Вход Регистрация
 

Аналитика и комментарии

01 июня 2017

Чтобы выжить, банк должен быть на пике технологий

В. МОЛОДЫХ: «Автоматизация сегодня – это делегирование машине процессов принятия решений, создания экспертных заключений и построения индивидуальных программ для клиентов»

Без внешней экспертизы банкам сложно отвечать на новые технологические вызовы. При этом финансово-кредитные организации, как никто другой, понимают свой бизнес. Вот почему так важно партнерство и грамотное разделение ролей между банком и интегратором. О наиболее значимых трендах в банковских ИТ и примерах эффективного бизнес-ориентированного взаимодействия банка и интегратора рассказал директор по разработке и внедрению программного обеспечения компании «Инфо­системы Джет» ­Владимир МОЛОДЫХ

NBJ: Компания «Инфосистемы Джет» много работает с банками. Каковы тренды технологического развития финансовых организаций сегодня? 

В. МОЛОДЫХ: Главный тренд заключается в стремлении банков перейти от массовых решений к индивидуальным – будь то правила обслуживания клиентов, алгоритмы формирования банковских продуктов и сервисов, работа с собственным персоналом или политика информационной безопасности. Реализовать такой подход можно только с помощью автоматизации и высокоуровневых ИТ-решений. Это, в частности, системы, позволяющие формировать персонализированные предложения отдельно для каждого клиента, а также решения по ИБ, в которых уже сама машина способна индивидуально разбирать каждый инцидент. 

Подчеркну, автоматизация сегодня – это делегирование системе не только таких процессов, как документооборот, согласование, накопление и структурирование данных, как было раньше, но и процессов принятия решений, создания экспертных заключений и построения индивидуальных программ для клиентов. Для этого необходимо работать с огромным количеством разнообразных данных из различных источников – как внутренних, так и внешних (от традиционных бюро кредитных историй, черных списков и баз недействительных паспортов до социальных сетей, систем мониторинга сайтов и др.).

Чем больше источников, тем сложнее анализировать информацию – и тут уже не обойтись без технологий искусственного интеллекта. Экспертные системы неизбежно будут развиваться в направлении машинного обучения и предиктивной аналитики. Таким образом, ключевой тренд в части бизнес-приложений заключается в том, что количество данных в них будет расти, а подготовкой и реализацией индивидуальных решений и стратегий займутся машины.

NBJ: Учитывая серьезную конкурентную борьбу в банковском секторе, какие организации, на ваш взгляд, окажутся в более выигрышном положении? 

В. МОЛОДЫХ: Выиграют те банки, которые грамотно применят индивидуальный подход и раньше других задействуют такой ценный капитал, как клиентские данные. Например, во многих банках существуют кредитные конвейеры, использующие современные скоринговые модели, однако проблема невозврата кредитов остается. Можно достичь гораздо более высоких результатов, подключив большое число источников данных – это позволит выявить огромное количество скрытых закономерностей. Например, машина способна обнаружить некоторые факторы риска, анализируя профиль клиента в соцсетях: его записи, список друзей, подписки и т.д. 

NBJ: Качественная автоматизация. Какое краткое определение этого понятия вы бы дали?

В. МОЛОДЫХ: На бизнес-уровне – это индивидуальная работа, но сделанная для огромного количества потребителей. А на уровне ИТ – работа с данными всеми возможными способами и все большее делегирование содержательной части этой работы машине.

NBJ: Какую роль, по вашему мнению, играет внешняя ИТ-экспертиза для современного банка? 

В. МОЛОДЫХ: Сейчас рынок претерпевает серьезные изменения: экспертизу по стабильно работающим системам банки оставляют за собой, и масштабы ­подобной практики будут расти. Логика банков вполне понятна: это снижает их риски и затраты, которые возникают при работе с интегратором. В данном направлении ИТ-компании если и будут привлекаться, то в формате аутстаффинга. 
Однако банк не может себе позволить быть экспертом во всех новейших технологиях, которые постоянно приходят на рынок. Это слишком дорого. Более того, сотрудник интегратора, например высокопрофессиональный архитектор, имеет за плечами огромный опыт разного рода экспериментов, которые не под силу «поднять» одному банку. В частности, наша компания с каждым годом все больше внимания уделяет вопросам research and development (R&D). 

NBJ: Каковы практические результаты ваших исследований? 

В. МОЛОДЫХ: Среди недавних ярких примеров – создание собственной системы противодействия мошенничеству Jet Detective, которая построена на базе технологий машинного обучения с элементами искусственного интеллекта. Мы применили нашу экспертизу в области информационной безопасности и программной разработки, чтобы сделать антифрод быстрее, мощнее и дешевле, а работу с такой системой – удобнее, оперативнее и проще.

В Jet Detective применяются как общие экспертные правила анализа, так и методы машинного обучения, что помогает предотвращать не только известные виды фрода, но и реализацию новых схем. Кроме того, решение способно выявлять готовящиеся хищения и сложные случаи мошенничества, когда противоправные действия совершаются разными лицами, в разных системах и в разное время.
На сегодняшний день реализовано уже несколько пилотных внедрений в организациях финансового и промышленного секторов.

