Финансовые организации стараются приспособиться к новой реальности. Им надо сохранять клиентов и продавать им новые продукты для того, чтобы остаться на плаву. На помощь приходят технологии больших данных, искусственный интеллект и машинное обучение. Об интересных кейсах внедрения современных технологий и полученном экономическом эффекте говорили участники организованной CNews Conferences конференции «Цифровизация финансового сектора».
От цифровой коммуникации к цифровому магазину
Интернет-банк и мобильное приложение — основные цифровые каналы коммуникации с клиентами, и их надо сделать цифровыми магазинами, где можно приобрести банковские продукты, говорит Игорь Бутенко, директор по развитию цифрового бизнеса банка «Санкт-Петербург». Но для этого надо определить, что считать цифровой продажей: полный цикл онлайн-покупки или случаи, когда клиенту все-таки приходится приходить в офис.
Цифровые продажи в банке
В 2019 г. в банке «Санкт-Петербург» были созданы кросс-функциональные команды, которые начали заниматься развитием цифровых продаж. Речь шла не об онлайн-продажах полного цикла, а о том, чтобы клиенты как можно больше покупок начинали в удаленном режиме. Потом им перезванивает специалист банка и доводит дело до конца. В планах — перевод как можно большего числа продаж полностью в цифровой вид.
Оценка клиента на основе больших данных
Прибыль банка зависит от клиентов, а значит их знание — необходимое условие роста бизнеса, говорит Юлия Саввина, управляющий директор отдела расчета клиентских кошельков блока корпоративно-инвестиционного бизнеса ВТБ. В банке был разработан инструмент оценки «Кошелек клиента».
Источники данных о клиентах
Данные для оценки собираются из шести коммерческих и девяти открытых источников. Например, информация для расчета по зарплатным проектам берется из отчетов эмитентов, годовых отчетов компаний, отчетов ФНС, рейтингов, данных компаний, данных «Вузотека.ру», Росстата, открытых источников. Если данных нет в явном виде, применяются алгоритмы моделирования.
На сегодняшний день в ВТБ созданы кошельки по 12 банковским продуктам. Они интегрированы с CRM, но основное применение — помощь при бизнес-планировании, разработке стратегии по работе с клиентами, оптимизации развития бизнеса в регионах и т.д.
Искусственный интеллект в финансовой отрасли
В последнее время в России стали активно развиваться необрокеры (по типу необанков). Они предъявляют невысокие требования к капиталу инвесторов и предлагают возможность инвестировать со смартфона без комиссии, говорит Ярослав Кабаков, директор по стратегии «Финам». Брокеры могут предоставлять финансовые советы, не участвуя в сделках, принимать средства и напрямую инвестировать.
Это привело к росту автоматизации процессов внутри инвест-компаний. Все более популярными становятся различные онлайн-советчики, цифровые помощники, инструменты мгновенного подбора наиболее эффективной стратегии, аналитические инструменты и мультивалютные счета. Машинное обучение и ИИ все больше внедряются в процессы управления финансами, а цифровые технологии лежат в основе всех взаимодействий с клиентами.
Игорь Бутенко, директор по развитию цифрового бизнеса банка «Санкт-Петербург»: Интернет-банк и мобильное приложение — основные цифровые каналы коммуникации с клиентами, и их надо сделать цифровыми магазинами, где можно приобрести банковские продукты
Юлия Саввина, управляющий директор отдела расчета клиентских кошельков блока корпоративно-инвестиционного бизнеса ВТБ: Прибыль банка зависит от клиентов, а значит их знание — необходимое условие роста бизнеса
Ярослав Кабаков, директор по стратегии «Финам»: В последнее время в России стали активно развиваться необрокеры
Сергей Алешкин, руководитель направления анализа данных СОГАЗ: Рынок искусственного интеллекта в России имеет огромный потенциал
Мария Бартенева, генеральный директор «Скайфолл Лабс»: Надо собрать все сведения об ИТ-ресурсах в одном месте, установить связи между активами, услугами, договорами, задачами
Будущее финансового и банковского секторов очень быстро обретает форму: от приложений для просмотра котировок и мобильного банкинга до полноценной торговой системы и виртуальных помощников, уверен Ярослав Кабаков.
Сергей Алешкин, руководитель направления анализа данных СОГАЗ, также считает, что рынок искусственного интеллекта в России имеет огромный потенциал. На сегодняшний день его использует около 30% страховых компаний для проведения скоринга при предстраховой проверке, аналитического выявления мошеннических убытков, прямых продаж страховых продуктов, проведения кампаний целевого маркетинга и кросс-продаж продуктов и услуг существующим клиентам.
Для цифровой трансформации с помощью ИИ необходимо создать корпоративное хранилище данных, отвечающее современным принципам работы с большими данными, и использовать модели машинного обучения (ML) в бизнес-процессах. В списке задач, которые могут быть решены при помощи машинного обучения, предстраховой скорринг (выделение из множества клиентов наиболее убыточного сегмента и потенциальных мошенников), целевой маркетинг (разбиение множества клиентов на кластеры для выявления типичных представителей основных клиентских групп), кросс-продажи (выявление сочетаний товаров, часто встречающихся вместе в покупках клиентов разных групп, и клиентов с высоким уровнем спроса на выбранный тип продукта).
Сергей Алешкин поделился опытом внедрения ИИ в страховой компании СОГАЗ и рассказал, как сделать его успешным.
Как управлять цифровыми активами
Теме управления ИТ-активами посвятила свой выступление Мария Бартенева, генеральный директор «Скайфолл Лабс». ИТ-активы — это и оборудование, и лицензии на программное обеспечение. Важно правильно оценить стоимость их замены, эксплуатации, простоя, возможную прибыль от использования, риски безопасности.
Управлять ИТ-активами непросто. Как правило, в организациях нет полных данных о стоимости и свойствах сервисов, их взаимозависимости, отсутствуют единые классификаторы и ресурсы для управления. Выход — собрать все сведения об ИТ-ресурсах в одном месте, установить связи между активами, услугами, договорами, задачами. Кроме того, надо разработать классификаторы — готовых на рынке практически не существует.
По словам Марии Бартеневой, система управления активами (ITAM) должна быть масштабируемой и обеспечивать работу с миллионами ИТ-активов. В ней должны содержаться преднастроенная модель данных с возможностью адаптации под требования заказчика, собственные средства дискаверинга и импорта данных из любых внешних источников, современные механизмы интеграции с внешними бизнес-системами. Важны также максимальная автоматизация рутинных действий и механизмы создания собственных действий.
Какой должна быть ITAM-система
Мария Бартенева рассказала о SkyV ITAM — отечественной настраиваемой платформе для управления жизненным циклом ИКТ-активов предприятия – от сбора потребностей и технического обслуживания, до инвентаризации и вывода из эксплуатации.