Работа с «умными» данными открывает новые возможности практически для любого бизнес-процесса, связанного с обработкой данных, особенно если речь идет об информации в режиме реального времени и об интернете вещей. Эксперты подчеркивают, что привилегия работы с Smart Data доступна только тем компаниям, которые достигли достаточно высокого уровня культуры сбора и хранения больших объемов данных.

Информации стало очень много

Количество данных, которые стали доступны человечеству, продолжает увеличиваться с огромной скоростью. По некоторым экспертным оценкам, к 2020 году каждый человек на Земле будет ежесекундно создавать 1,7 мегабайт новой информации. Конечно, особого смысла в том, чтобы просто «складировать» информацию, наверное, нет. Эти данные нужно иметь правильно обрабатывать, объединяя собственную экcпертность с объективной статистикой, и затем использовать, например, в достижении своих бизнес-целей.  

Финансово-кредитные организации по всему миру накопили огромные массивы информации. По данным консалтинговой компании Alacer, крупнейшие банки США имеют в своем распоряжении уже 1 эксабайт (10*18 байт) информации. Это гигантское количество данных (нужно не забывать, что банки знают о своих клиентах – пользователях пластиковых карт – практически все) и быстрое развитие современных технологий в совокупности могут дать позитивный эффект для бизнеса. Действительно, появившиеся в связи с этим технологии больших данных применяются в основном для анализа клиентской среды. Речь идет о кластеризации клиентской базы, проведении анализа и формировании оценочных рейтингов клиентов, а также четко сегментированных и персональных предложений, развитии эффективных кросс-продаж. Следует отметить, что технологии Big Data способны решать многие важные задачи банков: привлечение клиентов, повышение качества услуг, оперативное получение отчетности, оценка заемщиков, скоринг, недопущение проведения сомнительных операций, мошенничества и отмывания денег, что, кстати, весьма немаловажно для соответствия требованиям регуляторов.

При этом остается фактом то, что, несмотря на немалые преимущества, которые дает Big Data в банковском бизнесе, на сегодняшний день большинство российских финансово-кредитных организаций используют в целях бизнеса лишь небольшую часть хранящейся у них информации. Конечно, в данном тексте речь идет только о крупнейших банках.

Что такое Smart Data

К термину Big Data мы все уже привыкли. Другое, похожее название Smart Data, не так давно вошло в наш обиход. Наверное, поэтому с его точным определением существуют некоторые проблемы.
«Smart Data – термин, порожденный в среде целевого маркетинга, обозначает технологию, которая позволяет собирать и обрабатывать данные таким образом, что на выходе получается информация о целевой аудитории в сегментированном виде. Предполагается, что с помощью такой технологии собираемые данные обрабатываются и формируется портрет клиента с множеством характеристик: пол, возраст, социальное положение и т.д., – объясняет заместитель директора департамента ИТ-развития Банка «Открытие» Дмитрий Первухин. – В настоящий момент этот термин не является устоявшимся, а используется рядом компаний для продвижения своих услуг по целевому маркетингу». 

Кроме того, Smart Data используется в качестве некоторого противопоставления термину Big Data, когда хочется подчеркнуть разницу между обработкой данных средствами математической статистики (Big Data) и результатом этой обработки, который имеет конечную бизнес-ценность (собственно Smart Data), добавляет Дмитрий Первухин.

«Давайте попробуем провести аналогию между этими терминами на более простом уровне, – предлагает вице-президент по информационным технологиям Промсвязьбанка Андрей Овсянников. – Если совершенно обычный человек, допустим, будем использовать термин «домохозяйка», то с ним можно употреблять два, казалось бы, схожих понятия: «знание» и «информация». В чем между ними отличие? Покажу на примере использования этих форм: «домохозяйка получила информацию о новом способе приготовления яичницы по-уральски» и «домохозяйка знает, как приготовить яичницу по-уральски». Очень важная разница заключается в том, что знание – это обработанное систематизированное представление информации, зачастую полученное через призму субъективного восприятия. То же самое происходит в мире Smart Data. Фактически Smart Data – это интеллектуальная обработка Big Data, основанная на аналитических алгоритмах, которые, в свою очередь, базируются на современных как научных и практических инженерных наработках».

«Понятия Smart Data и Big Data взаимосвязаны между собой по аналогии с терминами «информация» и «данные» из классических учебников по информатике, – отмечает заместитель директора департамента ИТ по инновациям РосЕвроБанка Александр Васильев. – В данном сравнении Big Data, то есть большие данные, – это информационные ресурсы, которые имеют большой объем, растут высокими темпами и поступают из различных источников в разных форматах. Smart Data, то есть интеллектуальные данные, – это «подготовленные» базы данных, которые были извлечены с использованием специальных алгоритмов из больших объемов данных и информация в которых имеет непосредственную прикладную значимость для определенной задачи. В данном смысле «умные» данные – это продукт взаимодействия данных и адекватных им методов». 

