Роман Колеченков: «Классический BI открывает огромные резервы для развития банков»


Тема бизнеса-анализа в последнее время находится в центре внимания банковского сообщества. На аналитические системы возлагаются большие  надежды: повышение эффективности бизнеса, сокращение непроизводительных расходов и рост доходности за счет более полного удовлетворения потребностей клиентов. О наиболее актуальных направлениях применения систем бизнес-анализа, возможностях онлайн-аналитики и перспективах применения таких систем в банковской среде рассказал руководитель практики BI компании «Техносерв Консалтинг» Роман Колеченков. 

«Банковские Технологии»: Роман, на ваш взгляд, насколько системы бизнес-анализа (BI) сегодня распространены и насколько активно используются в банках?

Роман Колеченков: Мы работаем со множеством банков, начиная от крупнейших, как Сбербанк и ВТБ24, до небольших. И практически везде аналитические системы в том или ином виде присутствуют. Правда, нередко они используются не по прямому своему назначению как аналитическая система, — а для подготовки различных видов отчетности.

Выбор BI-инструмента во многом зависит от бюджетов на IT банка. Крупные финансовые организации ставят мощные аналитические платформы. Банки с ограниченным бюджетом часто в аналитике опираются на Excel. Это, кстати, вполне удобный и эффективный инструмент, позволяющий получать неплохие результаты. Его главный минус — неспособность работать с большим объемом данных. После определенного рубежа электронные таблицы становятся такими огромными, что ими невозможно пользоваться.

«Б. Т.»: Какие задачи обычно решаются аналитическими системами в банках?

Р. К.: Чаще всего с помощью аналитических систем готовят операционную, управленческую и другие виды отчетности. Это не совсем правильно: BI-системы все же предназначены для других целей. «Классические» области применения BI — это анализ кредитного портфеля, рыночной ситуации, качества работы тех или иных подразделений, динамика отклика на маркетинговые предложения и т. п. И в этом случае системы бизнес-аналитики действительно способны внести вклад в то, чтобы финансовая организация работала с большей отдачей. Они помогают быстро и эффективно оценивать продажи банковских продуктов, управлять рисками, находить неявные связи, мешающие развитию. Что касается управленческой и операционной отчетности, то ее можно реализовать без использования аналитических инструментов. На рынке представлен ряд инструментов регламентированной отчетности, успешно решающий подобные задачи. Причем их стоимость существенно ниже, чем систем аналитической отчетности.

«Б. Т.»: Анализ сам по себе имеет мало смысла. Каким образом BI-системы позволяют повысить эффективность работы банка? Как банк может использовать BI для повышения доходности?

Р. К.: Это зависит от задач, которые банк ставит перед BI-системами. Например, в одном из банков мы внедряли BI-систему с решением для управления маркетинговыми кампаниями (Campaign Management).

Система решала задачи сегментации клиентской базы, анализа откликов на предложение и т. п. Для банка это было важно. Чем меньше размер каждой целевой группы, тем больше отклик в процентном соотношении. Так банк экономит на коммуникациях за счет выбора наиболее предпочтительной аудитории для данного предложения. Кроме того, с помощью систем интеллектуального анализа данных (дата-майнинга) мы можем определить вероятность отклика каждого конкретного клиента на то или иное предложение. После выделения сегментов информация направляется в CRM-систему, задача которой — привязать к каждому сегменту шаблоны сообщений, осуществить коммуникацию с клиентом, направить ему предложение наиболее подходящим ему способом. Информация об откликах на предложение направляется обратно в BI-систему, где анализируются причины согласия или отказа и другие параметры. Кроме того, ведется мониторинг эффективности кампании с возможностью мгновенного реагирования на негативные или позитивные изменения. Могу сказать, что в приведенном примере эффективность маркетинговых кампаний возросла радикально.

Другой пример — использование BI в управлении процессами по сбору задолженности. Проанализировав информацию о просроченных долгах, при помощи средств дата-майнинга, например, банк получает оценку вероятности возврата тех или иных долгов. Если степень вероятности довольно высока (этот уровень каждый банк определяет для себя сам), банк продолжает работать с такой задолженностью самостоятельно. Остальные долги продаются коллекторским компаниям. Таким образом, банк не теряет деньги в тех случаях, когда долг еще может быть возвращен, и освобождается от безнадежных долгов, улучшая свою отчетность.

