Юлия Ильина - Директор департамента Группы Arenadata по работе с финансовым сектором и международным бизнесом. Финансовый сектор сегодня — один из лидеров по применению инноваций: именно они позволяют банкам оставаться конкурентоспособными на рынке, где все предлагают примерно одинаковые продукты и услуги. Спрос на цифровые решения в финансовом секторе продолжает расти: по прогнозу Strategy Partners, в ближайшие годы российский рынок ПО для финансовых организаций будет увеличиваться в среднем на 13,5% в год. Алгоритмы машинного обучения, системы прогнозирования, инструменты анализа данных в реальном времени — всё это уже не будущее, а реальность, которая меняет подход к управлению рисками, борьбе с мошенничеством и автоматизации финансовых процессов. Рассмотрим, какие тренды выделяются на российском рынке и какие технологии банки используют уже сегодня.
Тренды российского банковского сектора Потребность любого системно значимого банка в инновациях в области информационных технологий — это способность идти в ногу с цифровой трансформацией всей отрасли, меняться вместе с финансовой системой страны и, следовательно, становиться более привлекательным для клиентов. Однозначно можно отметить высокий спрос игроков на технологии для работы с данными. Грамотно выстроенные процессы по работе с данными позволяют значительно повысить качество предложений клиентам и скорость принятия решений. Следствие правильно выстроенной работы с данными — неизбежное повышение лояльности и удержания клиентов, увеличение продаж банковских продуктов, а значит, более уверенное положение на высококонкурентном рынке банковских услуг. Сегодня, в условиях выстраивания технологического суверенитета страны, банковский сектор как один из ключевых секторов экономики выбирает российские решения для работы с данными. Уход ключевых поставщиков СУБД стал серьёзным испытанием для всей российской финтех-индустрии, однако российские разработчики уже довольно успешно занимают освободившиеся ниши и предлагают собственные технологичные, зрелые продукты. При выборе ПО банки ищут не просто замену продуктам ушедших вендоров, а варианты, предлагающие современные подходы и обладающие потенциалом для дальнейшего развития. Бесспорно, в обозримом будущем активное развитие получат технологии в областях искусственного интеллекта (ИИ) и быстрой обработки данных для принятия решений в режиме реального времени. Уже сейчас ИИ в банковской сфере показывает себя как достаточно зрелая технология: если несколько лет назад она использовалась преимущественно для кредитного скоринга, оценки рисков и автоматизации обслуживания клиентов, сегодня её применение расширилось до создания персонализированного клиентского опыта и анализа эмоционального состояния клиентов в процессе обслуживания в отделениях. ИИ помогает быстрее справляться с операционными задачами, автоматизировать некоторые внутренние процессы, что значительно ускоряет скорость обслуживания и улучшает сервис. Также алгоритмы ИИ широко применяются в обработке больших объёмов данных, коммуникации с клиентами при помощи голосовых помощников и чат-ботов и в борьбе с мошенничеством. Банки анализируют данные «здесь и сейчас» для персонализации предложений и удержания клиентов. Для этого организации активно ищут способы обогащения клиентских данных, используют передовые системы аналитики и технологии машинного обучения, позволяющие обрабатывать огромные массивы данных в режиме реального времени. Они способны проанализировать транзакции клиента, его интерес к продуктам и сервисам банка, спрогнозировать его поведение и динамически подстроить предложение под конкретного человека. Например, если банк понимает, что клиент находится в торговом центре и ему могут понадобиться деньги, он присылает SMS с предложением оформить кредитную карту. Если же банк замечает, что клиент находится за границей и его лимиты по кредитной карте близки к исчерпанию, он оперативно предлагает расширить их. Мнение игроков Многие российские банки фокусируются на данных как базовом активе, вокруг которого строятся все основные процессы. По словам Николая Шевцова, CDO «ОТП Банка», важная цель для них сегодня — построение процессов в Data Governance с целью сформировать надёжный фундамент для управления данными на уровне всей компании. Стратегическими направлениями банка