По словам Александра Васильева, чтобы данные были «умными», им необходимо обладать тремя важными параметрами. Во-первых, они должны быть качественными: им надо иметь достаточную точность для того, чтобы можно было извлекать из них пользу. Во-вторых, они должны быть масштабируемыми: данные должны приводить к немедленному масштабируемому действию таким образом, чтобы максимизировать бизнес-цель. Третьим важным параметром является гибкость данных. Речь идет о том, что данные должны быть доступны в режиме реального времени и обладать способностью адаптироваться к изменению бизнес-среды.

Smart Data – разумный баланс

По мнению члена совета директоров банка «Юнистрим» Георгия Пискова, даже если хорошо поискать в Google, вряд ли можно найти точное определение, что такое Smart Data, потому что каждый вкладывает в это понятие что-то свое.

Эксперт считает, что существует два момента, на которых необходимо акцентировать внимание в рассуждениях о Smart Data. Первый – это какие выводы мы делаем из данных, имеющихся в нашем распоряжении. Второй – где найти разумный баланс между тем, что банк хочет знать о клиенте и тем, что клиент готов финансовой организации предоставить. Почему это важно? Потому что всегда возникает вопрос – кому принадлежат персональные данные. Следует подчеркнуть, что речь идет не о юридическом, а именно об эмоциональном аспекте этой проблемы. 

Георгий Писков уверен, что со временем вопрос о том, не слишком ли много банк знает о клиенте, будет приобретать все большее значение. С одной стороны, банки, например, при принятии кредитных решений пытаются собрать как можно больше информации о клиенте. И в данном случае так ведут себя не только они, но и другие организации, государственные структуры. Например, пограничная служба Соединенных Штатов будет в скором времени требовать у тех, кто пересекает границу, указать адреса своих аккаунтов в соцсетях. Неудивительно, что люди все чаще задумываются о том, не много ли они открывают о себе информации. Естественно, здесь существует некая граница, и, возможно, человек готов поступиться качеством сервиса и справедливостью принимаемых в отношении него решений, в пользу защиты своих данных, своей приватности. И как раз Smart Data, «умные» данные, выступает как некий рациональный баланс. Возможно, лучше принимать рациональные решения при дефиците данных, чем идти экстенсивным путем и собирать все больше информации. «Ведь огромное количество данных все равно не поможет нам принять разумное решение, потому что найти корреляцию между сотней разных параметров довольно сложно», – подчеркивает Георгий Писков.

«Умные» данные как новый мировой тренд

Эксперты единодушны во мнении, что в мире нарастает тенденция по использованию Smart Data.

Именно по этой модели и происходит современное развитие, считает вице-президент по информационным технологиям Промсвязьбанка: «Появляются новые фрейм­оворки, как, например, Spark. У многих на слуху новое профессиональное направление Data Science. В том числе благодаря этому вектору развития мы можем говорить о преобразовании Big Data в Smart Data».

Заместитель директора департамента ИТ по инновациям РосЕвроБанка также придерживается того мнения, что Smart Data используется все чаще: «Это, безусловно, так, потому что работа с «умными» данными открывает новые возможности практически для любого бизнес-процесса, связанного с обработкой данных, но особенно для задач обработки информации Real-time и интернета вещей. Как продукт интеллектуального анализа данных (Data mining) алгоритмическая составляющая технологии не нова, но привилегия работы со Smart Data доступна только тем компаниям, которые достигли достаточно высокого уровня культуры сбора и хранения данных, потому что Smart Data требуют это».

«Конечно же, существует огромная заинтересованность в построении потребительских, а также профессиональных, например, избирателей. Вспомните только историю с Cambridge Analytica, 
получившей доступ к 50 млн профилей Facebook, – говорит заместитель директора департамента ИТ-развития Банка «Открытие». – Такие профили позволяют компаниям концентрироваться на интересных сегментах потребителей и с большей вероятностью сделать лучшее для клиента и компании предложение. Или с большим успехом повлиять на мнение определенной аудитории или на ее выбор, например, новости или ролика для просмотра».

Smart Data в банках и перспективы технологии в России

Возникает вопрос, как «умные» данные можно применять в финансовой сфере и чем они могут быть полезны банкам?

«Если говорить о преимуществах Smart Data, то, конечно, использование всего нового в первую очередь позволяет занимать конкурирующую позицию на рынке, – считает Андрей Овсянников (Промсвязьбанк). – Нужно быть в тренде современных технологий и уметь их правильно применять. Другими словами, приходится бежать со всех ног, чтобы только оставаться на месте».
В Промсвязьбанке видят целый спектр возможностей Smart Data. Конечно, это аналитические задачи, обеспечение лояльности, это умение правильно и вовремя донести до клиента (даже до потенциального) необходимую информацию или услугу. 

