BI как услуга: поддержим оптимальный уровень наличных в банкомате

Банковские организации были одними из первых представителей финансового сектора, которых заинтересовала бизнес-аналитика как инструмент, применимый в самых разных направлениях деятельности.

Автор: Станислав Воронин Руководитель направления внедрений систем бизнес-аналитики Softline

Применение BI в банковском секторе

BI, в первую очередь, используется банками при составлении оперативной отчетности. Руководству банка необходимо на ежедневной основе иметь представление о том, как идет бизнес и достигаются ключевые показатели. Особенно это актуально в сегменте работы с розничными клиентами, где требуется ежедневно отслеживать выполнение планов специалистами по продажам.

Предиктивная аналитика активно используется банками для определения вероятности дефолта индивидуальных и корпоративных заемщиков. Оценку кредитоспособности физических, а в некоторых случаях – и юридических лиц, в отношении малого и среднего бизнеса, банки уже давно доверили скоринговым системам.

Предиктивная аналитика применяется для операций с пластиковыми картами, в части выявления фродовых операций, когда фрод направлен против банка или самого клиента (это могут быть попытки хищения денежных средств с карты, фиктивные переводы и многое другое).

Банковской сфере присущи разного рода риски. BI помогает минимизировать не только внешние, но и внутренние операционные риски, выявляя мошеннические схемы, в которых задействован персонал, тем самым предотвращая достаточно большое количество случаев возникновения потенциальных убытков.

Банкомат как средство дистанционного обслуживания

Конкуренция на рынке банковских услуг растет. Банки все активнее борются за каждого клиента. Физлица зачастую являются клиентами двух-трех банков одновременно, поэтому банки стараются сделать свои предложения более персонифицированными – в этом помогает клиентская аналитика, изучение реакции на предложения, эффективности каналов продвижения. Немаловажный фактор с точки зрения конкурентной борьбы – снижение затрат и издержек. Банк, как любая коммерческая организация, ставит цель максимизировать эффективность средств, на которых он работает. Чем активнее деньги «крутятся», тем прибыльнее бизнес.

Прогнозирование и оптимизация денежных средств в банкоматах – крайне актуальная тема, без банкоматов невозможно представить уже ни один банк. Еще лет пять назад крупнейшие федеральные и региональные банки (Сбербанк, Альфа-Банк, ВТБ) взаимодействовали с клиентами через отделения. Пришел в банк – получил услугу.

Первым шагом к развитию дистанционных каналов обслуживания является именно банкоматная сеть. Ее требуется поддерживать, расширять и обновлять, а также закупать новые банкоматы.

Суммы в них хранятся немаленькие – около 3 млн рублей в каждом устройстве. За день через один банкомат на многолюдной улице может быть совершено до 100 операций.

Тренды меняются, банкоматы остаются

Примечательно, что наблюдается тенденция снижения количества операций с наличностью, совершаемых через банкоматы. Ранее доля безналичных операций по картам была 20-30% – клиенты в основном снимали наличные средства и картой больше не пользовались. Сейчас ситуация противоположная – 80% всех операций безналичные.

Тем не менее, нагрузка на банкоматы остается большой, поскольку банки реализуют через них различного рода сервисы, например, разнообразные платежи, – самая популярная операция. Люди оплачивают счета ЖКХ, мобильную связь, проводят платежи для погашения кредитов, переводов средств в сторону физлиц, запрашивают выписки, даже подают заявки на кредит. Банки стараются максимально эффективно использовать банкоматы в качестве канала продаж и размещают в них рекламу.

Оптимизация процесса инкассации

Банкомат как точка контакта с клиентом несет в себе определенные расходы, включая стоимость устройства и его обслуживания. Операции по загрузке денежных средств выполняются бригадами инкассаторов. Их как минимум трое, со специально подготовленным бронированным автомобилем, поэтому стоимость выезда к одному банкомату достигает 3000 руб.

Банкоматы нужно обслуживать с определенной регулярностью, но выезды важно оптимизировать и минимизировать их количество. И при этом следить, чтобы нигде внезапно не кончились деньги, поскольку длинные очереди к банкомату несут репутационные риски для банка.

Для самого банка деньги, которые лежат в банкомате, – в некоторой степени «замороженные», поскольку они не участвуют в обороте, не размещены в процессах кредитования, не находятся на остатках и никак не влияют на показатели банка в лучшую сторону, иными словами не приносят дохода.

Когда объем остатков в банкоматах минимален, это дает определенный экономический эффект. Банк должен своевременно размещать купюры в банкомате – и исключительно столько, сколько с него могут снять.

Но есть сложность – спрос на наличные деньги непостоянен. Он зависит от того, какой день: выходной, будний, праздничный (люди снимают деньги на развлечения и покупки) или зарплатный (1, 10, 15, 25 числа). Может серьезно возрастать нагрузка на единичные банкоматы – например, на проходной крупного завода. Пик «занятости» банкомата в таком месте может приходиться лишь на два дня в месяц, а в остальное время – нагрузка минимальная. Нужно учитывать большое количество факторов, которые формируют тенденцию. Когда мы знаем тенденции, мы можем прогнозировать, что будет происходить в тот или иной момент времени.

Понимая прогноз, банк может выстраивать график пополнения банкоматов и точно определять достаточную минимальную сумму.

Личное останется личным

Конечно, банкоматная сеть находится под постоянным мониторингом. С определенной периодичностью банкомат отправляет на единый сервер информацию двух типов: о своем техническом состоянии и о тех операциях, которые были проведены. Это и данные непосредственно о работе инфраструктуры, и кэш-приемника, и наличии ошибок в ОС. Сведения о трансакциях, совершаемых с помощью банковских карт, а также информация о суммах, обслуживающем устройстве, детализация операций отражаются в процессинговых базах.

Но BI-система не работает напрямую с процессингом. Поскольку банки предъявляют очень строгие требования к безопасности информации, провайдеры BI-услуг, например, Softline, могут получать для анализа обезличенную информацию: банкоматам просто присваиваются номера, без указания их адресов. Нет также данных о конкретных клиентах, которые произвели ту или иную операцию. Все реализованные процессы остаются конфиденциальными.

Больше эффективности – меньше затрат

Банк может реализовать аналитику самостоятельно, закупив соответствующее программное обеспечение. Но с точки зрения стоимости, выгоднее заказать BI как услугу.

В этом случае вы оплачиваете ежемесячную подписку на нее, а она существенно сокращает затраты на ПО и внутренних аналитиков. К тому же, не надо тратить время: создавая систему самостоятельно, необходимо будет пройти весь путь от постановки задачи до ее реализации и запуска в эксплуатацию, вырабатывать методологические подходы, наращивать компетенции.

В готовой услуге большая часть работы уже сделана интегратором. Система создана и апробирована в деле, методология также готова – остается только уточнить формат получаемых данных конкретного банка и в рамках тестового периода работы конкретизировать специфические моменты.

Воспользовавшись сервисом, банк выигрывает в стоимости и в скорости реализации.

Тестовый период – условно бесплатный. Вы можете полгода наблюдать, как результаты услуги ложатся на ваш бизнес, какой приносят эффект. От услуг можно отказаться в любой момент, не потеряв инвестиций. Окупаемость подобных проектов при самостоятельной реализации составляет порядка двух лет.

В рамках услуги можно оценить эффективность с гораздо меньшими рисками для бизнеса.

Остались вопросы?

Обращайтесь к Станиславу Воронину,
руководителю направления внедрений систем бизнес-аналитики Softline:

Звоните: +7 (342) 214-42-01, доб. 4282,

Пишите: Stanislav.Voronin@softlinegroup.com.