По данным CNews Analytics, на начало 2014 года 17 из 30 крупнейших по чистым активам банков России (в том числе Сбербанк, Газпромбанк, ВТБ24, Райффайзенбанк) использовали или планировали внедрить технологии Big Data. Каков потенциал больших данных для кредитных организаций и какие изменения можно наблюдать уже сейчас благодаря этой технологии?

Big Data позволяет анализировать огромное количество информации, а при необходимости, и все доступные данные в реальном времени. Кроме того, технологии Big Data делают возможной работу с неструктурированными данными – с логами совершенно разных систем, web-контентом, фото-, аудио- и видеоинформацией. Традиционные решения, основанные на реляционных БД, создавались для обработки табличных данных и плохо подходят для современных потребностей.

Основные направления использования Big Data в банках – обработка информации с торговых площадок, оперативное получение отчетности, противодействие мошенничеству, управление рисками, маркетинг и персонализация банковских продуктов, повышение качества обслуживания.

Первой ключевой особенностью Big Data является возможность обрабатывать все данные, накопленные в информационных системах банка.
С помощью Hadoop компания Visa сократила время обработки 73 млрд транзакций с одного месяца до 13 минут. Конечно, подобные изменения в скорости обработки данных ведут к значительным бизнес-преобразованиям.

Вторая особенность – возможность определять взаимосвязи между событиями. Big Data позволяют выявить, какое событие (что) и когда происходит в системе. Сотрудники банка могут не знать причин события – причинно-следственную связь можно восстановить по результатам анализа, проведенного с помощью технологий Big Data. Это означает, что ответить на вопрос «Когда возникнет событие?» можно до понимания причин его возникновения. Например, новые схемы мошенничества могут быть выявлены на основе нетипичного поведения клиентов банковской системы. Банк HSBC заявляет, что в три раза повысил эффективность работы службы противодействия мошенничеству благодаря внедрению системы, использующей технологии Big Data.

Российский рынок больших данных только набирает обороты, а вот зарубежные компании уже успели оценить новые возможности. Например, кредитное агентство Experian предлагает продукт Income Insight, который прогнозирует уровень дохода человека на основе его кредитной истории. Такой подход позволяет не запрашивать сведения о доходах клиента, при этом стоимость анализа приблизительно в десять раз ниже традиционного метода.

Приведенный пример все-таки представляет собой единичный случай применения больших данных, и маловероятно, что на отечественном рынке в ближайшие годы появится что-то подобное. А вот поведенческий анализ действий клиентов для персонализации продуктов, проведения маркетинговых кампаний, повышения качества обслуживания в ближайшее время получит широкое распространение. Например, уже сейчас большой популярностью у банков пользуется расчет объема кэша для пополнения банкоматов с помощью технологий Big Data. На основе анализа востребованности наличности у потребителей для каждого банкомата рассчитывается время пополнения и объем денежных средств, что позволяет сократить количество инкассаций и время простоя денежной массы в банкомате, а в конечном итоге дает возможность увеличить число клиентов и повысить их удовлетворенность услугами банка.

Наблюдая за стремительным развитием технологий больших данных на Западе, можно с уверенностью утверждать, что Big Data в скором времени значительно изменят банковские процессы и в России.