BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Решения Эксперт-BI на российских BI-платформах » Эксперт-BI Банки: Интерактивная аналитика для банка » BI в банках » Аналитика в банке для Правления и стратегия - Сравнительный анализ бизнес-направлений: сопоставление эффективности розничного, корпоративного, инвестиционного и транзакционного бизнеса по единой методологии

Аналитика в банке для Правления и стратегия - Сравнительный анализ бизнес-направлений: сопоставление эффективности розничного, корпоративного, инвестиционного и транзакционного бизнеса по единой методологии

Банк как организация, ориентированная на устойчивый рост и устойчивую прибыль, требует от Правления не только детального понимания текущего состояния каждого направления бизнеса, но и способности видеть синергии, риски и точки роста на консолидированном уровне. Единая методология анализа позволяет превратить разрозненные источники данных и различные управленческие лезвия в единый язык принятия решений. Эта глава рассматривает архитектуру, методику сбора и нормализации данных, единые KPI, сценарный анализ и практические принципы внедрения такой методологии в стратегическое управление банком.

В рамках главы будут рассмотрены как теоретические основы сравнения, так и практические требования к инфраструктуре, процессам и организационной культуре. Особое внимание уделяется тому, почему сопоставление по единым стандартам критично для принятия капитальных и операционных решений на уровне Правления, как выстроить архитектуру данных, какие метрики позволяют измерять ценность и риск для разных линий бизнеса, и какие шаги необходимы для устойчивого внедрения методологии в условиях регуляторной и конкурентной среды.

  • В итоге Правление получает единый режим отчетности, где розничное, корпоративное, инвестиционное и транзакционное направления оцениваются по совокупной рамке, сохраненной в единых нормах учета, сегментации клиентов и владения рынок.

  • Важной предпосылкой является не только техническая интеграция данных, но и управленческие изменения: централизация методологии анализа, формирование точек ответственности за данные, прозрачная система распределения бюджетов и капитала между направлениями, а также развитие культуры принятия решений на основе данных.

  • Результатом становится возможность оперативно формулировать стратегические выборы: где концентрировать капитал, какие направления развивать параллельно, какие синергии реализовать между розничной сетью, корпоративным обслуживанием, инвестиционными активами и платежной инфраструктурой.

  • В основе метода лежит принцип apples-to-apples: обеспечить сопоставимость показателей, несмотря на различия в модели доходности, регуляторном окружении и длительности оборота капитала в каждом направлении.

     

Краткое содержание главы

  • Определение единых принципов и архитектуры для сопоставления эффективности разных направлений.
  • Архитектура данных, интеграции и управление качеством данных в контексте единой методологии.
  • Единая карта KPI и методика нормализации: как привести к одному знаменателю выручку, прибыль, риск и капитал по различным направлениям.
  • Сценарный анализ, стресс-тесты и сравнение бизнес-направлений на уровне Правления: что смотреть и как интерпретировать.
  • Практика внедрения методологии: организационные аспекты, процессы, риски и принципы реализации.
  • Применение результатов анализа для стратегического планирования и капитального распределения.

     

Концептуальная рамка единой методологии

Единая методология анализа предполагает совместное использование общих принципов определения выручки, себестоимости, капитала и рисков, применяемых к каждому направлению бизнеса. В основе лежат следующие принципы:

  • Унифицированная концепция ценности: ценность клиента и ценность банка выражаются через единый набор KPI, которые позволяют сравнивать влияние направления на общую прибыльность и риск банка.
  • Общая расчетная база: согласованные определения выручки, маржи, капитала и затрат, а также одинаковые временные интервалы (например, квартал, год) и единицы измерения валюты и скидок.
  • Нормализация масштаба и сложности: для сравнения используются коэффициенты нормализации, учитывающие размер портфеля, уровень риска и срок оборота капитала.
  • Прозрачная роль данных: понятные источники данных, их качество, lineage и ответственность за данные закреплены в политике управления данными.
  • Управление рисками на уровне Правления: помимо финансовых показателей рассматриваются регуляторные и операционные риски, ликвидность и устойчивость.

Эта рамка обеспечивает не только сопоставимость, но и позволяет формулировать стратегические решения на основе сбалансированной оценки, где каждый элемент влияет на общее положение банка в рамках стратегических целей и регуляторных требований.

 

Архитектура данных и интеграции

Для корректного сопоставления эффективности разных направлений необходима устойчивый слой данных, который позволяет объединить финансовые, операционные, клиентские и риск-метрики. Архитектура должна поддерживать устойчивую интеграцию источников, обеспечить качество данных и прозрачную управляемость.

