52
полученной с использованием Big Data.
Перед финансовым менеджментом любого коммерческого банка
традиционно в качестве одной из основных ставится задача увеличения
доходности от продажи банковских продуктов и совершения финансовых
операций.
До применения инновационных технологий банковской аналитики на
основе Big Data использовались агрессивные, так называемые push-методы
продаж банковских продуктов своим клиентам (примечательно, что слово
«push» переводится (англ.) как «толкать»).
41
При этом банку были абсолютно не важны потребительские
предпочтения его клиентуры, банковские продукты должны были быть
проданы любой ценой. Используя данные о финансовом положении,
накапливая и анализируя информацию относительно небольших объемов о
личности клиентов, банки пытались улучшить свой сервис и одновременно
увеличить клиентскую базу. Обобщенно алгоритм работы традиционной
банковской аналитики может быть представлен следующим образом (рис. 3.1).
Рисунок 3.1. Обобщенный алгоритм традиционной аналитики
клиентуры банка
Алгоритм инновационной аналитики на основе технологий Big Data
отличается от представленного выше (традиционного) существенным образом.
Так, изначально данная технология обработки данных содержит признаки,
обозначаемые как «VVV», а именно:
41
Шершнева Е.Г., Кондюкова Е.С., Изгагина Т.В., Полякова А.В. Финансовое партнерство в банковской сфере
при переходе к «зеленой» экономике // XI заочная международная научно практическая конференция
«Система управления экологической безопасностью». 2017. С. 3338.
53
объем (Volume) – информационные данные отражаются в некотором
физическомобъеме (документов);
быстрота, скорость (Velocity) – быстрое обновление данных;
разнообразие (Variety) – обрабатываемые данные имеют неоднородные
(разнообразные) форматы, не структурированы (частично структурированы).
В дальнейшем к перечисленным признакам Big Data добавлялись другие
и данный метод получал новые названия:
«Четыре V», дополнительный признак Veracity (достоверность, часто
использовался в оценке рекламных материалов компании IBM);
«Пять V», дополнительные признаки (к исходному варианту Big Data)
Viability (жизнеспособность) и Value (ценность);
«Семь V», дополнительные признаки (к предыдущему варианту Big Data)
Variability (переменчивость) и Visualization (визуализация).
Применительно к аналитике банковской клиентуры предлагается
комбинация из шести признаков Big Data.
Полагаем, что в данном случае такие признаки, как Viability и
Visualization, не являются существенными (принципиальными).
Принципиально, что обработка данных о банковском клиенте происходит
сразу и с созданием в последующем аналитической корреляции (взаимосвязей)
по этим данным.
Анализ измененных данных осуществляется в реальном режиме времени,
что исключено в технологии традиционной аналитики клиентуры
коммерческого банка. Подлежат обработке и массивы из неструктурированной
информации, чего нет в традиционной аналитике.
В алгоритме инновационной аналитики реализуются особенные методы
построения информационной банковской технологии.
42
Среди них:
методы Data Mining, направленные на обучение ассоциативным правилам
42
Климовский Н.В., Мокол А.В. Инновационные технологии в анализе информации о клиентуре банка.
Возможности и практика big data//Экономика: теория и практика. 2020. №1. С. 89-96.
54
(методы категоризации новых данных, применяемые к уже сформированным
данным, кластерного и регрессионного анализа;
краудсорсинг − метод категоризации иобогащения информационных
данных путем привлечения неопределённого круга лицбез оформления
трудовых отношений как таковых;
Data fusion and integration – методы смешения и интеграции данных,
обеспечивающих интеграцию разнородных данных изразнообразных
источников для возможности проведения углубленного анализа информации о
клиентуре банка, когда производится цифровая обработка сигналов и
естественного языка;
методы машинного обучения, включая обучение без преподавателя, а
также метод Ensemble learning (метод формирования комплексных прогнозов на
основе базовых моделей с использованием приемов статистического анализа
или машинного обучения);
методы искусственных нейронных сетей, сетевого анализа, оптимизации,
генетические алгоритмы;
методы распознавания образов и др.
43
Применяя в своей деятельности инновационные технологии Big Data в
целях анализа информации о клиентуре, коммерческие банки имеют
возможность значительно расширить круг решаемых основных аналитических
задач, а также решать задачи по уже отработанным алгоритмам, но совершенно
на другом качественном уровне в следующих областях:
сегментация клиентов (Customer Segmentation) по различным признакам
обнаружение прецедентов мошенничества (Fraud Detection);
кредитный скоринг (Credit Scoring);
персональные предложения клиенту (Personalized Product Offering);
прогнозирование ухода клиентов с банковского рынка и возможности
привлечения новых клиентов (Customer Loyalty and Marketing);
43
Шандаков С.В. Экономическая сущность ликвидности и платежеспособности организации //
Фундаментальные и прикладные исследования: проблемы и результаты . 2016. №12. С.206-210.
