Дипломная работа: Ключевые факторы успеха при освоении технологий работы с большими данными в банковских организациях

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования

«Национальный исследовательский университет

«Высшая школа экономики»

Кафедра менеджмента инноваций

Выпускная квалификационная работа

МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ

Ключевые факторы успеха при освоении технологий работы с большими данными в банковских организациях

по направлению 27.04.05 Инноватика

студента Ким Дмитрий Леонидович

Научный руководитель:

Кандидат экономических наук, доцент,

Дуненкова Елена Николаевна

Рецензент: Бородина Ирина Борисовна

Кандидат химических наук

Москва 2019

Содержание

Введение

1. Тенденции развития банковской сферы в современных условиях

1.1 Проблемы банковской сферы и переход на новые технологии для решения этих проблем

1.2 Технологии больших данных и критерии оценки эффективности использования больших данных

1.3 Подходы к освоению технологий работы больших данных в банковском секторе

2. Особенности применения технологии больших данных в банковских организациях на примере ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа-Банк»

2.1 Общеэкономическая характеристика ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа-Банк»

2.2 Анализ практики применения технологии больших данных в ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа-Банк»

3. Выявление ключевых факторов успеха при внедрении технологии больших данных в банковских организациях

3.1 Систематизация результатов анализа практики внедрения технологии больших данных

3.2 Разработка рекомендаций по повышению эффективности внедрения технологии больших данных в банковских организациях

Заключение

Список использованной литературы

Введение

Актуальность темы исследования. В настоящее время наблюдаются довольно важные изменения во всех сферах деятельности человека. Данные изменения связаны с повсеместным внедрением технологий, которые укладываются в совершенно новую концепцию цифровизации. В процессы цифровизации вовлечены большинство стран мира и сфер деятельности, в том числе и экономика.

В процессе цифровизации экономики большую роль играют банковские организации, которые в условиях ужесточения конкуренции на рынке вынуждены постоянно совершенствовать свою деятельность и внедрять самые передовые технологии осуществления бизнес-процессов и работы с клиентами. Одной из наиболее современных технологий является технология больших данных, или Big Data, которые представляют собой совокупность технологий, направленных на обработку огромных массивов данных, на умение обрабатывать быстро поступающие данные в больших объемах и на структурирование этих данных по самым различным аспектам и признакам.

Ежедневно в банковских организациях осуществляются тысячи транзакций большим числом клиентов, что создает большие массивы данных, которые необходимо анализировать. На основе этих данных банки могут принимать управленческие решения, которые могут в корне поменять эффективность деятельности банка на рынке. Именно поэтому исследование ключевых факторов успеха при освоении технологий работы с большими данными в банковских организациях является на сегодняшний день особенно актуальным.

Степень разработанности проблемы. В основу работы легли научные труды зарубежных и отечественных ученых, посвященные теоретическим аспектам применения больших данных в банковских организациях. Значительный вклад в исследование данных вопросов внесли труды Адаменко С., Гусевой А.А. и многих других ученых.

Однако, признавая вклад вышеназванных специалистов, необходимо отметить, что проблемам теоретического обоснования применения технологий больших данных в банковских организациях уделяется недостаточно внимания, особенно в теоретико-методическом аспекте.

Актуальность и недостаточная степень исследования определили цели и задачи данной работы.

Цель и задачи исследования. Целью работы является выявление ключевых факторов успеха при освоении технологий работы с большими данными в банковских организациях.

В соответствии с поставленной целью в работе решались следующие задачи:

- раскрыть проблемы банковской сферы и переход на новые технологии для решения этих проблем;

- рассмотреть подходы к освоению технологий работы больших данных в банковском секторе;

- исследовать практику применения технологии больших данных в ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа-Банк»;

- систематизировать результаты анализа практики внедрения технологии больших данных;

- дать рекомендации по повышению эффективности внедрения технологии больших данных в банковских организациях.

Объектом исследования выступает банковские организации в Российской Федерации.

Предметом исследования являются ключевые факторы успеха при освоении технологий работы с большими данными в банковских организациях.

Теоретико-методическая основа работы. К методам исследования, использованным при изучении темы, относятся анализ литературы, метод сравнения, количественный анализ, графический анализ. В качестве инструмента графического анализа применяются графики, диаграммы и блок-схемы.

Информационной основой исследования послужили материалы научно-практических конференций, научные публикации и монографии ведущих ученых-экономистов, материалы электронных ресурсов Интернет, научно-исследовательские материалы, публикации в периодической печати. Особое значение в ходе исследования имели данные и материалы официальных сайтов ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа Банк», а также их официальная финансовая отчетность и данные бухгалтерского баланса.

Структура работы определена целью исследования и поставленными задачами. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка.

Круг рассматриваемых проблем. Первая глава работы посвящается исследованию тенденций развития банковской сферы в современных условиях. Вторая глава исследования посвящена анализу особенностей применения технологии больших данных в банковских организациях на примере ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа-Банк». В третьей главе рассматриваются ключевые факторы успеха при внедрении технологии больших данных в банковских организациях. В заключении подводятся итоги работы.