  • Источники данных по направлениям:
    • Розничный бизнес: кредиты населению, депозитные портфели, карточные транзакции, сеть отделений и онлайн-каналов, обслуживание клиентов и каналы перепродажи.
    • Корпоративный бизнес: кредитование предприятий, депозитные и казначейские продукты, работа с корпоративными клиентами, аутсорсинг расчетов.
    • Инвестиционный бизнес: торговля ценными бумагами, управление активами, доходность портфелей, рисковые параметры и стоимость владения активами.
    • Транзакционный бизнес: платежи, эквайринг, клиринговые операции, комиссии и связанные операционные затраты.
  • Единая модель данных:
    • Главные измерители: клиент, продукт, канал, география, время.
    • Фактовые таблицы: выручка по направлению, себестоимость услуг, операционные затраты, прибыль, рисковые показатели, капитал.
    • Мультимодальные измерители: скорость оборота, движение потока клиентов, вместимость инфраструктуры, стоимость транзакций.
  • Интеграция и технологии:
    • Протоколы обмена: REST, SOAP, потоковые каналы (Kafka) для реального времени.
    • Оркестрация и обработка: Airflow или аналогичный инструмент для планирования ETL/ELT-процессов, структурированные пайплайны для обработки данных.
    • Хранилище данных: lakehouse или централизованный Data Warehouse, поддерживающий историчность и версионирование данных; мастер-данные и управляемые словари.
    • Безопасность и соответствие: шифрование, управление доступом по ролям, аудит изменений и контроль за персональными данными (PII/PHI), соответствие требованиям регуляторов.
    • Инструменты аналитики: BI-платформы для board-дешбордов, продвинутые средства моделирования и сценарного анализа.
  • Ключевые принципы реализации:
    • Модель данных должна поддерживать как консистентность across направлениям, так и гибкость для новых продуктов и каналов.
    • Нормализация и консолидация данных выполняются на уровне консолидационного слоя, чтобы предотвратить дублирование и обеспечить единое определение метрик.
    • Качественные данные: политики управления данными, пропускная способность и полнота данных, регулярная проверка качества и исправление ошибок.
    • Этос безопасности данных: данные клиентов должны быть обезличены или агрегированы там, где это возможно, сохраняя управляемость на уровне Правления.
  • Примеры технологий (1-2 примера на раздел):
    • Apache Kafka как инфраструктура для потоковых данных и событийной модели.
    • Apache Spark для больших данных, сложной агрегации и расчета показателей на уровне всей группы.

       

Метрики и единая карта KPI

Сопоставление эффективности требует единой карты KPI, позволяющей оценивать направления по финансовым и нефинансовым параметрам в контексте риска и капитала.

  • Финансовые показатели:
    • Выручка и маржинальность: соответствие между линейками и их вклад в общую прибыль.
    • Себестоимость и операционные затраты: оценка эффективности процессов обслуживания клиентов и операций.
    • Рентабельность капитала: ROE, ROA, RAROC или аналогичные показатели, отражающие риск скорректированной прибыли.
    • Нормализованная прибыль: коррекции на цикл времени, сезонность, валютные курсы и структурные различия в продуктах.
  • Риск и капитал:
    • Риск-профиль направления: кредитный риск, рыночный риск, операционный риск и риск ликвидности.
    • Стоимость капитала и его потребность: распределение капитальных затрат между направлениями в рамках регуляторных ограничений и стратегических целей.
  • Эффективность и клиентская ценность:
    • Продуктовая и клиентская маржа: динамика по сегментам клиентов, lifetime value и удержание.
    • Стоимость обслуживания клиента по каналам и продуктам: канальный CAC/COGS, экономическая эффективность кросс-селла и удержания.
  • Принципы нормализации и сопоставления:
    • Выбор общего масштаба: например, использование латентных коэффициентов масштаба портфеля и числа активных клиентов.
    • Временная согласованность: единый горизонт сравнения (квартал/год) и согласованное агрегационное правило.
    • Валютная консистентность и сезонность: конвертация в базовую валюту, корректировки на сезонные эффекты.
  • Карта KPI на уровне Правления:
    • Формируется как портфельная таблица, где каждому направлению сопоставляются: выручка, маржа, операционные затраты, риск-профиль, капитал и сопровождающие индикаторы.
    • Влакекторная визуализация: тепловые карты по риску, графики динамики маржи, графики нормализованной прибыли по направлениям.
  • Взаимосвязь KPI и стратегии:
    • KPI должны быть привязаны к стратегическим целям банка: рост доли рынка, управление рисками, устойчивое кредитование, инновации и цифровизация.
    • Величина капитала и приоритеты инвестиций зависят от оценки баланса между ожидаемой прибылью и рисками, на которые рассчитано управление.

