APIS FOR A DATA-DRIVEN BANK - IOT & NEW DIGITAL EXPERIENCE - CETIF APRIL 4, 2017
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APIs for a data-driven bank
IoT & New Digital Experience – CeTIF
April 4, 2017
Federico Alberto Pozzi, Senior Solutions Specialist
federico.pozzi@sas.com
Company Conf ide ntial – For Inte rnal U se Only
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.
C o p yr i g h t © 2 0 1 4 , S A S In s t i t u t e In c . A l l r i g h t s r e s e r ve d .
Advanced data analytics is a
quintessential business matter… not
just in an analytics department, but
throughout the organization.
McKinsey & Company
Company Conf ide ntial – For Inte rnal U se Only
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SAS is a leader in the Forrester Wave: Enterprise Insight Platform Suites, Q4 2016
“ Forrester’s research
uncovered a market in
which SAS leads the pack.
“
The Forrester Wave™: Enterprise Insight Platform Suites, Q4
2016
Forrester Research, The Forrester Wave™: Enterprise Insight Platform Suites™ is copyrighted by Forrester Research, Inc. Forrester and Forrester Wave are trademarks of Forrester Research, Inc. The Forrester Wave is a graphical
representation of Forrester's call on a market and is plotted using a detailed spreadsheet with exposed scores, weightings, and comments. Forrester does not endorse any vendor, product, or service depicted in the Forrester Wave.
Information is based on best available resources. Opinions reflect judgment at the time and are subject to change.
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What is SAS Viya?
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Adapting from a Multi Vendor Architecture …
.. to a Multi-Cloud Architecture
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Not a product, nor a solution!
Products &
Solutions
Platform SAS® Viya™
Company Conf ide ntial – For Inte rnal U se Only
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How it’s made?
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Architecture Revolution: key drivers
Powerful Adaptive Open Unified
Improve time-to-answer with Built to be elastic and scalable Access through SAS One centralised analytic
faster deployment and Support industry open languages and non-SAS environment
provisioning standards for Cloud and on- languages Analytical lifecycle end-to-end
Self-Service with API and prem deployment 3rd party applications Administration, management,
APPS Consumption based pricing for integration via API & Services delivery and execution all
Innovative algorithms selected product & solutions integrated
Optimised for in-memory, in-
stream, in-Hadoop, in-DB, in-
cloud, in-device
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Conceptual Architecture
Source-based
Engines
SAS Viya
Parallel & Serial, Pub/Sub, Web
Customer Data
Intelligence Management
In-Stream
solutions
Services, MQs.
Cloud Analytics Services (CAS) Business
Analytics Visualization
Risk Fraud &
In-Cloud CPU
Management Security
In-memory
In-Hadoop Microservices
engine
APIs
In-Database
It runs on: or BareOS
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.New microservices architecture
Performance
Failover & Failover
• Scalable and disposable
logon
• Loosely coupled
authorization
• Resilient and manageable
• Do “one thing” well, small in focus
• Independently deployable &
Standard updatable
• Continuous delivery
• Open API “partner friendly”
• Multi-tenancy
Stateless • Mix & Match
Microservices
Stateful
Microservices
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Focus on Self-Service Advanced Analytics
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Focus on: Data Wrangling
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.SAS Viya and IT
SAS Viya use IT standards for deployment
and management like Ansible, Consul,
Cloud Foundry.
Attractive for IT departments that need an
open analytical platform that meet
enterprise standards both on-prem & cloud
SAS Viya has the enterprise standards IT
need and Open Source software doesn’t
have/limited.
The new in-memory engine offers data
replication and resilience.
Meet different internal customer
requirements like SAS programmers,
business users and Data Scientists.
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.SAS Viya Openness
With SAS Viya, we are more open than ever.
Open Analytics platform in which both
traditional SAS users and Data Scientist
(Python, LUA, Java) co-exists using the
same data.
Stronger relationship with customer and
partners that build applications using
SAS Viya APIs like new site fore
developers
SAS Viya can be used for specific tasks
in a broad Open source driven process.
Blend SAS with other technologies.
