Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Публикации

Курсив.kz

Бизнес-аналитика - рычаг для цифрового потенциала банка

Считается, что банковский сектор, наряду с ритейлом и телекоммуникационными компаниями, является локомотивом цифровой трансформации. В России цифровую моду задают Сбербанк, Альфа Банк, Тинькофф Банк и другие банки из ТОП-100, в Казахстане - «Банк Астаны» был признан изданием Global Finance лучшим цифровым банком Казахстана, крупнейший банк Халык на основе своей «дочки» Altyn Bank создал цифровой банк.

Основные выгоды от цифровой трансформации - повышение конкурентоспособности за счет сокращения затрат и быстрого вывода новых продуктов на рынок, рост доходности клиентской базы, как результат усиления клиентоориентированности вплоть до создания продуктов под каждого клиента, повышения лояльности клиентов и частоты взаимодействия с ними. Например, по оценке Mckinsey, сквозная цифровизация ключевых процессов в традиционном банке, таких как продажи новых продуктов или сервисное обслуживание в отделениях, позволяет сократить затраты на 40–60%. По данным последнего исследования PWC Digital IQ® 2017, среди выгод цифровизации первое место занимает обеспечение роста выручки (так считают 53% опрошенных банкиров), на втором месте – улучшение взаимодействия с клиентами (21% опрошенных), на третьем – сокращение затрат (7%).

Развитие цифрового бизнеса нередко связывают с ростом объемов данных, ведь в основе цифрового банка - данные. Так, в IDC прогнозируют, что к 2020 году будет в 20 раз больше пригодных к использованию данных, чем три года назад. У корпоративных данных появляется собственная ценность, они становятся отдельным активом, который необходимо грамотно обрабатывать и применять. Это способствует интересу к тематике управления качеством данных, их интеллектуальной обработки и повышения аналитической ценности, и как результат, к системам бизнес-аналитике (business analytics).

Сегодня бизнес-аналитика - это достаточно широкий класс программного обеспечения. По определению IDC, к нему относятся и корпоративные хранилища данных, аккумулирующие данные для выпуска различной аналитической отчетности с помощью средств Business Intelligence, и ИТ-инструменты, придающие данным «добавленную бизнес-ценность» - приложения для автоматизации бюджетирования и планирования, построения управленческой и финансовой отчетности, управления прибыльностью (известные как приложения для управления эффективностью – Corporate Performance Management, сокр. CPM), а также «продвинутые» аналитические средства, например, для сценарного моделирования и создания сложных прогнозных моделей. Не исключено, что в ближайшем будущем к ним отнесут и наработки в области машинного обучения, т.к. в конечном счете они также опираются на корпоративные данные.

Резюмируя, можно сказать, что применение систем бизнес-аналитики обеспечивает финансовый институт информацией, необходимой для эффективного функционирования цифрового банка. Например, по мнению PWC, в ближайшем будущем аналитика данных о клиентах станет основным средством для прогнозирования роста выручки и рентабельности. Преимущества от использования систем бизнес-аналитики будут выражаться в более точном ценообразовании и большей ориентированности на клиента, исходя из более глубокого понимания риска.

В этой связи уместно вспомнить о последовательном внедрении принципов банковского надзора Basel III, в частности требований к достаточности капитала, IFRS 9 в нормативном пространстве России и Казахстана. В следующие пару лет управление прибыльностью на основе рисков должно стать приоритетным направлением цифровой трансформации банков. Это в свою очередь будет способствовать развитию упомянутых выше CPM-систем для планирования и расчета показателей эффективности на основе рисков (Risk-Corporate Performance Management, сокр. R-СРМ).

Возвращаясь к основе цифрового банка – данным, следует подчеркнуть, что успешность применения средств бизнес-аналитики напрямую связана с решением задачи управления данными и обеспечения их качества. Так, в упомянутом выше исследовании PWC, в списке препятствий цифровой трансформации второе место занимает отсутствие интеграции технологий и данных (так считает 58% опрошенных банкиров). В McKinsey полагают, что интеграция всех разрозненных источников информации, которая генерируется в розничных банках, может дать потенциальный экономический эффект, равный 110-170 млрд долларов на развитых рынках и 60 - 90 млрд долларов - на развивающихся.

Помимо технологических сложностей управление данными в значительной степени является организационной задачей. Например, для управления прибыльностью клиентской базы нужно собрать и консолидировать данные о клиентах: демографические и транзакционные, такие как данные о доходах и расходах клиентов, данные продуктах и пр. Для этого необходимо унифицировать записи о клиенте и интегрировать информацию, поступающую из различных систем (автоматизированной банковской системы, процессингового центра, кредитной фабрики, контакт-центра и других модулей). По сути это так называемый аналитический CRM, или «интеллектуальная аналитика», технологическую основу которой составляют хранилище данных, инструменты обеспечения качества клиентских данных, включая механизмы получения «единого клиента», а также приложения для планирования и расчета финансового результата в различных аналитических разрезах, в том числе по клиентам и клиентским сегментам. Ключевое преимущество такой реализации аналитического CRM - поддержка планирования и оценки прибыльности клиентов с учетом трансфертных доходов и расходов и аллокаций накладных расходов.

Как отмечали в McKinsey, пару лет назад такая задача нередко возникала в ходе реализации проекта по созданию корпоративного хранилища данных, что поднимало вопрос о целосообразности объединения этих проектов. Однако зачастую банки отказывались от этого, поскольку заказчиком хранилища обычно выступал финансовый департамент, что определяло содержание хранилища и приоритеты его наполнения данными. В последние годы, как показывает анализ проектов внедрения систем бизнес-аналитики в казахстанских и российских банках, наблюдается тренд к подключению к корпоративному хранилищу данных потребителей из различных подразделений банка, в том числе бизнес-подразделений, заинтересованных в клиентской аналитике.