Направление развития кросс-канальной банковской инфраструктуры в условиях цифровизации экономики

Направление развития кросс-канальной банковской инфраструктуры в условиях цифровизации экономики

Кредитно-финансовый сектор и мировая финансовая система в целом сегодня переживают сильнейшую за всю историю существования репрессию, обусловленную главным образом развитием высоких информационных технологий и глобализацией рынка товаров и услуг. Как показывает практика, сегодня клиенты стремятся уходить от использования традиционного банковского счета в конкретной кредитно-финансовой организации или небанковской компании с целью замены на виртуальные счета, позволяющие совершать трансакции без участия функций финансового посредника. В сущности, происходящая трансформация финансового рынка оказала существенное влияние на изменение функций кросс-канальной информационной системы в части системы коммуникаций, отказа от традиционного банкинга и функций финансового посредника и превращения информации в эксклюзивный финансовый актив.

Учитывая растущие вызовы современной кросс-канальной информационной системы, возникает необходимость использования альтернативной и более адаптированной к запросам рынка системы «Открытый банк» - Open Banking [1], в основе которой лежит комбинация различных финансовых услуг с использованием общего интерфейса для повышения качества клиентского обслуживания, что определяет стратегические ориентиры ее дальнейшего развития.

Определяющим условием стратегии развития единых кросс-канальных информационных решений в кредитно-финансовом секторе является изменение модели взаимодействия и коммуникаций банка и клиента. Традиционная модель взаимодействия предполагает активное вовлечение клиента в новый кросс-канал, что определенным образом создает конфликт интересов и не способствует реализации принципа лояльности, предопределяя необходимость автоматизации банковских продуктов и сервисов.

Отсутствие автоматизации для продуктового предложения существенно снижает охват клиентской базы, однако дает возможность создавать и эффективно доносить индивидуальные предложения для каждого конкретного клиента в условиях ограниченного времени. Снижение стоимости продуктов и сервисов возможно только в условиях более активного использования технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, что позволит также увеличить объемы обрабатываемой информации за определенный промежуток времени.

Методы и модели

Внедрение искусственного интеллекта предусматривает понятную процедуру принятия решений, которую специалисты бизнес-подразделений кредитно-финансовых организаций могут проверить. Важно продумать, как будет обеспечено достижение желаемых результатов работы информационной инфраструктуры, особенно в случае машинного обучения. Для того чтобы получить такую уверенность, нужно обеспечить прозрачность применяемых подходов и процедур, однако выполнение этой задачи, вероятно, требует поиска компромисса между прозрачностью процесса принятия решений, производительностью системы и функциональными возможностями. Соглашаясь с позицией С.С. Галазовой [2], можно отметить, что единство любого экономического пространства или системы является мощным инструментом для развития всей экономической деятельности. Действительно, любое изменение бизнес-модели кредитно-финансовой организации будет отражаться на всей ее организационной структуре. Если цель состоит в развитии инновационно-ориентированных технологий, то необходимо создание отдельной организационной структуры, реализующей данную деятельность. Наличие в кредитно-финансовой организации специалистов по обработке и анализу больших данных крайне важно для формирования развитой информационной инфраструктуры, готовой к применению новых технологий.

Использование кросс-канальных информационных систем для построения предиктивных или прогнозных моделей является наиболее передовым методом в работе с большими данными с целью качественного снижения издержек по сбору, обработке и хранению данных, а также развертыванию информационной инфраструктуры. Кроме того, ее применение будет обосновано для снижения трудозатрат, связанных с обработкой информации и совершенствования информационной кросс-канальной системы в целом.

