25.03.2017, Суббота

EUR
61.8636
24.03.2017 62.0959
23.03.2017 62.2699
22.03.2017 61.7308
USD
57.4247
24.03.2017 57.5228
23.03.2017 57.636
22.03.2017 57.2323
AU
2296.73
24.03.2017 2307.87/2307.87
23.03.2017 2309.07/2309.07
22.03.2017 2267.05/2267.05
по курсу ЦБ РФ
1

Юлий Гольдберг: Мошенников в финансовой сфере дураками не назовёшь

11.10.2013 10:34
Целевой маркетинг, управление рисками, предотвращение мошенничества, работа с просрочкой - задачи, которые постоянно стоят перед банками. Не секрет, что залог их успешного решения в современном мире - глубокая бизнес-аналитика и высокие технологии. О том, как предложить клиенту продукт и не быть «посланным», о внутрибанковском лоббизме и благосклонности российского законодательства к мошенникам рассказал директор по развитию финансового сектора «SAS Россия/СНГ» Юлий Гольдберг
- Что вы подразумеваете под углублённой бизнес-аналитикой?

- Термин очень широкий. Аналитикой как таковой SAS занимается с 1976 года: разработкой различных статистических систем, позволяющих исследовать большие объёмы данных и выявлять в них всевозможные закономерности, рассчитывать прогнозы, искать оптимальные решения сложных многофакторных задач.

Сегодня SAS - один из мировых лидеров в сфере углублённой бизнес-аналитики, под которой мы понимаем всестороннее рассмотрение и изучение протекающих в организациях процессов и явлений с помощью IT-решений. Доля SAS на этом рынке, согласно исследованию IDC (крупный международный консультант в области информационных технологий, телекоммуникаций и потребительской техники), составляет 36,2%.

По сути, глубокая аналитика - это определённый набор математических алгоритмов и математических методов исследования данных. Например, с помощью нашего решения для клиентской аналитики в банках можно понять, чем люди интересуются, что им лучше предложить в зависимости от того, откуда они заходят на сайт организации и сколько времени проводят на той или иной его странице.

Если рассматривать каждый параметр в отдельности, то кажется, что мы собираем вроде бы элементарные вещи. Однако, исследуя все данные в совокупности, мы можем выявить такие тонкие оттенки спроса, которые в противном случае никогда не привлекли бы внимания.

Когда подобные исследования проводятся на простом, можно сказать, житейском уровне, выявляя какие-то закономерности, лежащие на поверхности (вроде «молодёжь предпочитает коммуницировать с банком через интернет, а пенсионеры чаще ходят в отделения»), - это одно. А с помощью применения высокотехнологичных инструментов, использующих продвинутую математику, можно гораздо глубже изучить и понять ситуацию. К примеру, более чётко сегментировать тех же клиентов и в результате определить, что конкретно интересно той или иной категории. Скажем, людям в возрасте от 25 до 30 лет с высшим образованием и доходом от 50 тысяч до 70 тысяч рублей, взявшим в этом банке кредит и погасившим его менее года назад, задержав максимум один платёж на срок не более месяца, рационально предложить через интернет-банк «золотую» кредитную карту с индивидуальным лимитом и cash-back в 7% при оплате топлива на бензоколонках на сумму более одной тысячи рублей.

- Какова цель вашей аналитики?

- Принятие организациями обоснованных бизнес-решений, в том числе в плане предложений клиентам продуктов и услуг. Мы выделяем множество узких клиентских сегментов. Внимательно изучаем каждый из них. Берём один, скажем, людей, пользующихся только одним каким-нибудь банковским продуктом (к примеру, вкладом или дебетовой картой). Эти люди при этом являются клиентами данного банка меньше года, имеют доход ниже среднего и другие общие признаки. Анализируем текущее потребление этой категории клиентов, а также направления миграции клиентов между сегментами, рыночные тренды и понимаем, например, что им рационально предложить, ещё и кредитную карту - потому что другие люди со схожими демографическими и поведенческими признаками уже пользуются кредитками из-за нехватки средств на удовлетворение своих текущих потребностей.

Другой пример. В общей клиентской базе мы выявляем клиентов, которые приносят банку наибольшую прибыль, а также тех, от которых одни убытки. Технологии SAS позволяют построить максимально полный и объективный профиль обеих категорий, определить наиболее существенные отличия одного сегмента от другого и благодаря этому определить реальные пути увеличения доли прибыльных клиентов.

