? снижать процентные ставки по кредитам;
? формировать специальные условия для различных категорий заемщиков;
? определять текущий риск-профиль клиентов, узнавать их интересы и потребности;
? предоставлять более специализированные и персонифицированные услуги.
ПАО «Альфа-Банк» также использует технологии больших данных для удержания своих конкурентных позиций на рынке. Изначально банк использовал технологии больших данных с целью хранения глубокой кредитной истории клиентов по их кредитным заявкам в соответствии с требованиями Базельского комитета (Базель II). Поэтому изначально Big Data в ПАО «Альфа-Банк» использовались не для удовлетворения потребностей клиентов, а для выполнения требований регулятора.
В начале 2017 года в ПАО «Альфа-Банк» была определена долгосрочная стратегия развития банка на основе цифровых технологий, которая получила название «Стратегия управления данными для создания ценности клиенту». Основной идеей данной стратегии является то, что клиенты, а не продукт становятся в центре внимания банка. По мнению главного директора Центра по управлению и монетизации данных ПАО «Альфа-Банк» И. Елистратовой, «только правильная работа с клиентами на всех этапах жизненного цикла поможет банку сохранить существующих, привлечь новых и в результате кратно увеличить клиентскую базу в долгосрочной перспективе» [6].
Для активного применения Big Data в своей деятельности банк использует следующие компоненты, определенные в рамках «Стратегии управления данными для создания ценности клиенту» [7]:
? непосредственно сами технологии больших данных: сбор и хранение информации о клиентах банка;
? управление данными на основе MDM Client 360: создание записей о клиентах с полной информацией о нем с целью использования в операционной деятельности банка;
? развитие отношений с клиентом при помощи процессов NextBestAction;
? привлечение аналитиков данных (Data Scientist), их постоянное обучение и усиление компетенций;
? новых подход к построению отношений с клиентами.
Все вышеназванные компоненты складываются в четыре основных блока проектных инициатив. Первым блоком выступает накопление данных с помощью гибридной архитектуры DWH+ Hadoop. В ПАО «Альфа-Банк» осознают, что информация о счетах, остатках, клиентах и продуктах является основой его развития. В настоящее время большое количество данных банка о клиентах и их поведении хранится в Едином корпоративном хранилище данных, которое управляется структурными подразделениями банка и Центром Business Intelligence на протяжении уже длительного периода времени [6].
Развитие Единого корпоративного хранилища данных осуществляется на основе оптимизированных программно-аппаратных комплексов различных компаний, например, продукты компании «Oracle» (Oracle Exadata, который применяется для анализа реляционных баз данных, и Oracle Big Data Appliance, необходимый для работы с неструктурированными данными).
Вторым блоком проектных решений является запись клиента, качество и управление данными. В рамках данного решения собираются знания о клиенте и оперативное реагирование на коммуникации с ним в различных каналах. Это означает, что ПАО «Альфа-Банк» при помощи технологий больших данных идентифицирует операции клиента, соотносит их, а затем применяет в процессе продаже банковских услуг.
В рамках данного блока в банке работает команда специалистов по анализу клиентских данных. В ее функции входит создание профиля клиента в MDM Client 360, встраивание Data Governance, а также работа с качеством клиентских данных и их совершенствования.
Третий блок проектных решений в системе применения технологий больших данных ПАО «Альфа-Банк» - это глубокая аналитика, основанная на сегментации, поиске гипотез и построении моделей. Специалисты Data Science строят модели при помощи полученных данных и технологий машинного обучения.
Данные модели представляют собой визуализацию лучшей версии продукта для клиентов, лучшего вида коммуникации, лучшего времени звонка, а также аргументов для клиента.
И последний, четвертый блок проектных решений ПАО «Альфа-Банк» развитие отношений с клиентами на основе процессов Next Best Action. В задачи данного блока входят:
? внедрение инфраструктуры создания и доставки ценности через предоставление банковских услуг;
? изменение процессов и технологий, которые используются при работе с клиентами;
? формирование конечного набора действий и коммуникаций, позволяющих совершенствовать процессы взаимодействия с клиентом, особенно в случае вторичных продаж.