В число наиболее существенных проблем, связанных с обработкой больших данных, входит проблема очистки ненужной и лишней для системы информации, именно поэтому большая часть времени расходуется на отбор подобных элементов и признаков, не несущих существенной информационной нагрузки [3]. После построения модели всегда важно протестировать ее на новых информационных данных, полученных из различных кросс-каналов. По мнению некоторых специалистов и практиков [4], недостаток информационных данных приводит к необоснованности и предвзятости такой модели, поэтому для того, чтобы предотвратить данную практику, процесс построения модели разделяют на обучающую и тестовую выборки. Впоследствии модель строят на обучающей выборке, а потом ее проверяют на тестовой для цели достижения независимости оценки за счет использования совершенно другой информации.

Не менее продуктивным способом использования технологий машинного обучения в целях развития единых кросс-канальных информационных решений в кредитно-финансовом секторе является снижение агрессивных продаж [5]. Всего несколько лет назад, до активного развития технологии больших данных, в банках использовались агрессивные методы продаж, в большинстве своем связанные с навязыванием ненужного продукта или сервиса, что приводило к многочисленным репутационным и операционным рискам.

С нашей точки зрения, независимо от того, насколько совершенными являются процедуры и бизнес-процессы банка, навязывание сервиса или нового продукта не может являться частью стратегии развития кросс-канальных информационных решений, поскольку перемены в покупательском поведении клиентов меняются в условиях сильнейшей инерции финансового инструментария, реализация которого происходит сегодня в режиме реального времени, что дает возможность клиенту выбирать наиболее удобные, безопасные и дешевые способы его получения.

Применение предиктивных моделей для цели совершенствования кросс-канальных информационных систем в корне изменило ситуацию в лучшую сторону в условиях использования персонифицированного и клиентоориентированного подходов.

На основе динамики расходов появилась новая возможность для построения новой предиктивной модели, предсказывающей будущие потребности клиентов в других банковских продуктах и склонность к открытию новых вкладов, что позволяет увеличить конверсию по предложениям и снизить стоимость трудовых и операционных ресурсов. Аналогичным образом использование предиктивной модели позволило проводить анализ активности клиентов по приходным и расходным операциям с целью выявления наиболее востребованных из них и создания нового клиентоориентированного предложения, основанного на модели покупательного поведения клиентов.

Неотъемлемой частью стратегии развития кросс-канальных информационных решений остается изменение модели покупательского поведения в условиях конкуренции продуктов и сервисов путем корректирования способов взаимодействия через различные кросс-каналы с использованием структурного подхода. В основе структурного подхода лежат организационные изменения в банковском бизнесе на уровне продукта, его месторасположения и потенциального размера дохода от его продажи. Необходимо учитывать, что традиционная модель банковского бизнеса построена на несвязанных между собой организационных структурах, таких как колл-центры, интернет-банкинг, банкоматы, интерактивные способы реализации сервиса. При изменении поведения клиентов традиционный сервис становится неконкурентоспособным, а персонал и сервисные мощности становятся невостребованными, что отражается на конечном финансовом результате кредитно-финансовой организации. Аналогичные изменения происходят и в финансовых показателях деятельности банков, когда сложившееся уже соотношение доходов и затрат на создание продуктов будет достоверным лишь в случае сохранения доли клиентов и сегментации основной деятельности. Постепенный переход клиентов на дистанционные каналы расчетов предопределяют увеличение объема проводимых трансакций и используемых кросс-каналов для их совершения.

На наш взгляд, использование модели традиционного банкинга в современных условиях и постепенный переход на модель открытого банкинга вносят коррективы в привычные способы организации коммуникаций с клиентом.

Развитие информационных технологий усиливает переход клиентов от парадигмы классического банкинга к стратегии «множества точек контакта», сочетающей традиционные и нетрадиционные способы коммуникаций, что открывает совершенно иную информационную структуру для кредитно-финансовой организации, превращая ее в открытую конкурентоспособную модель создания кросс-канала.

В таблице 1 мы систематизировали отличия новой и традиционной структур кросс-каналов с учетом изменения потребительского поведения и влияния технологического развития современного банкинга.