«С помощью Smart Data можно решать не только бизнес-задачи: на днях обсуждали «умную» обработку накопленных логов с позиции задачи сопровождения – обеспечение непрерывности бизнеса», – приводит пример эксперт Промсвязьбанка.

По словам Дмитрия Первухина, заместителя директора департамента ИТ-развития банка «Открытие», в банках технологии Smart Data можно применять (и они уже применяются) в задачах телемаркетинга и при формировании целевых предложений. Если же смотреть на Smart Data в более общем контексте – как на результат обработки данных вообще (в т.ч. Big Data), то сфера применения гораздо шире. Это скоринговые модели кредитного риска, борьба с мошенничеством, предсказание отказов программно-аппаратных комплексов и т.д.

«На сегодняшний день использование технологий машинной обработки данных в России переживает бурный рост. В это направление инвестируют многие организации, в банковской сфере это особенно заметно в направлении аналитического CRM, рисков и борьбы с мошенничеством. В силу того, что данные технологии требуют больших вложений и некоторого времени на исследования и накопление опыта, основные изменения и прорывы следует ожидать либо в крупных, либо в высокотехнологичных «цифровых» банках. Гонка уже началась, мы с интересом в ней участвуем и следим за результатами других», – отмечает эксперт Банка «Открытие».

По мнению Александра Васильева (РосЕвроБанк), если говорить о применении Smart Data, то здесь наибольший потенциал наблюдается у систем обработки данных в режиме реального времени за счет работы с лишней информацией и оптимизации алгоритмов под новую. «Если говорить конкретнее, то это подразумевает, например, онлайн-скоринг, обработку протокольных данных с банкомата, банковских выписок или работу диалоговых систем». При этом эксперт подчеркивает, что финансовая отрасль по понятным причинам является довольно консервативной.

Перспективы использования Smart Data в России эксперт РосЕвроБанка оценивает примерно так же, как и развитие Data mining: «Рост технологий сейчас находится на пике, но он ограничен количеством возможных практических применений технологии».

«В средней и краткосрочной перспективе мы видим продолжающуюся востребованность специалистов по data science, – высказывает свою точку зрения на вероятность дальнейшего использования Smart Data в России Андрей Овсянников (Пром­связьбанк). – Есть необходимость развития инструментальных средств. В долгосрочную перспективу играть в наших реалиях достаточно сложно, тем не менее существуют примеры фундаментального вложения – школа анализа данных Яндекса».

Необходимо коллективное использование данных

По мнению Георгия Пискова (банк «Юнистрим»), на сегодняшний день Smart Data нельзя назвать доминирующим трендом в банковской сфере. Однако с этой технологией проводится много экспериментов. При этом эксперт акцентирует внимание на следующем: «Для того чтобы поставить разумный эксперимент, чтобы понять, действительно ли существует та или иная корреляция, нужно обладать огромными массивами данных, достаточным количеством средств и специалистов. И здесь необходимо говорить о необходимости коллективного использования данных, о важности кооперации финансовых организаций в этой сфере. Даже те банки, которые считаются крупными, все равно не имеют возможности поставить все необходимые им эксперименты и исследовать все сгенерированные гипотезы, даже у них не хватит денег, данных и людей. Поэтому особую важность приобретают коллективные решения. Возможно, здесь свою роль могут сыграть кредитные бюро, которые являются держателями огромных массивов данных, а возможно, речь может идти о каких-то некоммерческих структурах, которые позволят объединить и банки, и кредитные бюро в некие исследовательские пулы в прикладном смысле этого слова».

Георгий Писков считает, что в настоящее время Smart Data – это лишь модный термин и еще рано судить о том, какова может быть его практическая реализация и повсеместное применение. Эксперт провел параллель с биометрическими данными: «Долгое время говорили об их использовании, но всегда речь шла о каком-то неопределенном будущем. А потом начались практические эксперименты, предпринимались попытки применить их в каких-то отраслях, например, в погранслужбе. Вначале это все носило пилотный характер. А сейчас все крупные аэропорты Европы оборудованы электронными пропускными пунктами, где биометрическая идентификация человека происходит мгновенно, т.е. это все стало реальностью. И все произошло так быстро, что никто и не заметил, как это стало частью нашей реальности. Так же может произойти и со Smart Data. Сейчас ведется много разработок, связанных с «умными» данными, возможно, какая-то из них «выстрелит» и станет частью нашей реальности, как это произошло с биометрической идентификацией».