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 Страхование » IBP для страховых компаний » Андеррайтинг - Оценка влияния перестрахования на чистую убыточность

Андеррайтинг - Оценка влияния перестрахования на чистую убыточность

IBP в страховании требует единого взгляда на планирование, резервирование, управление капиталом и перестрахование. В рамках данной главы рассмотрены механизмы, через которые перестрахование влияет на чистую убыточность, и как эти эффекты интегрируются в процесс интегрированного бизнес-планирования (IBP). Рассматриваются как концептуальные основы, так и практические подходы к проектированию, внедрению и контролю перестраховательных программ в контексте корпоративной трансформации и data-driven underwriting.

IBP в страховании предполагает выравнивание стратегических целей бизнеса с оперативной реализацией: от формулирования портфеля риска и условий перестрахования до мониторинга финансовых исходов и капитализации. Перестрахование выступает ключевым инструментом управления экспозицией, диверсификацией риска и требованиями капитала, однако влияние на чистую убыточность носит двойственный характер: с одной стороны, передача риска снижает абсолютные убытки и вариативность результатов; с другой стороны, она добавляет стоимость через премии перестрахования, комиссии и возможное влияние на премиальный поток. Цель главы - системно разобрать, как эти механики учитываются на этапах планирования, моделирования и исполнения, чтобы обеспечить не только корректное измерение эффекта, но и управляемую практику внедрения перестрахования в организации.

  • Краткое содержание главы
  • Определение и рамки IBP в страховании и роль перестрахования в чистой убыточности.
  • Механика влияния перестрахования на чистую убыточность: какие суммы уменьшают убытки, какие являются расходами и как считать итог.
  • Архитектура данных и процессов IBP: данные, роли, governance, технологический стек и контроль качества.
  • Практические принципы внедрения перестраховательных программ: сценарии, KPI, управление изменениями и риск-ограничения.
  • Управление рисками и организационные изменения: роли, процедуры, учёт нормативов, аудит и обучение.

     

Контекст и понятия IBP в страховании

IBP в контексте страхования предполагает выработку согласованной бизнес-стратегии через все функциональные области: андеррайтинг, ценообразование, резервирование, управлении капиталом и перестрахованием. В этом контексте перестрахование выступает не просто «инструмент уменьшения потерь», а элемент целевой архитектуры риска, который должен быть встроен в планирование и управление на всем цикле IBP.

 

Ключевые понятия:

  • чистая убыточность (NLR, net loss ratio) как отношение чистых убыточностей к чистой заработанной премии (NEP). В контексте IBP особый интерес представляет сопоставление NLR до и после перестрахования, а также влияние на структуру расходов и капитала.
  • передача риска через перестрахование: пропорциональные договоры (quota share, surplus) уменьшают долю убыточностей пропорционально доле ceded; непропорциональные договоры (excess of loss) активируются при достижении привязки кластера убытков и могут существенно снижать крупные события, но требуют точной настройки условий и границ.
  • стоимость перестраховки: включает премию перестрахования, комиссию за перестрахование, возможные ретрокцессии и влияние на общие административные расходы. В IBP они учитываются как элементы источников доходов и расходов, влияющих на чистый результат и требование к капиталу.
  • архитектура данных и управленческая активность: единая модель данных, взаимосвязь между портфелем риска, андеррайтингом, претензиями, резервированием и перестраховкой, а также механизм управления изменениями и контроля.

Автоматизация и прозрачность данных являются основой IBP: единая «карта» данных по полисам, рискам и перестрахованию - от ввода полиса до оплаты претензий и учета перестраховочных мероприятий. В рамках методологии IBP необходимо обеспечить:

  • согласование параметров перестрахования с бизнес-целями и риск-аппетитом;
  • полноту и корректность данных по полисам, претензиям, премиям и перекидыванию через инструменты перестрахования;
  • устойчивость к стресс-тестам и сценариям для оценки влияния на капитал и чистую убыточность.

     

Влияние перестрахования на чистую убыточность: механика

Перестрахование влияет на чистую убыточность через две основные механики: уменьшение чистых убыточностей и изменение затрат, связанных с премиями и комиссиями. В рамках IBP это должно рассматриваться как целостная система, а не как разрозненная функция.

  • Передача риска и эффект на убытки. Прямой эффект перестрахования - снижение величины чистых убыточностей за счёт части ответственности, которой перестрахователь избавляется через договор. В пропорциональном перестраховании часть убыточности отбирается перестраховщиком по доле ceded. В непропорциональном - применяются сверхпороги, и убытки компенсируются до достижения определённого уровня. Эффект на NLR зависит от структуры портфеля, уровня удержания и размера предельных лимитов.