Таблица 1

Отличия новой и традиционной структур кросс-каналов в условиях развития кросс-канальных информационных решений [авторская разработка]

Переход от традиционной к новой организационной структуре позволяет изменить информационную культуру банка и адаптировать ее под новые интеграционные процессы, происходящие в банковском менеджменте, то есть в ключевые бизнес-процессы банка за счет слаженного взаимодействия руководства, функции управления информацией и функции информационной безопасности, ориентированных на достижение стратегических целей, и появления все новых и более совершенных инструментов и технологий.

Практическое внедрение информационной культуры предусматривает реализацию принципа осознания и понимания важности информации по всей структуре банка, начиная с участников банка и заканчивая его рядовыми сотрудниками, что позволяет систематизировать задачи по:

- созданию четкой информационной и организационной структуры и системы подотчетности руководителей различного уровня банка;

- передаче на все уровни управления, во все структурные подразделения банка ответственности за идентификацию информации и ее оценку, встраивание процессов контроля, ограничивающих риск информационной безопасности, в бизнес-процессы (когда оценка риска является необходимым элементом любого технологического проекта в банке);

- выявлению и оценке информации, связанной с разработкой новых продуктов или видов операций, на стадии их внедрения в банке, т.е. до внедрения банковского продукта, а не после.

Необходимо учитывать, что развитие единых кросс-канальных информационных решений продиктовано изменением восприятия некоторых каналов как традиционных, подменяя их дистанционными или альтернативными информационными формами взаимодействия с клиентом, однако, несмотря на недостатки в используемой терминологии, по-настоящему важным и новым каналом выступают лишь интернет-технологии.

Главным образом, с наступлением новой эпохи развития интернет-технологий произошел качественный сдвиг в понимании того, что информация сосредоточена не только в самом важном канале «Отделении банка», но и в других кросс-каналах, которые стали доступны для клиентов благодаря их практическому использованию. Аналогичным образом изменилось и восприятие финансового результата деятельности банка, оценка которого формируется с учетом реальных затрат, связанных с привлечением клиентов с использованием интернет-технологий.

В эпоху доиндустриального развития интернета создание нового продукта или сервиса было связано преимущественно с возможностью реализации через банковскую сеть, что определяло массовое открытие новых филиалов и точек продаж. В постиндустриальном периоде развития интернета произошло изменение модели продажи продукта с использованием информационных кросс-каналов, что качественным образом отразилось на состоянии сети и ее дальнейшем сокращении.

Дополнительным шагом на пути смещения стратегических ориентиров развития единых кросс-канальных информационных решений в кредитно-финансовом секторе послужили изменения, введенные Базельским соглашением, второй и третьей Директивой (Базель II и Базель III), и связанные с разделением рисков контрагентов и операционных рисков, включая информационный риск и риск информационной безопасности. Новейшей парадигмой современного международного законодательства стало жесткое дифференцирование процессов разработки и производства продуктов от их реализации, выступая основной чертой глобальных стандартов по управлению операционными рисками в кредитно-финансовых организациях. В соответствии с определением, принятым Базельским комитетом по банковскому надзору (БКБН) [6], определение операционного риска охватывает рисковые события, возникающие вследствие ошибок во внутренних процессах, а также действий сотрудников, систем или внешних событий. Аналогичное определение регламентировано нормативным документом Банка России [7], определяющим данный вид риска как риск возникновения убытков, полученных в результате несоответствия характеру и масштабам деятельности кредитной организации, требованиям действующего законодательства внутренних порядков и процедур проведения банковских операций и других сделок, обусловленных умышленными действиями сотрудников, отказом или нарушением работы информационных или технологических систем, в т.ч. при создании продуктов и сервисов.

Важно учитывать, что сегодня создание банковских продуктов и сервисов происходит преимущественно через цифровые технологии, которые выступают одновременно ключевыми кросс-каналами для банка и для клиента и их последующей сегментации.

