Перспективные практики применения цифровых технологий для создания банковских экосистем

· динамических характеристик (голос, рукописный подчерк, сердечный ритм, походка).

Интернет, банкоматы, кредитные карты в контексте EFT

Дополненная (AR) / виртуальная (VR) реальность

· AR - цифровое воспроизведение реальности, создаваемое с помощью языка кодирования VRML (Virtual Reality Modeling Languagе);

· (VR) - реальность, дополненная смоделированными компьютером виртуальными элементами в виде улучшающих слоев

Определяет технологии, которые повышают функциональность или производительность сервисных ролей технологий.

Включает в себя фокусную технологию и другие связанные технологии, которые могут напрямую конкурировать или сосуществовать в секторе финансовых услуг.

Создает основу для предоставления услуг клиентам; расширяет функциональность и предоставляет дополнительные возможности и услуги для клиентов

· Улучшить качество предоставляемых услуг,

· провести обучение пользователей услуг новым предложениям с эффектом создания имитации реальности, в условиях которой пользователи могут практиковать определенные навыки (например, обучение инвестированию)

Камера в смартфоне в контексте IT-ландшафта.

Источники: составлено автором на основе https://habr.com/ru/post/111274/; https://habr.com/ru/post/416889/; https://habr.com/ru/company/ua-hosting/blog/393835/; https://habr.com/ru/post/126144/; https://habr.com/ru/post/149593/; https://habr.com/ru/post/149593/; https://habr.com/ru/company/dca/blog/267361/; https://www.uplab.ru/blog/big-data-technologies/; https://habr.com/ru/company/bitfury/blog/341902/

· Облачные вычисления и хранение. Облачные сервисы обеспечивают экономичную и относительно легко масштабируемую обработку и хранение данных по требованию. Облачные технологии значительно увеличили возможности финансовых учреждений для сбора и анализа данных, тем самым способствуя росту аналитики данных и их различных приложений.

· Искусственный интеллект. Области этой науки могут быть сосредоточены на различных аспектах человеческого интеллекта, включая распознавание, понимание, обучение, решение проблем, рассуждения и принятие решений. Искусственный интеллект (ИИ) часто используется применительно к машинному обучению. где машины обучаются с историческими данными, чтобы распознать образцы и классифицировать новые данные. С помощью расширенных алгоритмов машина может изучать шаблоны с новым опытом, чтобы улучшить свою производительность. Тем не менее, машина не учится полностью самостоятельно; скорее, процесс обучения требует значительного уровня участия человека, чтобы убедиться, что данные интерпретируются правильно. Глубокое обучение -- это подмножество машинного обучения. Требуется многоуровневый подход к вычислениям, начиная с абстракций высокого уровня и постепенно переходя к более конкретным функциям Osterwalder, A. & Pigneur, Y. (2013). Business Model Generation. Hoboken, NJ: Wiley. Поскольку глубокое обучение способно справляться с неструктурированными данными, такими как текст и изображения, оно имеет множество потенциальных приложений для анализа больших данных.

· Биометрические технологии. Биометрические технологии основаны на распознавании физиологических или поведенческих характеристик и могут использоваться для аутентификации личности путем выявления уникальных для отдельных лиц характеристик. Методы, которые сейчас используются для проверки, включают сканирование отпечатков пальцев, голосовую аутентификацию, распознавание лиц, сканирование радужной оболочки и распознавание походки. Биометрические технологии представляют собой значительное улучшение безопасности по сравнению с проверкой паролями и могут использоваться для повышения безопасности финансовых транзакций, тем самым снижая риск мошенничества или кражи данных. Тем не менее, эти технологии все еще находятся в стадии разработки, и безопасность улучшается, чтобы снизить риск компрометации биометрической информации.

· Дополненная / виртуальная реальность. Дополненная и виртуальная реальность предоставляют потребителям новые способы восприятия или взаимодействия со своей средой. Разница между ними заключается в том, что дополненная реальность обеспечивает расширенное представление о реальном физическом мире, в котором находятся люди, тогда как виртуальная реальность создает симулированный мир Oh, D.S., Phillips, F., Park, S. & Lee, E. (2016). Innovation ecosystems: A critical examination. Technovation, 54.

Таким образом, применяемые технологии можно классифицировать следующим образом:

1. Технологии, которые представляют собой основу технологических инноваций

2. Определяет технологии, которые повышают функциональность или производительность сервисных ролей технологий

3. Сервисные технологии, напрямую взаимодействующие с клиентами, предоставляющие доступ к спектру финансовых услуг

На этом этапе необходимо ознакомиться с понятием технологической экосистемы и модели путей влияния. Модель технологической экосистемы учитывает динамическое влияние стороны предложения на эволюцию технологии, а также подчеркивает органическую природу технологических разработок и изменений в самих базовых технологиях. Экосистема состоит из множества взаимосвязанных технологий с конкретными технологическими ролями и перекрывающимися технологическими иерархиями. В совокупности эти вещи представляют собой сложную систему детерминант эволюционных результатов, которые обычно наблюдаются в условиях технологических продуктов и услуг. Быстрые технологические инновации и неопределенные результаты, связанные с технологической конкуренцией, способствуют прогнозированию будущего развития технологий. Контекст использования. Следуя концепции технологической экосистемы и учитывая отличительные характеристики финансовых услуг, мы представляем идею финансовой ИС и технологической экосистемы. Это набор взаимозависимых финансовых ИС и технологий, которые работают вместе в операциях и производстве конкретной финансовой услуги. Технологии в разных экосистемах также могут перекрывать друг друга. Для определения финансовой ИС и технологической экосистемы требуется идентификация соответствующего набора технологий в конкретном контексте использования. Например, если мы заинтересованы в анализе решений для электронных платежей для предоставления услуг электронных денежных переводов (EFT) клиентам, то соответствующая экосистема технологии EFT будет включать такие технологии, как телекоммуникации, защита информации и сети, кредитные карты, киоски электронных банковских операций и скоро Rabelo, R.J. & Bernus, P. (2015). A Holistic Model of Building Innovation Ecosystems. IFACPapersOnLine, 48-3, pp. 2250-2257..

