Interviu cu Ion Moraru, Șef Direcție Platforme Analitice în cadrul maib
Ion, salutare. Cred că ești obișnuit cu ideea că pentru majoritatea oamenilor „Direcția Platforme Analitice", mai ales odată cu apariția inteligenței artificiale, este ca o „cutie neagră" unde se întâmplă ceva, dar puțini înțeleg ce și cum?
Așa este, se întâmplă frecvent.
Dacă le-ai vorbi unor elevi din clasele primare, cum le-ai explica ceea ce faci?
Întotdeauna aș opta să prezint informația în format vizual. Le-aş spune că tot ceea ce este în clasă: scaune, bănci, caiete, pixuri, manuale, - „aceasta sunt date”. Următorul pas ar fi să încerc să fac ceva cu aceste obiecte și, mai întâi, să înțeleg în ce scop a fost creat fiecare. Aș continua prin a organiza acest haos și a-l studia. De exemplu, un stilou. Având în vedere scopul său principal, va fi important pentru noi să înțelegem cât de mult pot scrie toate pixurile din clasă, pentru câte pagini va fi suficientă cerneala, care pixuri sunt cele mai eficiente, astfel încât pe viitor să putem cumpăra doar astfel de pixuri pentru elevi.
Am o întrebare provocatoare. În cadrul băncii la fel colectezi date despre orice? Chiar și despre culoarea puloverului meu?
În calitate de analist, sunt sigur că există o legătură între culoarea hainelor clienților și deciziile acestora în raport cu banca, de exemplu, atunci când aplică pentru un împrumut sau deschid un depozit. Este posibilă utilizarea acestor date în interesul clienților în viitor. Dar, desigur, nu folosim informațiile de pe camerele de supraveghere pentru analiză. Principiile noastre de lucru sunt cât se poate de etice în ceea ce privește confidențialitatea datelor personale. Prin urmare, colectăm date din surse deschise și dintr-o serie de date create chiar de bancă în procesul de lucru.
Fiecare activitate are un scop. Care este scopul principal al colectării datelor de către o bancă?
Maib este în primul rând orientată spre client. Prin analizarea datelor, ne propunem să înțelegem mai bine clientul. Ce produs este mai convenabil pentru el, când este mai bine să inițiem comunicarea cu clientul pe diferite subiecte. De exemplu, este mai bine să îi reamintim despre rambursarea creditului dimineața sau seara, să înțelegem când este mai binevenit pentru o persoană să primească acest mesaj. Care sunt cele mai bune canale de comunicare, fie că este vorba de o aplicație mobilă sau de un SMS.
Se pare că analizezi zeci, dacă nu chiar sute de parametri. Cine selectează parametrii care urmează a fi introduși în baza de date? În baza căror principii?
Mediul de afaceri este caracterizat de un nivel ridicat de incertitudine, iar aceasta crește în timp, pe măsură ce sistemele din jurul nostru devin din ce în ce mai complexe. Prin urmare, principiul fundamental al gestionării bazelor de date este de a păstra datele cât mai mult timp posibil, chiar dacă nu este întotdeauna clar cum pot fi utilizate aceste date. Pentru că, în viitor, s-ar putea ca disponibilitatea anumitor date pe o perioadă mai lungă să devină un avantaj competitiv sau o modalitate de a satisface mai eficient cererea unui client. Acesta este motivul pentru care ne construim arhitectura bazei de date pe principiul Lakehouse. Acest lucru ne permite să stocăm datele al căror scop este cunoscut și să le transformăm în valori, precum și să organizăm stocarea datelor care ar putea fi necesare în viitor.
Baza de date include doar date colectate automat?
Nu doar. Rezultatele unui sondaj efectuat de Contact Center pot fi adăugate în baza de date.
Înseamnă că ajustezi în mod constant arhitectura bazei de date, pentru ca aceasta să poată primi întotdeauna informații noi, care nu au fost analizate anterior?
Da, ajustăm și completăm în mod constant arhitectura bazei de date pentru a putea primi informații noi. Acest lucru este necesar deoarece pot apărea date noi în orice moment, iar sistemul nostru trebuie să fie flexibil și scalabil. Arhitectura bazei noastre de date este construită pe principiul Lakehouse, ceea ce ne permite să integrăm în mod eficient date noi și să ne adaptăm la cerințe. Această abordare ne ajută nu numai să ne menținem datele actuale și complete, ci să răspundem rapid, în același timp, la noile solicitări și oportunități care sunt necesare pentru dezvoltare și pentru a răspunde nevoilor colegilor noștri.
