Статья

Аналитика и большие данные: во что инвестируют банки

business
мобильная версия

Технологии больших данных и расширенная аналитика помогают преобразовывать огромные объемы данных, которые собирают финансовые организации, в полезные сведения. Польза – это повышение объемов продаж, рост качества обслуживания, удержание клиентов, а также снижение рисков и защита от мошенничеств. Данные становятся ключевым элементом стратегии развития, а аналитические проекты упрощаются и снижают стоимость.

Глобальная цифровизация корпоративной среды уже превратила данные в ключевой актив бизнеса. Эффективная аналитика создает новые конкурентные преимущества, оптимизируя расходы, повышая эффективность и позволяя управлять рисками.

Финансовый сектор – изначально один из главных, первых и очевидных, пользователей решений больших данных. Здесь непрерывно генерируются огромные объемы данных, которые можно конвертировать в новую ценность для бизнеса. Используя технологии больших данных, можно повысить продажи и операционную эффективность, максимизируя прибыль. Можно уменьшить отток клиентов и усилить свою защищенность от внешних угроз. Можно снизить риски нарушений нормативных требований. Все это критически важно для отрасли, где наиболее строгие нормы регулирования и постоянно ужесточается конкуренция – как между игроками, так и с компаниями из других отраслей, все агрессивнее выходящими на рынок финансовых услуг.

По данным Microsoft, банки сегодня активно используют большие данные и расширенную аналитику – из 100 руководителей бизнеса, участвовавших в глобальном опросе корпорации, все подтвердили этот факт. 36% респондентов применяют эти технологии для персонализации предложений, 29% – для управления рисками и соблюдения нормативов, 20% – для удержания клиентов.

Приоритеты в сфере аналитики

Источник: Microsoft, 2016

Почти половина респондентов инвестирует достаточно крупные суммы в работу с большими данными и в средства расширенной аналитики. Только 11% участников опроса сообщили, что не планируют такие инвестиции.

Единый взгляд

Традиционные источники прибыли для финансовой отрасли истощаются – для удержания конкурентоспособности нужны новые модели бизнеса. Меняющиеся правила рынка требуют корректировать подходы к взаимодействию с клиентами. В фокусе – персонализированное и ситуативное обслуживание. Адресное и своевременное предоставление действительно нужных услуг наиболее удобным для клиента способом работает не только на увеличение продаж, но и на укрепление лояльности и усиление бренда.

Эффективная работа с клиентом требует использовать максимум информации о нем, о его потребительском поведении, а также об истории его взаимоотношений с банком. Как правило, весь этот набор данных в банке есть – однако они могут храниться в разрозненных системах. Это обратная сторона давно завершившейся информатизации банковской отрасли. Устаревающая инфраструктура и недостаточный уровень интеграции систем снижает эффект от аналитической работы. Для хорошего и быстрого результата нужен «единый взгляд» на клиента и его потребности.

Именно такое единое видение позволяет персонализировать финансовые услуги. Индивидуальное предложение формируется на основе анализа структурированных и неструктурированных данных о клиенте (например, из соцсетей, отзывов и жалоб или архивов электронной почты). Задача – спрогнозировать будущие желания и потребности и сделать это быстрее, чем конкуренты.

Вместе с тем, аналитика помогает выявить клиентов, которые с высокой вероятностью предпочтут предложение конкурента. Определив их на раннем этапе, банк может успеть принять меры для повышения их лояльности. Так, например, по данным Forrester, используя Microsoft SQL Server для управления данными, можно сократить показатель оттока клиентов на 15%, а значит, избежать связанных с этим расходов. Расширенная аналитика помогает выстраивать более прочные взаимоотношения с клиентами на будущее.

Снижение рисков

Улучшая отношения с клиентами, параллельно банкам необходимо обеспечить соответствие нормативным требованиям и эффективно управлять рисками. В частности, анализ больших данных помогает банкам бороться с легализацией незаконных доходов. Их объем, по данным Всемирного банка и Международного валютного фонда, составляет 3–5% от глобального ВВП – т.е. около $2,17–3,61 трлн в год.

В крупных финансовых учреждениях предусмотрены бизнес-процессы и технологии, с помощью которых злоумышленников можно выявить на каждом этапе «отмывания» денег. Предиктивный анализ помогает классифицировать клиентов по профилям риска, а мониторинг транзакций – отследить мошенника на следующем этапе взаимодействия с банком и своевременно принять меры.

Специальное решение для борьбы с «отмыванием» денег на базе технологий анализа потоков и самообучения можно развернуть, в том числе, и в облаке Microsoft Azure. Масштабируемость решения в этом случае будет почти бесконечной.

Революционная аналитика

Преобразовать данные в интеллектуальные процессы банкам помогает платформа для расширенной аналитики Microsoft на базе Cortana Analytics, комплексного пакета средств управления большими данными и аналитики со встроенными технологиями для работы с языком R (для статистических вычислений и предиктивной аналитики). Решение позволяет создавать и развертывать быстрые, гибкие, экономичные решения для основных бизнес-сценариев.

Настроенные решения и API от Microsoft и Cortana Analytics обеспечивают следующие преимущества:

Аналитика для активных действий. Улучшенные средства прогнозирования, позволяющие клиенту принять необходимые меры раньше, чем это сделают конкуренты. Интеллектуальные технологии улучшения бизнес-приложений: от простого описательного анализа до разработки рекомендаций.

Интеллектуальное восприятие. Новые способы взаимодействия с клиентами и заинтересованными лицами: анализ взглядов, лиц, речи, текста и настроения для выявления намерений. По результатам анализа можно индивидуально адаптировать ответы и принять адекватные меры. 

Безопасность и масштабируемость. Инфраструктура должна развиваться вместе с потребностями бизнеса. Полезную информацию можно извлекать из данных безопасным и масштабируемым способом при соблюдении нормативных требований. 

Проверенные на практике инновационные технологии. Самообучающиеся алгоритмы и технологии, созданные благодаря многолетним инвестициям в исследовательский отдел Microsoft Research и протестированные в глобальном масштабе в бизнес-подразделениях компании, включая Xbox, Skype и Bing, позволяют добиться максимальной производительности.