling og Database Benytte en god porsjon sunt «bondevett» Bygge modeller der dette er hensiktsmessig «Time-to-market» så kort som mulig Riktig verktøy til riktig oppgave Forenkle? Analysere
Virker det Økt salg men gjennomgående lavere risiko Risk står for ca. 20% av salget av lån Kundemasse på 422.400 kunder 52.900 lånekunder 71.900 innskuddskunder 297.600 Norwegian Reward kredittkortkunder Årlig egenkapitalavkastning i 3. kvartal utgjorde 38,0 %
55 ansatte inkl. vikarer
165 Richard Harris VP Commercial Fraud and ID Experian
Effectively Addressing Cyber-Fraud Threats Richard Harris Vice President, Commercial Fraud & ID, Experian 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian and the marks used herein are service marks or registered trademarks of Experian Limited. Other products and company names mentioned may be the trademarks of their respective owners. No part of this copyrighted work may be reproduced, modified, or distributed in any form or manner without prior written permission of Experian Limited. Experian Public.
The Frictionless Consumer Experience Available Relevant Predictable Engaging Effortless 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public.
Protecting the Consumer Journey Moments of Delight or Moments of Frustration 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public.
Retailer Data Breach Trend Not Likely to End Soon 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public.
2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. Hidden Dangers Of Data Breaches
Malware Growth Continues - Apple Insider 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public.
Stolen Data is used to impersonate victims online Serious dangers to consumers, retailer and financial institutions. 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public.
The Digital World Benefits and Pitfalls Pros Cons The digital world Frictionless experience Build customer loyalty Increase adoption Increase activity Increase sales ID Theft Malware Advanced attacks Account takeover Coordinated takedowns Data Breaches 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public.
Know Your Customer. Know Your Enemy. Customers don t think in terms of channels They think in terms of accessibility So do criminals. How do you accommodate one, and refuse the other? 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public.
2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public. Protecting the Consumer Journey
The Device Behavior Will Not Lie? 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public.
Seeing Through The Impersonation drossi@yahoo.com Daniele Rossi 46 Big Avenue 3 Operating System: ios 7 Time Zone: +2 GMT Language Settings: Turkish Software Configuration 100 other data elements New York 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public.
Account Takeover Detection One Device Accessing Multiple Accounts Acct111 Acct222 Acct333 Acct444 Acct555 Unfamiliar Device Accessing Accounts 2014 Experian Limited. All rights reserved. Experian Public.