Эксперт-BI Банки: Интерактивная аналитика для банка
Банковская отрасль развивает и внедряет самые современные механизмы цифрового взаимодействия между банком и клиентом. С ростом цифровизации банковской сферы растет доля клиентов, которые пользуются не только традиционными, но цифровыми услугами банков. Банки предоставляют своим клиентам большой выбор услуг, стараясь предложить лучшие условия:
Продукты по счетам
- Текущий счет
- Сберегательный счет
Кредитные продукты
- Персональный кредит
- Ипотечный кредит
- Студенческий кредит
- Кредит на покупку жилья
Карточные продукты
- Дебетовая карта
- Кредитная карта
Банкам ежедневно требуется проводить аналитику своих показателей. Так как банковская отрасль сталкивается со многими элементами контроля, банкам требуется хранить и обрабатывать огромное количество данных. Эксперт-BI дает возможность банкам анализировать множество показателей для разных департаментов:
Кредитование, платежи и транзакции
- Анализ транзакционной активности
- Депозиты и снятие средств
- Платежи и взыскания
- Ипотека и выдача кредитов
- AML / расследование мошенничества
Управление рисками и комплаенс
- Анализ рисков
- Управление кредитными рисками
- Рыночные и операционные риски
- Комплаенс - Базель II, SEPA, KYC, AML, USA Patriot Act
Операционная деятельность, ИТ и бэк-офис
- Финансовая отчетность
- Бухгалтерский учет / GL
- Эффективность бизнес-процессов
- Управление ИТ-системами и SLA
- Анализ трудовых ресурсов и льгот
Исполнительный менеджмент
- Анализ эффективности бизнеса
- Сбалансированная система показателей
- P&L по LOB / филиалам
- Предиктивный анализ / анализ "что-если
- Управление на основе деятельности
Продажи и дистрибуция
- Анализ продаж и доходов
- Сегментация и таргетинг клиентов
- Анализ комиссионных и сборов
- Обслуживание клиентов, Call-центр
- Приложения для онлайн-каналов
Маркетинг и управление продуктами
- Перекрестные и дополнительные продажи
- Портфель клиентов и прибыльность
- Анализ эффективности продукта
- Анализ маркетинговых кампаний
- Веб-аналитика
Для банков остается первостепенной задачей среди множества продуктов составить оптимальный портфель для повышения конверсии в офферинге.
За счет улучшения таргетинга, подбора наилучшего канала и способа коммуникации и использования предиктивной аналитики на финансовых рынках банки могут составить устойчивую стратегию оптимизации банковских процессов.
Все это невозможно без грамотного хранения и использования данных. Потребность в DWH и BI в банковской сфере возникает в нескольких сценариях:
1. Управление взаимоотношениями с клиентами: Консолидация данных о клиентах из различных каналов (например, отделений, онлайн-банкинга, мобильных приложений) для получения единой картины.
2. Управление рисками и соблюдение нормативных требований: Банки сталкиваются с жесткими нормативными требованиями и должны управлять различными рисками, включая кредитные, рыночные и операционные.
3. Выявление и предотвращение мошенничества: В связи с растущей распространенностью финансового мошенничества банкам необходимо оперативно выявлять и предотвращать мошеннические действия.
4. Производительность и операционная эффективность: Оптимизация операций для снижения затрат и повышения качества обслуживания.
5. Финансовая отчетность и анализ: Точная и своевременная финансовая отчетность имеет решающее значение для внутреннего управления и соблюдения нормативных требований.
6. Анализ рынка и конкурентов: Понимание тенденций рынка и конкурентной среды для обоснования стратегического планирования.
7. Возможности перекрестных и дополнительных продаж: Выявление возможностей для продажи дополнительных продуктов существующим клиентам.
8. Инициативы по цифровой трансформации: По мере того как банки осуществляют цифровую трансформацию, им необходимо использовать данные для оптимизации цифровых каналов, внедрения инновационных продуктов и улучшения качества обслуживания.
Данные, используемые в банковской отрасли, имеют свою специфику, так как банки выступают п финансовыми посредниками между лицами, обладающими временно свободным капиталом, и теми, кто нуждается в финансировании своей деятельности. Внедрение DWH и BI в банковском секторе требует тщательного планирования с учетом:
- Конфиденциальность данных и меры безопасности для защиты конфиденциальной финансовой информации.