Пути влияния позволяют нам отражать влияние технологических инноваций на различные технологические роли в технологической экосистеме. Технологические инновации, которые играют любую технологическую роль, могут проходить и через другие роли, что приводит к последующим инновациям. Например, успех глобального внедрения смартфонов и мобильных приложений помог стимулировать развитие технологий мобильных финансовых услуг, включая мобильный банкинг, мобильные платежи и одноранговые денежные переводы. Это представляет собой внедрение новой технологии бизнес-инфраструктуры - от функциональных телефонов до смартфонов - которая будет влиять на развитие других новых технологий продуктов и услуг в будущем. С помощью этой нотации мы можем анализировать взаимозависимости во времени и решать сложность отношений для выявления тенденций в области технологических инноваций в области финансов.

Существуют значительные неопределенности в связи с технологическими рисками и изменяющимся рынком потребительских и финансовых услуг, связанным с инвестициями и принятием решений в отношении современных технологий мобильных платежей. Поэтому топ-менеджерам важно понимать природу технологической эволюции, закономерности технологических изменений и то, какие инновации могут появиться для поддержки процессов принятия решений. Технологии мобильных платежей существуют с конца 1990-х годов, и за последние два десятилетия в этой экосистеме произошло много технологических изменений. Недавние запуски различных технологических решений для мобильных платежей вызвали большой интерес у специалистов отрасли в отношении будущего состояния рынка мобильных платежей. Мобильный платеж технологии охватывают несколько секторов, включая банковские, платежные, телекоммуникационные и розничные. Это способствует сложности в экосистеме технологии мобильных платежей. Многие участники отрасли рассматривают платежи как «следующую революцию в платежах», и большие потенциальные выгоды связаны с их принятием заинтересованными сторонами отрасли, которые правильно принимают технологические инновации Ritala, P., Armila, L. & Blomqvist, K. (2009) `Innovation orchestration capability - defining the organizational and individual level determinants', International Journal of Innovation Management, 13(4), pp. 569-591.

2. Значение цифровых технологий для функционирования банковского сектора

2.1 Влияние внедрения инноваций на работу банковского сектора

Чтобы понять, как банковское дело будет развиваться в эпоху цифровых технологий, важно понять его основные предпосылки. В то время как разумные люди могут не соглашаться с нюансами, в глубине души банковское искусство -- это умелое ведение записей в главной книге двойной записи. На микроуровне банки можно рассматривать как машины, производящие дивиденды, которые ищут депозиты и выдают кредиты. На макроуровне они являются создателями кредитных денег. Основными факторами, определяющими их качество и надежность, являются размер капитала и уровень ликвидности (по существу, денег центрального банка), которые они сохраняют. В целом банк хотел бы поддерживать правильные уровни обоих - если у него слишком мало, он становится хрупким, если у него слишком много, он становится убыточным и, следовательно, не может выполнить свою цель выплаты дивидендов. Некоторые кредиты, выданные банком, будут погашены в соответствии с ожиданиями, а некоторые - по умолчанию. В целом, когда кредиты погашаются, капитал банка увеличивается, а когда они не исполняются, капитал уменьшается. Если капитал банка падает ниже определенной доли его взвешенных по риску активов, банк по умолчанию. Хорошие банкиры отличаются от плохих способностью привлекать большое количество надежных заемщиков, поэтому уровни дефолта остаются близкими к их ожидаемым значениям. (Некоторые дефолты неизбежны и объясняются начислением процентов.) В то же время хорошие банкиры должны привлекать долгосрочных вкладчиков и хорошо их обслуживать, чтобы вкладчики не могли внезапно снять свои вклады. Если это произойдет, банк может исчерпать свои ликвидные резервы и объявить дефолт другим путем. В принципе, если его менее ликвидные активы являются надежными, центральный банк, который по какой-то причине называют кредитором последней инстанции, может прийти на помощь и предоставить дополнительную ликвидность.

Из приведенного выше описания ясно, что банковская деятельность носит преимущественно технологический и математический характер. Следовательно, он хорошо подходит для оцифровки, однако преобладание унаследованных систем и унаследованной культуры не позволяет банкам использовать инновации настолько, насколько они должны, чтобы выжить и процветать в цифровой экономике 21 века. Коренные причины банковского недуга должны быть очевидны - старомодные банки сильно отстают от последних технологических прорывов; они также плохо справляются с рисками Коровкина Е.В. Создание цифровой экосистемы коммерческого банка: основные пути и прогнозируемые результаты // Научные записки молодых исследователей. 2017. №3.. В то время как основные отрасли, включая розничную торговлю, туризм, связь и средства массовой информации, претерпели революционные изменения в своих бизнес-моделях за последние тридцать лет или около того, банковское дело оставалось неизменным по своей сути, живя в своей прошлой славе и игнорируя ветры перемен. Существующие банки страдают от многочисленных недостатков, поскольку конкуренция между ними относительно слабая. Кроме того, их клиенты, как правило, недовольны уровнем обслуживания клиентов, которое они получают, кроме того, они подвергаются риску потерять свои депозиты (выше и выше нормативно гарантированного минимума) в случае дефолта их банка. Нулевые или отрицательные депозитные ставки, которые стали преобладать в большинстве развитых стран в последние годы, делают хранение денег в банке как рискованным, так и невыгодным. Тем не менее, в настоящее время у клиентов нет жизнеспособных альтернатив Adner, R. (2012). The Wide Lens: A New Strategy for Innovation. New York, NY: Portfolio/Penguin..

Кроме того, существуют целые слои людей и МСП, особенно в развивающихся странах, которые не имеют достаточных или не обеспеченных банками средств из-за того, что традиционные банковские методы недостаточно гибки, чтобы решить проблему «знай своего клиента» (KYC) для них или оценить их кредитоспособность.