       

Сценарный анализ и сравнение бизнес-направлений

Оценка направлений должна происходить не только на текущих итогах, но и в условиях будущих сценариев, чтобы Правление могло принимать решения заранее и минимизировать риски.

  • Что включает сценарный анализ:
    • Макроэкономические сценарии: ставка, инфляция, курс валют, спрос на кредиты и услуги.
    • Внутренние сценарии: изменения продуктовой линейки, изменение каналов продаж, технологические обновления.
    • Регуляторные и операционные сценарии: новые требования к капиталу, регуляторные ограничения, сбои в инфраструктуре.
  • Методы и инструменты:
    • Моделирование влияния изменений ставок на чистую процентную маржу и кредитный портфель.
    • Оценка влияния на операционные затраты и масштабируемость инфраструктуры.
    • Анализ чувствительности и стресс-тесты по ключевым KPI, включая RAROC и стоимость капитала.
  • Сопоставление по направлениям:
    • Розничный: высокая клиентская база, но более низкая маржинальность; риски массового портфеля и регуляторные требования по защите данных и комплаенсу.
    • Корпоративный: более высокая маржинальность и вариативность структуры доходов; риск концентрации и долгий цикл продаж.
    • Инвестиционный: доходность, управление портфелем, риск-стоимость и регуляторные ограничения; высокая волатильность, но с потенциалом для капитального роста.
    • Транзакционный: стабильный поток комиссий и оборот, возможности для масштабирования через платежную инфраструктуру; операционные риски и зависимость от технологической надёжности.
  • Визуализация и отчетность для Правления:
    • Компактные дашборды с фокусом на ключевые KPI и сигнальные индикаторы.
    • Сценарные таблицы и прогнозные модели с объяснением допущений и чувствительности.
    • Пояснения к различиям в структуре портфеля, уровню риска и капиталу, чтобы можно было увидеть, где требуется баланс в рамках стратегии.

       

Применение в управлении Правлением и стратегией

Эта методология ориентирована на поддержку стратегических решений Правления и эффективного распределения капитала между направлениями.

  • Управление портфелем и капиталом:
    • Определение приоритетов инвестирования и развития на основе единой картины ценности, рисков и ожидаемой отдачи.
    • Распределение капитала с учётом регуляторной нормы капитализации и стратегических целей.
    • Возможности для синергий: объединение клиентских сегментов, кросс-продуктовых предложений, синергий в инфраструктуре.
  • Контроль за стоимостью и эффективностью:
    • Включение в модель центра затрат и девиаций по направлениям; выявление потенциала снижения операционных затрат и оптимизации обслуживания.
    • Оценка влияния цифровизации и трансформационных проектов на общую прибыльность и на риск-профиль.
  • Управление рисками и комплаенс:
    • Единое покрытие рисков по направлениям: кредитный риск, операционный риск, рыночный риск и риск ликвидности.
    • Встроенные пороги риска, которые активируют управленческие решения на уровне Правления.
  • Коммуникации и управленческое решение:
    • Правление получает контекст для обсуждения стратегий, риск-аппетита, и формулирования приоритетов на горизонтах 1-3 года.
    • Включение сценариев и чувствительности в презентации для ясности, какие изменения в условиях требуют адаптации стратегии.

       

Внедрение единой методологии: шаги, риски, принципы реализации

Внедрение требует систематического подхода к изменениям в данные, процессы и организацию.