55
формирование отчетности и оценка соответствия нормам банковского
регулятора (Compliance and Regulatory Reporting).
Использование ряда решений в области Big Data имеет место в практике
российских банков последних лет.
Примеры из практики внедрения инновационных технологий Big Data в
отечественном банковском секторе.
Таблица 3.1
Опыт внедрения инновационных технологий Big Data в банковском
секторе РФ
44
Решаемые
аналитические
задачи
Решаемые аналитические
задачи
Программные
продукты и
технологии Big Data
1
2
3
Альфа-банк
Анализ клиентов в социальных
сетях, их поведения как
пользователей сайтов
Оценка кредитоспособности и
платежеспособности клиентов
Прогноз объемов оттока клиентов
из банка
Персонализация содержимого
кредитной истории клиента
Oracle ExadataDatabase
Machine
Oracle Big Data Appliance
Платформа Hadoop
ВТБ24
Сегментация клиентуры банка
Формирование финансовой
отчетности
Анализ отзывов клиентов о банке в
социальных сетях и на форумах
Продукты компании
Teradata
SAS Visual Analytics
SAS Marketing Optimizer
Газпромбанк
Доскоринговая проверка репутации
потенциальных заемщиков
Противодействие мошенничеству
клиентов
Оперативное получение отчетности
клиентов (предприятий)
Персонализация предложений
клиентам
Предоставление результатов
анализа информации банковскому
регулятору
SAS Visual Analytics
SAP BusinessObjects
Сбербанк РФ
Повышение качества обслуживания
банковских клиентов
Управление рисками по кредитным
продуктам
Оптимизация затрат на банковское
обслуживание клиентов
Борьба с мошенничеством клиентов
Сегментация и оценка
Продукты компании
Teradata
Продукты компании
Cloudera
Сервисы Yandex Data
Factory
44
Климовский Н.В., Мокол А.В. Инновационные технологии в анализе информации о клиентуре банка.
Возможности и практика big data//Экономика: теория и практика. 2020. №1. С. 89-96.
56
кредитоспособности клиентов
Управление персоналом банка в
целях улучшения банковского
сервиса
Прогнозирование очередей
клиентов в отделениях Сбербанка
Расчет бонусов для сотрудников
банка (в том числе, по критерию
лояльного отношения к клиентам)
Использование банками результатов анализа, полученных с помощью
инновационных технологий Big Data, имеет позитивныйэффект как в
отношении клиента банка, так и для самой кредитной организации. Например, с
помощью технологий Data Science и Machine Learning могут создаваться
достаточно простые алгоритмы, реализация которых позволяет анализировать и
«фильтровать» деятельность клиента-пользователя, чтобы
создать наиболее привлекательное для него предложение. Данные
технологии, дополненные практическими рекомендациями, демонстрируют
возможности в повышении заинтересованности клиентов в приобретении и
использовании предлагаемого банковского продукта. При этом, чтобы создать
эффективный механизм формирования рекомендаций, технологии Data Scientist
анализируют и обрабатывают большие массивы неструктурированной
информации, идентифицируют профили клиентов и охватывают данные,
которые показывающие взаимодействия между ними. Вероятность повторения
банком предложений клиенту сводится к минимуму.
При всех очевидных положительных моментах и последствиях от
применения инновационных технологий Big Data необходимо сказать о том,
что их дальнейшее развитие делает конфиденциальную информацию о клиенте
банка все более доступной для злоумышленников. Так, если банки уже сегодня
имеют возможность получать весьма подробные данные о своих клиентах и их
потребительском поведении, обладают информацией о совершаемых
(безналичным способом) им покупках, то почему бы банкам не начать
диктовать принятие решений клиентов исключительно в свою пользу?
Результаты исследования М. Козински (Высшая школабизнеса,
57
Стэнфорд, США) по психометрии говорят о том, что можно отнести человека
ктому или иному типу поведения, предсказывать его действия на основе
социологических данных, количества «лайков». По мнению ученого анализ
всего 68 лайков позволяет определить цвет кожи человека, его политические и
сексуальные предпочтения. Анализ от 70 до 150 «лайков» позволяет получить
такой же объем информации, который известен только близким знакомым
исследуемого индивидуума, а оценка до 300 «лайков» покажет информацию о
человеке в объеме даже больше, чем знают об этом его родители. Оценка
свыше же 300 «лайков» позволяет узнать индивида так же, как знает он себя
сам.