Сегментация выступает основным правилом для создания новых кросс-каналов, реализуясь на основе матричного метода. Следовательно, используемый кросс-канал становится прообразом для нового продукта или сервиса, фактически агностируя потребности потенциального клиента. Следуя полученным выводам, можно определенно сказать, что в современных экономических условиях развития информационных технологий, адаптированных под потребности клиентов, происходит одновременное создание новых кросс-каналов, сегментированных под определенные условия, характеристики или потребительские предпочтения. Иными словами, потребности клиентов определяют развитие клиентоориентированного сервиса или продуктов в рамках выделенного для этого кросс-канала.

Отдельного внимания заслуживает маркетинговая составляющая в развитии единых кросс-канальной информационных решений в кредитно-финансовом секторе, фактически формирующая ее дизайн [8]. В научно-практическом плане под дизайном единых кросс-канальных информационных решений следует понимать главным образом дальнейшую форму и технологии их распространения в деятельности организаций кредитно-финансового сектора. В качестве дизайна технологий кросс-каналов могут выступать общедоступные вебсайты, интернет-банкинг, социальные сети, что определяет качественно иную взаимосвязь между клиентом и кредитно-финансовой организацией. Использование нового дизайна обусловлено необходимостью создания тривиального продуктового предложения с применением различных вариантов привлечения новых клиентов или создания новых кросс-каналов. С нашей точки зрения, используемый дизайн технологий кросс-каналов должен быть сегментирован с учетом различных групп клиентов или различных продуктовых предложений, с тем чтобы обеспечить наибольшую гибкость в стратегии развития единых кросс-канальных информационных решений.

Существующие сегодня в практике методики создания дизайна технологий кросс-каналов позволяют разработать более специфические критерии и решения для каждого продукта, услуги и потребительского сегмента, агрегируя все больше конструктивных информационных данных, объединенных в единую совокупность. В сущности, использование подобных методик позволяет с течением времени осуществлять прогнозирование канала и его потребителя в разрезе используемого им продукта или сервиса.

Большинство специалистов сходятся во мнении, что, во-первых, создание клиенториентированного предложения для развития нового кросс-канала должно осуществляться исходя из правильного понимания времени его создания; во-вторых, необходимо использовать новый подход в продвижении продукта или сервиса от продажи к оказанию услуги, что качественным образом меняет восприятие клиента от полученной выгоды или результата. Например, если предложение продукта или сервиса происходит за счет решения какой- либо проблемы клиента, оно будет ассоциироваться у него с более качественным обслуживанием, а не с попыткой навязывания или агрессивной продажи. В этой связи создание интегрированного предложения для определенной категории клиентов автоматически открывает новый кросс-канал для его предложения и продвижения в условиях правильно выбранной стратегии, что определяет изучение поведения клиентов, анализа организации бизнес-процессов и управленческих решений. банковский кросс канал информационный система

С нашей точки зрения, основываясь на позитивных практиках, можно выделить три основных элемента, которые позволяют распространить предложение на различные кросс-каналы.

Во-первых, клиентоориентированное предложение должно максимально соответствовать сегменту рынка или профилю клиента с учетом поведенческих, возрастных, профессиональных и прочих характеристик.

Во-вторых, предложение должно максимально охватывать преимущества его практического использования для клиента, что автоматически открывает банку новые информационные кросс-каналы.

В-третьих, необходимо использование интеллектуальной информационной системы, автоматически определяющей другие потребности клиента в рамках презентации предложения.

