Банковская индустрия ежедневно генерирует огромные массивы информации, включая персональные данные клиентов. Заключив с банком договор, клиент сообщает ему свое имя, адрес, место работы, контакты родственников. У банка есть копия его паспорта и идентификационного кода, актуальные фотографии, контакты родственников. После открытия счета клиент продолжает отправлять банку информацию о себе: где был, что, когда и на какую сумму покупал, когда платил по кредитам, а когда – нет.

Эти сведения могут лежать в банке «мертвым грузом». А могут, наоборот, работать на банк и его клиентов. Как они обрабатываются и что могут рассказать о каждом, Mind выяснял у крупнейшего в Украине банка – ПриватБанка, который обслуживает более 19 млн клиентов.

Какие данные собираются? Объем данных, которые собираются и затем анализируются банком, огромен: от географических координат и маршрутов до предпочтений клиента в соцсетях. Так, каждый POS-терминал в магазине, банкомат или терминал самообслуживания имеет свои географические координаты. Благодаря этому можно отследить приоритетные маршруты, по которым клиент ходит чаще всего.

Если человек авторизовался в банковском виджете через соцсети и согласился дать банку доступ к своему аккаунту (например, чтобы поднять лимит), тогда данных о нем становится еще больше. С кем общается, какой контент ему нравится – все это помогает создавать предиктивную аналитику (то есть предсказывать будущее поведение клиента), а также определять недобросовестных клиентов. Например, тех, кто торгует наркотиками. Для выявления наркоторговцев анализируется поведение счета, то есть регулярные поступления средств от разных отправителей, и данные соцсетей или мессенджеров, обращения клиентов или полиции.

Еще один источник данных для ПриватБанка – его собственная торговая площадка «ПриватМаркет», где частные лица могут приобрести товары для личного пользования, а государственные и частные компании – проводить закупки. Банк анализирует предпочтения клиента, чтобы понимать, какой продукт ему предложить и с каким сопроводительным текстом.

Если, скажем, клиент оплатил своей картой авиа- или железнодорожные билеты, банк предлагает ему забронировать отель в конечной точке маршрута или заказать такси; также предлагает необходимые товары в дорогу; напоминает за час-два до выезда о предстоящей поездке.

Если изучить поведение клиента, можно даже предсказать, когда он уйдет от банка или перестанет пользоваться картой. И вовремя отреагировать, предложив ему более выгодные условия.

Кто принимает решение о выдаче кредита? Кредитование – одно из самых важных направлений, где банк применяет аналитику данных. Когда-то решения о выдаче кредитов во всем мире принимались по итогам личных собеседований. Эту картину до сих пор можно увидеть в старых фильмах: менеджер банка сидит за столом, а перед ним – потенциальный заемщик, который сбивчиво объясняет, на что собирается потратить деньги. Личные впечатления менеджера, его субъективная оценка – от этого зависела судьба займа.

Современная аналитика данных позволяет отойти от таких субъективных оценок и принять решение, основываясь на фактах. «У нас есть большая «витрина данных», где собраны данные из разных источников», – рассказывает член правления, руководитель направления электронного бизнеса ПриватБанка Сергей Харитич.

Аналитики банка решают, какие из этих данных будут предикторами – то есть являются важными для оценки кредитоспособности заемщиков. Они анализируются при помощи разработанного в ЦЭБ программного обеспечения («искусственного интеллекта»), и на их базе создаются скоринги. «Благодаря этому у нас в целом очень хорошие показатели выдачи кредитов», – утверждает Харитич.

Предиктором может стать, к примеру, кредитная история людей из окружения заемщика. Данные об окружении – это как раз то, что вытягивается из соцсетей. Если оказывается, что друзья и знакомые человека берут кредиты и потом не отдают, велика вероятность, что и он поступит так же. На момент взятия кредита человек может искренне верить, что выплатит его. Но банк уже знает, что нет. Поэтому может отказать в выдаче, таким образом спасая клиента и себя от будущих проблем.

Еще один инсайт из соцсетей: люди, которые слушают шансон, хуже возвращают кредиты, чем поклонники джаза и легкой музыки. А выяснилось это, когда ПриватБанк взял выборку клиентов – тех, кто исправно платит по кредитам, и тех, кто не платит – и сопоставил ее с базой соцсети «ВКонтакте», с музыкой, которую эти клиенты загрузили себе на стену. Это было до запрета соцсети в Украине, когда ее аудитория здесь составляла больше 10 млн человек. Сейчас ПриватБанк не анализирует «ВКонтакте» и «Одноклассники».

Общий экономический эффект от внедрения дата-аналитики посчитать сложно. Но есть конкретные кейсы, когда, например, благодаря точному анализу удалось дополнительно привлечь 1 млрд грн депозитов. Так, из 2 млн потенциальных вкладчиков банк может обзванивать 100 000 в месяц. Благодаря правильному отбору этих 100 000 человек Приватбанк и получил такой результат.

Что дальше? В случае с выдачей кредитов речь идет о простой дата-аналитике. Но есть сферы, где ПриватБанк тестирует аналитику больших данных и даже искусственный интеллект.

Как рассказал Сергей Харитич, сейчас банк работает над созданием банкоматов, которые смогут распознавать лица (Face ID). Такая технология будет устанавливаться на новый тип банкоматов с функцией кэш-ресайклинга (которые могут выдавать и принимать наличные). Использование Face ID позволит сократить время на обслуживание клиентов и увеличить пропускную способность банкоматов. Промышленное тестирование этой технологии планируют начать до конца 2019 года.

Если вы дочитали этот материал до конца, мы надеемся, это значит, что он был полезным для вас.

Мы приглашаем вас стать частью Mind Club. Для этого необходимо оформить подписку за $7 в месяц.

Нам очень важна ваша поддержка!

Почему мы вводим платную подписку?

Настоящая качественная и независимая журналистика требует много времени, усилий и затрат, это действительно не дешево. Но мы верим в перспективы деловой журналистики в Украине, потому что верим в перспективу Украины.

Именно поэтому мы создаем возможность платной ежемесячной подписки – Mind Club.

Если вы читаете нас, если вам нравится и вы цените то, что мы делаем, – предлагаем вам вступить в сообщество Mind.

Мы планируем развивать Mind Club: объем материалов и доступных сервисов и проектов. Уже сегодня, все члены клуба:

• Помогают создавать и развивать качественную независимую деловую журналистику. Мы сможем и в дальнейшем развиваться и повышать качество наших материалов.
• Получают свободный от баннерной рекламы сайт.
• Получают доступ к «закрытым» материалам Mind (к ежемесячному выпуску, в котором мы исследуем и анализируем, как работают целые отрасли, к еженедельным аналитическим итогам).
• Свободный доступ к ивентам Mind для подписчиков и специальные условия на другие события Mind.
• Smart Power. Владельцы бизнеса, которые станут подписчиками Mind, получат доступ к агрегатору системных нарушений от аналитиков Mind и партнеров «Cкажи.uа». Если у вашего бизнеса возникли проблемы с непорядочными чиновниками или конкурентами – мы проанализируем, является ли их поведение системным, и вместе сможем решить эту проблему.
• Мы и в дальнейшем будем развивать Mind и добавлять полезные журналистские рубрики и сервисы для вашего бизнеса.

Мы работаем над тем, чтобы наша журналистская и аналитическая работа была качественной, и стремимся выполнять ее максимально компетентно. Это требует финансовой независимости. Поддержите нас всего за 196 грн в месяц.

Ежемесячная поддержка за 196 грн Помочь проекту однократно