Данную технологию применяло информационное агентство Cambridge
Analytica в целях персональной политической рекламы во время выборов
президента США, а что мешает сегодня применять ее и коммерческим банкам в
отношении своей клиентуры?
45
В заключение скажем, что данная проблема информационной
безопасности в банковской аналитике может быть разрешена, только если
банки будут следовать свое кредо «Scientia potentia est» (лат. «знание – сила») в
области информационной политики, придерживаясь как норм банковского
законодательства, так и норм этики при проведении аналитической работы с
личными данными своих клиентов.
46
3.2.Предложения по совершенствованию кредитной деятельности КБ
"Ренессанс Кредит" (ООО)
По данным Национального бюро кредитных историй (НБКИ), на
сегодняшний день с кредитами живут 62 млн. россиян, или почти 82%
экономически активного населения страны. При этом более 60% ссуд
относятся к необеспеченным, то есть к кредитным картам и займам на покупку
потребительских товаров. В ряде регионов доля экономически активных
45
Климовский Н.В., Мокол А.В. Инновационные технологии в анализе информации о клиентуре банка.
Возможности и практика big data//Экономика: теория и практика. 2020. №1. С. 89-96.
46
Редька С.И. Совершенствование инновационных технологий банковского обслуживания // Scientific World.
2013. №1. С.
58
жителей, оформивших кредиты, приближается к 100%. Таким образом, Банк
«Ренессанс Кредит» на рынке кредитования приходится конкурировать со
многими коммерческим банками на территориях своего присутствия и таким
образом постоянно совершенствовать инструменты и методы осуществления
эффективной кредитной политики.
47
Анализ программ потребительского
кредитования Банка «Ренессанс Кредит», для физических лиц показала, что за
исследуемый период значительно сократилась доля автокредитов в общем
портфеле потребительских кредитов (0,2%). В связи с чем, Банку «Ренессанс
Кредит» можно предложить обратить пристальное внимание на развитие
именно этого вида потребительских кредитов. Несмотря на продолжающиеся
кризисные явления в экономике страны, авто кредиты в последние годы
остаются достаточно популярными. Это один из наиболее востребованных
банковских продуктов, который является источником стабильной прибыли
многих кредитных организаций. Кроме того, ставки по такому целевому
кредиту достаточно низкие, так, как и рисков у банка меньше даже в
сравнении с классическим потребительским кредитованием. К тому же
некоторые банки вновь открыли программы на основе утилизации старых
автомобилей. Автомобильный рынок получает в полном объеме самую
мощную поддержку - кредиты. Развитие рынка авто кредитования во многом
происходило за счёт особых льготных программ, которые привлекают
клиентов. Обычно автомобили прошлого года выпуска продаются со
скидками.
Для более наглядного примера, рассмотрим предложение для одного из
филиалов Банка «Ренессанс Кредит». Первое, конечно, что нужно сделать это
постановка планов и мониторинг их выполнения. То есть нужно установить
определенную норму по количеству привлеченных клиентов на определенный
период. Привлеченный клиент – это клиент, которому в отчетном периоде был
выдан кредит не менее 100 тыс. руб. Для привлечения клиентов нужно
47
Дворецкая А.Е. Долгосрочное банковское кредитование как фактор эффективного финансирования
экономического роста // Деньги и кредит. №11. 2014. С.2330.
59
задействовать операционно-кассовых работников (далее по тексту - ОКР), а
также нанять группу промоутеров, состоящую из нескольких человек. Это
нужно, потому что в некоторых филиалах Банка «Ренессанс Кредит» примерно
1-2 кредитных инспектора консультанта.
48
Соответственно клиенту достаточно
сложно быстро получить интересующую его информацию по авто кредиту. Что
бы этого не допустить необходимо следующее – обучение и информирование
сотрудников внутренних структурных подразделений Банка. Нужно провести
комплексное, углубленное обучение по программе «Кредиты» руководителей,
консультантов, ОКР всех филиалов Банка «Ренессанс Кредит», а также
промоутеров. В зависимости от структуры кредитного портфеля и
востребованности тех или иных видов кредитных продуктов определить
ориентиры для 44 сотрудников филиалов Банка «Ренессанс Кредит» по
предложению кредитных продуктов в разрезе городских и муниципальных
филиалов и допофисов. По мере поступления изменений и обновлений памятки
по кредитованию необходимо доведение их до руководителей и всех
сотрудников филиалов, непосредственно не осуществляющих кредитования
населения, размещение данной информации на общедоступном ресурсе, а
также доведение в электронном виде до руководителей филиалов Банка
«Ренессанс Кредит». Количество привлеченных клиентов должно отражаться
на «Карточках обратной связи на кредиты». Так для одного ОКР нормативом
является 2 заявки в день. Данная мера обусловлена результатом проведенного
анализа эффективности подобной программы в 2014 году, за период ноябрь –
декабрь (при этом нормативом являлась 1 заявка в день): так
проконсультировано 702 клиента, из которых 35,90% подали заявки на
получение кредита и 23,93% от количества поданных заявок получили кредит
в Банке «Ренессанс Кредит». Задачами промоутеров являются следующие:
раздача рекламно-информационных материалов по кредитам Банка
«Ренессанс Кредит» в частности с акцентом на автокредиты;
48
Дворецкая А.Е. Долгосрочное банковское кредитование как фактор эффективного финансирования
экономического роста // Деньги и кредит. №11. 2014. С.2330.