  • Эффект на премии и расходы. Премия перестрахования снижает чистую заработанную премию, что может снизить NEP и, следовательно, строгое сравнение NLR до и после перестрахования не является прямым. Помимо премии, понесённой по договору, возможны сделки на ретроспекции и комиссии агентской/подразделения, которые влияют на общую рентабельность.

  • Взаимосвязь с резервированием и LAE. Перестрахование может влиять на оценку резервов и LAE, особенно в случаях неплохих проработанных неустойчивых претензий. В рамках IBP требуется корректное распределение LAE между сегментами риска и контрактами, что влияет на конечную чистую убыточность.

  • Пример иллюстративной динамики. Рассмотрим упрощённый сценарий: общий объём премий 100 единиц; ceded премия 25; общие убытки 60; LAE 15; выплаты по перестрахованию 35. Без перестрахования чистые убытки 75; NEP 100. С применением пропорционального перестрахования на 25% и непро-порционального лимита на 40, чистые убыточности могут снизиться до 40, ещё разбиение на LAE и премии приводит к NLR около 0,53 при NEP 75. Это демонстрирует принцип: перестрахование сокращает убытки, но влияет на доходы и затраты, поэтому измерение должно происходить в рамках IBP и учитываться в финансовых моделях и KPI.

  • Роль типов договоров и их сочетания. В рамках практики перестрахование состоит из сочетания пропорционального и непропорционального договоров, а также ретроцессионных решений. Комбинация должна соответствовать бизнес-целям, профильному риску и капитальным ограничениям. В IBP важно оценивать не только эффект на NLR, но и влияние на структуру капитала, сроки, ликвидность и устойчивость портфеля в условиях стрессов.

  • Поведенческие и операционные эффекты. Перестрахование может влиять на поведение андеррайтеров и стратегию портфеля: более агрессивные чистые цены, риск-аппетит и перераспределение лимитов. В рамках IBP это должно корректно отслеживаться через показатели управляемости, чтобы не допустить искажений в учёте и не нарушить баланс между рисками и вознаграждением.

Учитывая данные принципы, практикующие организации строят модели, в которых влияние перестрахования на NLR оценивается не только на уровне одной сделки, но в рамках портфеля и по времени. Это требует согласованных методик расчётов, прозрачной детализации по договорам и чётких правил распределения затрат и доходов между функциональными единицами.

 

Архитектура процесса IBP и роли данных

Эффективное внедрение IBP в контексте перестрахования требует выстроенной архитектуры данных и процессов, закреплённой в управленческих структурах. Основные элементы - это данные, процессы планирования, KPI и контроль качества данных, а также инструментальная поддержка.

  • Архитектура данных. В рамках IBP необходима единая модель данных, фиксирующая:

    • портфели риска и их характеристики (строки полисов, экспозиции, география, класс риска);
    • претензии, убытки и LAE суммарно и по сегментам;
    • оформляемые перестраховательные договоры, лимиты, привязки, комиссии и ретроцессию;
    • премии, без учёта перестрахованных выплат, и чистый заработок;
    • показатели капитала, требования регуляторов и стресс-тесты.
      Важна прозрачная связка между полисной базой, претензиями и перестрахованием, чтобы можно было проследить влияние каждого элемента на итоговую чистую убыточность и финансовые показатели.
  • governance и роли. В IBP внедряются две управленческие единицы:IBP Council (или Аналитический комитет IBP) и Underwriting/Reserves Committee. Эти органы обеспечивают стратегическую координацию и утверждение изменений в политике перестрахования, а также валидируют данные и модели.

  • Data quality и lineage. Важна полнота данных, непротиворечивость между системами и traceability изменений. Ключевые контроли включают: консистентность между премиями и выплатами, согласование резервов, согласование данных по перестрахованию с финансовыми учетами.