«Б. Т.»: Можно ли посчитать экономическую эффективность внедрения BI-систем, возврат на инвестиции?

Р. К.: Это один из самых частых вопросов, но однозначного ответа на него нет. Сегодня на рынке есть около пяти различных методик расчета эффективности. Результаты они тоже дают разные, какую из методик выбрать — вопрос предпочтений клиента. Понятно, что прямой прибыли BI-системы не приносят: они ничего не производят и не продают. Но эффективность за счет их использования есть, и немалая. Это и сокращение расходов на коммуникации с клиентами, повышение количества откликов на предложение банковских продуктов, повышение доходности каждого клиента за счет дополнительных продаж, основанных на его предпочтениях, и многое другое.

«Б. Т.»: Ключевым фактором успеха в использовании BI-систем являются люди, которые их используют, или возможности внедренных инструментов?

Р. К.: Безусловно, люди. Мы внедряем множество различных BI-инструментов разных производителей, очень хорошо знаем их возможности и ограничения. Выбор инструмента зависит от задач, существующего в банке IT-ландшафта, других уже используемых IT-инструментов. Но ключевым фактором успеха использования BI все равно остаются сотрудники, которые непосредственно работают с этими системами. И люди, точнее, их отношение к проекту внедрения BI, является одним из главных аспектов BI. Поэтому, на мой взгляд, нельзя сначала внедрить BI-инструмент, а потом рассказывать персоналу о его возможностях и о том, как им пользоваться. Обучение бизнес-пользователей должно проходить еще до старта внедрения. Если в компании ранее не использовалось BI-решение, сотрудники зачастую относятся к новому инструменту как к «продвинутому Excel». Но подход к работе с данными в этих системах категорически отличается.

Чтобы избежать разочарований и сложностей, нужно понимать эту разницу до начала работы с BI-системами. В самом начале проекта будущие пользователи должны знать, что такое dashboard, предметная область, атрибут, показатель, агрегация, функция и т. д. Справедливость такого подхода неоднократно прошла проверку на наших проектах.

«Б. Т.»: Аналитические системы работают, как правило, с неким накопленным объемом данных, что подразумевает определенную периодичность сбора и анализа информации. Вы упоминали о том, что сегодня развиваются системы онлайн-анализа. Насколько такие решения востребованы?

Р. К.: Потребность в онлайн-анализе появилась не вчера, раньше просто не было технических возможностей его обеспечить. Сегодня стоимость оперативной памяти, процессорной мощности, дисковых ресурсов серверов снизилась настолько, что появилась возможность создавать системы с огромными объемами памяти и загружать в них значительные массивы данных для аналитики в режиме онлайн. В банках всегда основной проблемой для BI была и остается процедура загрузки данных из операционных систем, прежде всего, из АБС. Это создает дополнительную нагрузку на систему, отнимает ресурсы, увеличивает риск сбоев, поэтому в лучшем случае такие операции осуществляются по ночам, в рамках так называемого технологического окна. Новые системы позволяют копировать данные из АБС и работать с ними параллельно в онлайн-режиме. Такие возможности востребованы.

«Б. Т.»: Какие задачи решаются в онлайн-анализом?

Р. К.: Вернемся к примеру маркетинговых кампаний. Изменения в жизни клиентов происходят быстрее, чем обновляются данные в банковском хранилище. Зачем отправлять сообщение с предложением нового продукта клиенту, который вчера закрыл все свои счета? Опираясь на информацию вчерашнего дня, можно сегодня отправить SMS с предложениями клиентам, которые просто не могут ими воспользоваться. Онлайн-аналитика помогает избежать таких непроизводительных расходов. Мониторинг и анализ операций банка в режиме реального времени позволяет быстро вмешаться и исправить ситуацию в случае возникновения каких-либо сбоев. Оперативная реакция на самые актуальные события дает новое качество управления предприятием.

Юрий Гордеев

Возврат к списку

Контакты для прессы
Елена
КАБАНЕЦ
PR-директор
pr AT tsconsulting DOT ru
+7(495) 981-92-92
Заказать звонок
* — заполните обязательно