- Масштабируемость DWH для обработки растущих объемов данных.
- Возможности интеграции для консолидации данных из унаследованных систем и новых цифровых платформ.
- Соответствие нормативным требованиям для обеспечения соответствия отчетности и обработки данных всем законодательным требованиям. Данные банковской отрасли в хранилище должны соответствовать следующим международным стандартам: ISO20022, IFRS, IAS, FIX, XBRL, FDX, GDPR, PSD2, FpML, IFX, FIBO и другим.
Банки стремятся повысить эффективность работы с данными для оптимизации процессов. Решение Эксперт-BI банки предлагает полный набор возможностей, предназначенных для повышения эффективности управления рисками и аналитических процессов в банковских учреждениях. Области применения Эксперт-BI в банковской сфере:
- Информационные панели и системы показателей для руководства
- Управление рисками и обеспечение соответствия нормативно-правовым актам
- Управление расходами
- Анализ информации о клиентах и определение целевых клиентов
- Управление активами и анализ капиталовложений
- Обслуживание клиентов
- Управление финансовой деятельностью
- Анализ продаж и доходов
- Мониторинг операций
- Управление деятельностью подразделений ИТ
С помощью BI-системы банки могут анализировать множество показателей. Самые популярные задачи, решаемые визуализацией:
- Кредитный портфель банка
- Аллокация IT-расходов
-
Модели данных и визуализация для витрин:
- "Анализ счетов"
- "Анализ продуктов"
- "Анализ пластика"
- "Анализ кредитного портфеля"
- "Анализ продаж"
- "Финансовый анализ клиентов"
- Управленческая отчетность банка (BS и PL)
-
Информационные и управленческие панели:
- для розничного блока
- для блока по работе с корпоративными клиентами и юридическими лицами
- для кредитного департамента
- для ПЭУ
Банки могут использовать искусственный интеллект для улучшения различных аспектов создания, управления и использования хранилища данных.
Технологии искусственного интеллекта позволяют автоматизировать рутинные задачи, оптимизировать процессы, повысить качество данных и получить глубокие знания, тем самым делая хранение данных более эффективным и результативным. Вот как банки могут использовать ИИ в контексте DWH:
1. Автоматизированная интеграция и очистка данных
ИИ для процессов ETL: Алгоритмы ИИ могут автоматизировать процессы извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL), выявляя и извлекая необходимые данные из различных источников, включая структурированные и неструктурированные данные.
Очистка данных: Инструменты, управляемые искусственным интеллектом, могут автоматически обнаруживать и исправлять ошибки, несоответствия, дубликаты и недостающие значения в данных по мере их интеграции в DWH, обеспечивая высокое качество данных.
2. Интеллектуальное каталогизирование данных
Управление метаданными: ИИ может помочь в автоматическом создании и управлении метаданными, облегчая пользователям понимание, поиск и использование данных, хранящихся в DWH.
Семантическое обнаружение: Технологии ИИ могут способствовать семантическому обнаружению данных, пониманию контекста и значения различных элементов данных, что помогает более эффективно классифицировать и маркировать данные.
3. Расширенное сжатие данных
Оптимизация хранения данных: Алгоритмы искусственного интеллекта могут предсказывать наилучшие методы сжатия для различных типов данных, оптимизируя использование хранилища в DWH без ущерба для производительности поиска данных.
4. Предиктивное управление данными
Планирование объема данных: ИИ может анализировать тенденции роста и использования данных для прогнозирования будущих потребностей в хранении и обработке данных, что помогает в упреждающем планировании емкости и распределении ресурсов.
Управление жизненным циклом данных: Модели ИИ позволяют автоматизировать архивацию и очистку данных на основе моделей использования данных и их ценности для бизнеса, эффективно управляя жизненным циклом данных.
5. Повышенная безопасность и соответствие нормативным требованиям
Обнаружение аномалий: Обнаружение аномалий на основе искусственного интеллекта позволяет выявлять необычные модели доступа или модификации данных, которые могут указывать на нарушение безопасности, что позволяет быстрее реагировать на потенциальные угрозы.
Соответствие нормативным требованиям: ИИ может автоматизировать процессы мониторинга и отчетности для обеспечения соответствия банковским нормам, таким как GDPR, CCPA или Basel III, путем выявления и маркировки конфиденциальных данных и обеспечения надлежащей обработки.