ПАО «Альфа-Банк» в рамках работы Центра по управлению и монетизации данных, деятельность которого направлена на создание реальной ценности из полученных о клиентах данных, осуществляется работа Дата-студии. Данная студия поддерживает ценности манифеста Agile (манифеста гибкой разработки программного обеспечения, содержащего описание ценности и принципов гибкой разработки ПО). В ней работают эксперты различных направлений банковского сектора, инженеры, а также специалисты в области информационных технологий и архитектуры данных.
Работа дата-студии в ПАО «Альфа-Банк» обеспечивает полный цикл управления данными от их поиска до создания ценности для клиента. Схематически данный процесс можно представить следующим образом. При этом, схема подразумевает также наличие элемента «обратного цикла», при котором непосредственно клиент напрямую влияет на создание нового продукта или оптимизацию существующего через механизм обратной связи.
Рисунок 8 - Процесс управления данными в Дата-студии ПАО «Альфа-Банк»
Источник: составлено автором на основе данных статьи [7].
ПАО «Альфа-Банк» за счет применения технологий больших данных в своей деятельности достигает повышения степени лояльности клиентов и предоставляет возможность получать более удобные, качественные и востребованные услуги. Кроме того, это позволяет получать конкурентное преимущество, поскольку в настоящее время универсальные банки по спектру услуг практически идентичны. И в таких условиях клиенты выбирают банк, который является для него более удобным, технологичным и предоставляющим более персональный сервис. Например, звонок в call-центр ПАО «Альфа-Банк» по номеру телефона, привязанному к карте, дает возможность банку сразу получить большое количество информации о клиенте, что приводит к персонификации услуг.
Таким образом, можно сделать следующий вывод. В настоящее время ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа-Банк» как лидеры и системно значимые банки в финансовом секторе Российской Федерации внедряют в свою деятельность технологии в рамках цифровизации экономики.
Анализ практики применения технологии больших данных в ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа-Банк» показал, что Big Data в каждом из банков имеет свои особенности. Например, ПАО «Сбербанк» работает в следующих областях: первичные источники данных (внутренние и внешние); корпоративное хранилище данных; отчетность, аналитика и моделирование; политика управления данными (Data Governance).
В свою очередь, ПАО «Альфа-Банк» использует следующие компоненты: технологии больших данных, управление данными на основе MDM Client 360, развитие отношений с клиентом при помощи процессов NextBestAction, привлечение аналитиков данных (Data Scientist), новых подход к построению отношений с клиентами.
Сравнив механизмы и инструменты сбора, хранения и аналитики БД в ПАО «Альфа-банк» и ПАО «Сбербанк» (см. табл. 4) можем сделать ряд ключевых замечаний.
Так, отличительным преимуществом «Альфа-банка» в действительности является ориентированность на клиента. Данная особенность прослеживается как в интеграции компонента, нацеленного на развитие отношений с клиентом и реформирование системы доставки ценности через услуги и продукты Банка, так и в сборе и обработке клиентских персональных данных, на основе которых и разрабатывается новый формат коммуникации с клиентом.
В то же время «Сбербанк» интегрирует только систему аналитики операционных клиентских данных для улучшенной кастомизации продуктов, но не изменения коммуникационных моделей. В контексте конкурентоспособности данная система позволяет гораздо лучше узнать клиента, его предпочтении и поведенческие установки, и, при совмещении, предложить лучший способ удовлетворения его потребностей.
