"הטיפול במידע – לקחת קש ולהפוך אותו לזהב"

"אני רואה הזדמנות לעבודה עם חברות הסטארט-אפ, זה דבר נפלא. מהפכת המידע קורית. התמזל מזלנו ואנו פועלים בישראל, בתל אביב. אנו רואים לא מעט רעיונות יצירתיים בתחום ניצול המידע, הגישה אליו והפקת תועלת ממנו. לחברות הסטארט-אפ הפועלות בתחום יש יכולת לקחת קש ובעזרת מגע הקסם שלהן להופכו לזהב", כך אמר חיים פינטו, ממונה פינטק ושותפויות, חטיבת החדשנות, בנק הפועלים.

פינטו דיבר בפאנל שנערך במסגרת כנס BIG Data The Next Generation, אותו ערך הבנק. הכנס, בהפקת אנשים ומחשבים, נערך אמש (ב') במרכז החדשנות של הבנק בתל אביב. את הכנס, והפאנל, הנחה נעם זיגרסון, מוביל המידע והאנליטיקה בבנק.

לדברי פינטו, "העבודה שלנו מול סטארט-אפים היא הזדמנות לקבל משב רוח רענן לעולם שלנו, עם זוויות שלא חשבנו עליהן, כי אנו 'מרובעים' בשל הרגולציות. אנו שמחים לקבל ערך מוסף ממי שחושב מחוץ לקופסה".

"לכל מי שחושב להקים חברת סטארט-אפ בעולם המידע", אמר פינטו, "יש את אחד האתגרים – והוא לקבל מערכי מידע אמיתיים. מידע אמיתי על לקוחות זה משהו שקשה לקבל. לנו יש כמות מידע שכל אחד מהתעשייה הזו יכול לפנטז עליה. יש לנו יכולת לייצר סינרגיה בין המידע המצוי ברשותנו, עם סטארט-אפ, עם רעיון לטיפול במידע – לטובת הפקת ערך משותף לשני הצדדים".

פרופ' אורן קורלנד, הפקולטה להנדסת תעשייה וניהול, הטכניון. צילום: אביב גוטליב, בנק הפועלים

פרופ' אורן קורלנד, הפקולטה להנדסת תעשייה וניהול, הטכניון, אמר כי הטכניון, בשיתוף בנק הפועלים, הקים מעבדת נתונים משותפת.

לדבריו, "בעולם הדטה, תפקיד האקדמיה הוא לטעת את השורשים, היסודות והידע לתחום. יש פה הזנה הדדית, בין האקדמיה והתעשייה, כאשר שיתוף הפעולה בינינו לבנק הוא דוגמה לכך. מדובר בשיתופי פעולה אשר מזינים את שני הצדדים. זה עולם שהולך יפה ביחד".

ישראל, אמר פרופ' קורלנד, "היא שחקן מרכזי בעולם מדע הנתונים. המחסור בתחום הוא עולמי וגם מרומי. אין לנו במה להתבייש: יש לנו מדעני מידע מהטובים בעולם. אנו לא פרובינציה, אלא מייצאים ניסיון ומידע החוצה".

"יש משיכה לשוק האמריקני, בשל המשכורות המשולמות שם. יש מירוץ בלתי נתפס בתחום. העיסוק פה הוא מרתק לא פחות מאשר מה שנעשה מעבר לים".

ד"ר ראובן שנפס, CTO ארניקס. צילום: אביב גוטליב, בנק הפועלים

ד"ר ראובן שנפס, CTO ארניקס (Earnix), אמר כי החברה, בת 15 שנים, "פותרת בעיות עסקיות בעזרת ניתוח צופה פני עתיד, Analytics".

הוא ציין כי "חשיבה על הלקוח כחשיבה על מוצר – לא באמת עובדת. צריך להבין שללקוח יש רצונות שונים והוא חושב מעט אחרת. יש להתחקות אחר החשיבה האנושית – ולהבין למה כשיש לו כסף בצד, למרות זאת הוא לוקח הלוואה. אנו נמצאים בעולם של התאמה אישית ללקוח".

לדבריו, "ברוב המקרים, למרות שארגונים אוספים מידע רב על הלקוחות, הם לא עושים איתו הרבה, ומציעים ללקוחות הצעות צפויות. צריך לשלב את המוצר המתאים, המחיר, ערוץ התקשורת ואת התזמון הנכון – על מנת להדק את הקשר עם הלקוח ולבדל עצמך מהמתחרים".

מדעני המידע, אמר, "מאוהבים במודלים שבנו ולא בהיבטים העסקיים שנדרש להפיק מהם ערך. הם לא יודעים איך לנקות את המידע המלוכלך, הם לא יודעים על אילו שאלות עליהם לענות. החיבור בין דטה, מודלים ותרגום שמביא ערך – הוא החשוב".

ד"ר שנפס סיכם באומרו כי "העולם של לימוד מכונה הוא חדש יחסית – אבל צריך לדעת להשתמש בו בחוכמה, לפעול ולהשתמש בשיטות הנכונות. זאת, על מנת להיות מסוגלים לעלות על הבעיה העסקית, ולמקסם את הערך לחברה – תוך שיפור השירות ללקוח והגדלת הנאמנות שלו לארגון".