Как минимум, в сфере розничной торговли, цифровой банк должен быть в состоянии сделать следующее:

* Целостный и варьируемый опыт. Нужно предоставить целостный, интерактивный и интуитивно понятный обзор денег клиентов и, в более широком смысле, их финансовой жизни, включая информацию об их текущих счетах и остатках на депозитах, транзакциях, непогашенных кредитах, периодических платежах, пенсионных взносах и накоплении а также счета в ценных бумагах. Необходимо адаптировать свои услуги для различных сегментов клиентов, таких как мелкие и неформальные продавцы, массовые клиенты, молодежный рынок, международные путешественники или клиенты с низким доходом. Также можно предложить надежный и относительно недорогой источник кредита для своих клиентов.

* Непрерывная цифровая связь. Предоставление клиентам целостного полностью цифрового опыта, включая безбумажное применение и прохождение процесса KYC («Знай своего клиента»). Также важно создать интерактивный и интуитивно понятный цифровой финансовый планировщик, чтобы организовать финансовую жизнь клиентов и оптимизировать их ресурсы: немедленные потребности в денежных потоках, сбережения, включая инструменты для автоматической экономии, медицинские расходы, образование, выход на пенсию, включая робо-консультации с услугами, ранее доступных только для конечных инвесторов; инвестиции, в том числе инструменты для торговли ценными бумагами. Клиентам важна возможность в электронном виде подавать заявки на ипотеку или ссуду, конкурентные договоры страхования жилья, гражданской ответственности, медицинского страхования и страхования путешествий, а процедуры проверки кредитов распространить на социальные сети Marous, J. (2016). New Competitors Forcing Banks to Reevaluate Innovation Strategies.. Предоставить отчетную документацию, связанную с банковской деятельностью, включая налоговые декларации и т. д. Предоставить доступ к хранилищу личных данных (PDS).

* Mobile First. Банкам нужно включить встроенные решения для мобильных электронных платежей, в том числе внутренних и международных платежей и денежных переводов, автоматические платежи по счетам, а также платежи в одноранговой сети (P2P) и денежные переводы. Вместо того, чтобы использовать мобильное устройство в качестве запоздалой мысли или дополнительную возможность, все меняется, если вы начинаете с мобильного и строите его оттуда - не только UX, но фундаментальная инфраструктура и кредитная аналитика GONZБLEZ, S., KUBUS, R. AND MASCAREСAS, J. (2018) `Innovation Ecosystems in the European Union - toward a theoretical framework for their structural advancement assessment', CYELP - Croatian Yearbook of European Law and Policy, 14 (in publication).

* Обмен валюты. Предоставить беспроблемные и недорогие услуги обмена валюты, включая защиту от колебаний обменного курса путем предоставления мультивалютных счетов - ценная идея. Потенциально может быть предложен полный спектр инструментов для хеджирования от валютных рисков, включая форвардные контракты, спот-контракты, свопы и опционы, торгуемые на бирже.

* Биометрия. Предлагается использовать биометрические технологии, такие как биометрия лица и голоса, которые уже активно используются в аэропортах и ??на международных пограничных контролях, в качестве основных учетных данных для клиентов, предпочитая биометрические данные ПИН или паролю в качестве способа аутентификации для входа в систему. Поведенческая биометрия, которая в настоящее время используется. разработанная на данный момент перспективная площадка для достижения дополнительной степени защиты.

* Электронная кредитная карта. Есть смысл также внедрить банковскую электронную кредитную карту на основе собственных предпочтений клиента с предварительно установленными лимитами и разрешенными транзакциями, шаблонами, связанными с потреблением, а также комплексным цифровым кошельком и PDS, который включает, как минимум, электронный идентификатор, электронный карта для безопасных покупок в Интернете и инструменты для просмотра, оплаты, организации, анализа, архивирования электронных счетов и создания соответствующих налоговых документов.

* Доступ к P2P World. Необходимо предоставить доступ ко всем вещам, включая платежи P2P и возможности кредитования.

Благодаря новым разработкам в области технологий передачи данных и внедрения мобильных телекоммуникаций видно потенциальный рост третьей волны инноваций в банковской сфере. Также существуют ключевые особенности, преимущества и стратегический императив Цифрового банка будущего (DBF).

Чтобы понять возможности, которые провозглашают эту третью волну, мы определяем первые две волны цифровых инноваций в банковской сфере. Цифровые технологии уже много лет входят в банковскую индустрию. Тем не менее, они были добавлены постепенно к существующим операциям, как наложение или незначительное расширение. Они называются «инкременталистами» или компаниями «первой волны». В середине 1970-х Citi начал экспериментировать с банкоматом (банкоматом). Бывший председатель Массачусетского технологического института Джон Рид руководил развитием усилий Citi в этой области, совершив революцию в сфере розничных банковских услуг. История банкоматов -- это знаковое исследование в области корпоративных инноваций. Концепция была проста: развернуть машины, которые могли бы обрабатывать транзакции, такие как снятие наличных и чековые депозиты. Онлайн-банкинг, аналогично, был опробован в 1980-х годах Citi, Chemical Bank, через Minitel (Франция) и Prestel (Великобритания), но до 1990-х годов реально не развивался в связи с ростом использования Интернета Osterwalder, A. & Pigneur, Y. (2013). Business Model Generation. Hoboken, NJ: Wiley. Простые инструменты на основе браузера предоставили потребителям доступ к ряду ключевых банковских операций, таких как перевод денег, банковские выписки и электронная оплата счетов. В то время как действующие коммерческие банки изначально были поставщиками онлайн-банкинга, рост Интернета также привел к росту интернет-банка - наиболее заметного NetBank в 1996 году. Однако эти «цифровые гибриды» по-прежнему используют централизованные базы данных, облачное хранилище и простые протоколы пользовательских данных. Они представляют собой мостовое решение между традиционным банком и полностью цифровым банком будущего.

Появляется новый набор технологий, которые обеспечивают тесную интеграцию с жизнями потребителей. Для миллениалов стратегия «сначала на мобильном» обеспечит легкость доступа и быстрое внедрение благодаря плавной интеграции с их жизнью. Используя революционный подход к безопасности данных, DBF откажется от центрального хранилища данных, которое легко атакуется, в пользу безопасной, зашифрованной, распределенной системы данных. Хранилища персональных данных позволяют не только улучшить цифровой кошелек, но и повысить безопасность личных биометрических данных, что является неотъемлемой частью протоколов безопасности цифрового банка.

Новая парадигма технологии ставит вопрос: какую роль банки действительно играют в новом мире? Возможно, что фракционное банковское дело находится на последнем этапе, и введение выпущенных правительством цифровых денег, которые можно хранить в цифровом кошельке за пределами банковской системы, исключит их необходимость в современном мире.

Естественно ожидать, что хорошо спроектированный цифровой банк станет краеугольным камнем гораздо большей финансовой экосистемы. В качестве важных составных частей такой экосистемы можно рассматривать таких поставщиков цифровых услуг, как страховщики, брокеры, управляющие активами, робо-консультанты, эмитенты кредитных карт, поставщики трансграничных платежей, валютные биржи, кредиторы P2P и т. Д. Эти компании для удовлетворения финансовых потребностей своих клиентов будут значительно расширены благодаря их доступу к более широкой финансовой системе через цифровой банк Shevlin, R. (2016). The Platformification of Banking. В то же время банк выиграет, получив дополнительную информацию о потребностях и привычках своих клиентов, тем самым замкнув информационную петлю обратной связи. Более того, цифровые денежные средства, выпущенные банком, могут позволить коммерческим организациям работать гораздо эффективнее, чем это возможно в настоящее время. Можно представить цифровой банк будущего в центре Интернета вещей (IoT), который можно рассматривать как банк вещей (BoT). Например, если клиентский дом банка сообщает ему или ей, что кровля нуждается в ремонте, банк может немедленно рекомендовать нескольких подрядчиков, организовать предложения, помочь клиенту выбрать наиболее подходящего и организовать финансирование. Таким образом, помимо финансового бизнеса, цифровой банк будущего может включать в свою экосистему различных нефинансовых субъектов. Все эти события повысят социальную полезность банка и его оценку общественностью, в то же время увеличивая его доходность. Банки должны понимать, что терять время некогда, потому что конкуренция за цифровой кошелек своих клиентов со стороны нынешних цифровых лидеров, таких как Google, Amazon, Facebook и Alibaba, будет жесткой Wallner, T. & Menrad, M. 2011. Extending the Innovation Ecosystem Framework, XXII ISPIM Conference, Hamburg, Germany (pp. 1-9).

2.2 Перспективные регулятивные проекты банковских экосистем и социальный сектор (на примере ЕС)

Эта глава сосредоточена на описании проблем, уже решенных и все еще стоящих перед банковским сектором, с точки зрения самих банков. Их цель и, следовательно, точка зрения в этом смысле различны, в их случае это прибыльность для акционеров и предоставление услуг клиентам.

В связи с продолжающейся оцифровкой экономики, которая является основным источником инноваций в этом секторе, мы должны понимать, что это подразумевает медлительность и ограниченность предположений физической модели, а также скорости, непосредственности и безграничности цифрового мира. Изменения могут стать масштабными и мгновенными, поэтому во многих случаях банковские рычаги становятся еще более проциклическими, а не контрциклическими. Технически нет никаких ограничений для этого, кроме нормативных правил. Это особенно актуально в периоды бума финансовых циклов, когда банки предоставляют слишком много ссуд, а в кризисные времена все становится наоборот. В принципе, банки следуют собственной оценке новых кредитов на предмет их доходности и платежеспособности. Вопрос заключается в том, чтобы предположить, что считается разумным риском, а не процесс или модель оценки риска как таковая. Серая зона (или зона для ручного принятия решения, по крайней мере, в потребительских кредитах) почти всегда довольно велика и также зависит от управленческих диспозиций, предрасположенных к «стадному эффекту». Кроме того, слишком консервативная оценка кредитоспособности заявителей во времена бума приравнивается к «потере рыночных возможностей». Таким образом, это, вероятно, было главной проблемой в кризисе рынка субстандартного кредитования в Европейском Союзе Williamson, P. J. & De Meyer, A. (2012). Ecosystem advantage: How to successfully harness the power of partners. California Management Review, 55, pp. 24-46.. Дело не в том, что банки не проводили хорошую оценку, а в том, что пороговые значения были установлены слишком низкими. Эта точка зрения является перспективой, представленной в основном на форумах инноваций. Можно выделить несколько столпов цифровой трансформации (Capgemini Consulting Group, 2013) в банковской сфере. Некоторые из них являются постоянными, другие имеют довольно кратковременную жизнь, будучи обманом только в течение более коротких периодов времени.

