Analytics

1. Czym będziesz zajmować się w trakcie programu?

Strategicznym priorytetem ING na całym świecie jest rozwój umiejętności analizy danych oraz innowacyjność, a wszystko to po to, by lepiej rozumieć naszych klientów i usprawniać procesy.

Jednym z takich projektów jest z pewnością Voice of Customer - czyli wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy korespondencji z naszymi klientami. Do zbudowania modelu opartego o NLP wykorzystaliśmy Pythona i niezwykle przydatną do takich przedsięwzięć bibliotekę sci-kit learn. Bazowaliśmy na danych tekstowych, a do analiz używaliśmy metod NLP, m.in.: TFIDF. W dalszej kolejności badana komunikacja została podzielona na kilka grup (np. zapytania, reklamacje), by do każdej z nich stworzyć dopasowany model, który musiał przejść odpowiedni proces nauczania. Rozwiązanie to cieszy się dużym zainteresowaniem w banku, a jego zastosowanie z pewnością się jeszcze poszerzy.

Kolejne działania – nadal w obszarze AI - ale tym razem podjęliśmy się czegoś, czego nigdy wcześniej nie robiliśmy. Jest to analiza obrazu video. I to nie byle jaka analiza, bo z kamer umieszczonych w naszych oddziałach w całej Polsce. Jednym z założeń było, by dane (np. liczba klientów na miejscu) po odpowiedniej obróbce trafiały od razu do naszych koleżanek i kolegów. Placówki podzielono na sektory, żeby łatwiej było interpretować przepływ klientów. Projekt na etapach preprocesingu przysporzył nam wiele wyzwań, jak choćby wysokiej jakości, ale nadal zniekształcony obraz. Wydawałoby się, że im więcej pikseli tym lepiej, jednak w tym przypadku ilość danych ze wszystkich oddziałów okazała się zbyt duża i zdecydowaliśmy się, żeby najpierw przeliczać je na miejscu. Okazało się, że zniekształcenia wynikały z zastosowania kamer 360, czy takich sytuacji jak odbijający się w lustrach ludzie. Całość jest aktualnie w fazie testów, a my… z niecierpliwością czekamy na rezultaty.

Choć jesteśmy jednym z najnowocześniejszych banków w Polsce, to nadal jesteśmy zobowiązani prawem do prowadzenia tradycyjnej dokumentacji części naszych operacji. Zmotywowało nas to do rozpoczęcia prac nad rozwiązaniem, które bez wsparcia człowieka analizowałoby skany dokumentów i dostarczało odpowiednio zagregowane dane do naszych ekspertów, którzy zajmują się np. polisami ubezpieczeniowymi. Zadanie stanowiło nie lada wyzwanie, bo wiele dokumentów było nieustrukturyzowanych, a labelowanie danych przebiegało bardzo ciężko. Podjęliśmy decyzję o wykorzystaniu rozwiązania opartego o Optical Character Recognition i zamiast ekstrakcją danych, zajmiemy się po prostu ich klasyfikacją. Finalnie, wykorzystywana przez nas metoda, opiera się na kilku krokach - skan wspomnianej polisy jest normalizowany i sprowadzany do małych rozdzielczości, a następnie dzięki wykorzystaniu sieci neuronowych ustalana jest firma ubezpieczeniowa, co w znacznym stopniu usprawnia cały proces.

Liczba innych projektów z obszaru data science w ING jest spora. Warto wspomnieć o analityce clickstreamów z naszych aplikacji i segmentacji klientów, czy wykrywaniu przyczyn churnów, czyli tego co stoi za tym, że klienci czasami od nas odchodzą. Nie zapominajmy o chatbotach - tutaj m.in. własnymi siłami rozwijamy narzędzie do komunikacji z klientami, zaś wspierający od pewnego czasu język polski Dialogflow od Google stanowi nie lada szansę, ale i wyzwanie. To nie wszystko! W tym obszarze pracujemy również nad stworzeniem chatbota, który będzie wspierał rozwój pracowników, czyli zaawansowane połączenie AI i HR.

2. Jak możesz rozwijać się w ramach programu?

Będąc uczestnikiem programu ITP każdego roku zdobywasz określoną liczbę punktów poprzez realizację różnorodnych szkoleń – część z nich jest obowiązkowa. Są to:

• Scrum Foundation,
• CFA Institute Investment Foundations® Program,
• Data Science with Python training + certification
• Engineering Skills, czyli wybrane szkolenia z zakresu programowania na platformie MOOC

Pozostałe szkolenia i certyfikacje, w porozumieniu z Twoim Talent Managerem, możesz dobrać samodzielnie.

ING działa w ponad 40 krajach. Takie międzynarodowe środowisko, zagraniczne eventy, czy wreszcie wyjazd na Short Term Assignment, to wyśmienite okazje, aby zdobyć międzynarodowe doświadczenie oraz pracy w języku angielskim. Co roku, spędzisz dwa tygodnie na intensywnym rozwoju w jednym z europejskich krajów, gdzie zadbamy o:

• Twoją ogólnobankową wiedzę - ING to bank, dlatego musisz rozumieć podstawowe prawidła makroekonomii, finansów oraz zarządzania ryzykiem, również tym niefinansowym,

• rozwój Twoich kompetencji społecznych – niezależnie od tego, jak świetnym materiałem na managera jesteś, bardzo zależy nam na wzmocnieniu Twoich kompetencji w obszarach zarządzania, komunikacji, czy samoświadomości,

• Twoje kompetencje analityczne – dalsze pogłębianie eksperckiej wiedzy zarówno w obszarze statystki i programowania oraz możliwość wymiany zdań z uznanymi ekspertami z ING na całym świecie.

3. Co czeka na Ciebie po ukończeniu programu?

W strukturach ING nie istnieje jeden zespół, który zajmowałby się data science. Specjaliści z tego obszaru pracują w całej organizacji. Taka różnorodność daje ogromne możliwości, a niska liczebność oznacza ekskluzywność wiedzy i umiejętności. Możliwe do objęcia stanowiska to m.in. data scientist i data analyst, a przykładowe miejsca w ING to Zespół Aplikacji Data Lake, czy Zespół Modelowania i Raportowania. Warto pamiętać, że wiele naszych jednostek pracuje w zwinnych metodykach (Agile), co oznacza, że  w praktyce możesz być częścią interdyscyplinarnych Squadów.