6. Оптимизация производительности запросов
Оптимизация запросов: Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать прошлую производительность запросов, чтобы оптимизировать стратегии индексирования и разбиения данных, улучшая время выполнения запросов.
Балансировка нагрузки: ИИ может предсказывать время пиковой нагрузки и автоматически регулировать распределение ресурсов для балансировки нагрузки и поддержания производительности.
7. Генерация персонализированной информации
Пользовательская аналитика: Понимая предпочтения пользователей и шаблоны исторических запросов, ИИ может персонализировать работу по изучению данных и аналитике, предлагая соответствующие наборы данных, визуализации и аналитические материалы.
Предиктивная аналитика: Модели искусственного интеллекта и машинного обучения могут работать поверх данных DWH для прогнозирования тенденций, выявления возможностей перекрестных или дополнительных продаж, оценки кредитных рисков или обнаружения потенциальных мошеннических действий.
Интеграция ИИ в процессы DWH позволяет банкам более эффективно управлять своими данными, обеспечивая высокое качество, безопасность и легкий доступ к данным для аналитики и принятия решений. По мере развития технологий ИИ их роль в совершенствовании хранилищ данных и аналитики в банковском секторе будет расти, способствуя инновациям и конкурентным преимуществам.
История успеха: Wuxi Bank: повышение эффективности анализа данных на 80 % за счет расширения возможностей бизнеса и технологий
Наши решения в России помогают банкам со следующим функционалом:
ПАО «Банк «Санкт-Петербург»
Функции: Финансы, продажи
Решение:
- Расчет показателя краткосрочной ликвидности.
Создано приложение, позволяющее на любую заданную дату отчета найти клиентов: у которых в течение 365 дней до даты отчета, был зафиксирован 30 дневный интервал в рамках которого суммарный остаток на всех счетах (в т. ч. валютных) уменьшился более чем на 20%.
Для каждого найденного клиента выводилась информации:
- абсолютная и относительная величина уменьшения остатка;
- дата начала и окончания последнего из периодов с максимальным уменьшением остатка;
- дополнительная справочная информация по клиенту.
- Нормативы ликвидности банка – расчет трёх нормативов ликвидности банка H2, H3, H4.
Создано приложение рассчитывающее указанные нормативы на любой выбранный в отчете месяц.
-
Бюджет клиента. Подготовлена модель данных позволяющая в рамках единого интерфейса отразить показатели бюджета выбранного клиента или группы клиентов. Рассчитываемые показатели:
- Процентная прибыль;
- Непроцентная прибыль;
- Потребляемый капитал;
- Резерв на заданную дату;
- Рентабельность активов, %
- Дебиторская задолженность;
- Среднедневные остатки;
- Себестоимость;
- Доходы / Расходы;
с детализацией до клиентов, счетов, продуктовых групп, договоров, тарифов.
-
Денежно-кредитная политика. Подготовка кредитного портфеля для его просмотра и анализа состоит из нескольких этапов:
- подготовка исходных файлов;
- первичное формирование кредитного портфеля;
- ввод корректирующих значений с помощью контрольных списков;
- обновление кредитного портфеля (с учетом новых корректирующих значений);
- просмотр и анализ кредитного портфеля.
- Паспорт клиента.
- Анализ платежей клиентов.
-
Организован учет для экономического обоснования аллокации ИТ-затрат. Решение задачи распределения затрат включает в себя следующие действия:
- ввод, хранение и предоставление данных по затратам в разбивке по группам затрат
- распределение затрат по определенным правилам по МВЗ;
- распределение затрат по потребителям.
- Учёт модификаций КД для МСФО.
ПАО «СБЕРБАНК»
Блок «Розничный бизнес»
Функции: Продажи, маркетинг, финансы, операционные риски, HR
Решение:
В блоке «Розничный бизнес» Сбербанка удалось:
- ликвидировать более тысячи отчетов Excel;
- автоматизировать расчет более 10 тысяч аналитических показателей на основе единой аналитической платформы.
Платформа используется как классический BI, инструмент подготовки презентаций, для контроля качества данных и процессов, а также для продвинутой аналитики с элементами AI.