Таблица 6 - Инфраструктура БД ПАО «Альфа-банк» и ПАО «Сбербанк»
|
|
ПАО "Альфа-банк" |
ПАО "Сбербанк" |
|
|
Компоненты систем БД |
(1) Инструменты сбора данных; (2) Единое корпоративное хранилище; (3) Платформа управления данными; (4) Платформа развития отношений с клиентом; (5) Аналитическая модель. |
(1) Корпоративное хранилище данных; (2) Отчетность, аналитика, моделирование; (3) Первичные источники данных (внешние и внутренние); (4) Платформа нормативного контроля и управления данными |
|
|
Инструментарий БД |
Гибридная архитектура DWH + Hadoop, позволяющая обрабатывать данные большего объема на порядок быстрее |
Informatica Intelligent Data Management для систематизации БД с целью анализа для принятия решений |
|
|
Охват данных |
Клиентская информация и клиентские операции |
Структурированные по всем типам операций данные, а также интегрированная изначально неструктурированная информация |
|
|
ПАО "Альфа-банк" |
ПАО "Сбербанк" |
||
|
Типы сохраняемых данных |
Полная информация о клиенте, включая доступную персональную, информацию о счетах, остатках и продукта (в том числе неструктурные данные) |
Выручка юрлиц, доходы населения, кредитные обязательства, структура расходов и доходов, аналитика по сбережению и потреблению |
|
|
Цель реализации Big Data |
Хранение глубокой кредитной истории (изначально); Лучшее удовлетворение потребностей клиентов (сейчас) |
Кастомизация банковских услуг на основе поведенческой аналитики |
|
|
Хранилище и управление данными |
Продукты MDM Client 360 и Oracle (Exadata, Big data Appliance) |
Корпоративная модель управления Data Governance - нормативная база и инструменты контроля |
|
|
Графическая среда |
Визуализация данных на основе результатов data science |
PowerCenter Developer, обеспечивающий обработку и визуализацию данных, ускоренную передачу в Hadoop |
|
|
Конкурентные преимущества |
(1) Модуль оперативного реагирования на коммуникации с клиентов в различных каналах; (2) Использование методик машинного обучения для поиска гипотез и построения моделей; (3) Реформирование инфраструктуры создания и доставки ценности через услуги и продукты; (4) Robotic Process Automation, позволяющий заменить оператора программными средствами роботизации в рутинных операциях, без какого-либо вмешательства в работу существующих IT-систем |
Собственная модель управления данными, заточенная четко под цели и задачи аналитики Сбербанка |
Помимо этого, Альфа-банк использует гибридную архитектуру, которая лучше и быстрее справляется с большим массивом данных, что крайне важно в условиях сбора также персональной информации и длительного периода архивирования. Учитывая сравнительно малый объем операций, обрабатываемых Альфа-банком ежегодно (122 млн. операций в 2018 году [13]), гибридная архитектура данных формирует огромный потенциал не только в контексте глубины сбора и степени обработки данных, но в плане скорости их обработки. В то время как цели и задачи Сбербанка могут не требовать разработки и имплементации гибридной инфраструктуры, тем не менее, к определенному моменту в будущем времени это может стать скорее барьером: клиентский поток Банка неуклонно возрастает и уже в 2018 году Банк стал 6-м в мире по числу принятых платежей по банковским картам, обработав более 9 млрд. платежей [13].
В результате, в сравнении с ПАО «Сбербанк», ключевым конкурентным преимуществом и фактором успеха Альфа-банка является глубина проработки клиентского профиля и, как следствие, повышенная персонификация услуг и лояльность клиента.
3. Выявление ключевых факторов успеха при внедрении технологии больших данных в банковских организациях
3.1 Систематизация результатов анализа практики внедрения технологии больших данных
В настоящее время ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа-Банк» являются лидерами банковского сектора России и системно значимыми банками в финансовом секторе страны. Они, наравне с другими крупнейшими банками, внедряют в свою деятельность технологии в рамках цифровизации экономики, в том числе и технологии больших данных. Они имеют ключевое значение для деятельности всех банковских учреждений, поскольку выступают не просто в качестве конкурентного преимущества, а, скорее, необходимым элементом деятельности в современных условиях. Поэтому все большее число банков, даже не являющихся системно значимыми, в настоящее время активно внедряет и развивает технологии больших данных для повышения эффективности своей деятельности.
В рамках исследования была изучена практика применения технологий больших данных в ПАО «Сбербанк» и ПАО «Альфа-Банк». В целом, можно утверждать, что в исследуемых банках ключевое значение анализ больших данных имеет для процесса принятия управленческих решений. На рисунке представлена схема принятия решений с использованием анализа Big Data в российских банках.
На основе результатов проведенного анализа можно выявить определенные ключевые элементы, необходимые для внедрения и эффективного применения в банковской деятельности технологий больших данных. Так, опыт исследуемых банков показывает, что в процессе использования больших данных наблюдается наличие таких компонентов, как: