Orgán dohledu nad finančními trhy (Financial Conduct Authority, FCA) společně s institucí City of London Corporation úspěšně vytvořil digitální sandbox, přičemž již probíhají dva pilotní projekty, které nabízejí přístup k syntetickým datovým souborům pro testování a vývoj ověření koncepce. První pilotní projekt probíhal od října 2020 do února 2021 a zaměřoval se na zlepšení financování malých a středních podniků, odhalování a prevenci podvodů a podporu finanční odolnosti zranitelných zákazníků. Druhý pilotní projekt probíhal od října 2021 do března 2022 a zaměřoval se na finanční inovace spojené s udržitelností. Kromě syntetických datových souborů nabídly pilotní projekty účastníkům přístup k řadě dalších vývojových nástrojů, jako jsou API a programovací prostředí, stejně jako přístup k odborným mentorům a pozorovatelům.
Účastníci označovali syntetická data za nejhodnotnější prvek, přičemž se zároveň jednalo o prvek s největším potenciálem pro zlepšení. Referenční datové soubory a podrobnější údaje by zejména umožnily účinnější testování a další vývoj produktů. Celkově 84 % respondentů uvedlo, že pilotní projekt urychlil vývoj jejich produktů. I když je obtížné tuto úroveň zrychlení zjistit nebo kvantifikovat, analýza ukazuje, že největším faktorem byl snadný přístup k datům při vývoji počáteční fáze ověření konceptu. Několik účastníků odhadovalo, že svůj vývoj urychlili o 4–6 měsíců, přičemž u jednoho z nich se jednalo o 18–24 měsíců, a to především díky tomu, že nejdříve nemuseli hledat partnera z odvětví a spolupracovat s ním, aby mohli začít s ověřováním konceptu, nebo že získávali či generovali data sami.
Ti, kteří zjistili, že pilotní nástroje jejich vývoj neurychlily nebo nezlepšily, obecně uváděli, že se to týkalo toho, že data byla ke splnění jejich případu použití nějakým způsobem nedostatečná. To bylo důsledkem jedné z těchto možností nebo jejich kombinace:
Nedostatečně podrobná data, zejména nedostatek relevantních typologií nebo chování, které byly potřeba k modelování řešení. Do syntetických dat například nebyly z důvodu složitosti vloženy vzorce transakčních výdajů, které svědčí o kolísavém duševním zdraví zákazníka (v případech použití u zranitelných spotřebitelů).
Požadované datové soubory nebyly k dispozici. Například velké objemy nestrukturovaných dat, jako jsou texty stížností spotřebitelů, k trénování a ověřování technik zpracování přirozeného jazyka.
Datové soubory nebyly referenčně propojeny. Například různé datové soubory byly generovány nezávisle, takže vzorce chování nebo charakteristiky syntetického jedince „Johna Smithe“ se neshodovaly s „Johnem Smithem“ v samostatném datovém souboru.
I přes tato omezení však účastníci zaznamenali užitečnost datových souborů pro „bootstrapping“ návrhu produktu. I v případech, kdy data nemohla být použita k upřesnění algoritmického modelu, měla význam při poskytnutí datových modelů, datových struktur a formátů, které byly reprezentativní pro to, s čím by pracovali v reálném produkčním prostředí (FCA, 2021[1]).
Je třeba také poznamenat, že ve Spojeném království byl proces vývoje FinTechových řešení optimalizován díky dlouholetým zkušenostem a inovacím v tomto odvětví. Byl zaveden systematický přístup, který začíná definicí problému a nechává FinTechové společnosti prozkoumat možná řešení. Dalším krokem je Tech Sprint, který zahrnuje definování problému a poskytnutí datových souborů k vývoji ověření konceptu. Fáze digitálního sandboxu navazuje na ověření konceptu a dále testuje potenciální řešení a jejich životaschopnost. A konečně, regulatorní sandbox posuzuje regulační požadavky na minimální životaschopný produkt (MVP) vyvinutý během předchozích fází. Tento postupný proces poskytuje jasnou cestu pro vývoj a implementaci inovativních FinTechových řešení, což umožňuje hladký přechod od konceptu k produktu připravenému k uvedení na trh (Obrázek A C.1).