  • технологический стек. В рамках методологии methodology возможно использование современных инструментов для обработки больших данных и планирования:

    • внедрение управляемой оркестрации данных через рабочие процессы (например, Apache Airflow как средство планирования и интеграции источников данных);
    • обработка и агрегация данных через платформы типа Apache Spark;
    • хранение и анализ больших массивов данных через колонночные базы данных (например, ClickHouse) для быстрой агрегации и симуляций.
      В рамках данного раздела примеры решений - Open Source: Apache Airflow и Apache Spark; российский продукт: ClickHouse - можно рассматривать как варианты реализации архитектурной части. Выбор зависит от зрелости процессов, объёма данных, требований к скорости отчетности и корпоративной политике по безопасности.
  • процессы прогноза и сценариев. В IBP важны сценарные тестирования и планирование на основе реальных данных: модели требовательны к качеству данных, а расчёты должны быть воспроизводимыми и документируемыми. В рамках перестраховочных сценариев должны учитываться изменения в коэффициентах удержания, лимитах и структуре договоров, чтобы увидеть влияние на NLR и финансовые показатели в различных условиях.

  • управление изменениями и внедрение. Включает в себя подготовку персонала, изменение бизнес-процессов, создание новых шаблонов договоров перестрахования, обновление регуляторной и корпоративной политики, а также внедрение мониторинга, который позволяет обнаружить рассогласования между планом и реальным исполнением.

     

Практические принципы внедрения перестраховательных программ: сценарии и KPI

Для успешного внедрения перестрахования в IBP целесообразно использовать структурированную методологию: от постановки цели до контроля исполнения и улучшения. Основные принципы:

  • выравнивание целей. Перестрахование выбирается и проектируется так, чтобы поддерживать стратегические цели: устойчивость портфеля, капитальные требования и рентабельность. Это требует согласования с финансовым планированием, риск-менеджментом и операционной деятельностью.

  • детальная сегментация. Применение перестрахования должно быть различимо по сегментам портфеля (классы риска, география, каналы продаж). Каждому сегменту может соответствовать собственная структура договоров, лимитов и параметров.

  • прозрачность и управление данными. Необходима единая «карта» данных и соответствующая документация, чтобы можно было проследить влияние перестрахования на каждую часть портфеля и на общую финансовую динамику.

  • сценарное планирование и стресс-тесты. В рамках IBP важно моделировать влияние перестраховочных решений на NLR и на требования капитала под различными рыночными сценариями, включая крупные страховые события, экономические шоки и регуляторные изменения.

  • мониторинг и корректировка. KPI должны позволять отслеживать не только экономические результаты, но и операционные эффекты: время обработки договоров, точность отражения перестрахования в финансовых отчетах, ставки на риск и т. д.

  • KPI и метрики. Важнейшие показатели включают:

    • NLR до и после применения перестрахования;
    • чистая прибыльность портфеля и диверсификационный эффект;
    • отношение премии к убыткам по сегментам с учётом перестрахования;
    • стоимость перестрахования как доля NEP (Cost of Reinsurance);
    • скорость обработки перестраховательных договоров (time-to-bind, time-to- payout);
    • точность и полнота учета перестраховочных возмещений и комиссий.
  • реалистичные сценарии внедрения. Рекомендуется начать с пилотного проекта на ограниченном портфеле, затем масштабировать на весь портфель. Пилот позволяет проверить методику расчётов, проверить качество данных и оценить влияние на ключевые KPI, прежде чем расширять программу.

  • примеры подходов к архитектуре. В рамках методологии можно рассмотреть две конкретные модели реализации:

    • централизованный подход: единая платформа данных и единый процесс расчётов по всем договорам перестрахования, единая система KPI и мониторинга;
    • децентрализованный подход: дистрибутивная обработка по сегментам с унифицированными политиками и стандартами, что позволяет гибко адаптироваться к различным бизнес-единицам и рынкам.
  • риск-менеджмент в IBP. Необходимо учитывать риск-механизмы, связанные с перестрахованием: риски контрагента, риск недостоверной оценки убытков, риск изменения условий договоров, регуляторные риски и операционные риски, связанные с обработкой перестраховочных сделок. В рамках IBP следует устанавливать контрольные точки и процедуры аудита, чтобы обеспечить соответствие бизнес-целям и регуляторным требованиям.

     

Управление рисками и организационные изменения

Успешное внедрение перестраховательного элемента в IBP требует не только технических средств, но и организационных изменений. Это включает формирование новой управленческой структуры, где ответственность за интеграцию андеррайтинга, перестрахования и финансового планирования разделена следующим образом:

  • управление рисками портфеля. Создаются специализированные роли: менеджер по перестрахованию, actuaries, risk officer, финансовый контролер. Взаимодействие между этими ролями обеспечивает единое представление о рисках и их влиянии на фундаментальные показатели портфеля.
  • согласование политики и процессов. Вводятся политики по перестрахованию, которые регламентируют виды договоров, лимиты, критерии выбора перестраховщика и процедуры перекрытия рисков. Процедуры включают согласование изменений, ревизию договоров и обновления моделей.
  • обучение и изменение культуры. Внедрение IBP требует обучение сотрудников новым методам расчётов, новым процессам и новым инструментам. Важно обеспечить понимание значимости данных, прозрачности расчётов и соблюдения регламентов.
  • контроль качества и аудита. Включаются регулярные проверки данных, верификации расчётов, независимая валидация моделей и аудит исполнения.