- Есть направления, на которых SAS в большей степени фокусируется?

- Да. Среди наших приоритетных направлений для банков - управление рисками, клиентская аналитика и целевой маркетинг, выявление и предотвращение мошенничества, оптимизация работы с просроченной задолженностью.

- Однако все исследователи, независимо от применяемой ими методики, скажут, что их аналитика глубокая, что их выводы объективны. В чём преимущества SAS?

- Преимуществ несколько. Давайте посмотрим на примерах. Один из аналитических методов - форкастинг (forecasting), то есть прогнозирование каких-то показателей деятельности организации с учётом влияния рынка, тенденций изменения конкурентной среды. С помощью современных методов форкастинга можно качественно прогнозировать, например, количество трансакций различного типа в том или ином устройстве самообслуживания. Благодаря таким прогнозам становится яснее, где и какие терминалы следует установить, как их обслуживать, продвигать.

Другое важнейшее направление глубокой аналитики - data mining (data - данные, mining - добывать, раскапывать). Это «широко известная в узких кругах специалистов» технология выявления скрытых взаимосвязей внутри больших баз данных.

Возвращаюсь к примеру с клиентской базой. Возьмём держателей кредитных карт в каком-либо банке. В информационных системах банка такие клиенты имеют определённый набор характеристик: пол, возраст, момент начала обслуживания в этой организации, состав и объём потребляемых продуктов и услуг, а также многое другое. В крупном банке количество параметров, описывающих каждого клиента, может составлять несколько тысяч. Продуктивный анализ такого огромного массива информации возможен именно благодаря инструментам data mining. Это помогает, например, в каждом конкретном случае выделить из тысяч характеристик клиента те несколько, которые на практике позволят понять, что именно ему предложить, когда он в следующий раз обратится в колл-центр или воспользуется банкоматом.

- Когда сам клиент позвонит в банк? Или наоборот?

- По большому счёту непринципиально. Это два параллельных типа целевых коммуникаций. Один тип - outbound, исходящая от банка прямая коммуникация (обзвон клиентов с предложениями, СМС, письма по почте). И inbound - соответственно, когда сам клиент обращается в банк, совершая операции, интересуясь его продуктами и услугами или даже с жалобой.

- Outbound в большинстве случаев отрицательно воспринимается клиентами. Звонки и СМС очень многих раздражают, воспринимаются как спам, вмешательство в личное пространство. Банк редко таким путём даёт информацию, которая клиенту действительно интересна.

- Это так. Такое отношение - следствие запущенных многими банками «целевых кампаний», которые, по сути, больше похожи на «ковровые бомбометания». Для того чтобы банк исключил из своей практики массовые рассылки и обзвоны, раздражающие клиентов и по факту «убивающие» клиентскую базу, и действовал точечно, вне зависимости о того, по чьей инициативе происходит контакт, и нужна глубокая аналитика. Она помогает выстроить на самом деле целевые маркетинговые коммуникации, для которых позитивный отклик 40% - не редкость. Наиболее клиентоориентированные банки уже сегодня вкладывают значительные средства в клиентскую аналитику, внедряя так называемый аналитический CRM.

Для каждого целевого сегмента, а их могут быть сотни, может потребоваться свой язык, свой набор продуктов, их параметров. Скажем, для кого-то важен размер лимита по кредитной карте, кому-то нужна «золотая» карта, чтобы подчеркнуть свой высокий социальный статус, для кого-то главное - процентная ставка по займу, а для кого-то принципиальный момент - возможность поместить на карту фото любимой кошки.

В последнее время банки активнее начинают использовать inbound-каналы коммуникации с клиентами. Например, предложение, подготовленное для конкретного клиента, не отправляется в контакт-центр «на прозвон», а «озвучивается» через банкомат. Человек набирает свой ПИН-код на устройстве самообслуживания, желая снять наличные или осуществить перевод, и видит на экране адресованное лично ему сообщение от банка.

- Ни разу не вчитывалась в такие предложения, а если бы изучила их, вряд ли бы обратилась в банк. Через банкомат, как правило, мне надо совершить определённую операцию, притом быстро. Нет времени фокусироваться на дополнительной информации.