Некоторые результаты:
- BI-проект для единых распределительных call-центров: ликвидированы 450 отчетных форм в Excel – вместо них был создан один аналитический дашборд
- BI-проект по централизации отчетности: ликвидированы порядка 600 отчетных форм в Excel, а все необходимые данные переведены в 5 аналитических дашбордов, что стало предпосылкой для оптимизации численности персонала
Причина выбора:
Выбор сделан благодаря гибкости прототипирования и развертывания системы, высокой скорости разработки приложений, удобному ETL-функционалу и большим возможностям интеграции с различными источниками данных. Роль сыграла и возможность использовать собственные расширения на Python, а также встраивание визуализации в виде мэшапов в сторонние приложения и внутренние порталы.
Олег Савельев, руководитель направления, штаб блока Розничный Бизнес, Сбербанк.
ЮниКредит Лизинг
Функции: Операционная деятельность, управление рисками, финансы
Решение:
Благодаря внедрению платформы «ЮниКредит Лизинг» удалось повысить качество данных, необходимых для управления рисками, а также обеспечить соответствие политикам UniCredit Group.
Некоторые результаты:
- получена возможность создания ежедневной отчетности
- повышено качество данных, используемых в аналитической отчетности
- появилась возможность анализа данных вплоть до уровня каждой лизинговой сделки
- создана платформа для анализа данных, необходимых для минимизации возможных разрывов по ликвидности и процентным ставкам
- руководство обеспечено данными, необходимыми для формирования открытой валютной позиции компании
Причина выбора:
Без внедрения BI-платформы задача по повышению уровня качества данных не могла бы быть решена в принципе. В соответствии с внутренней стратегией компании «ЮниКредит Лизинг» было принято решение о начале разработки проекта по внедрению полномасштабной системы управленческого учета, включая концепции трансфертного ценообразования и аллокации расходов. Это позволит создать базу данных, которая должна стать «непреложной истиной» для любой отчетности. На основе этой базы данных будут решаться задачи, связанные с кредитными рисками, отчетностью МСФО и операционными рисками.
Андрей Охрименко, финансовый директор ООО «ЮниКредит Лизинг»
ВТБ Факторинг
Функции: Продажи, цепочки поставок, финансы, операционная деятельность
Решение:
- объединена информация для анализа из различных источников: CRM, 1C, списки SharePoint, биллинговая система, веб-сервисы;
- сформирована регулярная внутренняя отчетность;
- анализ накопленной информации по работе с клиентами и уступленной дебиторской задолженностью.
Некоторые результаты:
- более 40-ка критически важных отчетов;
- в результате внедрения BI-решения специалисты компании ВТБ Факторинг получили удобную систему оперативной отчетности и бизнесаналитики, которая не только экономит время, но и существенно повышает качество работы.
Причина выбора:
После запуска программы, скорость оценки прибыльности по клиенту и предоставления консолидированной финансовой отчетности уменьшилась с нескольких недель до нескольких дней. BI-решение стало неотъемлемой частью инфраструктуры ВТБ Факторинг, эффективность и удобство системы оценили все сотрудники компании.
Николай Голов, начальник отдела интеграции бизнес-приложений ИТ-дирекции, ВТБ Факторинг
ТранскапиталБанк
Функции: Финансы, операционная деятельность
Решение:
По результатам пилотного проекта за две недели была создана «виртуальная
витрина» – приложение, в котором визуализируются различные аспекты деятельности корпоративных клиентов банка – от кредитного портфеля с расчетом доходности, рентабельности сделок и их срочности до средних показателей по каждому клиенту, показателей на определенную дату и взаимосвязей между клиентами.
Некоторые результаты:
- по окончанию пилотного проекта, решение о переводе его в промышленную эксплуатацию, с расширением пользователей, работающих с системой;
- создание мобильных решений в системе для топ менеджмента банка;
- сокращение затрат на анализ данных как ресурсных, так и финансовых.
Причина выбора:
Платформа была выбрана как оптимальный по соотношению цена-качество инструмент для работы с бизнес-аналитикой на мобильных устройствах.
Андрей Пушкин, директор Финансовой Дирекции «ТрансКапиталБанка»
Деньга (ООО «Народная касса»)
Функции: Финансы, маркетинг и реклама
Решение:
- сформированы отчеты с учетом всестороннего анализа клиентской базы;
- повышена степень детализации аналитических данных;
- аналитика с учетом быстро изменяющихся запросов;
- увеличена оперативность и наглядность предоставления аналитической информации;
- минимизирована стоимость разработки новых отчетов;
- прозрачность в алгоритмах, используемых сотрудниками для подготовки отчетности и проведения анализа.