  • Этапы реализации:
    1. Диагностика текущих источников данных и методик отчетности; определение пропусков в данных и недочетов в согласовании методик.
    2. Проектирование единой модели данных: унификация словарей, правил учета и налоговых аспектов, согласование показателей.
    3. Построение инфраструктуры: настройка пайплайнов интеграции, обеспечение безопасности и соответствия, внедрение инструментов анализа.
    4. Разработка KPI и сценариев: формирование единого набора метрик, определение допущений и методик нормализации.
    5. Пилот в нескольких направлениях: тестирование методологии на выборке лидирующих направлений, коррекция подходов.
    6. Масштабирование и внедрение на уровне всего банка: обеспечение поддержки пользователей, адаптация бизнес-процессов.
  • Риски внедрения:
    • Недостаточная вовлеченность бизнес-подразделений и сопротивление изменениям.
    • Проблемы качества и полноты данных, недаверие к новой методике.
    • Неполная прозрачность расчетов и отсутствие документированной методологии.
    • Неподготовленность регуляторной и аудиторской среды к новой системе.
  • Принципы реализации:
    • Управление изменениями: вовлечение руководителей направлений на ранних стадиях и создание координационных комитетов.
    • Гарантия качества данных: строгие политики контроля качества, аудиты и регламентированное исправление ошибок.
    • Прозрачность методологии: документирование всех допущений, источников данных и стадий расчета KPI.
    • Гибкость и устойчивость: возможность адаптации методики к новым продуктам, каналам и регуляторным требованиям без радикальных перерасчетов.
    • Постоянное совершенствование: регулярные пересмотры методологии на основе отзывов Правления, изменений на рынке и регуляторных требований.
  • Примеры реализации:
    • Внедрение единого словаря метрик и KPI, который служит единым языком для любых докладов Правления; использование общих BI-дешбордов для всех направлений.
    • Создание сценарного ядра, которое позволяет быстро моделировать влияние изменений на цели банка и на риск-профиль до принятия решения.

       

Применение результатов анализа для стратегического управления

Сформированная методология должна превратить данные в стратегическую информацию для Правления.

  • Стратегическое планирование:
    • Использование единых KPI для формирования целей на горизонты 1-3 года.
    • Распределение капитала с учётом ожидаемой прибыльности и риска по направлениям; выявление точек роста, где синергии наиболее эффективны.
  • Риск-ориентированное управление:
    • Мониторинг и раннее предупреждение по рискам на уровне бизнес-направлений.
    • Встроенная система стресс-тестирования, позволяющая адаптировать стратегию к изменяющимся условиям.
  • Операционная эффективность и цифровизация:
    • Инвестиции в каналы и платформы с наибольшим потенциалом улучшения клиентского опыта и операционных затрат.
    • Развитие цифровых решений в рамках трансформационных проектов, которые улучшают показатели как по выручке, так и по риску.
  • Мониторинг и контроль:
    • Регулярные обзоры на уровне Правления, где KPI и сценарии пересматриваются в контексте реализации стратегических целей.
    • Обеспечение прозрачности в отношении источников данных, допущений и методик расчета.

       

Key takeaways

  • Единая методология анализа позволяет достичь apples-to-apples сравнения между розничным, корпоративным, инвестиционным и транзакционным направлениями.
  • Архитектура данных должна обеспечивать интеграцию источников, качество данных и возможность оперативной обработки для поддержки управленческих решений на уровне Правления.
  • KPI должны быть унифицированы по направлениям, нормализованы и дополняться рисками и капиталом, чтобы отражать реальную ценность и устойчивость бизнеса.
  • Сценарный анализ и стресс-тесты обеспечивают прогнозируемость и позволяют Правлению оперативно реагировать на изменения в экономической среде.
  • Внедрение методологии требует управленческих изменений, четких политик по данным и последовательного подхода к архитектуре, процессам и культуре банка.
  • Прозрачная коммуникация результатов анализа, а также понятная визуализация KPI, позволяют Правлению быстро принимать обоснованные решения по стратегическому развитию банка и распределению капитала.
  • Важно сочетать технологическую основу с изменениями в организациях: ответственность за данные, согласованные процессы и поддержка знаний сотрудников на всех уровнях.

     

FAQ

  1. Какова основная цель единой методологии анализа для Правления?
  • Цель состоит в том, чтобы обеспечить apples-to-apples сопоставление эффективности разных направлений бизнеса по единым принципам, метрикам и данным, что позволяет стратегически принимать решения о капитале, инвестициях и управлении рисками на уровне всей организации.

 

  1. Какие направления бизнеса включаются в сопоставление?
  • Розничный, корпоративный, инвестиционный и транзакционный. Каждый блок имеет свои особенности, циклы и регуляторные требования, но должен оцениваться в рамках единой методологии.

 

  1. Какие данные и источники применяются для единой карты KPI?
  • Финансовые данные (выручка, затраты, прибыль), портфели активов и обязательств, риск-показатели (кредитный риск, операционный риск, рыночный риск, ликвидность), клиентские и продуктовые измерители, каналы продаж и география. Источники связываются через унифицированную модель данных с контролем качества и lineage.

