Спецпроекты

На страницу обзора
Большие данные: в банковской трактовке
Финансовые компании обладают внушительными массивами крайне полезной и важной для бизнеса информации. Готовы ли современные банки работать с Big Data и как оценивают технологии, доступные им сегодня?

Пожалуй, Big Data – самая обсуждаемая новинка мира ИТ последних лет. Эксперты взвешивают положительные и отрицательные стороны, оценивают каждый новый проект и спорят о том, как именно большие данные и аналитика изменят будущее. Равнодушных нет. Для финансовых компаний битва за Big Data весьма актуальна, ведь клиенты доверяют им весьма полезную и качественную информацию. Хотя банки и финансовые компании не входят в число лидеров по количеству хранимых данных, они могут извлечь из них наибольшую пользу. Сулит ли Big Data повышение лояльности клиентов, невиданный успех на бирже и точность маркетинговых компаний, или об этом пока рано говорить? Готовы ли банки освоить технологию будущего?

Для начала стоит понять, с каким объемом данных банкам приходится иметь дело. Так, по оценкам экспертов международного института McKinsey, банки США, по данным на 2013 г., хранят более 1 эксабайта информации. Эту цифру трудно оценить вне системы координат. Один эксабайт — это 275 млрд средних mp3-файлов. Для сравнения, трафик всего интернета за 2013 г., согласно прогнозу The Economist, составит 667 эксабайт. Среди источников Big Data для банков McKinsey выделяют следующие: посещения клиентам офисов банка, записи и журналы звонков, взаимодействие с клиентами в интернете и социальных медиа, истории кредитных карт и типы транзакций.

Применять эти несметные цифровые сокровища банки могут для самых разных задач. Так, в докладе Ernst & Young «2012 Global Consumer Banking Survey» эксперты отмечают сразу несколько наиболее важных областей применения Big Data в банковском деле. Согласно опросу, Big Data используются для оценки клиентского риска, борьбы с отмыванием денег и мошенничеством, управления отношениями с клиентами, анализа структуры биржевой торговли и подготовки различных докладов.

Интерес к большим данным в банковской среде высок во всем мире, и Россия не исключение. «Это интересный и востребованный тренд. Банки обладают очень большим объемом информации о поведении, предпочтениях клиентов, которые могут быть эффективно обращены как для повышения качества и важности тех или иных услуг для клиентов, так и для оптимизации своих собственных процессов. Мы ведем несколько пилотных проектов в этой области», – заявил Андрей Попов, руководитель дирекции информационных технологий, член правления, «Райффайзенбанк».

«Если руководителю ИТ необходимо объяснить преимущества новых технологий для бизнеса, то лучше всего это делать на примерах других банков, особенно близких по масштабам и направленности. Например, если объяснять преимущества новых альтернативных реляционных систем хранения данных типа NoSQL или Hadoop, то лучше всего рассказать о банке «Тинькофф Кредитные системы», который за 6 месяцев переместил свое хранилище данных на новую архитектуру и получил реальное ускорение решения аналитических задач от 10 до 100 раз. Информация о том, что в результате внедрения в банк HSBC новых технологий точность выявления мошенничества повысилась в 10 раз, а в первые две недели эксплуатации служба безопасности HSBC выявила новые криминальные группы и схемы с общим потенциальным ущербом более $10 млн, более убедительна для бизнеса, чем подробности самого решения», – поясняет Ольга Горчинская, директор по исследовательским проектам компании «Форс».

Реальные невозможности

Насколько финансовые компании готовы к тому, чтобы воспользоваться этим потенциалом? Масштабное исследование компании IBM «Analytics: the real world use of big data in financial services» («Аналитика: реальное применение больших данных в финансовых службах»), проведенное в 2012 г., показало, что в освоении больших данных банки идут нога в ногу с остальным миром. Так, и в среднем по миру, и в финансовой сфере примерно 47% компаний планируют в ближайшее время заниматься проектами по Big Data. 28% компаний в мире и 27% в финансовой сфере занимаются пилотными проектами и внедрением проектов Big Data.

В рамках того же исследования эксперты опросили финансовые компании, уже занимающиеся проектами Big Data, о состоянии их инфраструктуры.

Финансовые компании В среднем в мире
Интеграция информации 53% 65%
Расширяемое хранилище 87% 64%
Безопасность и управление 63% 58%
Инструменты для прописывания скриптов и разработки 64% 54%
Разбитая на колонки база данных 53% 51%
Сложное процессирование событий 47% 45%
Оптимизация и планирование нагрузки 47% 45%
Акселерация аналитики 25% 44%
Hadoop / MapReduce 36% 42%
NoSQL 17% 42%

Источник: IBM, 2012


В целом финансовые компании пока что сдержанно относятся к своим успехам в области больших данных. Такой вывод напрашивается из исследования IBM: большинство инфраструктурных проектов еще находится в разработке, и почти половина финансовых компаний (47%) только планирует заниматься большими данными.

