CNews: Как вы оцениваете динамику спроса на решения по банковской аналитике?

Кирилл Лядов: За прошедший год аналитика стала для нас еще более важной, финансовые расходы на это направление выросли примерно в 2 раза. Дело в том, что банк проходит этап бурного роста бизнеса, и это связано с серьезными инвестициями как в инфраструктуру, так и в аналитику. Кроме того, мы, наконец, завершаем создание нашего хранилища данных и разобрались, как задавать правильные вопросы, чтобы руководство банка получало нужные ответы.

Все показатели, находящиеся в хранилище, можно условно разделить на 2 класса – первичные и агрегированные. Агрегированные показатели мы рассчитываем по запросу бизнес-подразделений на основе первичных данных. Основная задача банка – контроль и повышение прибыльности, и вот тут крайне важно научиться задавать правильные вопросы, чтобы получить правильные агрегированные показатели. Еще существуют задачи контроля резервов, соблюдения требований регулятора к уровню риска, и их решение также зависит от правильно поставленных вопросов.

Методом проб и ошибок команда BI подходит к пониманию того, что нужно бизнесу на самом деле. Коллеги из межнациональных подразделений видят, что мы тоже что-то можем, и уже ставят стратегические задачи в области бизнес-анализа. Поэтому и количество решений, и их масштаб растут. При этом, с точки зрения пакетного софта, все, что мы купили, – это хранилище с расширяемой моделью данных в 2010, ETL в 2011 и аналитические решения SAS в 2012-м.

Если резюмировать, я считаю, что быстро растет спрос на "ответы на вопросы", при этом мы все эффективнее даем эти ответы.

CNews: Если говорить про внутренние потребности бизнеса в аналитике, то как быстро они растут?

Кирилл Лядов: Потребность в аналитике растет пропорционально росту бизнеса. Например, наш банк в 2010 году по активам входил в топ-40, в 2012-м – в топ-30, в прошлом году мы вошли в 20-ку, сейчас на 16 месте. Динамика бизнеса плотно связана с развитием инфраструктуры, и предел потребностей в аналитике определяется тем, сколько управленческих усилий прикладывается, сколько вложений компания направляет на управление.

CNews: А можете ли вы оценить отраслевое влияние на распространение бизнес-аналитики в России?

Кирилл Лядов: Если в 2005–2011 годах "паровозом" аналитической индустрии были телекомы, то в 2012 году они дошли до точки насыщения своих основных потребностей. Штаты их ИТ-подразделений, в том числе и аналитических, сокращаются. Мы получаем хороший приток квалифицированных специалистов и подрядчиков. Сейчас локомотивом становятся розничные банки.

CNews: Как выглядит Россия по сравнению с другими регионами вашего присутствия?

Кирилл Лядов: Российский бизнес составляет львиную долю бизнеса всей группы, то есть в России сосредоточено максимальное количество данных. Это объясняет, почему из всех стран группы аналитика максимально развита именно в России. Если говорить о мировых трендах, то и тут Россия выглядит достойно.

По моим наблюдениям, развитая аналитика есть не везде: она есть в Штатах с их глобальными корпорациями, сосредоточенными на эффективности продаж; есть в Европе, но очень узкоспециализированная; сейчас активно развивается Россия. На недавней конференции в Гонконге на секциях Predictive Analytics и Big Data я не увидел ничего принципиально нового или интересного. В результате, за интересным опытом имеет смысл обращаться только в США.

CNews: Расскажите, пожалуйста, про структуру вашего ИТ-бюджета и место аналитики в нем.

Кирилл Лядов: ИТ обычно находится на 3–4-м месте в группе банковских расходов, при этом львиная доля приходится на телеком, на втором месте стоит консалтинг. Только 1% ИТ-бюджета можно отнести к аналитике.

CNews: В ИТ-стратегии банка есть раздел, отведенный для аналитики?

Кирилл Лядов: В стратегических документах ИТ-аналитике отведена примерно пятая часть. В этом разделе прописаны основные направления развития: клиентская аналитика, процессы и сокращение затрат на управление рисками, технологические планы развития хранилища, прогнозная аналитика и Big Data.

CNews: Так и написано "Big Data"?

Кирилл Лядов: Просто Big Data. Из общения со стратегами понял, что многие ожидают новой эры – новый интернет, новые большие данные, новые задачи, но при этом они понимают, что бизнес совершенно не приспособлен к этому. Банки работают как работали. Если в один момент начать работать по-новому – это значит разрушить свой бизнес.

Поэтому мы будем "пробовать" Big Data, приспосабливаться. Почти как в сказке про Ивана Царевича: идешь на болото, находишь лягушку, целуешь ее, она становится царевной и делает твою жизнь счастливой. Но лягушек много, одну поцеловал, не стал принцем. То ли не так целовал, то ли не та лягушка – надо пробовать. Ошибаться, учиться и снова пробовать.

Кроме того, большинство вендоров под Big Data понимает совсем не то, что нужно бизнесу. С их точки зрения новая концепция предполагает обработку больших объемов накопленных данных, фактически масштабирование и повышение производительности.

CNews: А что для вас Big Data?

Кирилл Лядов: Это анализ потока внешних данных, начиная с петабайтов.

CNews: Какие второстепенные задачи вы решаете с помощью аналитики?