Развитие единых кросс-канальных информационных решений определяет необходимость формирования интеллектуальной информационной системы, гибко ориентированной на потребности клиента, а также специфику продуктового предложения в рамках следующей структуры:

- объединение в единый информационный массив продуктов или услуг, ранее не использовавшихся клиентом;

- использование предиктивной аналитики, объединение потенциально возможных продуктов для клиента, которые исходя из его истории транзакций и покупок могли быть потенциально использованы;

- формализация продуктового ряда или сервисов, потенциально повышающих качество жизни клиента или его персональный статус (например, предложение премиальных карт, перевод из массового сегмента в сегмент состоятельных клиентов, индивидуальные условия по депозитным или кредитным продуктам и пр.);

- предложение альтернативных или пакетных продуктов, учитывающее будущие ожидания клиента и его потенциальные потребности (например, кредитование на ремонт квартиры, автомобиля, путешествие, медицинское страхование и пр.);

- создание адаптивной архитектуры кросс-каналов взаимодействия с клиентами в рамках существующей информационной системы при соблюдении следующих принципов:

• изменение и координация уже существующих кросс-каналов в рамках имеющейся стратегии развития (например, с появлением новых технологий или технологических устройств необходимо формировать новые требования к интеграции информационной системы и ее поддержке);

• формирование инвестиций для создания новой архитектуры кросс-каналов, встроенных в существующие бизнес- процессы;

• отсутствие приоритета кросс-канала исходя из его актуальности для клиента, что определяет необходимость постоянного мониторинга информации о клиенте и используемых им продуктах и сервисах.

Как мы уже отмечали ранее, сегодня создание качественного клиентоориентированного предложения невозможно без использования технологий анализа больших данных и искусственного интеллекта, что определяет необходимость постоянного сотрудничества с торговыми сетями, мобильными операторами, провайдерами и другими финансовыми посредниками и, как следствие, влечет за собой дополнительные операционные расходы, ложащиеся на бюджет кредитно-финансовой организации [9]. Кроме того, в условиях развития открытого банка, объединяющего различные финансовые услуги с использованием общего интерфейса для потребителя, появляются новые возможности при выборе продуктов или искомых сервисов, что делает кредитно-финансовую организацию крайне неконкурентоспособной.

Создание методики интеллектуальной верификации кросс-каналов для взаимодействия с клиентами

С нашей точки зрения, выходом из сложившейся ситуации может стать разработка комплексной методики интеллектуальной верификации кросс-каналов для взаимодействия с клиентами (МИВКК), в основе которой заложена концепция Open Banking, реализуемая в форме пошагового алгоритма, встроенного в информационные решения организаций кредитно-финансового сектора с учетом стратегических ориентиров развития и поиска новых зон роста банковского бизнеса.

Определяющим ориентиром практического использования МИВКК является возможность ее дальнейшего применения в целях развития единой фронтальной информационной платформы (ЕФИП), включающей в себя интернет-банк, мобильный банк, управление личными финансами и многие другие полезные модули, обеспечивающие монетизацию продуктов информационной инфраструктуры и повышения возможности развития цифрового маркетинга.

Фактически ЕФИП в рамках разрабатываемой методики выступает банком информационных данных, объединяющим информацию о профиле клиента, формируемом на основе статической информации (половозрастные характеристики и т.п.), используемого информационного контекста (текущее положение, устройство, браузер), финансовых показателей, финансовых целей клиента, поведенческого анализа и пр.

Алгоритм МИВКК состоит из несколько последовательных и взаимосвязанных этапов:

- 1-й этап заключается в разработке методической основы для совершенствования работы кросс-каналов взаимодействия с клиентами;

- 2-й этап включает в себя верификацию клиента и анализ его профиля в рамках уже существующих и потенциальных кросс-каналов;

- 3-й этап объединяет общие принципы мультиканального взаимодействия клиентов;

- 4-й этап характеризуется построением креативной концепции развития новых кросс-каналов посредством использования единых информационных решений.

На рисунке 1 мы показали последовательность шагов для алгоритма МИВКК с учетом взаимосвязи клиентов, информационной системы и кросс-каналов, объединенных с учетом принципов их многоэтапной реализации, развития новых форм и способов информационно-аналитической поддержки в целях создания новых кросс-каналов и совершенствования CRM- системы для взаимодействия с клиентским сегментом частных лиц. Вместе с тем использование только СRM-системы для цели функционирования МИВКК вряд ли будет достаточно в условиях активного применения на практике в глобальных кредитно-финансовых компаниях других интеллектуальных информационных систем.

