Большие данные не стали мэйнстримом в российских банках
Исследование CNews Analytics показало, что практика применения больших данных в передовых российских банках углубляется, хотя круг банков-инноваторов не становится шире. Основными причинами, тормозящими адаптацию технологий на российском рынке, эксперты называют сокращение ИТ-бюджетов на развитие и неочевидную эффективность больших данных.В 2015 г. CNews Analytics провел опрос среди тридцати крупнейших российских банков по совокупным активам (по итогам трех кварталов 2014 г.), чтобы узнать, какие технологии больших данных они применяют и с какими целями. По сравнению с опросом 2014 г., число банков топ-30, сообщивших о применении технологий больших данных, увеличилось, но это изменение связано скорее с изменением состава топ-30, чем с запуском новых проектов по анализу больших данных. Например, к тридцатке крупнейших присоединился банк «ФК Открытие», применявший эти технологии и ранее.
В 2015 г. представители 11 финансовых учреждений ответили, что их банк применяет современные технологии для анализа больших данных. В 5 банках планируют внедрять эти технологии, и число таких банков сократилось по сравнению с опросом 2015 г. Скорее всего это связано с общей тенденцией к сокращению ИТ-бюджетов на развитие в свете сложных экономических условий. В 14 крупнейших банках страны технологии не используются и не планируются к внедрению.
Таким образом, круг банков, применяющих технологии больших данных, по сути не расширился, хотя практика применения технологий больших данных очевидно стала гораздо более глубокой. Кредитные учреждения, проинвестировавшие в большие данные до кризиса, развивают это направление. Банки, не успевшие запустить такие проекты, не спешат это делать, так как бюджеты на развитие замораживаются, а вопрос монетизации больших данных остается достаточно сложным.
Используете ли вы технологии больших данных?
(респонденты – топ-30 российских банков)
Источник: CNews Analytics, 2015
В IBS привели пример из жизни: в одном из банков, в котором компания проводила пилот по большим данным, внедрение не состоялось, так как был введен мораторий на закупку нового оборудования и ПО. В компании подтвердили, что в банках сейчас проходит достаточно большое количество пилотов, направленных именно на подтверждение работоспособности того или иного решения.
«Крупные банки в ближайшие 3–5 лет будут наращивать экспертизу и проекты в области больших данных. Остальные игроки будут довольствоваться доступными SaaS-решениями, либо пытаться сделать что-то самостоятельно, но это не будет эффективно, так как профит маловат, а требуемые вложения в инфраструктуру и команду все еще очень высоки», — считает Максим Азрильян, главный технический архитектор центра инноваций и технологий блока электронного бизнеса «Альфа-Банка».
Использование технологий больших данных
в топ-30 российских банках
Применяют | Планируют к внедрению | Не применяют и не планируют |
---|---|---|
Сбербанк | ВТБ | Россельхозбанк* |
Газпромбанк | Юникредит Банк | Банк Москвы |
ВТБ24 | Нордеа Банк | НКЦ АКБ |
Альфа-Банк | МДМ Банк | Росбанк |
ФК Открытие | Петрокоммерц | Московский Кредитный Банк |
Промсвязьбанк | |
Россия* |
Райффайзенбанк | |
Санкт-Петербург |
Русский Стандарт* | |
Ак Барс* |
ХМБ Открытие | |
Уралсиб* |
Ситибанк | |
Связь-Банк |
ХКФ Банк | |
СМП Банк* |
|
|
Банк Зенит |
|
|
Бинбанк |
Глобэксбанк |
* По данным CNews
Источник: CNews Analytics, 2015
Текущая практика применения больших данных в российских банках находится на этапе становления, считает Андрей Ермаков, руководитель архитектурного отдела департамента аналитических решений компании IBS. Причины медленной адаптации больших данных в России он видит в настороженном отношении ИТ-специалистов заказчиков к новым технологиям. Они не испытывают уверенности в том, что технологии больших данных помогут решать задачи в полном объеме. К тому же специалистов по этим технологиям на рынке явно недостаточно. «Бизнес в принципе не знает и не понимает, что такое технологии больших данных; ему вообще не так интересно, на какой платформе, с использованием какой технологии сделано то или иное решение – главное, чтобы оно работало, стоило дешево, выполняло все необходимые задачи», — комментирует Ермаков.
