Единое представление о клиенте. Использование CDI в финансовых учреждениях

В статье рассказывается об актуальности задачи единого представления
клиентов в финансовых учреждениях, а также о тех преимуществах, которые дает
CDI-технология в банковской сфере.

Клиент — это сердце и душа бизнеса. Это центральная сущность, вокруг которой вращается вся организация. Для финансовых учреждений особенно характерна ориентация на клиентов, а следовательно, им необходимы и инструменты ее поддерживающие.

Поставщики финансовых услуг (FSPs — Financial service providers) одними из первых стали внедрять средства интеграции клиентских данных (CDI — customer data integration), заменяя свои устаревшие файлы справочной информации, ориентированные на продукт, единым представлением клиента. Тем не менее, те же финансовые учреждения часто оказывались недружелюбны к потребителю, когда речь заходила об открытии финансовых данных и о компенсации за ошибки, допущенные в отношении безопасности клиентских сведений. Однако сегодня эти организации вынашивают новые планы по обеспечению окупаемости вложений в CDI, используя эту технологию для сокращения операционных расходов и повышения продаж. Более того, финансовые компании все больше связаны с нормативными требованиями, требующими идентификации клиентов, реализуемой в рамках проектов интеграции.

Современным банкам необходимы согласованные интегрированные профили клиентов, состоящие из трех компонентов: подробные данные, точность и безотлагательность. Эти компоненты оказываются главными факторами в новой методике принятия руководящих бизнес-решений с помощью CDI-пакетов.

1. Подробная информация о клиенте. Неиспользованные возможности продаж (перекрестных продаж и проч.) в связи с неполным или неточным профилем клиентом и информацией о его счете являются свидетельством того, что «детальность сведений» очень важна для создания полезных и нужных финансовых продуктов и услуг для потребителя.
2. Точность. Задача выявления мошенничества становится все более сложной, поскольку среди массы порядочных клиентов (чьи профили содержат неточные данные) выявить подозрительных личностей весьма непросто. Более того, финансовым учреждениям необходимы сложные инструменты для мониторинга подозрительных транзакций и идентификации запретных операций, таких как мошеннические приобретения. Однако эта деятельность не должна негативно влиять на опыт общения клиента с компанией или операции в back-офисе. Кроме того, нормативные требования с каждым годом усложняются и требуют доступа к точной клиентской информации в реальном времени.
3. Безотлагательность. Своевременное управление рисками очень важно для поставщиков финансовых услуг как с точки зрения репутации компании, так и для понимания конкретного клиента (повышения прибыльности клиента по портфелю продуктов).

Необходимость создания единого представления о клиентах

Исторически каждый вид деятельности банков рассматривался как отдельная клиентская база, более того, для каждого подразделения зачастую использовался свой центр обработки звонков, биллинговая система и т.п. Это касалось автокредитов, ипотеки, накопительных вкладов, депозитных сертификатов и прочих услуг. Рост и развитие финансовой отрасли потребовал от компаний рационализации представления клиентов и портфеля. И, как и в других областях, это привело к нескоординированному управлению, зависящему от конкретных каналов и продуктов.

Лидирующие банки осознали, что им необходимо преобразовать свои филиалы, снимая с них роль операционных центров и добиваясь статуса ориентированных на клиентов центров продаж и обслуживания. Для этого потребовалось провести серьезную модернизацию, внедрить технологии следующего поколения. Причем не просто заменить устаревшие приложения, а использовать CRM- и BI-инструменты, повышая эффективность работы сотрудников, сокращая операционные расходы и поддерживая продуманные и законченные бизнес-процессы, необходимые для укрепления отношений с клиентами.

Слияния и поглощения оказались прекрасной стратегией для многих поставщиков финансовых услуг, позволившей повысить их конкурентные преимущества. И в ближайшие годы эта тенденция скорее всего сохранится в банковской сфере. Однако в течение еще 3—5 лет после слияния IT-департаментам приходится вести очень серьезную работу, прежде чем удается добиться нужной эффективности.