NBJ: Какие еще тенденции, может быть, не такие фундаментальные, зато актуальные на данный момент вы можете отметить? 

В. МОЛОДЫХ: Во-первых, мы наблюдаем явный рост популярности кобрендинговых проектов с картами лояльности. Это подразумевает интеграцию клиентских данных из баз банков и ретейлеров, а также подготовку индивидуального предложения для клиента. Такой комплексный проект мы, в частности, реализовали для компании «ЛИКАРД», где был проведен кобрендинг топливных и банковских карт.

Во-вторых – развитие услуг вирту­альных телеком-операторов (MVNO). Это позволит банкам расширить линейку услуг и сделать их более индивидуализированными, а также более полно аккумулировать финансовые потоки клиентов. Мы, как интегратор, готовы помочь в технической реализации таких проектов, так как, с одной стороны, имеем мощную экспертизу в построении телеком-систем, а с другой – хорошо понимаем банковскую специфику. Более того, у нас уже есть успешный опыт запуска MVNO в банке.

NBJ: Стремление банков к новейшим технологиям не отменяет огромного пласта текущих ИТ-задач. Какова тут роль интегратора? 

В. МОЛОДЫХ: Как я уже говорил, чем дальше, тем больше банки будут решать регулярные задачи собственными силами. Интегратор нужен для того, чтобы провести качественные изменения в ИТ – например, серьезную трансформацию ИТ-ландшафта. Нередки случаи, когда в силу «исторических» причин (в том числе слияний и поглощений) прикладная среда банка становится похожа на лоскутное одеяло и нуждается в интеграции. Подобную задачу мы не так давно решали в банке УРАЛСИБ, где всего за 2 месяца провели слияние двух CRM-систем в одну. Причем интеграция реализована на уровне не только самих данных, но и бизнес-процессов. Сложность проекта заключалась в том, что необходимо было обеспечить непрерывность бизнеса при миграции, выполнить проект в сжатые сроки и сделать это безболезненно для организации и ее клиентов. Вряд ли банк справился бы с этой задачей самостоятельно. 

Не обойтись без опытного партнера и в случае, когда нужно перестроить банковские ИТ на современный лад. Достаточно типичная история: бизнес просит срочно запустить новый сервис, а ИТ-подразделению требуется несколько месяцев только на разработку и еще несколько – на  запуск в продуктив. Очевидно, что нужны коренные изменения. 

И мы, как интегратор, можем их обеспечить, научив банковскую ИТ-структуру работать в новом формате. 

Такой консалтинговый проект мы реализовали в НСПК. Работая на территории заказчика, наши эксперты в ходе тестирования выстроили процессы непрерывной интеграции и непрерывной поставки ПО (continuous integration & continuous delivery). То есть мы максимально автоматизировали все этапы разработки и внедрения: например, тестирование, занимавшее раньше 100 человеко-дней, теперь выполняется за 1,5 часа. Такой подход помог в разы уменьшить time-to-market, снизить количество ошибок и стоимость процесса разработки в принципе. И, что особенно важно, мы подготовили и обучили команду внутреннего тестирования, которая в дальнейшем сможет работать без нашего участия.

Хочу подчеркнуть, что по такому алгоритму и должен работать интегратор: когда появляются какие-то новые решения или технологии, он приходит в банк или другую организацию, помогает запустить процесс, вести и контролировать который клиент сможет уже ­самостоятельно. 

NBJ: Какие ИТ-решения пользуются наибольшим спросом среди банков? 

В. МОЛОДЫХ: Те, которые позволяют экономить на ИТ не в ущерб необходимому функционалу. После кризиса 2014 года банки начали более скрупулезно считать деньги, что, в частности, привело к увеличению спроса на ПО с открытым исходным кодом. На базе открытых платформ одни банки разрабатывают системы собственными силами, другие прибегают к услугам подрядчиков, а третьи покупают уже готовые бюджетные open source продукты. В рамках этого направления мы создали собственную CRM-систему Jet CRM, построенную на основе бесплатной версии решения Sugar CRM. Уже есть успешный опыт ее внедрения в банках. По функциональному охвату Jet CRM не уступает дорогостоящим аналогам и в первую очередь за счет того, что мы учли в ней весь наш накопленный опыт работы с банками в России. В то же время решение позволяет заказчикам экономить на лицензиях.  

  • Currently 10/10

Всего проголосовало: 1

10.0

Комментировать могут только зарегистрированные пользователи

Мы в сетевых сообществах: 

Голосование

Как вы считаете, новый механизм оздоровления банков, предложенный ЦБ РФ

Загрузка результатов голосования. Пожалуйста подождите...
Все голосования

Календарь мероприятий

Июнь, 2017
««
«
Сегодня
»
»»
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
      1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 30
Ближайшие мероприятия

Видео

Весенний кубок в сфере нефти и газа 2017

Весенний кубок в сфере нефти и газа 2017 (25 апреля)

Яндекс.Метрика