Finanční instituce dnes nevlastní jen kapitál. Vlastní něco potenciálně ještě cennějšího – data. Platební historie, behaviorální vzorce, rizikové profily, interakce v digitálních kanálech, reakce na nabídky, životní cykly klientů.

Přesto většina firem s daty stále pracuje primárně jako s interním zdrojem reportingu nebo compliance. Datová ekonomika ale ukazuje jiný směr: data nejsou vedlejším produktem provozu. Data mohou být produktem samotným.

Rozdíl mezi „sbíráme data“ a „monetizujeme data“ je dnes jednou z hlavních konkurenčních hranic ve finančním sektoru.

Co znamená „data jako produkt“?

Koncept data as a product znamená, že:

  • data mají jasného vlastníka (data owner),
  • mají definovanou kvalitu, SLA a governance,
  • jsou strukturovaná pro opakované využití,
  • generují měřitelnou obchodní hodnotu.

Nejde jen o dashboardy. Jde o to, že datové výstupy – modely, skóre, doporučení, segmentace – jsou samy o sobě aktivem, které přináší příjmy nebo snižuje náklady. Zajímavým zdrojem může být tento úvod do dat od SAP.

Tři hlavní cesty monetizace dat ve financích jsou následující.

Prediktivní modely jako zdroj vyšší marže

Prediktivní modely dnes dalece přesahují tradiční credit scoring. Finanční instituce je využívají k identifikaci klientů s rizikem odchodu, k odhadu pravděpodobnosti nákupu konkrétního produktu, k detekci podvodů v reálném čase i k predikci cashflow u SME segmentu. Výsledkem je přesnější pricing, nižší rizikové náklady a efektivnější marketing, protože nabídky míří na klienty s nejvyšší pravděpodobností konverze.

Podle výzkumu Boston Consulting Group ukazuje, že instituce, které systematicky využívají AI a prediktivní analytiku, dosahují vyšší efektivity.

Predikce tak není jen technologická inovace. Je to nástroj lepší alokace kapitálu – a přímý zdroj vyšší marže.

Některé banky hledají řešení. JPMorgan Chase zavedla nástroj GenAI s názvem LLM Suite, který je přístupný pro 200 000 zaměstnanců, včetně generálního ředitele Jamieho Dimona. Banka nabízí školicí programy a využívá superuživatele, kteří pomáhají kolegům integrovat nástroje AI do jejich pracovních postupů.

 Doporučovací systémy jako obchodní motor

Doporučovací logika, známá z e-commerce, se rychle stává standardem i ve financích.

Typické příklady:

  • personalizované nabídky úvěrů,
  • automatické investiční návrhy podle chování,
  • upozornění na optimalizaci cashflow,
  • nabídka pojištění ve správný okamžik životního cyklu.

Instituce jako Revolut nebo Monzo postavily velkou část svého engagement modelu právě na behaviorální analytice.

Nejde o to „víc prodávat“. Jde o to být relevantní ve správný moment.

Nepřímá monetizace: data jako základ partnerství

Další úroveň představuje vytváření nových revenue streamů prostřednictvím:

  • embedded finance,
  • affiliate modelů,
  • marketplace integrací,
  • anonymizovaných datových insightů pro partnery.

Například Visa a Mastercard již dávno nevydělávají jen na transakcích, ale také na datových analytických službách pro obchodníky a instituce. Dalším příkladem může být embedded finance platforma Roger Invoice Financing, která se specializuje na e-commerce. V Česku například z Alzou pod názvem Alza Invoice Financing.

V českém kontextu je zde velký prostor – zejména v oblasti SME, real estate a e-commerce.

Data jako strategické aktivum

Finanční instituce dnes nestojí před otázkou, zda data mají, ale zda je dokážou řídit jako produkt. Samotný objem informací konkurenční výhodu nevytváří. Rozhodující je schopnost přetavit data do modelů, doporučení a partnerství, která mají přímý dopad na marži, riziko i zákaznickou zkušenost.

Prediktivní analytika zlepšuje alokaci kapitálu. Doporučovací systémy zvyšují relevanci a engagement. Datově podpojené spolupráce otevírají nové revenue streamy bez nutnosti budovat další infrastrukturu.

Instituce, které uchopí data jako strategické aktivum na úrovni vedení firmy, získají paralelní obchodní model vedle tradičního bankovnictví. V příštích letech nebude rozhodovat, kdo má více dat, ale kdo z nich dokáže vytvořit skutečnou ekonomickou hodnotu.