Кирилл Лядов: Во-первых, мы пытаемся собирать и анализировать внешние данные по некоторым нашим клиентам. Во-вторых, думаем о дополнительных аналитических средствах для оптимизации остатков наличности, оптимизации каждой из существующих операций. В-третьих, мы хотим создать систему, которая будет показывать продавцам, из чего сложилась их премия. Это не аналитическое решение, это просто расчеты на базе первичных данных из хранилища. Мы рассчитываем, что это позволит увязать стратегические задачи и деятельность каждого сотрудника, увеличить производительность труда.

CNews: Охарактеризуйте, пожалуйста, масштаб решений, используемых для анализа клиентской базы.

Кирилл Лядов: Для разработки маркетинговых кампаний используется 300 критериев. В месяц сейчас формируется в среднем 300 кампаний, и мы будем увеличивать это число. Активная база клиентов среди физических лиц насчитывает до 4 млн человек.

CNews: Можно ли оценить эффективность аналитических решений?

Кирилл Лядов: Да. Например, после внедрения SAS Marketing Automation мы ожидали, что отклик увеличится на 5%, по факту он вырос на 7–10. За счет более высокого показателя проект окупился быстрее.

Благодаря лучше таргетированным, более точечным кампаниям, мы снизили расходы на почтовую рассылку. Плюс, ранее используемое нами решение (это был модуль в нашей банковской системе) не позволяло открыть продажи одновременно со стартом кампании. Сейчас можно сделать рассылку и в тот же вечер позвонить человеку и продать ему продукт. То есть ускорился сам цикл, что положительно сказалось на объемах продаж.

Также мы используем SAS Enterprise Miner, эффективность этого решения можно измерить изменением уровня риска и точностью прогнозов. Вплоть до февраля у нас точность прогнозов была порядка 90%. Сейчас мы немного изменили бизнес-модель, соответственно, модели прогнозирования и расчета рисков также потребуют корректировки.

CNews: Какова роль БИТ (блока информационных технологий) в развитии бизнес аналитики?

Кирилл Лядов: В нашем банке сформировалось некое аналитическое сообщество. Руководители аналитических департаментов регулярно собираются, чтобы обсудить новые идеи и задачи. В соответствии с бизнес-приоритетами, ИТ может изменить последовательность своих работ. ИТ также может предложить аналитикам какой-либо новый инструмент, например, более глубокую детализацию данных, новые показатели и разрезы. Аналитики могут делиться know-how - каждый готов предложить гениальные мысли. Вопрос только в текущих приоритетах.

CNews: Know-how от аналитиков – это нечто на уровне идеи или готовое решение какой-то задачи, например, математический алгоритм на бумаге или в Excel’e?

Кирилл Лядов: Логика расчетов в Excel'е в подавляющем числе случаев та же, что и у расчетов в хранилище. Вопросы, задаваемые на обсуждении, могут звучать так: "Почему точка А перестала генерировать прибыль?", и в ответ последуют пояснения и предложения представителя отдела рисков на базе модели в Excel'е. Финансисты могут сказать: "Это правильная модель оценки прибыльности точки А, целиком ее поддерживаем". И тогда ИТ может предложить реализацию этой модели на Хранилище.

CNews: Кто разрабатывает инновационные сервисы банка?

Кирилл Лядов: У нас интересная и, я считаю, правильная модель: любой заинтересованный специалист или менеджер может озвучить свою идею, и далее он запускает процесс оценки инициативы. Специалист поясняет, в чем может быть выгода, бэк-офис помогает идею разработать, финансисты оценивают возможную прибыль, ИТ и бэк-офис совместно оценивают затраты на реализацию. Если идея действительно оказывается очень выгодной, ее продвигают. Аналогичный механизм работает при развитии Хранилища.

CNews: На днях наблюдала интересную сцену в известном международном банке. У клиентки была кредитная карта, по которой она хотела увеличить лимит до 100 тыс. рублей, ей отказали. При этом от того же банка ей пришло предложение взять кредит на потребительские цели, сумма лимита была более 2 млн рублей. Это следствие отсутствия взаимодействия различных кредитных отделов?

Кирилл Лядов: Необязательно. Возможна ситуация, когда банку выгодно дать клиенту разовый кредит наличными, но не выгодно предоставить кредитную карту на текущие расходы.

CNews: Как проходит процесс адаптации зарубежных решений, используемых в ХКБ, к российскому рынку?

Кирилл Лядов: Развитие ИТ-архитектуры компаний группы, и в частности аналитической, идет в соответствии с глобальной стратегией. И мы с чешской командой хранилища находимся в тесной рабочей связке. Мы обмениваемся опытом.

С точки зрения глубины использования функционала решений, Россия немного впереди других стран группы - просто потому, что здесь сосредоточен наибольший объем бизнеса, но дорога для всех одна. Вплоть до 2011 года мы занимались в первую очередь адаптацией тех решений, которые использовались Чешским офисом. Теперь коллеги пользуются нашими наработками. Сейчас активно развивается бизнес группы в Азии, и мы опять же обмениваемся опытом.

CNews: Какие ваши требования не учтены в существующих вендорских решениях?

Кирилл Лядов: У нас вышла занятная история с выбором визуализатора. Сейчас у нас в качестве визуализатора стоит приложение Oracle, и оно, мягко говоря, не идеально. Мы пытаемся найти инструмент, который позволял бы делать и многомерный анализ, и хорошую визуализацию, и доставку информации до наших 30 тыс. сотрудников, но пока не нашли. Либо визуализация, либо многомерный анализ, либо доставка. Приходится пользоваться Excel'ем.