 

  1. Как обеспечить сопоставимость при различиях в масштабе и циклах портфеля?
  • Применяются нормализационные коэффициенты, масштабирование по размеру портфеля, учет структуры затрат и различий в длительности оборота капитала. Важно не только сравнивать абсолютные значения, но и относительные показатели и рисковый профиль.

 

  1. Какие инструменты поддержки могут использоваться для реализации архитектуры?
  • Инфраструктура потоковых данных (например, Apache Kafka) для реального времени и ELT/ETL-пайплайны (например, Apache Spark, dbt) для обработки и расчета KPI. Для оркестрации процессов - Airflow или аналогичные системы. Для BI и визуализации - корпоративные средства отчетности и дашбордов, адаптированные под Управление.

 

  1. Какие риски связаны с внедрением методологии?
  • Риск неверной детализации допущений, несоответствие методик между подразделениями, проблемы качества данных и сопротивление изменениям со стороны сотрудников. Управление этими рисками требует прозрачности методик, документирования и активного вовлечения бизнес-подразделений.

 

  1. Как организация может начать внедрение методологии?
  • Начать с диагностики источников данных и существующих KPI, определить пропуски в данных, затем спроектировать единую модель данных и словарь KPI. В пилотный режим включить несколько направлений, зафиксировать допущения и результаты, после чего масштабировать на банк в целом.

 

  1. Какие преимущества дает единая методология Правлению в стратегическом плане?
  • Улучшение управляемости капиталом, более точная оценка стоимости и рисков по направлениям, повышение скорости принятия решений, ясность в Prioritization и стратегических инвестициях, возможность быстро адаптировать стратегию к изменениям в регуляторной и рыночной среде.

 

  1. Можно ли использовать готовые отраслевые стандарты и практики?
  • Да, за исключением необходимости адаптации под регуляторные требования и специфику банка. Общие принципы управляемости данных, единых KPI и сценарного анализа хорошо сочетаются с отраслевыми практиками и международными стандартами.

 

  1. Как обеспечить устойчивость методологии при появлении новых продуктов и каналов?
  • Необходимо закладывать гибкие принципы в словарь KPI и архитектуру данных, предусмотреть процесс расширения и миграции метрик без разрушения существующей базы. Важно поддерживать цикл обновления методологии в рамках корпоративной стратегии и регуляторной среды.

 

Эта глава служит дорожной картой к построению управляемой, прозрачной и адаптивной аналитической основы для Правления банка. В сочетании архитектурной прочности, единых KPI, сценарной гибкости и управленческой дисциплины она позволяет не только отслеживать текущее состояние, но и стратегически направлять капитал, риски и инновации в наиболее перспективные направления бизнеса.

← Предыдущая статья
Аналитика в банке для Правления и стратегия - Оценка влияния изменений макроэкономических параметров на прибыль, капитал и ликвидность банка
Следующая статья →
Аналитика в банке для Финансы, управленческий учет и контроллинг (CFO-блок) - Финансовая консолидация и управленческая отчетность

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • "Холодильник.ру" - крупнейший в России интернет-магазин бытовой техники и электроники. Компания была основана в 2003 году и за почти 20 лет работы завоевала лидирующие позиции на рынке онлайн ритейла. По данным исследовательского агентства Data Insight, "Холодильник.ру" входит в top-10 крупнейших интернет-магазинов России в категории "электроника и бытовая техника". Компания имеет развитую логистическую инфраструктуру и ежедневно осуществляет более 3500 доставок заказов по всей стране.

  • AbbVie – компания, которая стремится решить самые серьезные проблемы здравоохранения. Это биофармацевтическая компания, сфокусированная на исследованиях и разработках.

  • Ручная обработка заявок на займы в МФО ДоброЗайм была малоэффективной и приводила к высоким затратам по ФОТ отдела верификации и андеррайтинга. При этом время обработки заявок было высоким, как и количество ошибок под влиянием человеческого фактора. Дополнительные сложности создавал сложный документооборот, обусловленный неконсолидированной кредитной историей и скоринговой оценкой. Все это суммарно мешало масштабированию бизнеса МФО.

  • «Балтийский лизинг» — первая компания в России, получившая лицензию № 0001 от Министерства экономики РФ на лизинговую деятельность, лицензия зарегистрирована 2 сентября 1996 года. «Балтийский лизинг» работает на российском рынке 33 года: компания представлена 79 филиалами по всей стране, сегодня в штате более 1300 сотрудников. За последние десять лет компания профинансировала имущество для 80 000 клиентов.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.