Разработка интеллектуальной верификации кросс-каналов для взаимодействия с клиентами в рамках корпоративных приложений [10] определяется необходимостью использования современных IT-инструментов, таких как планирование ресурсов кредитно-финансовой организации (ERP - Enterprise Resource Planning), в основе которых заложен ретроанализ «План-Факт», приложение на основе искусственного бизнес-интеллекта (BI - Business Intelligence), система управления корпоративной результативностью (CPM - Corporate performance management), система управления взаимоотношениями с клиентами (CRM - Customer Relationship Management), модели машинного обучения с применением предиктивной аналитики для повышения эффективности процесса принятия решений в рамках презентации пакетных предложений.

Практическая реализация МИВКК возможна только на основе использования интеллектуальных информационных систем, целью которых является оптимизация вероятностных параметров, прогнозирование, детализация аналитики и ретроанализ прошлых данных.

Далее мы привели все стадии создания МИВКК в рамках используемого инструментария (табл. 2), подходов и решаемых задач с целью развития новых кросс-канальных информационных решений для организаций кредитно-финансового сектора.

Развитие высоких технологий в современных условиях банковского обслуживания определяет необходимость усовершенствования тактики создания кросс-каналов, что обусловлено главным образом использованием предиктивной аналитики и прогнозированием будущих событий, связанных с поведением клиентов и изменением их потребностей. Построение предиктивной модели предполагает использование различных сценариев поведения клиентов с учетом различных условий возникновения разного рода событий, что и определяет необходимость формирования системы постоянного мониторинга с учетом выявления отклонений от обычной деловой практики.

Рисунок 1 - Схема работы методики интеллектуальной верификации кросс-каналов для взаимодействия с клиентами - МИВКК [авторская разработка]

Таблица 2

Подходы к развитию кросс-канальных информационных решений на основе МИВКК для организаций кредитно-финансового сектора

Подчеркнем важность разработки комплексной кросс-канальной информационной системы, в том числе и для выявления случаев мошенничества и фальсификаций в банке, однако ее практическое создание определяет изменение архитектуры существующих информационных систем в части создания автоматизированных решений по:

- применению и совершенствованию уже существующих стандартных контрольных процедур при осуществлении стандартного наблюдения за поведением клиентов и включения ретроданных;

- созданию базы данных операционных рисков, фиксирующих ежедневные реализованные и нереализованные потери банка с расчетом стоимости каждого отклонения;

- использованию полуавтоматизированных контрольных процедур, связанных с анализом обращений и жалоб клиентов на качество обслуживание в банке;

- формированию автоматизированных контрольных процедур, использование которых на постоянной основе позволяет выявлять рисковые операции клиентов в разрезе банковских продуктов (анализ схем типичных и подозрительных операций клиентов, включая операции, подлежащие.

- 

Выводы

Практическая реализация МИВКК в сочетании с использованием статистических и прогнозных методов формализует создание интеллектуальных информационных решений нового поколения, сочетающих анализ структурированных и неструктурированных данных, не поддающихся традиционным аналитическим процедурам. Неструктурированные и слабо структурированные данные преобладают в финансовой аналитике и нуждаются в дополнительном информационном обеспечении и применении предиктивных методов их обработки с учетом использования симуляторов и вариативных моделей. Анализ неструктурированных данных и превращение их в структурированную информацию предполагает постоянный и непрерывный цикл обработки, подразумевающей необходимость ее предварительной оценки с применением:

- ретроанализа и сбора аналитики с учетом план-факторного подхода;

- метода рейтингово-балльной оценки с учетом подходов сценарного моделирования;

- метода CRISP-DM для идентификации бизнес-цели в условиях создания профиля клиента или операции;

- метода предиктивной аналитики в целях прогнозирования;

- метода оптимизации с вероятностными параметрами кросс-канала.