60
консультирование клиентов по условиям кредитования физических лиц в
Банке «Ренессанс Кредит»;
помощь клиентом в заполнении заявления-анкеты;
расчет максимального размера кредита, выдача и прием от клиентов
пакетов документов;
работа с непосредственными клиентами филиала с целью выявления
клиентов, заинтересованных в получении кредитов, организация привлечения
клиентов на кредитование в банк;
участие на выставках и ярмарках города, с рекламной акцией. То есть,
задача промоутеров будет не только привлечение клиентов, но и небольшая
разгрузка кредитного инспектора, для того, чтобы тот в свою очередь
обслужил большее количество клиентов.
49
Стоимость работ промоутера будет установлена в приделах 30000 руб. в
месяц. Для того чтобы еще более заинтересовать промоутеров и
сотрудников Банка «Ренессанс Кредит» необходимо ввести дополнительное
премирование по привлечению клиентов – физических лиц на кредитование.
Размер бонуса определяется исходя из количества клиентов, привлеченных на
кредитование и взятой им суммы.
Таблица 3.2
Анализ бонусных систем по продвижению кредитных продуктов
Российских банков
Сумма
кредита,
тыс. руб.
Размер бонуса за одного
клиента, руб.
Предложено
для Банка
«Ренессанс
Кредит»
Среднее
значение,
тыс. руб.
«Сбербан
к России
»
«Русфина
нс банк»
«Росбанк»
От 100 до 250
До 200
До 240
До 300
До 250
246,6
От 250 до 500
До 400
До 450
До 500
До 500
405
От 500 до
1000
До 650
До 650
До 700
До 750
666,6
От 1000000
До 900
До 800
До 1100
До 1 000
933,3
Так же необходима не денежная мотивация сотрудников филиалов Банка
49
Хахонова Н.Н. Актуальные вопросы формирования эффективной системы учета денежных потоков в
коммерческих организациях России //Учет и статистика. 2016. 1 (март). С. 14-19.
61
«Ренессанс Кредит». Размещение «Рейтингов» сотрудников филиалов по
привлечению клиентов по результатам месяца на общедоступном ресурсе и
отмечать по результатам месяца лучшего сотрудника среди городских
дополнительных офисов и среди муниципальных филиалов, и ДО, а также
проводить награждение сотрудников грамотами и сувенирами. Необходимо
будет производить контроль над предложенным комплексом мероприятий - это
проведение внезапных проверок по программе, проведение контрольных
закупок по методу «Таинственный покупатель». Акция «Таинственный
покупатель» включает в себя проверку качества обслуживание кредитного
инспектора и ОКР по тому, как полно и качественно была произведена
презентация кредитного продукта.
Основной идеей программы продвижения является повышение
информированности потребителей и убеждение их в преимуществах
автокредита с помощью целевых кредитных средств: клиент может выбрать ту
марку автомобиля которую захочет, а не ту которую может позволить в
данный период времени.
Наиболее действенной формой продвижения является реклама, она
одновременно и информирует, и убеждает население в полезности данного
продукта.
Таким образом, хотя продукт не является новым, степень известности
его мала, поэтому реклама носит информативный характер и одновременно
напоминающей для тех, кто имеет представление о продукте, о том, что он
может потребоваться им в ближайшем будущем, и о том, где его можно
приобрести.
На основе планов Банка «Ренессанс Кредит» - увеличение доли на рынке
потребительского кредитования, и на основании проведенного комплекса
мероприятий по активному продвижению автокредита планируется
следующий объем выдачи по автокредиту. Прогнозируемая выдача кредитов
физическим лицам на май составляет 500000 тыс. руб. Предположительно 10%
от этой суммы, то есть 50000 тыс. руб. должны составить выдачи по