     

Реализация проекта: этапы, контроли, метрики

Этапы реализации проекта в контексте IBP и перестрахования могут выглядеть следующим образом:

  1. Диагностика и целеполагание. Определяются цели проекта, требования к данным, архитектура процессов и KPI.
  2. Инвентаризация данных и инфраструктуры. Оценка полноты данных, источников, интеграции и качества. Планируется необходимый технологический набор и ресурсы.
  3. Дизайн процессов IBP и перестрахования. Формируются процессы планирования, сценарного анализа, утверждения и мониторинга.
  4. Архитектура данных и моделирование. Разрабатывается единая модель данных, согласуется структура полей, атрибутов и связей между полисами, претензиями и договорами перестрахования.
  5. Внедрение и пилот. Реализуется пилот на ограниченном наборе портфеля, выполняются сценарии, собираются данные по результатам и корректируются процессы.
  6. Масштабирование и устойчивость. Расширение на весь портфель, настройка мониторинга, внедрение новых договоров и коррекция моделей.
  7. Контроль и устойчивое развитие. Регулярные аудиты, пересмотр стратегий перестрахования, обновление KPI, поддержание культуры данных и соблюдение регламентов.

Классические контроли включают: прозрачность расчётов, согласование на уровне руководства, документирование методологий, контроль версий моделей, аудит данных и регулярную калибровку параметров перестрахований.

 

Key takeaways

  • Интеграция перестрахования в IBP требует не только технических решений, но и согласованных процессов и управленческих структур.
  • Чистая убыточность после перестрахования существенно зависит от структуры договоров, цены перестрахования и правильности учета затрат и доходов.
  • Архитектура данных должна обеспечивать прозрачность взаимосвязей между полисами, претензиями, перестрахованием и финансовыми результатами, с чётким контролем качества данных.
  • Сценарное планирование и стресс-тесты необходимы для оценки влияния перестрахования на капитал и устойчивость портфеля в условиях рыночной неопределённости.
  • Внедрение проходит через пилот, управление изменениями, обучение персонала и развитие устойчивой управленческой модели.
  • KPI должны отражать как экономическую эффективность, так и операционную управляемость перераспределения рисков и сложностей учёта перестрахования.
  • Эффективное управление изменениями и коммуникации между андеррайтингом, финансовым блоком и риск-менеджментом является критически важной частью успеха проекта.

     

FAQ

  1. Что такое IBP в контексте страхования и зачем он нужен в перестраховании?
  • IBP - это целостный подход к планированию и управлению бизнесом, который синхронизирует стратегические цели, операционные процессы и финансовые результаты через все функции. В перестраховании IBP позволяет выравнивать цели по снижению чистой убыточности, управлению капиталом и эффективному распределению затрат на перестрахование. Он обеспечивает прозрачность данных и сценариев, необходимых для принятия решений об уровне удержания, структуры договоров и распределения рисков между портфелем и перестраховщиком.

 

  1. Как перестрахование влияет на NLR (чистую убыточность)?
  • Перестрахование уменьшает величину чистых убыточностей за счёт передачи части риска перестраховщику, особенно в пропорциональных договорах и в рамках лимитов непропорционального перестрахования. Однако это может снижать NEP за счёт уплаты премий за перестрахование и комиссий. Эффект на NLR зависит от баланса между уменьшением убытков и удорожанием премий и расходов. В рамках IBP важно не только считать NLR до и после перестрахования, но и учитывать влияние на капитальные требования и сценарные результаты.

 

  1. Какие типы перестрахования наиболее влияют на IBP?
  • Пропорциональное перестрахование напрямую снижает долю риска и убытков, пропорционально удержанию. Непропорциональное перестрахование ограничивает убытки свыше определённых пределов и может предотвратить крупные единовременные потери, что критично для устойчивости капитала. В рамках IBP целесообразно сочетать оба типа и оценивать их влияние на NLR и на требования к капиталу в разных сценариях.