Таким образом, большинство крупных компаний встало перед задачей согласованного администрирования клиентских данных.

Решением описанных проблем стали CDI-системы, которые извлекают информацию из различных приложений, проводят очистку данных, выверку (идентификацию, устранение дубликатов) и интеграцию в соответствии с предопределенными правилами. Основным источником сведений становится центральный репозиторий, обеспечивающий единое представление клиентов, гарантирующий дифференцированное обслуживание потребителей по всем каналам. Интерфейсы доступа к данным определяют режимы, ограничения и привилегии (бизнес-приложения и группы пользователей получают доступ только к тем данным, для которых у них есть авторизация). Бизнес-правила (очистки данных, выверки клиентов, интеграции, доступа к данным) могут храниться в централизованном репозитории метаданных или в отдельном репозитории инструментов.

Идентификация клиентов

Одной из ключевых задач оказалась выверка сведений о клиенте из множества источников, вне зависимости от структурных аномалий и качества данных. Этот процесс включает в себя идентификацию (identity resolution — IR). Точность информации в клиентском репозитории зависит от того, насколько тщательно проведен поиск, проверка и запись всех данных о конкретном человеке, поэтому IR является важным фактором успеха CDI.

Например, в банке управление сберегательными счетами, счетами до востребования, коммерческими счетами и банковскими ячейками, проводится , как правило, независимо. Каждая запись содержит уникальный идентификатор счета, который не совпадает с идентификатором какого-либо еще продукта. Идентифицирующая информация о клиенте в базе данных одного приложения может не соответствовать идентифицирующим сведениям о том же клиенте в другой базе.

На формальном уровне банк может приблизительно оценить, сколько отдельных клиентов на конкретный продукт у него имеется, однако без специальных усилий и поисков вручную невозможно выяснить следующие вопросы:

• сколько клиентов у банка?
• каково среднее количество банковских услуг, используемых в семье?
• каков типичный портфель продуктов у клиента?
• какие из клиентов обладают личными и коммерческими счетами в одном и том же филиале?

Чтобы получить эти ответы, необходимо идентифицировать и проверить информацию, касающуюся каждого клиента или его семьи, а затем провести ее консолидацию.

В различных приложениях могут храниться данные о конкретном клиенте и его счетах в совершенно разных форматах. В качестве идентификационной информации нельзя использовать ни номер счета (он привязан к конкретному банковскому продукту, а не к клиенту), ни имя (одного и того же человека можно называть разными именами или, наоборот, разных людей могут звать одинаково), ни адрес (так как несколько человек может проживать по одному адресу или же у одного человека может быть несколько адресов проживания; более того эти сведения очень быстро устаревают).

Можно было бы предположить, что адрес в сочетании с именем можно применить в качестве идентифицирующих сведений. Однако популярные сегодня разрозненные системы ухудшают и без того несогласованную информацию о клиентов. Записи в одной системе могут обновляться, а в другой нет. Поэтому сказать, правильный ли в данном случае указан адрес, совершенно невозможно.

Банковский пример хорошо иллюстрирует проблему идентификации, хотя внимание к деталям, точный и правильный ввод данных, это отличительная черта банковской деятельности. В других отраслях к вводу информации о клиентах могут относиться легкомысленнее. В результате данные могут быть ошибочными, а следовательно, задача идентификации еще больше усложняется.

Точный поиск и выверка данных часто оказываются слишком сложными. Для разрешения подобных проблем используются специальные инструменты идентификации, основанные на бизнес-правилах и использующие комплекс статистических методов, с помощью которых можно оценить вероятность того, что некоторый набор записей относится к одному и тому же человеку.

Большинство поставщиков используют специальные эвристические, фонетические и многопараметрические статистические модели, специально адаптированные для оценки и проверки соответствия и вероятного значения переменных, используемых для поиска и выверки записей. Поскольку рынок диктует жесткие условия быстрого и надежного «поиска иголки в стоге сена», то компаниям приходится применять сложные, но эффективные методы операций со строками и статистические алгоритмы. Такого рода процессы называют «нечетким» совпадением (approximate или “fuzzy” matching).