Существует новый «План действий Fintech» (Европейская комиссия, 2018), опубликованный в марте 2018 года. Fintechs (финансы и технологии) понимаются как «технологические инновации в финансовых услугах». Как указано в документе, этот план действий имеет синергизм с другими инициативами ЕС, такими как стратегии единого цифрового рынка (Европейская комиссия, 2015) и стратегии кибербезопасности (JOIN, 2017), правила eIDAS для электронной идентификации (Euro-Lex, 2014), но также к Плану действий по оказанию финансовых услуг потребителям (Европейская комиссия, 2017) или среднесрочному обзору Союза рынков капитала (European Commision, 2017 ). Тем не менее, там все еще трудно увидеть четкую правовую базу, больше, чем для краудфандинговых услуг. Такая тактика не особенно подходит для банковского сектора, где серьезное нарушение влечет за собой высокий риск подрыва общей уверенности в банковском секторе. Безопасная взаимосвязь, уже упомянутая в пункте об «Открытом банковском обслуживании» и API, является ключевым моментом. В принципе, традиционные банки должны иметь возможность разрешать сторонним разработчикам доступ к данным с банковских платформ в контролируемых условиях, особенно в том, что касается платежей в соответствии с директивой PSD2 GONZБLEZ FERNБNDEZ, S. (2002) Organizaciуn Econуmica Internacional. Relaciones y Organismos Fundamentales. Pirбmide.. Это хороший пример того, как традиционный и вновь создаваемый сектор технических и квази-финансовых стартапов может работать вместе в игре с нулевыми затратами (в принципе это выгодно обеим сторонам, но особенно клиентам). Конечно, банки могут предоставить свои собственные API для доступа посторонних. Тем не менее, поскольку месторождение развивается в основном из-за юридического давления, мы можем наблюдать появление соглашений с «агрегаторами данных», которые являются специализированными компаниями-посредниками. Они собирают данные из банков и других источников данных (например, крупных технологических компаний), организуют их и предлагают свой собственный набор открытых API другим разработчикам извне. Таким образом, банки и финтех могут заключать индивидуальные соглашения с конкретными поставщиками технологий и агрегаторами данных, разработчиками для выполнения своих деловых и юридических задач GONZБLEZ, S., KUBUS, R. AND MASCAREСAS, J. (2018) `Innovation Ecosystems in the European Union - toward a theoretical framework for their structural advancement assessment', CYELP - Croatian Yearbook of European Law and Policy, 14 (in publication).. Банки, конечно, всегда могут ограничивать тип данных, каким образом (какой-либо конкретный сторонний пакет продуктов) и с кем они передаются. С другой стороны, особенно в сфере агрегации и управления портфелем клиентов, агрегаторы данных и разработчики финтех-технологий могут напрямую просить потребителей предоставить им свои логины и пароли для онлайн-банкинга, а затем в процессе, обычно называемом «скринингом экрана», агрегаторы данных входят в банки. Европейская платежная директива или PS2 в более широком смысле также может привести к «разделению» между депозитами и платежами.

Новая, инновационная деятельность в области изменений включает в себя больше добавленной стоимости и меньше услуг, зависящих от затрат, что дает больше выгод для финтехов. Тем не менее, программные стеки почти всех приложений Fintech указывают на банк на том или ином уровне. В этом смысле важную роль играют фасилитаторы новых инновационных бизнес-моделей, таких как центры инноваций и нормативные «песочницы» Ihrig, M., & MacMillan, I. (2017). How to Get Ecosystem Buy-In. Harvard Business Review, 95(2), pp. 102-107.. «Песочницы», понимаемые как основы для регуляторных испытаний, представляют собой дерегулированные модели, в которых инновационные и финтех-решения могут тестироваться при поддержке властей и под его контролем, без необходимости лицензии или всех регулирующих обязательств в течение ограниченного периода времени. В таких странах, как Великобритания, идея песочниц уже реализуется с 2015 года. Результаты обнадеживают, время и стоимость новых инноваций, поступающих на рынок, были снижены, главным образом, из-за более легкого доступа к финансированию из-за улучшенной регулирующей уверенности для потенциальных инвесторов.

Решения, предложенные учеными, заключаются в том, чтобы ввести коллективный выпуск государственных облигаций, который должен обеспечить защиту от «капризов эйфории и страхов», которые кажутся распространены на финансовых рынках. Исследования по TARGET2 (трансъевропейской автоматизированной системе экспресс-переводов в режиме реального времени), которая является межбанковской системой, действующей в ЕС, для трансграничных переводов, связывающих банковскую систему ЕС, как представляется, еще раз подтверждают асимметричные эффекты функционирования EMU, также о краткосрочном коммерческом долге и «спекулятивном стрессе». Определенно, основная проблема заключается в том, что отсутствие понимания функционирования валютного союза привело к иррациональным страхам, которые превратились в политическую силу, что еще более затрудняет работу руководящих органов по урегулированию проблемы. Предлагаемый способ преодоления будущих краткосрочных шоков -- это движение в сторону бюджетного союза Gawer, A. & Cusumano, M.A. (2014). Industry Platforms and Ecosystem Innovation. Journal of Product Innovation Management, 31(3), pp. 417-433..

Что касается взглядов банковского сектора на инновации, то изменения сконцентрированы там на реакции на изменение политического климата в целом. Как объясняется благодаря цифровизации, умеренность заменяется поляризацией, а реализм - идеологией. Это приводит к популизму, протекционизму, а также распространению антиевропейских политиков, в качестве доказательства которых выступает Brexit. К счастью, социальные сети также способствуют продвижению прогрессивных движений, таких как появление общеевропейской партии Volt23. Что касается оцифровки, эти изменения, даже если они широко распространены, похоже, пока не оказывают существенного влияния на суть банковского бизнеса.

Современные банковские системы очень дороги и все более и более сложны по сравнению с гибкими финтех-компаниями, даже если основной страх перед банками ощущают крупные технологические компании, такие как Amazon, Apple или Facebook. Наследие не так легко преодолеть, как начинать с нуля.

API-интерфейсы позволяют стартапам получать доступ и собирать информацию о клиентах из банковских систем без высокой регулятивной нагрузки на банк. Информационная асимметрия якобы преодолевается. Особенно PSD2 открывает возможность для финтех-компаний, финансовых технологий инновационных компаний. Это потенциально влияет больше на розничную торговлю, чем на оптовую банковскую деятельность. Этот последний включает слишком много входных барьеров и слишком много денег.