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Focus on open API
Python
Java
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.SAS Viya Openness
Differentiators between OpenSource and SAS (9.4 + Viya)
OpenSource
No end-to end analytics Full support
process
No model management Integrated model
management
Complexity in production Managed and controlled
deployment model roll-out
Limited support for Multiple options for
scalability and data scalability and data
management management
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Esempi di servizi analitici
Analisi causali Analisi pagina Analisi delle
dei bonifici Facebook transazioni
Modello di Note del call Analisi dei
churn center ticket
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Analisi causali bonifici
Risultati
• Categorizzazione a più livelli gerarchici:
• 17 categorie di primo livello
• 120 sotto-categorie
• Arricchimento del patrimonio informativo in merito agli stili di vita e alle
abitudini di spesa dei clienti
• Inserimento nei sistemi di CRM di 137 flag relativi alle categorie
individuate
Individuazione di target su cui effettuare campagne:
o Clienti multibancarizzati
o Possessori di mutui in altri istituti per proposta surroga
o Persone titolari di assicurazioni con altre banche
o …
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Analisi pagina Facebook
Risultati
• Identificazione principali argomenti di discussione su pagina Facebook ufficiale
• Analisi testuale strutturata secondo una tassonomia con
• 10 categorie di primo livello
• 50 sotto-categorie
o Commenti negativi circa il Customer Care
o Commenti positivi riguardanti l’organizzazione di Eventi in cui il cliente
era sponsor
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Analisi delle transazioni
Risultati
• Arricchimento del customer profile attraverso 5 nuovi indicatori basati su
informazioni relative agli stili di consumo dei clienti
• 6mln di transazioni delle carte di credito
La Link Analysis ha permesso di identificare regole di associazione e di sequenza
tra le categorie merceologiche di maggior rilievo
Tra le prime 10 regole troviamo:
- Le persone che utilizzano la carta di credito per bar/discoteche,
tendenzialmente fanno transazioni in ristoranti
- Le persone che usano la carta di credito per comprare gioielli solitamente
acquistano vestiti
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Modello di churn
Risultati
Arricchimento della Analytical Base Table con circa 20 nuovi KPI provenienti
dal modello testuale di categorizzazione dei bonifici, dalle transazioni e dalla
contact history.
Lo sviluppo di un nuovo modello di churn ha portato a miglioramenti in
termini di performance:
o +18% di clienti che effettivamente lasciano la banca
Tra i clienti che abbandonano e fanno bonifici, 1 su 5 fa almeno un bonifico che ricade
nella categoria «Spostamento Raccolta»
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Note del Call Center
Obiettivi
Individuare fattori sistematici di insoddisfazione per
impostare azioni correttive e diminuire il rischio di
abbandono
Correlare i comportamenti futuri dei clienti con le
azioni tracciate dai gestori
Generare nuova conoscenza sui clienti, sui loro stili
di vita, sui cambiamenti di stato nel ciclo di vita,
sulla loro soddisfazione nella relazione
Targeting e action più mirati perché basati su nuove
ed esclusive informazioni sui clienti
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Note del Call Center
Obiettivi
SAS TEXT ANALYTICS:
Analisi automatica dei
documenti EVIDENZE DI BUSINESS:
Dare evidenza del valore di
nuovi indicatori costruiti a
partire dalle note
STATISTICHE CATEGORIE:
Dare evidenza delle caratteristiche
della categorizzazione in termini di
frequenze di contatto con gli utenti COSTRUZIONE BIG DATA PLATFORM:
Arricchimento dei KPI tradizionalmente
a disposizione per fare targeting di
campagne, impostare azioni di
retention e monitorare alcuni aspetti
dei processi di CRM legati al gestore
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Note del Call Center
Risultati
L’output dell’analisi testuale è facilmente convertibile nella creazione di nuovi
KPI da inserire nei tradizionali processi di CRM.
Esempi di analisi possono essere:
• Utilizzo dei KPI in modelli di classificazione come alberi decisionali
• Valutazione della correlazione tra le diverse categorie
L’informazione estratta dai text analytics risulta utile anche legandola insieme ad
ulteriori variabili di portafoglio.
Copy rig ht © SA S Institute Inc. A ll rig hts re se rve d.Analisi dei Ticket
Obiettivi
1. Categorizzazione dei ticket in base al loro contenuto
2. Risposta automatica:
- fornire risposte pertinenti alle richieste formulate
- applicare i modelli di categorizzazione per associare ad ogni ticket la categoria di riferimento
- assegnare il match tra il ticket e le risposte più pertinenti
- restituire un elenco di FAQ tentando di risolvere il ticket prima ancora dell’apertura
Discovery
1 2 3
Richiesta assistenza
Machine Learning
Valorizzazione Valorizzazione
Valorizzazione automatica automatica Risposta
manuale del
JL
H Categoria Categoria presente NO
campo associata al associata nelle F.A.Q
descrizione campo note alle F.A.Q.
Natural Language
Processing
Context
SI
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Federico Alberto Pozzi, Senior Solutions Specialist
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