 

  1. Какие данные необходимы для реализации IBP в перестраховании?
  • Необходимы данные по полисам, экспозициям, премиям, претензиям, резервированию и перестраховательной деятельности: договоры перестрахования, лимиты, привязки, комиссии и ретроцессию, а также финансовые показатели и регуляторные требования. Важно иметь единый источник правды и соответствовать требованиям к качеству данных, полноте и согласованию между системами.

 

  1. Какие сценарии особенно важны для анализа перестраховательного эффекта на NLR?
  • Важно моделировать изменение удержания, изменение лимитов, изменение структуры договоров, вариацию частоты и размера претензий, а также крупные страховые события. Сценарии должны охватывать как базовый, так и стрессовый режимы рынка, чтобы оценить влияние на NLR, капитал и устойчивость портфеля.

 

  1. Какие KPI рекомендуются для мониторинга внедрения перестрахования в IBP?
  • NLR до/после перестрахования, Cost of Reinsurance (соотношение цены к NEP), Net Combined Ratio, скорость обработки перестраховательных сделок, точность учёта возмещений, диверсификационный эффект по сегментам, а также качество данных и соблюдение регуляторных требований.

 

  1. Какие риски сопутствуют внедрению перестрахования в рамках IBP?
  • Риск контрагента, риск неудачной оценки убытков, риск задержек в выплатах и учёта перестрахования, риск несоответствия между бизнес-целями и договорными условиями, регуляторные риски и операционные риски, связанные с обработкой больших массивов данных и изменением бизнес-процессов.

 

  1. Каковы лучшие практики управления изменениями при внедрении IBP и перестрахования?
  • Определение четкой стратегии и поддерживающих политик, вовлечение ключевых стейкхолдеров на ранних этапах, создание пилотного проекта, обучение сотрудников, документирование методологий и контроль версий моделей, регулярный аудит и корректировки на основе результатов пилота.

 

  1. Какие технологические решения чаще всего применяются для поддержки IBP в перестраховании?
  • Платформы для оркестрации данных (например, Apache Airflow), инструменты обработки больших данных (например, Apache Spark), базы данных и аналитические движки (например, ClickHouse), а также визуализационные панели и инструменты управления данными для финансового планирования и сценариев. Выбор зависит от объёма данных, скорости отчетности и регуляторных требований.

 

  1. Какой подход к внедрению лучше выбрать: централизованный или децентрализованный?**
  • Оба подхода имеют свои преимущества. Централизованный подход обеспечивает единое управляемое решение, консистентность и ускорение интеграции данных. Децентрализованный подход может повысить гибкость в отдельных бизнес-единицах и быстро адаптироваться к региональным требованиям. В реальной практике часто используется гибрид: централизованный слой для стандартных процессов и децентрализованные элементы на уровне сегментов портфеля с унифицированными политиками и стандартами данных.

 

Эта глава призвана дать методологическую базу для организации и ведения процесса IBP в контексте андеррайтинга и перестрахования, а также объяснить, как корректно оценивать и управлять влиянием перестрахования на чистую убыточность. Она подчеркивает важность не только теоретического понимания, но и практических механизмов: управляемых процессов, качественных данных, системной архитектуры и эффективной организации для устойчивого цифрового трансформационного процесса в страховой компании.

← Предыдущая статья
Андеррайтинг - Планирование лимитов ответственности по крупным рискам
Следующая статья →
Андеррайтинг - Планирование развития новых риск моделей и их влияния на финансовый результат

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • «Восток-Запад» – крупнейший поставщик продуктов в рестораны, кафе, гостиницы, кейтеринговые компании, столовые, комбинаты питания и кондитерские производства. 300+ городов регулярной доставки по всей территории России и странам СНГ; 3500+ товаров профессиональных брендов.

  • Банк "Санкт-Петербург" - это универсальный коммерческий банк, предоставляющий полный спектр финансовых услуг для частных и корпоративных клиентов. Банк основан в 1990 году и имеет генеральную лицензию Банка России на осуществление банковских операций. Сеть банка включает более 170 офисов и отделений, а также свыше 1000 банкоматов и терминалов в Санкт-Петербурге, Москве и других регионах.

  • ООО "Интернэшнл Ресторант Брэндс" – это крупнейший франчайзинговый партнер компании Yum! Brands Russia & CIS в России, отвечающий за рост и развитие бренда KFC на территории РФ. На сегодняшний день у компании более 350 ресторанов. Ежедневно в рестораны приходит 200 000+ гостей.

  • 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.

  • 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.