Обсуждаются также другие изменения, даже если они только многообещающие по своей природе, такие как блокчейн, криптовалюта, которые до сих пор имеют слишком много общего с пузырями лотереи и нуждаются в проверке для реализации, вероятно, многих будущих правовых требований, которые допускают надзор Dattйe, B., Alexy, O. & Autio, E. (2018). Maneuvering in poor visibility: how firms play the ecosystem game when uncertainty is high. Academy of Management Journal, 61(2), pp. 466-498.. Кибербезопасность также стала серьезной проблемой в недавно введенные и старые системы. Нормативные «песочницы» должны быть с нетерпением внедрены, чтобы защитить потребителей, а также обеспечить сбалансированный рост инноваций.

В некотором смысле, в нынешней банковской архитектуре возникает вопрос, что правительственным учреждениям необходимо заботиться о том, чтобы обеспечить ликвидность банков, им нужно сообщать экономическим агентам (банкам), какие решения они должны принимать при принятии рисков, с чем требования к капиталу или ликвидности, и, кроме того, они предлагают в качестве денег актив, безопасность которого они не могут гарантировать. В принципе, эти правительственные учреждения должны иметь дело с банками посредством рыночного регулирования, защиты потребителей, защиты конкуренции и надзора за рынками и инфраструктурой, чтобы гарантировать, что рынок работает правильно и не обманывает граждан.

Выпуск денег, вероятно, следует отделить от целей, от частных лиц, а также от политиков и правительств. В настоящее время центральные банки имеют право решать, кому они доставляют деньги, которые они создают: частным банкам, держателям государственного или частного долга и даже могут покупать акции частных компаний.

Кроме того, общественные инициативы в форме государственных субсидий или инвестиций, сокращения налогов, сокращения государственного долга должны быть направлены государству и / или гражданам, а не частным компаниям с упором на исправление неравенства, вызванного глобализацией и изменением климата. долгосрочные инициативы. Назначение (общественных) денег должно решаться гражданами через демократические институты Davis, J.P. (2016). The Group Dynamics of Interorganizational Relationships: Collaborating with Multiple Partners in Innovation Ecosystems. Administrative Science Quarterly, 61(4), pp. 621- 661.

С точки зрения коллективного разума, наднациональная структура банковского и валютного сектора в цифровом мире, как никогда ранее, выходит за пределы границ и оказывает свое глобальное влияние. Это также относится к природной среде. Изменение климата носит глобальный характер, и, более того, оно не может быть решено только одним регионом или регионом; для достижения устойчивости потребуется больше сотрудничества, чем конкуренции. В частности, в случае с банковскими аспектами и аспектами природной среды с их транзакционной природой, субъекты становятся актуальными не столько из-за своего агентства, сколько из-за отношений, которые они приносят. Дальнейшие поиски добавленной стоимости касаются также создания стоимости по сравнению с извлечением стоимости, и функционирующая социально-экономическая система должна определенно отдавать предпочтение и использовать первую, что не всегда имеет место для капитала, банковского и финансового сектора. Это может быть интересным аспектом для дальнейших исследований.

3. Построение модели кластеризации по крупнейшим европейским банкам, применяющим цифровые технологии в банкинге

В современном мире происходит активное распространение тренда дигитализации, оказывающего значительное влияние на устоявшиеся бизнес-процессы в различных отраслях экономики. Последствиями распространения цифровой трансформации является возникновение инновационных подходов к минимизации издержек и максимизации прибыли. Так, в странах Европейского Союза явление цифровизации, начавшееся в период посткризисного восстановления, постепенно проникает в экономическую сферу жизни общества, в том числе и в банковский сектор. Дигитализация меняет предпочтения потребителей финансовых услуг и способы ведения бизнеса банков, а также дает возможность модернизировать существующие и создавать новые инновационные банковские продукты, что, несомненно, сказывается на рентабельности банковского сектора. Традиционно считалось, что банковский сектор является довольно консервативным с инновационной точки зрения несмотря на то, что является частью инфраструктуры экономической деятельности. Однако, особенно из-за недавнего кризиса в экономике. оцифровки и социальных и климатических изменений, предпринимается несколько попыток поиска инноваций. Структура банковского сектора Европейского Союза весьма разнообразна с точки зрения типов банковских институтов и уже продемонстрировала себя как активная экспериментальная площадка для внедрения инноваций. Именно поэтому для показательного моделирования условий для создания экосистемы банка был выбран банковский сектор ЕС. В соответствии с ранее установленными рамками для исследования структурной зрелости инновационных экосистем банковский сектор изучается с точки зрения архитектуры ЕС, экономических агентов, то есть банков, взглядов ученых и общества.

Для исследования гипотезы данной работы был использован метод двухступенчатой иерархической кластеризации: сперва крупнейшие представители всех групп банковской системы ЕС были распределены на кластеры с опорой на определенные «традиционные» параметры экономической эффективности (ликвидность, капитал и т.д.), затем была добавлена переменная дигитализации, с которой кластеризация была проведена повторно. По окончании получившиеся в первом и втором случае кластеры были друг с другом сопоставлены.

В качестве выборки используются 22 крупнейших банка Европейского Союза по общей сумме баланса, то есть по сумме активов на стороне активов или по общей сумме капитала на стороне пассивов, согласно рейтингу S&P Global Market Intelligence. Величина балансовой суммы данных кредитных институтов свидетельствует о высокой степени их влияния на банковский сектор. В частности, выборку представляют частные и кооперативные банки, и публично-правовые институты. Таким образом, согласно классификации по организационно-правовой принадлежности, представлена каждая из трех групп банков.

В качестве временного промежутка выбран 2018 г., поскольку это крайний год, по которому на данный момент имеется полная отчетность. Данные были получены из финансовых отчетностей банков за 2018 год.

В качестве признаков выступают следующие параметры. Первым регрессором является коэффициент ликвидности (Debt-to-Assets). Данный параметр характеризует состояние финансового «рычага» компании, показывая, какая часть активов предприятия была профинансирована кредиторами. Коэффициент ликвидности позволяет оценить, достаточно ли у предприятия средств для выполнения своих долговых обязательств, и, следовательно, может являться характеристикой рентабельности банковского сектора.