1. Тенденции развития банковской сферы в современных условиях

1.1 Проблемы банковской сферы и переход на новые технологии для решения этих проблем

В настоящее время мировая финансовая система находится на новом этапе своего развития, который характеризуется внедрением во все финансовые сферы информационно-коммуникационных технологий. Они позволяют совершенствовать бизнес-процессы и управление компаниями, также, они улучшают процесс предоставления услуг, поскольку дают возможность организациям получать больше информации о своих клиентах и потребителях, следовательно, оказывать более качественные финансовые услуги, удовлетворяющие требованиям клиентов.

На современном этапе развития банковская сфера как часть финансового сектора экономики сталкивается с большим количеством проблем, среди которых:

? изменение потребительского поведения в банковском секторе;

? постоянный рост конкуренции на рынке;

? изменение бизнес-модели деятельности банков, которая стала основываться на оказание услуг в электронном виде;

? усиление государственного контроля сектора;

? эффективное внедрение принципов цифровой экономики в банковский сектор.

На сегодняшний день организации банковского сектора встречаются со стремительными изменениями технологий, поведении клиентов и государственного регулирования. Это ведет к изменению современного облика сектора и моделей, на основе которых банки осуществляют свою деятельность. Воздействие факторов изменения технологий, поведения клиентов и регулирования усиливается, поскольку данные факторы взаимодействуют друг с другом. Так, технологии создают возможность для улучшения качества обслуживания клиентов, что ведет к росту инвестиций в развитие технологий. Изменения в государственном регулировании банковского сектора влекут за собой инновационные модели обслуживания, а также ведут к внедрению структурных инноваций, меняющих характер деятельности банковских учреждений [10].

Одной из наиболее значимых тенденций развития мировой экономики, влияющей на развитие банковского сектора, является цифровизация экономики. В узком смысле цифровизация - это «преобразование информации в цифровую форму, которое в большинстве случаев ведет к снижению издержек, появлению новых возможностей и т.д» [32]. Большое количество таких преобразований влечет за собой применение термина «цифровизация» в его широком смысле.

Как уже было отмечено, цифровизация затрагивает и банковский сектор, а в результате их взаимодействия получается «цифровой банкинг». Под ним понимается совершенно новый подход во взаимодействии банковских учреждений и их клиентов, который охватывает инновации в сфере финансовых услуг в области цифровых и информационных технологий.

В рамках цифрового банкинга специалистами выделяются следующие направления [11]:

? автоматизация процессов идентификации мошенничества;

? регулирование выполнения требований безопасности;

? использование технологий для решения административных задач, например, чат-ботов;

? использование технологий биометрического распознавания и идентификации клиента, например, через системы компьютерного зрения;

? внедрение технологий определения рейтинга надежности клиентов.

Таким образом, на основе вышесказанного можно утверждать, что на протяжении всего периода развития банковской сферы она усложняется, что приводит к росту количества оказываемых услуг. В результате в банковском секторе увеличивается количество транзакций, которые необходимо правильно структурировать, анализировать и хранить для более эффективного управления. В этих целях организации банковского сектора используют базы данных.

Несколько лет назад, до распространения технологий больших данных и процессов цифровизации экономики, использовались традиционные базы данных и их аналитика. Так, к их числу относятся реляционные базы данных, в основе которых лежат реляционные модели данных. Такие модели организуют данные в одну или несколько таблиц (так называемых «отношений»), в которых строки и столбцы имеют уникальные ключи, идентифицирующие каждую строку. При этом система, используемая для анализа данных, представляет собой систему управления реляционными базами данных на основе языка структурированных запросов (SQL), необходимых для обслуживания баз данных [34].

Также к числу традиционных баз данных относятся и базы данных «ключ-значение» (англ. key value), пространственные базы данных, временные, циклические, фрагментированные и прочие. Всего в существующей научной литературе выделяется более 50 видов традиционных баз данных, которые имеют в своей основе различные модели [17]. Однако, несмотря на их большое разнообразие, эти базы данных в настоящее время используются крайне редко, поскольку не отвечают современным требованиям.

Так, к недостаткам традиционных баз данных, используемых в банковской сфере, относятся:

? медленный характер доступа к данным;

? трудоемкость разработки;

? сложность управления данными;

? ограниченные возможности организации и анализа неструктурированной информации;

? ограничения в аналитических возможностях обработки информации (анализ данных может начинаться только после сбора, обработки и хранения данных).

Поэтому на смену традиционным базам данных в банковском секторе приходят более современные, такие как технологии больших данных (англ. Big Data). Сравнение характеристик данных методов представлена в таблице (табл. 1).

Таблица 1 - Сравнение традиционных баз данных и технологий больших данных

Источник: составлено автором на основе анализа литературы [32].

Кроме того, в традиционных базах данных происходит анализ небольших пакетов данных, перед чем необходима редакция, индексирование и сортировка данных. В технологии больших данных, в свою очередь, происходит анализ всего массива данных в их исходном виде. Также преимуществом технологий больших данных в банковской сфере является то, что они, в отличие от традиционных баз, не начинают анализ с гипотезы и ее тестирования, а осуществляют поиск корреляции по всем имеющимся данным до получения необходимого результата [30].

Таким образом, при переходе банков от традиционных баз данных и управления ими к технологиям большим данных происходит технологическое изменение функционирования всего банковского сектора. Технологии больших данных позволяют организациям банковского сектора решать большое количество проблем, возникающих в процессе деятельности. К их числу можно отнести:

? противодействие мошенничеству, в том числе и электронному;

? упрощение процессов планирования и скорости реализации некоторых бизнес-процессов;