- Вы, возможно, не фокусируетесь. Тем не менее, согласно проведённым исследованиям, многие люди, ожидая выдачи наличных, изучают выведенное на экране предложение, а затем положительно на него откликаются. Важно, что предлагают и как. Одно дело, если мелким серым шрифтом на белом фоне «нарисовано» предложение очередной кредитки с минимальным лимитом, при том что клиент в это время ломает голову над тем, как быстрее расплатиться по уже имеющимся долгам. Другое дело, если высвечивается красивый баннер с предложением мгновенно разместить часть средств, лежащих бесполезным грузом на расчётном счёте клиента, на депозит под заманчивый процент.

- Услуги SAS явно не дешёвые. Вместе с тем они довольно новые для российского банковского рынка, поэтому положительный бизнес-эффект от их применения со стороны неочевиден. Как вы оцениваете востребованность вашей бизнес-аналитики в нашей стране?

- Наш первый клиент в России - Альфа-Банк стал пользоваться аналитикой SAS ещё в далёком 1993 году. Понятно, что тогда спрос только зарождался. Образованный в 2006 году ТКС Банк, к примеру, изначально применял SAS для поиска клиентов и выстраивания правильных коммуникаций с ними.

Всплеск интереса со стороны финансовых организаций, как это ни странно, произошёл после кризиса 2008-2009 годов, когда банки стали тщательно считать деньги и вложения в IT начали рассматривать как инвестиции в свой бизнес, которые необходимо достаточно быстро окупить.

Срок окупаемости решений SAS обычно не превышает одного года, а чаще возврат инвестиций происходит быстрее. Поэтому наша аналитика уже применяется в нескольких десятках российских банков и других финансовых организаций.

- Перечислите, пожалуйста, ваших крупных российских клиентов.

- Сбербанк, ВТБ 24, Альфа-Банк, ТКС Банк, «Русский Стандарт», Райффайзенбанк, Банк Москвы, «ЮниКредит» и другие.

- Но, читая, например, жалобы клиентов в «Народном рейтинге» на портале Банки.ру, не скажешь, что крупные банки отказались от той же массовой СМС-рассылки. Вот Сбербанк, ваш клиент, активно её практикует.

- Процесс становления аналитического подразделения в банке не бывает быстрым. Хотя решение SAS можно внедрить за несколько месяцев, перестройка крупного банка на клиентоориентированные рельсы требует порой длительного времени.

Долго происходит обычно становление в банке процессов test & learn (тестирование идей и методик на узких аудиториях), которые для целевого маркетинга являются ключевыми. Прежде чем предлагать что-то значительной части целевой аудитории, нужно провести некоторое число небольших маркетинговых кампаний, посмотреть на их результат, возможно, проработать предложение и форму его подачи на фокус-группах.

К тому же известно, что в крупных банках обычно довольно мощные организационные структуры, представляющие те или иные продукты банка, - кредитные карты, кредиты наличными и другие. В зависимости от мощности лоббистского ресурса каждая из этих структур стремится повысить приоритет именно своих продуктов и маркетинговых кампаний. В частности, поэтому клиент часто получает не то, что ему нужно, а то, что ему хочет «продать» банк (в данном случае даже конкретное подразделение банка).

- Каковы составляющие затрат банков на внедрение, применение ваших решений?

- Стоимость самого программного обеспечения, аппаратного комплекса (серверы, дисковые массивы), услуг команды внедрения, а также затраты на персонал банка, участвующий во внедрении и последующем сопровождении системы. Внедрение аналитического решения часто приводит к существенному увеличению численности подразделения, которое занимается аналитикой.

- Какова сумма затрат?

- Масштаб проекта зависит от размера банка, его требований. Если взять уровень банков из топ-10, то внедрение аналитического решения для целевого маркетинга может обойтись в несколько миллионов долларов.

- Назовите, пожалуйста, ваших основных конкурентов в России.

- Крупнейшие IT-игроки: IBM, Oracle, SAP, которые конкурируют на всех рынках и во всех сегментах.

- Перейдём к теме мошенничества. Какие виды мошенничества превалируют сейчас в России?

- Можно выделить несколько распространённых видов мошенничества. В частности, в сфере дистанционного банковского обслуживания (ДБО. - Прим. ред.). Речь идёт о краже средств при перечислении их через интернет- и мобильный банк. Карточное мошенничество создаёт проблемы держателям. Решения SAS предназначены для комплексной борьбы со всеми видами мошенничества одновременно. Но в России в первую очередь мы пока концентрируемся на предотвращении кредитного мошенничества.

- Чем интересны решения SAS в этой сфере?