Следующим регрессором является коэффициент собственного капитала (Equity-to-Assets), демонстрирующий, какая часть активов компании финансируется за счет ее акционеров. Собственный капитал, доступный для поддержки активности предприятия, выступает в качестве «подушки безопасности» компании в случае неблагоприятных событий. Рост коэффициента может означать увеличение как доверия инвесторов, так и эффективности банковской деятельности, в связи с чем существует связь коэффициента собственного капитала и рентабельности банковского сектора Yin, R.K. (2009). Case study research: design and methods, Third Edition. London: SAGE..

Третий регрессор - коэффициент депозитов (Deposits-to-Assets), который показывает, в какой степени активы банка финансируются за счет такого стабильного источника, как вклады клиентов. Рост числа вкладов говорит об успехе рекламной кампании предприятия и о доверии клиентов. В настоящее время большинство банков Германии страдают от низких процентных ставок, в связи с чем увеличение количества клиентов, готовых при данных финансовых условиях сберегать свои средства, свидетельствует об эффективности работы предприятия. Так, коэффициент депозитов является регрессором, характеризующим рентабельность банковской деятельности.

Последний регрессор модели - коэффициент кредитования (Loans-to-Assets), который показывает отношение кредитного портфеля банка, то есть суммы кредитов, предоставленных клиентам, к его активам. Рост коэффициента может свидетельствовать о большей подверженности банка риску, так как кредитные продукты обладают достаточно низкой ликвидностью по сравнению с другими банковскими продуктами. С другой стороны, увеличение отношения кредитов к активам может означать рост процентного дохода и эффективности банковской деятельности. В связи с этим, коэффициент кредитования также выступает в роли регрессора модели рентабельности банковского сектора.

Теперь следует уделить внимание переменной дигитализации и тому, как она была составлена. Сперва было составлено три дамми-переменных: ADVISOR ( 1 - банк предлагает услуги робо-эдвайзера; 0 - услуги робо-эдвайзера отсутствуют), MOBILE ( 1 - банк предлагает услуги мобильного банка; 0 - услуги мобильного банка отсутствуют), LAB ( 1 - в банке есть лаборатория, занимающаяся инновационными разработками; 0 - инновационная лаборатория отсутствует). Данные касательно наличия или отсутствия данных проявлений цифровой трансформации были взяты из многочисленных пресс релизов банков, с их официальных веб-страниц. После этого была сформирована агрегированная переменная DIGITAL, значение которой равно сумме имеющихся у банка инновационных сервисов. Таким образом, значения переменной варьируют от 0 (нет ни одной цифровой банковской услуги) до 3 (банк обладает робо-эдвайзером, мобильным банком, а также фабрикой инноваций).

Переменные, характеризующие рентабельность (LIQUIDITY, CAPITAL, LOAN, DEPOSIT) являются взвешенные по активам (Assets-valued), в отличие от агрегированной дамми-переменной DIGITAL, значения которой варьируются от 0 до 3. В связи с этим имеет место центрирование и нормирование данных: из каждого элемента матрицы было вычтено среднее значение по признаку, что было затем поделено на стандартное отклонение по признаку. Проделана процедура была с помощью MS Excel перед выгрузкой данных в статистический программный пакет Stata. Таким образом можно стабилизировать вычислительные алгоритмы, учтя тот факт, что переменные измерены в различающихся в величинах шкалах. Таким образом можно стабилизировать вычислительные алгоритмы, учтя тот факт, что переменные измерены в различающихся в величинах шкалах (См. Приложение).

Теперь полученные данные можно загрузить в программный пакет Stata, с помощью которого возможны манипулирование данными, визуализация, статистика и воспроизводимые отчеты. Why Stata // Stata official website - https://www.stata.com/why-use-stata/ Сперва следует построить матрицу корреляций, чтобы определить, как сильно признаки друг с другом связаны (рисунок 1).

Рисунок 1 Корреляционная матрица переменных

Источник: составлено автором.

Можно заметить, что значения корреляций во всех случаях меньше 0,5, что говорит о том, что между признаками низкая взаимосвязь. В связи с этим агрегировать их в меньшее число переменных/факторов посредством факторного анализа не имеет особого смысла.

Кластерный анализ представляет собой многомерную статистическую процедуру, с помощью которой возможно упорядочить объекты в сравнительно однородные группы: данные делятся на кластеры таким образом, что те, что входят в одну группу, максимально подобны друг другу, а те, что находятся в разных группах, максимально различными друг от друга. Существует некоторое число методов кластеризации: к более базовым относятся методы средней связи, «дальнего соседа» и «ближнего соседа», к вкладывающим более глубокий статистический смысл в понятие расстояния между кластерами относятся центроидный метод и метода минимума дисперсии Уорда.

При использовании метода Уорда объект определяется в кластер, если при данном помещение значение дисперсии внутри кластера минимально. В качестве меры различия используется квадрат евклидова расстояния: . Согласно проф. Воронцову К.В., метод Уорда стал «наилучшим по результатам экспериментального сравнения на представительном наборе модельных задач», т.к. в большинстве случаев именно он восстанавливает интуитивно наилучшую кластеризацию. Воронцов К.В. Лекции по алгоритмам кластеризации и многомерного шкалирования. 2010. С. 14. В связи с этим, автор исследования решил прибегнуть именно к этому методу кластеризации.

Так, в первую очередь автор провел кластеризацию оставшихся после исключения «аномалий» 20 банков по LIQUIDITY, CAPITAL, LOAN, DEPOSIT (рисунок 2).

Рисунок 2 Кластеризация европейских банков по показателям рентабельности.

Источник: составлено автором

Наиболее равномерной является разбивка банков по 3 кластерам

Рисунок 3 Таблица кластеров.

Источник: составлено автором

В получившихся кластерах имеют место данные средние значения показателей (Рисунок 4):

Рисунок 4 Таблица средних значений по кластерам.