В целях практического внедрения МИВКК для организаций кредитно-финансового сектора целесообразно построение алгоритмов-правил с гибкими условиями и использованием клиенто-зависимых величин. Ключевым недостатком информационных решений, построенных на наборе правил, является необходимость постоянной актуализации и донастройки систем ручным способом. К дополнительным недостаткам существующих информационных решений можно отнести:

- небольшое число уже используемых параметров или величин;

- субъективизм оценки (у каждого эксперта могут быть различные шкалы риска, что не позволяет ранжировать общую шкалу с учетом уже выявленных фактов риска);

- использование уже известных характеристик клиента и совершаемых им операций без учета прогнозных оценок;

- необходимость доработок и правил функционирования информационных систем по мере роста количества операций и характеристик клиента;

- рост объемов трансакций в удаленных каналах обслуживания;

- появление новых платежных инструментов.

Можно сказать, что использование МИВКК по сравнению с традиционными информационными решениями позволяет решать задачи, ранее возможные только посредством применения зарубежных информационных систем, сочетающих сценарное моделирование, планирование, предиктивный анализ, оптимизационное и статистическое моделирование, ретроанализ и машинное обучение. Кроме того, наряду с уже используемыми методиками для информационных систем, практическое применение МИВКК позволяет использовать элементы интеграции в гибридных кросс-каналах, сочетающих внешние данные, ERP-системы, CPM- системы, BI-системы и системы статистического моделирования на основе ретроданных, системы машинного обучения, CRM-системы.

Мы привели общую схему функционирования МИВКК (рис. 2), в основе которой лежит новая универсальная модель клиенто-ориентированных информационных сервисов для успешного применения в крупнейших российских банках.

Дополнительным практическим преимуществом МИВКК является: возможность проведения своевременного тестирования спроса на розничные продукты или услуги через изучение адресных предложений по различным каналам коммуникаций, изучение потребности клиента для проецирования портрета потенциального клиента и внедрения интеллектуальных информационных систем в условиях полной автоматизации фронт-офиса банка от момента получения запроса от клиента до фактического создания нового кроссканала, что в значительной степени меняет бизнес-процессы и позволяет оптимизировать операционные расходы, связанные с содержанием лишнего персонала и обслуживанием программного обеспечения.

Рисунок 2 - Плановый эффект от внедрения МИВКК [авторская разработка]

Определяющим условием для практического внедрения МИВКК является возможность создания на ее основе новой модели клиенто-ориентированного информационного сервиса в условиях активного развития открытой информационной инфраструктуры открытого банкинга, обеспечивающего формирование новых дистанционных каналов для клиентов с целью обеспечения их потребностей, создания модульных решений и, в конечном счете, открытия новых, более современных кросс-каналов для финансового рынка.

Вместе с тем следует учитывать, что практическая разработка нового клиенто-ориентированного сервиса с использованием передовых информационных решений предполагает формирование полноценной информационной платформы инновационного типа, одним из прототипов которой может выступать ЕПИФ как банк информационных данных для накопления статистической основы и определения наиболее существенных характеристик профиля клиента.

Наиболее вероятные перспективы и эффект от внедрения МИВКК нам видятся в возможности ее интеграции с гибридными информационными и интеллектуальными системами при одновременном внедрении технологии высокоскоростных расчетов, что позволит расширить способы взаимодействия не только с традиционными провайдерами информации, такими как операторы мобильной связи, НБКИ, НКО, МФО и пр., но и с сервисными компаниями, заинтересованными в увеличении клиентопотока. Например, компаниями по прокату автомобилей, туристическими компаниями, ресторанами и компаниями непрофильного сервиса.

Заключение

Зарубежная практика показывает, что отсутствие единой информационной платформы для создания и продвижения кроссканалов для кредитно-финансовых организаций приводит к быстрому вытеснению традиционного банковского сервиса на сервис торговых услуг, параллельно оказывающий кредитно-финансовые услуги. Подобную практику можно сегодня наблюдать на примере таких торговых и информационных гигантов, как Amazon, Alibaba, Google, Apple, пр., когда, разрушая традиционные стереотипы, небанковские организации начинают создавать кредитные, расчетные и платежные сервисы на основе взаимодействия с собственными информационными системами.