на сегодняшний день также являются построение культуры управления данными, создание единой архитектуры хранения данных и метаданных, внедрение централизованных процессов управления качеством данных, а также развитие аналитических платформ, машинного обучения и систем искусственного интеллекта. В «ОТП Банке» алгоритмы ИИ активно используются в клиентских сервисах, персонализированных продуктах, маркетинговых кампаниях и общении с клиентами через чат-боты и голосовые помощники. Как отмечает директор департамента больших данных «Россельхозбанка» Александр Сабуров, банк активно инвестирует в развитие инновационных технологий: тестирует новые решения и технологии, направленные на возможности строить оперативную NRT-аналитику как по профилю клиента для улучшения клиентского опыта, так и во внутренних процессах банка. Также зона интереса «Россельхозбанка» в части больших данных — новые кластерные технологии работы с данными, которые позволяют оперировать возрастающим объёмом данных и расширять инструментарий для всех специалистов организации, работающих с данными. В ВТБ для развития современных технологий создана Система по работе с инновациями, которая включает Акселератор ВТБ, Венчурную студию и Технологическую лабораторию ВТБ. Как уточнили в пресс-службе ВТБ — всё это позволяет оперативно искать на открытом рынке подходящие проекты и передовые решения, тестировать их и на основе полученных результатов принимать решение о дальнейшей эксплуатации. Банк также реализует собственные технологические проекты. Особое внимание сейчас уделяется технологии искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения качества обслуживания клиентов и обеспечения надёжной защиты их средств. ИИ уже помогает оценивать риски при выдаче кредитов и вероятность того, что клиенты станут жертвами мошенников. Кроме того, через два года ВТБ планирует предоставить каждому клиенту и сотруднику цифрового советника на основе искусственного интеллекта. По словам пресс-службы банка, подобные разработки повышают удовлетворённость клиентов, позволяют банку оптимизировать внутренние процессы и увеличивать доходы. Что будет в 2025 году Для успешного бизнеса сегодня недостаточно удовлетворять ожидания каждого клиента. Чтобы выигрывать в высококонкурентной банковской среде, современному банку необходимо предугадывать потребности пользователей. Уже сейчас трансформация банковских услуг и продуктов основывается на принципах индивидуального подхода к каждому клиенту и формирования гибкого предложения. Для реализации этих целей банки начинают всё более активно внедрять в свою повседневную деятельность технологии искусственного интеллекта для максимально точного прогнозирования интересов клиентов и формирования индивидуальных предложений. Персонализация предложений и услуг оказывает положительное влияние на повышение уровня конверсии. Всё более широкое применение находит real-time аналитика: технологии обработки данных в режиме, близком к реальному времени, станут стандартом. Принятие решений в режиме реального времени позволит значительно улучшить качество обслуживания, обнаруживать мошеннические операции сразу после их совершения и давать клиентам более точные рекомендации и предложения. В наступающем году банки также будут активно работать над улучшением качества данных и внедрением более строгих практик управления данными (Data Governance). Они будут тщательнее следить за процессами обработки, классификации, хранения данных, стремясь повысить их надёжность и соответствие нормативным требованиям. Также повысится внимание к этическим аспектам использования личных данных клиентов. Банки будут стремиться к прозрачности в процессах сбора, обработки и хранения данных, что поможет им выстраивать более доверительные отношения с клиентами. Это также позволит им лучше соответствовать строгим нормативным требованиям, регулирующим работу с персональными данными. Современные технологические решения не только автоматизируют рутину, повышая качество внутренних процессов в банках, но и делают финансовые услуги более доступными, удобными, персонализированными и в то же время безопасными для клиента. Российские банки активно внедряют инновации, стремясь не только повысить свою эффективность, но и обеспечить качественное обслуживание и широкий спектр услуг для всех категорий клиентов.