Задача идентификации включает в себя ряд методик, по-разному рассматривающих идентификационные данные. При этом потенциальные отличия в результатах используются при создании индексных схем, которые далее применяются для сужения поиска. Например, имя человека может быть строкой символов, но его можно рассматривать и как последовательность фонем. Методы нечеткого соответствия применяются для оценки того, насколько близко совпадают две строки символов. Статистический анализ частоты слов дает взвешенные коэффициенты (weighted scores) для значений данных, полученных из множества атрибутов. Эти результаты используются при расчете «коэффициента сходства», который определяет, насколько две записи совпадают друг с другом. Установив пороги для коэффициентов сходства, приложение может автоматизировать процесс идентификации. Причем выбор пороговых коэффициентов должен отдельно согласовываться в каждом случае, поскольку толерантность к ошибкам (которые в той или иной мере обязательно будут присутствовать в любом процессе выверки) зависит от конкретных рисков в данном бизнесе.

На сегодняшний день на рынке появился ряд поставщиков средств идентификации. Некоторые предлагают такие продукты в сочетании с другими функциями управления данными, некоторые специализируются только на идентификации и выверке информации о клиентах.

Обоснование окупаемости внедрения CDI для финансовых учреждений

Исследования CDI Institute^[1] показывают, что, в первую очередь, CDI-решения используются, как правило, с целью маркетинга, а в последующие 2-5 лет окупаемость достигается за счет сохранения и эффективного обслуживания клиентов.

Лидирующим банкам и финансовым компаниям необходимо грамотно и своевременно реагировать на изменяющуюся клиентскую информацию. CDI упрощает и ускоряет коммерческую деятельность и сотрудничество за счет стандартизации способов совместного использования клиентских данных, что, в свою очередь, приводит к формированию более эффективных и прибыльных взаимоотношений с потребителями, а также к сокращению расходов на управление. Кроме того, большинство CDI-пакетов, предоставляемых сегодня крупными IT-поставщиками, дают хорошую окупаемость и такие конкурентные преимущества, как:

• сокращение и эффективность операционных затрат;
• соответствие требованиям конфиденциальности и нормативным актам;
• согласованное обращение с клиентами. Сочетание различных каналов для обеспечения унифицированного клиентского опыта;
• удобная инфраструктура слияний и поглощений. Сокращение временных рамок самого процесса слияния, а также управления и интеграции биллинговых систем;
• повышение доходности. Более грамотные перекрестные продажи и up-sell^[2] за счет четкого понимания потребностей клиента.

Заключение

В наш век клиенты банков все больше требуют безупречного обслуживания по всем каналам, а также доступных цен на полный спектр финансовых услуг. Технология CDI критически важна для реализации всех этих задач и, несомненно, является лучшим решением вне зависимости от того, достигнет ли финансовая организация лидерства на рынке или уступит тенденции к слиянию и поглощению. В ближайшие годы большинство поставщиков финансовых услуг обратится внедрению новой инфраструктуры управления клиентскими данными, обеспечивающей удобное и надежное представление по множеству каналов и направлений деятельности. Ориентированная на бизнес CDI-среда поможет добиться более точного, сложного и своевременного видения потребителя. При этом расходы на приобретение новых клиентов и сохранение старых должны снизиться.

CDI-проекты могут меняться от отрасли к отрасли в отношении используемых тактических приемов. В некоторых областях достаточно пакетной технологии обновления данных и централизованного подхода к хранению информации в базе для представления пользователям, однако для поставщиков финансовых услуг часто требуются решения, ориентированные на конкретный бизнес, работающие в реальном времени и обеспечивающие конкурентоспособность в мире B2C^[3].

^[1] исследовательская компания в области CDI и управления нормативно-справочной информацией (MDM)

^[2] продажа (или попытка продажи) более дорогого товара или услуг

^[3] business-to-customer - взаимодействие бизнеса и потребителя

Автор: По материалам зарубежных сайтов