Как банки работают с большими данными

Я много лет работаю с big data и вижу, как информация все чаще становится базой для принятия решений крупным бизнесом. Особенно в финансовой сфере. Люди устали от льющегося на них потока нерелевантной информации. Поэтому так важно, чтобы они получали по-настоящему нужные предложения в комфортное время через удобные для них каналы коммуникации. И с учётом событий, которые происходят именно с ними, а не кем-то другим. Чем более персонализировано предложение, тем позитивнее реакция и клиентский опыт, за который разгорается борьба в цифровизации финансовых и других услуг.

Кроме того, есть немаловажная задача при работе с данными – оптимизация внутренних процессов крупной организации. Необходимо добиваться того, чтобы всем сотрудникам были доступны качественные и проверенные данные в нужное время и в нужном объёме, данные были встроены в процессы принятия решений.

Все это логично приводит к тому, что крупный бизнес, B2C в особенности, просто не может выживать без построения грамотно структурированных хранилищ. Речь об архитектуре управления данными, включающую в себя как сами процессы по их управлению, так и технологии, используемые для их обработки.

Возьмем современный банк. Его работа практически полностью строится на огромных массивах разнородной информации. Это сведения о счетах, о производимых операциях, о картах и действиях по ним и многое другое. Хранилище помогает централизованно собирать информацию из разных типов источников, интеллектуально организует и согласовывает их, причём делает это со скоростью в десятки тысяч операций в минуту.

Точность, скорость обработки данных и реакция на событие клиента становятся конкурентными преимуществами в бизнесе. Особенно, это в явном виде можно наблюдать в цифровом банкинге, где вы лично не знакомы с клиентом, не понимаете его потребностей, но очень важно обеспечивать ему самый лучший клиентский опыт, предлагать правильные продукты и минимизировать время реакции на его проблемы, так как в онлайне счет идет на секунды.

По сути все решения по клиентам – физическим и юридическим лицам – принимаются на основе данных в режиме онлайн, и эти решения должны приниматься за доли секунды и без ошибок. Без управления данными и контроля их качества процессы неминуемо остановятся.

Платформы для работы с данными должны закрывать весь цикл работы с ними, обеспечивать интеграцию с источниками и одновременно проверку качества данных, работу каталогом данных и глоссарием. Технологии могут использоваться как готовые — от вендоров, так и с open-source решения в зависимости от наличия компетенций и команды, объема поступающей информации, бизнес-целей и многих других факторов. Также, если речь идет о такой регулируемой отрасли как банкинг, важно наличие у поставщика или у дистибьютора офиса и команды в Казахстане. Прежде всего, потому, что зарубежные компании могут не знать всех требований местных регуляторов и специфики рынка.

Чем занимается CDO? Во-первых, формирует стратегию работы компании с данными, которая включает как технологические аспекты, так и процессуальные – как эти данные использовать во благо клиента, какие сервисы и процессы нужно запускать с применением AI. Во-вторых, много вопросов по обучению людей, формированию кросс-функциональных команд внутри банка для встраивания данных в операционную модель, в которые входят как data-инженеры и аналитики, так и сотрудники от бизнеса. Вместе они работают над продвинутой аналитикой. В третьих, это вопросы контроля безопасности использования данных, процессы мониторинга доступности и так далее.

Итогом всей этой работы становится то, что внутри организации начинает использоваться единая терминология. Возникают процессы контроля качества данных, становятся четкими процедуры, связанные с безопасностью ее хранения и использования.

Единая терминология необходима, чтобы у сотрудников с разной спецификой работы — юристов, бухгалтеров, менеджеров по продажам, айтишников — не возникало проблем с поиском и пониманием показателей. Проще говоря, чтобы все сотрудники общались на одном языке. Это крайне важно, так как каждый показатель говорит о состоянии клиента и влияет на общую картину.

Контроль качества данных не даёт бизнесу запутаться в информации, приходящей из различных источников. Современные системы помогают автоматизировано выявлять ошибки в данных, делая процесс их исправления более прозрачным и понятным для бизнеса и IT-блока.

Что касается защиты данных, главное – сделать процесс их выдачи согласованным и безопасным, а главное использование данных сделать контролируемым.

Вы должны быть готовы к масштабным преобразованиям с участием сторонних поставщиков софта и «железа», большой команды внутри компании. Очень важно в самом начале заложить правильную архитектуру, как фундамент такого сложного многокомпонентного решения. Предъявляются высокие требования к доступности данных и времени их обновления, поэтому вопрос будущего стека решений и инфраструктуры для хранения и обработки информации один из ключевых. Ну и конечно, крайне важно обеспечить вовлечение коллег из бизнес-подразделений во все значимые этапы проекта, начиная с поиска данных, завершая тестированием результата.

На выходе вы получаете механизм, в котором все процессы принятия решений, связанных с клиентами, автоматизируются: например, перекрестные продажи, допродажи, оценкой рисков и борьбой с мошенничеством, генерацией уведомлений о задолженностях и так далее. И в этом случае компания может честно говорить, что она прошла через процесс той самой цифровой трансформации, о чем так много говорят.

Управление данными – это не проект с чёткими сроками завершения. Это бизнес-процесс, который идёт в data-driven компании на всем протяжении ее существования. Соответственно, задачи CDO меняются и развиваются. И, конечно, главное, что должно оставаться в его фокусе — перманентное улучшение процессов работы с данными.