Разделы

Интеграция ИТ в банках

ИТ в банках: автоматизировать и анализировать, чтобы оптимизировать

14 ноября 2013 г. участники банковской секции CNews Forum 2013 собрались вместе, чтобы понять, как далеко зашли российские банки в применении аутсосинга, какие нравственные проблемы вызывают решения Big Data в российском банковском бизнесе и есть ли пределы в мобилизации корпоративного банкинга.

Александр Чухланцев: BI-системы начинают применять по своему истинному предназначению

Александр Чухланцев, директор департамента по работе с компаниями финансового сектора компании R-Style, рассказал о том, какие тренды мирового рынка и процессы в сфере информатизации деятельности органов государственной власти влияют на ход информатизации российских банков.

CNews: Какие процессы в сфере информатизации деятельности органов государственной власти влияют на ход информатизации российских банков? Насколько сильно проявляется это влияние?

Александр Чухланцев: Сейчас продолжается переход на электронное межведомственное взаимодействие. Это очень важный этап реализации системного проекта по совершенствованию государственного механизма управления, ориентированного, в первую очередь, на запросы граждан и интересы общества.

Потенциально этот процесс может серьезно расширить возможности банков в части клиентских взаимоотношений. На текущий момент с федеральными органами исполнительной власти доступен обмен разнообразными типами документов через СМЭВ, что уже ведет к изменению бизнес-процессов банков. По мере открытия новых сервисов будут расширяться возможности для банковского бизнеса.

Появление дополнительных источников данных для анализа заемщиков существенно уменьшит долю невозврата заемных средств. Станет доступна проверка действительности документов, удостоверяющих личность, действительности регистрации по месту жительства или пребывания, проверка залогового имущества – выписки и справки из ЕГРП.

Увеличится количество источников информации о клиентах, находящихся в сегментах малого и среднего бизнеса, что позволит банкам проводить более глубокий анализ их хозяйственной деятельности и помогать развиваться за счет персонализированных продуктов и повышения их финансовой грамотности.

И, наконец, существенно упростятся процессы судебного делопроизводства, в т.ч. исполнительные, по которым банк является взыскателем.

CNews: Какие тренды мирового рынка банковской информатизации окажут влияние на российский рынок в следующем году?

Александр Чухланцев: Первый тренд – это мобилизация клиентов и сотрудников банка. Доля населения, постоянно пользующаяся смартфонами и планшетными компьютерами, растет с каждым годом. Ориентируясь на ту часть аудитории, что неравнодушна к технологическим новинкам, банки начинают предлагать пользователям разнообразные услуги, обеспечивающие такой же уровень удобства использования, как и любое другое приложение на iOS или Android. Хорошим примером могут служить p2p-переводы, управление и планирование личных финансов (PFM) и т.п. Тенденция к повышению количества и качества услуг мобильных каналов дистанционного банковского обслуживания сохраняется.

Для сотрудников банка мобильные решения уже находят свое применение для реализации таких задач, как геолокация при обслуживании банкоматов или терминалов, оформление менеджером заявки на продукт при клиенте и уведомление его о принятом решении, формирование отчетов, необходимых для принятия управленческих решений, согласование документов и т.п.

Еще одним бесспорным трендом является развитие Business Intelligence. На настоящий момент самыми распространенными областями применения систем класса BI являются управленческая, операционная и регламентированная виды отчетности, причем происходит передача контроля над бизнес-аналитикой от ИТ-подразделений конечным пользователям. В последнее время явно прослеживаются тенденции применения BI-систем для аналитических задач, для прогнозирования, то есть по своему истинному предназначению. К смене парадигмы банки подталкивают такие технологии как Big Data и Data Mining, активно развивающиеся уже на российском рынке.

Область применения анализа найденных закономерностей при обработке больших объемов разнородных данных практически не ограничена: от очевидных (моделирование поведенческой модели клиента для формирования персональных предложений или оценки кредитоспособности) до разработки экономической модели клиента (создание юридического лица, выявление наиболее сильных и слабых игроков на фондовой бирже, спекулирующих акциями банка, формирование стратегий работы с ними). Одной из фундаментальных предпосылок использований технологий Data Mining и Big Data является получение банками доступа к данным государственного «облачного» решения – Системы Межведомственного Взаимодействия.

Короткая ссылка