Информационная конкуренция фактически переходит в технологическую революцию в условиях активного наступления Fin-Tech-компаний для расширения доли товаров и услуг, наиболее востребованных клиентом, где особое место занимают игроки, претендующие на создание собственных платежных и расчетных систем, тем самым вытесняя наиболее слабые банки с финансового рынка.

В России пока данная практика не получила широкого распространения, однако предпосылки к ней уже существуют, в связи с чем нам видится необходимость, помимо внедрения новых информационных решений в практике создания новых кроссканалов, сформировать комплексную модель клиентоориентированного сервиса, где ключевым звеном будет выступать информационная платформа инновационного типа, сочетающая прогнозные и предективные модели поведения клиентов, а также новые способы обработки неструктурированных данных, не поддающихся традиционной аналитической оценке.

Библиографический список

1. Осипов Д.С. Тенденции развития банковского сектора и модернизация кредитных продуктов // Банковское кредитование. - 2013. - №4. - С. 87-96.

2. Галазова С.С., Магомаева Л.Р. Сегментация кросс-каналов в условиях развития информационной системы кредитно-финансового сектора // Вестник университета (Государственный университет управления). - 2018. - №4. - С. 147-153.

3. Селезнев К. Проблемы анализа больших данных.

4. Магомаева Л.Р. Вызовы цифровой экономики: новые направления совершенствования банковского бизнеса на основе создания интеллектуальных кросс- канальных информационных систем // Бизнес. Образование. Право. - 2018. - №2 (43). - С. 148-155.

5. Магомаева Л.Р. Формирование новых кросс-каналов в условиях взаимодействия знаний и информационных технологий // Петербургский экономический журнал. - 2017. - №4. - С. 76-83.

6. Amendment the Capital Accordtoin corporate marketrisks. Basel committee on banking supervision. - Bank for international settlements, 2005. - C. 155.

7. Письмо Банка России от 24.05.2005 №76-Т «Об организации управления операционным риском в кредитных организациях».

8. The Global Innovation Index 2017.

9. Технологии финансовых услуг в 2020 году и в дальнейшем: революционные перемены.

10. Whitten J.L., Bentley L.D. and Dittman K.C. System Analysis and Design Methods, edisi ke-6 Mc.Graw-Hillk, New York. 2004.

Bibliographic list

1. Osipov D.S. Trends in the development of the banking sector and modernization of credit products // Bank lending. - 2013 - №4. - P. 87-96.

2. Galazova S.S., Magomayeva L.R. Segmentation of cross-channels in the conditions of development of information system of credit and financial sector. Vestnik universiteta (State University of management). - 2018 - №4. - P. 147-153.

3. Seleznev K. Problems in the analysis of big data.

4. Magomaeva L.R. Challenges of digital economy: new directions of banking business improvement based on the creation of intelligent cross-channel information systems // Business. Education. Right. - 2018. - №2 (43). - P. 148-155.

5. Magomayeva L.R. Formation of new cross-channels in the conditions of interaction of knowledge and information technologies // St. Petersburg economic journal. - 2017. - №4. - P. 76-83.

6. Amendment the Capital Accordtoin corporate marketrisks. Basel committee on banking supervision. - Bank for international settlements, 2005. - C. 155.

7. Letter of the Bank of Russia dated 24.05.2005 №76-T "On the organization of operational risk management in credit institutions".

8. The Global Innovation Index 2017.

9. Technologies of financial services in 2020 and beyond: revolutionary changes

10. Whitten J.L., Bentley L.D. and Dittman K.C. System Analysis and Design Methods, edisike-6 Mc.Graw-Hillk, New York. 2004.

Размещено на allbest.ru