Însă acestea nu trebuie să compromită niciodată principiul fundamental - securitatea și protecția datelor cu caracter personal. Arhitectura este concepută în așa fel încât, chiar și în cadrul băncii, angajatul care prelucrează datele nu știe ale cui sunt datele pe care le prelucrează, accesul fiind oferit doar acelui manager care deservește clientul respectiv. Protocoalele interne maximizează protecția și securitatea datelor cu caracter personal împotriva oricăror imixtiuni nu doar externe, ci și interne.
Câți specialiști din cadrul direcției se ocupă de aceste aspecte?
12 persoane în trei echipe care lucrează împreună – Data Analyst, Data Engineer și Data Scientist.
Planifici să mărești echipa? Întreb, poate acest interviu te va ajuta să găsești specialiștii necesari.
Suntem în căutarea unui Data Scientist. Dar, în rest, ne descurcăm bine. Acest lucru se datorează coerenței pe care am dezvoltat-o în activitatea noastră. Aproape 40% din echipă am creat-o prin forțe proprii. A fost o perioadă dificilă, dar a crescut și înțelegerea reciprocă în echipă, obiceiul de a împărtăși cunoștințe și de a face schimb de experiență.
Care este experiența ta în domeniul bazelor de date?
Activez din anul 2005. Am început să lucrez cu datele atunci când procesele de analiză în bănci erau abia la început. Și am dobândit atât experiență în automatizarea proceselor de analiză, cât și a proceselor de afaceri din bancă, așa că acum îmi este ușor să comunic cu specialiști din orice domeniu: atât cu dezvoltatorii de produse și tehnicieni, cât și cu angajații din domeniul operațional.
Am citit cândva fraza: „În afaceri nu ar trebui să existe o singură persoană”. Mă refer la faptul că procesele importante nu pot fi încredințate unei singure persoane. Cum abordezi această problemă într-o echipă atât de mică?
Am început cu mine – mă documentez cât mai mult și împărtășesc cunoștințele și experiența, pentru ca echipa să poată lucra productiv și atunci când lipsesc o perioadă de timp sau pentru ca persoana care mă înlocuiește să înțeleagă cum este organizat întreg procesul de lucru. În ceea ce privește echipa, această regulă este respectată prin faptul că am implementat procese de interschimbabilitate, facem schimb de cunoștințe și desfășurăm workshopuri interne. Apropo, acest lucru ajută să ne organizăm eficient și să discutăm înainte de a începe să rezolvăm o sarcină.
Pentru a asigura schimbul de experiență, mă implic în mod activ în proiecte menite să atragă și să dezvolte noi talente. În special, prin inițiative precum Dual Academy, programe de internship și cursuri de data analyst, în cadrul cărora sunt formator, urmăresc să identific și să dezvolt potențialul tinerilor profesioniști. Aceste activități nu doar că facilitează identificarea unor viitori profesioniști valoroși, ci ne ajută și să ne consolidăm echipa cu noi colegi remarcabili. În acest fel, menținem o cultură organizațională dinamică și inovatoare, ceea ce reprezintă un factor cheie de succes în domeniul analizei datelor la maib.
De exemplu, recent, UTM a găzduit un concurs de gestionare a bazelor de date. Acolo am dezvoltat subiectul creditelor de consum și, în același timp, am fost președintele juriului.
Care sunt prioritățile pentru anul 2024?
Una dintre priorități este finalizarea procesului de definire a principalilor parametri, de exemplu, profitabilitatea clienților, profitabilitatea produselor, profitabilitatea proceselor, astfel încât managementul băncii să poată construi modele de dezvoltare la nivel de date și nu de ipoteze.
Vrem să dezvoltăm mai multe aspecte ale activității legate de inteligența artificială. Am lansat deja un chatbot intern care răspunde automat la o serie de întrebări, ceea ce accelerează munca angajaților din Contact Center și crește eficiența acestora.
De asemenea, urmează să ne orientăm către cloud computing și către o arhitectură inovatoare a bazelor de date, în condițiile în care, în mod convențional, este posibil să stocăm orice date fără cerințe arhitecturale, să le stocăm fără o ordine oarecare, dar să păstrăm capacitatea de a le procesa în mod eficient.
E ca și cum un copil ar arunca lucrurile prin toată casa și le-ar găsi imediat când are nevoie de ele?
În termeni simpli, cam așa stau lucrurile. Haosul în stocarea datelor face ca acumularea acestora să fie mai rapidă și mai ușoară, în același timp sistemul știind cum să le proceseze.
Cred că, în viitor, importanța datelor și complexitatea prelucrării lor va crește atât de mult încât va fi nevoie de o serie întreagă de exemple simple pentru a le explica cum funcționează.
Una dintre prioritățile atât pentru 2024, cât și pe termen lung, este să nu încărcăm prea mult sistemul și să identificăm cele mai bune soluții în funcție de complexitatea datelor.