«Монетизация технологий больших данных – до сих пор открытый вопрос, — подчеркивает Денис Сотин, ИТ-директор Росбанка. — Перспективно выглядят технологии по прескорингу клиентов на основании данных из социальных сетей и иной информации, например, истории поисков и посещений сайтов клиентами». В Росбанке сейчас сделан фокус на развитии корпоративного хранилища данных, повышении качества информации о клиентах и продуктах — своего рода фундаменте с точки зрения аналитики. На следующем этапе банк планирует перейти к эффективному использованию имеющейся клиентской информации для получения объемного (360°) видения клиента для персонализации услуг.
В этом году крупнейшие банки рассказали о том, какие конкретно решения они применяют и какие задачи решаются с применением технологий больших данных. Преимущественно это быстрое формирование финансовой отчетности, управление взаимоотношениями с клиентами, персонализация услуг, борьба с мошенничеством, кредитный скоринг и управление оттоком клиентов. Не все решения, о которых упомянули респонденты, можно отнести к классическим технологиям больших данных. В то же время картина наглядно иллюстрирует уровень применения больших данных российскими банками.
Что делают крупнейшие российские банки
при помощи больших данных?
Название банка | Технологии, используемые для работы с большими данными | Задачи, решаемые с применением технологий для обработки больших данных |
---|---|---|
Сбербанк | Teradata, Cloudera Hadoop, Impala, Zettaset, стек продуктов Apache (Hadoop, HBase, Hive, Mahout, Oozie, Zookeeper, Flume, Solr, Spark и пр.), специализированные базы данных (Neo4j, MongoDB и т.д.), различные аналитические инструменты, собственные решения в области data minig, predictive/prescriptive-аналититки, обработки текстов на естественном языке. | - Управление рисками, - противодействие мошенничеству, - сегментация клиентов, - оптимизация эквайринговой сети, - управление оттоком, - расчет бонусов для сотрудников массового сегмента, - технологии по работе с большими данными рассматриваются к применению в транзакционных и расчетных системах банка. |
ВТБ24 | Teradata, SAS Visual Analytics, SAS Marketing Optimizer. | - Сегментация клиентов, - управление оттоком клиентов, - формирование финансовой отчетности, - анализ отзывов в соцсетях. |
Альфа-Банк | Oracle Exadata, Oracle Big Data Appliance, Hadoop. | - Анализ информации в соцсетях, - кредитный скоринг, - анализ поведения пользователей сайта, - вторичные продажи, - персонализация контента. |
Источник: CNews Analytics, 2015
В банках уровня топ-10 создаются центры компетенции по большим данным. В 2012 г. отдел технологических исследований Сбербанка развернул инфраструктуру для реализации проектов в области больших данных, которая с тех пор успешно эксплуатируется. «Накопленный за это время опыт и экспертиза позволяют сказать, что данное направление принесет свои дивиденды в результате внедрения в различных сферах бизнеса», — рассказывает Алексей Винниченко, руководитель направления Big Data отдела технологических исследований Сбербанка.
С изменением рыночных условий спектр задач, решаемых средствами больших данных, расширяется. «Если раньше банки думали о том, как найти потенциальных клиентов по их сообщениям в социальных сетях и как увеличить вторичные продажи, используя технологии больших данных, то сейчас банки активно рассматривают применение технологий больших данных для поиска должников и более эффективной работы коллекторской службы», — рассказывает Эллиот Гойхман, начальник департамента информационных технологий «МДМ Банка».
«В настоящее время зрелость технологий больших данных для рынка не совсем достаточна, — комментирует ИТ-директор «Нордеа Банка» Аркадий Затуловский. — Мы ждем, что на рынке появятся интегрированные системы, реализующие все основные технологии больших данных, которые позволят потребителям без дополнительного системного программирования начать их использовать по аналогии с DBMS, BI и так далее». Эксперт допускает, что технологии больших данных в ближайшие годы вызовут переворот на рынке корпоративных хранилищ данных.