Источник: составлено автором на основе Annual Reports 2018

Теперь в рассмотрение добавляется еще один показатель - ранее упомянутый DIGITAL. Проведем с учетом этого кластеризацию 20 банков по LIQUIDITY, CAPITAL, LOAN, DEPOSIT и DIGITAL (рисунок 5):

Рисунок 5 Кластеризация европейских банков по показателям рентабельности с учетом дигитализации.

Источник: составлено автором

Наиболее равномерной снова является разбивка банков по 3 кластерам (рисунок 6):

Рисунок 6 Таблица новых кластеров.

Источник: составлено автором

В получившихся новых кластерах имеют место данные средние значения показателей (рисунок 7):

Рисунок 7 Таблица средних значений по новым кластерам.

Источник: составлено автором на основе Annual Reports 2018

Итак, прежде чем интерпретировать эффект от учета переменной дигитализации, следует отметить особенности банковского сектора ЕС. Как уже ранее было упомянуто, в Европейском Союзе банки делятся на три группы: коммерческие, кооперативные и сберегательные институты. Первым звеном являются коммерческие банки. Факт наличия частного собственника объясняет более явно выраженное стремление такого рода банков к максимизации прибыли, нежели у банков, принадлежащих другим двум звеньям. Первоочередной целью сберегательных банков в Европе является обеспечение всеобщего блага, а не прибыли. Данные финансовые институты таким образом поддерживают развитие локальных экономик, они в основном ориентированы на стимулирование сбережений, развитие жилищного строительства и сельскохозяйственного производства, финансирование социальных программ. Кооперативные банки существуют с середины девятнадцатого века, являются стабильным и традиционным третьим звеном банковского сектора, также ориентированным на обеспечение стабильности, а не получение прибыли. Они доступные как территориально, так и в плане банковских продуктов, что обуславливает низкую конкуренцию между ними.

При первой кластеризации в первом кластере большую часть составляют частные банки (5 из 6), а во втором и третьем - кооперативные и сберегательные институты ((4 из 6) и (6 из 8) соответственно). При повторной кластеризации с учетом дигитализации данный паттерн сохраняется: 1-ий кластер - 5 из 6 частные банки, 2-ий кластер - 4 из 5 -кооперативные институты, и 3-ий кластер - 6 из 9 -сберегательные банки. Данную тенденцию можно объяснить тем, что в ЕС государственные банки (кооперативные и сберегательные) пользуются наибольшей популярностью как среди частных лиц, так и, что важно, среди корпоративных клиентов, так как во время Мирового финансового кризиса они (и их клиенты соответственно) пострадали меньше частных банков. Также такая тенденция объясняется их ранее упомянутой основной целью обеспечивать экономическое развитие предприятий и благополучие граждан. Поэтому банки из групп кооперации и сбережений, как правило, не стремятся к созданию экосистем, т. к. в этом для них нет почти никакого смысла, поскольку свою основную функцию они выполняют самостоятельно. Несмотря на это, в рыночной экономике ЕС функционируют многие коммерческие банки, которые осуществляют свою деятельность на международном уровне. Они находятся на первых строчках рейтинга крупнейших кредитно-финансовых институтов и обладают внушительными объемами активов, но из-за альтернативы в виде государственных банков и из-за того, как такие тренды банкинга в Европе, как низкие процентные ставки, ужесточение регулирования, «мешают» частным банкам успешно реализовывать их цель по максимизации прибыли, в выборке из 20 крупнейших кредитно-финансовых институтов в большей степени представлены «социальные» банки, нежели частные банки.

Суть в том, что 3-ий кластер представляют в большинстве своем крупнейшие государственные банки, а 2-ой - небольшие банки. При включении в рассмотрение критерия дигитализации, 3 кластера - частные, крупные и средние государственные банки, сохранились. Для проверки была сперва посчитана переменная размера для каждого банка как натуральный логарифм его активов, а затем на основании этого показателя были вычислены средние значения размеров каждого кластера (рисунок 8):

Рисунок 8 Таблица средних значений размеров банков, входящих в кластеры при первой и второй кластеризации.

Источник: составлено автором на основе Annual Reports 2018

Можно заметить, что при обеих кластеризациях во 2-ом кластере находятся банки, в среднем меньшие по размеру, чем в 3-ем.

Теперь имеет место рассмотрение средних значений признаков рентабельности по кластерам после первой кластеризации без учета переменной DIGITAL. Так, параметр ликвидности, характеризующий степень достаточности средств для выполнения долговых обязательств максимален в 3-ем кластере и минимален во 2-ом, а в 1-ом обладает средним значением. По параметру капитала, характеризующего степень уверенности акционеров, наибольшее значение у 2-ого кластера, минимальное - у 3-его, а среднее - вновь у 1-ого. Показатель кредитования, отражающего долю клиентских кредитов, максимален в 1-ом кластере, минимален - в 3-ем и обладает средним значением во 2-ом. Наконец, максимальное значение коэффициента депозитов, характеризующего популярность вкладов в данном банке, во 2-ом кластере, минимальное - у 3-его, и среднее - у 1-ого. Итак, в среднем в 3-ем кластере большинство показателей минимальны, во 2-ом - максимальны, и в 1-м - относительно средние. Данное явление, возможно, обосновывается тем, что государственные банки не «гонятся» за коммерческим успехом и за увеличением этих переменных. Банковский сектор ЕС отличается очень большим числом небольших банков (которые как раз представляет, в основном, 2-ой кластер с низшими значениями), результаты которых если сравнивать с частными, незначительны. Частные банки, в свою очередь, не обладают максимальными значениями переменных, характеризующих их экономическую эффективность, в силу ранее указанных низких процентных ставок GONZБLEZ, S., KUBUS, R. AND MASCAREСAS, J. (2018) `Innovation Ecosystems in the European Union - toward a theoretical framework for their structural advancement assessment', CYELP - Croatian Yearbook of European Law and Policy, 14 (in publication)..