Некоторые результаты:
- срок формирования отчетности сократился с недель до секунд;
- выявлено более 100 случаев ошибок, возникавших ранее при формировании отчетности;
- рост скорости принятия решений на 60-70%;
- сокращение срока формирования новой аналитики на 90%;
- снижение времени формирования отчетности по открывающимся подразделениям на 95%.
Причина выбора:
Использование BI-платформы открывает перед нами новые горизонты для развития бизнеса на основе накопленных в компании данных и опыта.
Игорь Сергеевич Крикун, руководитель финансово-аналитической службы, компания Деньга
ВТБ Страхование
Функции: Финансы, продажи, маркетинг, ИТ
Решение:
- создан единый корпоративный сервис по анализу информации;
- снижены трудозатраты на разработку аналитических отчетов;
- снижены нагрузки на учетные системы по формированию отчетности;
- доступный пользователям инструментов для создания аналитических отчетов;
- повышен уровень информационной безопасности.
Некоторые результаты:
- высокая скорость внедрения аналитической платформы;
- быстрая адаптация пользователей и возможность самостоятельной доработки приложений;
- возможность анализировать весь массив корпоративных данных, без привязки к учетным системам;
- гибкая многофакторная система контроля доступа к данным
Причина выбора:
Определяющим преимуществом стала возможность кастомизации отчетов пользователями без вмешательства сотрудников ИТ. Мы понимали, что эта особенность системы поможет нам значительно упростить сложившийся процесс получения необходимой отчетности, оптимизировать работу бизнес-подразделений и скорость принятия решений.
Светлана Агапова, директор Департамента страховых и информационных технологий, член Правления ВТБ Страхование
ОАО «АльфаСтрахование»
Функции: Андеррайтинг, продажи, маркетинг, управление, операции, финансы
Решение:
- сокращены трудозатраты на отчетность и подготовку аналитических данных;
- бизнес-подразделений обеспечены оперативной информацией в условиях динамичного развития компании, в условиях перевода учета бизнеса на единую централизованную систему;
- усовершенствованы процессы формирования корпоративной отчетности.
Некоторые результаты:
- ускорен ответ на запрос пользователя;
- сокращены срока создания аналитического документа;
- усилен контроля доступа к конфиденциальной информации;
- систематизирован и формализован подход к расчету специфических KPI страхового бизнеса;
- улучшен контроль за правильностью учетных данных и дебиторскими задолженностями.
Причина выбора:
Евгения Гришина, считает, что «главное преимущество внедрения — это появление в компании гибкого, прозрачного и оперативного решения, которое поддерживает динамичное развитие Группы «АльфаСтрахование», помогает создавать новые конкурентные преимущества и, в конечном счете, полностью удовлетворять потребности клиентов».
АТ «Пиреус Банк МКБ»
Функции: Финансы
Решение:
- созданы новые, недоступные ранее аналитические управленческие отчеты для определения прибыльных и убыточных продуктов и подразделений;
- выявлены ключевые показатели, которые в дальнейшем могут использоваться для мотивации персонала и, как результат, улучшения эффективности бизнеса.
Некоторые результаты:
- ряд данных и показателей, которые до начала проекта было достаточно сложно получить, агрегировать и проанализировать, – сделать это можно было либо вручную, либо привлекая IT-специалистов для написания скриптов. Использование BI-платформы позволило создать базу отчетов, которые мгновенно позволило создавать отчеты и использовать для дальнейшей работы.
- весомым преимуществом стала и возможность системы работать как с данными, получаемыми из специализированного хранилища, так и напрямую из других используемых в компании IT-систем.
Причина выбора:
Платформа стала удобным и очень полезным инструментом для определения эффективности работы подразделений – точек продаж, бизнес линий и т.д. – и прибыльности продуктов. Это основа для разработки стратегии развития бизнеса и, как результат, залог поддержания стабильности работы Пиреус Банка.
И. о. Председателя Правления Пиреус Банка в Украине Вячеслав Коваль.
Скриншоты
Продукт Эксперт-BI
Продукт Эксперт-BI, запросить доступ к демо-стенду on-line