- Мошенников в финансовой сфере дураками не назовёшь. Многие из них хорошо знают алгоритмы, по которым банки их пытаются вычислять и блокировать. Идёт постоянная борьба: эксперты со стороны банков против экспертов со стороны мошенников. Продвинутая аналитика позволяет выявлять мошенников, принимая во внимание даже неочевидные сигналы. Например, мы можем заподозрить мошенничество, увидев, что по карте совершаются операции, не характерные для платёжного поведения её держателя. Скажем, клиент обычно расплачивается картой в ресторанах и магазинах среднего уровня на более-менее схожие суммы, два раза в год оплачивает турпутёвки. Иногда он может сделать крупную покупку - допустим, раз в два года приобрести мебель. Всё это нормально для его финансового положения, типично для его образа жизни. Но вдруг по карте этого клиента осуществляется 25 трансакций на мелкие суммы в McDonalds за два дня (я утрирую). Или, наоборот, проведён один крупный платёж в интернет-магазине одежды, снята значительная сумма в зарубежном банкомате, хотя этот клиент обычно осуществляет с помощью карты безналичные операции.

Такие странности банк может выявить и без аналитики, пользуясь экспертными правилами, но на практике параметров, за которыми нужно наблюдать, чтобы отличить реальные странности от мнимых, гораздо больше, а излишне жёсткая реакция банка на необычные операции часто злит клиентов не меньше, чем действия злоумышленников. Многим, вероятно, знакома незабываемая ситуация, когда внезапно остаёшься с заблокированной картой и без денег в чужой стране только потому, что попытался снять деньги в банкомате и случайно ошибся при вводе ПИН-кода.

Ещё один интересный момент. С помощью решения SAS можно выявить так называемые мошеннические сети, анализируя окружение клиентов, выстраивая взаимосвязи между ними по различным признакам (общие телефоны, адреса, работодатель, поручители, школа и прочее). Выявление случая мошенничества в такой сети автоматически ставит «находящихся рядом» под подозрение.

- Как лично вы относитесь к шумихе вокруг положений девятой статьи закона «О национальной платёжной системе» (НПС)? Пока, по утверждённому варианту, вступающему в силу с начала 2014 года, банки будут обязаны сначала возвращать украденные с карт средства на основании заявления пострадавшего клиента, а уже потом разбираться, что произошло на самом деле. Есть неразъяснённые моменты, связанные, например, с надлежащим оповещением клиента об операциях по его карте.

- Думаю, банки продолжат лоббистские усилия, направленные против вступления в силу этих норм в нынешнем виде. Понятно, что данный закон нацелен на защиту прав честных людей, страдающих от действующей сегодня фактически «презумпции виновности», но он является серьёзной лазейкой для мошенников, поскольку развязывает им руки.

К тому же в России сложилась довольно сложная судебная практика в плане разрешения споров между банками и физлицами. Такой закон будет работать только в случае дальнейшего совершенствования антимошеннического законодательства и практики его судебного применения.

- Чем ситуация с мошенничеством в России отличается от положения дел в этой сфере в других странах?

- Наше законодательство пока, скажем так, более благосклонно к мошенникам, чем на Западе. В развитых странах достаточно детальные нормы, которые не просто описывают мошенничество в целом, а детализируют это понятие: выделяют мошенничество банковское, страховое, в области брокериджа и тому подобное. Поэтому и банкам, и страховым компаниям, и брокерам на Западе гораздо проще доказать факт мошенничества и привлечь преступника за это к ответственности, чем в российских условиях.

В нашей стране надо говорить не только о возврате денег по первому требованию клиента, но и о серьёзной уголовной ответственности мошенников в каждом сегменте финансовой сферы.

- Какие проекты SAS в российской банковской сфере вы считаете наиболее значимыми?

- За время, прошедшее с момента появления представительства SAS в России, то есть с 1996 года, было выполнено много интересных проектов. Например, мы очень ценим нашу работу с ТКС Банком, который начал работу с SAS ещё до того, как вышел на рынок, не имея ещё ни одного клиента. ТКС Банк на базе технологий SAS создал хранилище данных, реализовал систему целевого маркетинга, выстроил процесс возврата просрочки, реализовал процессы управления рисками. Как известно, ТКС работает с непремиальной целевой аудиторией: по большей части это региональные клиенты с относительно невысокими доходами, но при этом банк добивается успеха, зарабатывает хорошую прибыль.

Мы гордимся нашими проектами в Сбербанке, поскольку видим, что его внутренние процессы быстро совершенствуются и это начинает существенным образом сказываться на повышении качества обслуживания его клиентов.

Banki.ru