Эксперты считают, что банкам предстоит провести серьезный апгрейд своих ИТ-возможностей для полноценной работы с большими данными. «Сегодня мощности «железа» и программный функционал позволяют обрабатывать огромные массивы данных, но только при правильной аналитике и построении грамотных алгоритмов этой обработки. Цель банков в ближайшие несколько лет – научиться строить такие алгоритмы, чтобы скорость обработки данных отвечала бизнес-задачам. К сожалению, традиционные подходы к обработке данных не лучшим образом работают в области Big Data, и многим банкам придется перекраивать свои ИТ-процессы для оперативного решения своих задач. Это труднее и дороже, чем построить грамотные процессы с нуля, но без модернизации успеха на банковском рынке будет сложно достичь», – пояснил Антон Гольцман, представитель «Связного Банка».

«Рудиментарная» аналитика

Опрос, проведенный компанией Deloitte Consulting, подтверждает такое впечатление. Deloitte попросили респондентов оценить состояние данных и аналитики в их финансовых компаниях. Большинство банкиров, принявших участие в опросе, оценили качество данных в их компании как «адекватное» (30%) или же назвали их «не интегрированными» (27%). 24% считают, что в их компании с данными «все хорошо», а 18% – «отлично». С аналитикой дела обстоят несколько хуже. 16% опрошенных считают, что аналитические инструменты в их компании в лучшем случае можно назвать «рудиментарными». Большинство (50%) заявило, что в их компании есть базовые инструменты для докладов и ограниченные возможности прогнозирования. Лишь у 6% компаний обнаружилось наиболее современное оборудование. 30% респондентов заявили, что они вовсе не пользуются аналитикой при разработке стратегии, так как они не обладают достаточной технологией и инфраструктурой.

Эксперты считают, что такое положение дел является нормальным этапом в развитии технологии. «Продукты должны предоставить конечным пользователям более простой в использовании инструментарий, способный разрабатывать и воспринимать запросы не только от серьезных ИТ-специалистов. Аналитики отдела маркетинга, продаж и других бизнес-подразделений должны иметь возможность напрямую общаться с такими технологиями, не прибегая к помощи технических специалистов. Именно это может привести к большему распространению и применению технологий Big Data. Однако и сценарии применения должны получить больший уровень подтверждения успешности. Это нормальный этап развития технологий и при благоприятном динамике экономической ситуации и роста конкуренции в секторе, он может быть пройден относительно быстро», – отмечает Александр Хлуденев, заместитель генерального директора по перспективным направлениям бизнеса компании «Крок».

Немаловажным фактором при вступлении в эпоху больших данных является мнение клиентов, ведь именно они создают те данные, которые предстоит анализировать банкам. Компания Infosys опросила более 5000 респондентов по всему миру, чтобы узнать их отношение к сбору, анализу и хранению данных о нихх. Ответ оказался на удивление единодушным: 82% опрошенных считают практику сбора и хранения информации о клиентах полезной. Банкам клиенты доверяют даже больше: 87% респондентов готовы поделиться информацией со своим банком. Решительно участники опроса обозначили и табу сбора данных: лишь16% респондентов готовы поделиться с бизнесом информацией о своих социальных профилях.

В поисках верного пути

Технологические компании чувствуют, что банковский сектор заинтересован в работе с большими данными, и стараются разработать предложения, способные заинтересовать финансистов. 2012 и 2013 гг. отличились появлением целого ряда интересных стартапов, направленных на работу с большими данными в контексте финансовых компаний.

Так, большой интерес финансовых компаний вызвал лондонский стартап ERN, который планирует заниматься лоялти-предложениями на основе больших данных. Решение, которое предлагает компания, анализирует транзакции с банковских карт и предлагает им соответствующие выгодные лоялти-программы, скидки и подарки. В 2013 г. стартап собрал более $3,6 млн в инвестициях.

Активность в области Big Data

big_data_v_bank_traktovke.png

Источник: IBM, 2012



Многие банки также заинтересовались работой с программой ITC Express, которая позволяет отслеживать и анализировать относящиеся к компании данные в социальных сетях и затем взаимодействовать с ними. Как утверждают разработчики программы, в видимой зоне для банка находится около 30% релевантной информации, остальные же 70% нужно выуживать из глубин социальных сетей. Те, кто уже успел воспользоваться услугами стартапа, утверждают, что он позволяет отвечать на 60% упоминаний компании в социальных сетях.

Работа с большими массивами данных во всех отраслях бизнеса воспринимается как одно из ключевых направлений ИТ уже в ближайшем будущем. «Если говорить о банковской сфере, то анализ Big Data позволит им значительно эффективнее выполнять целый ряд своих задач, например, прогнозировать потребительское поведение клиентов, вырабатывать новые стратегии управления рисками, принимать более взвешенные решения при работе с любыми финансовыми инструментами. В результате будет достигнута главная цель любого бизнеса – максимизация прибыли. Однако пока бизнес, в том числе и банки, ищет эффективные софтверные решения для анализа данных, их нужно безопасно хранить их с прицелом на будущее», – заключает Павел Паплински, директор департамента стратегии и маркетинга, Orange Business Services в России и СНГ.

Евгений Смирнов

Подписаться на новости

Интервью обзора

Рейтинги

CNews Analytics: Крупнейшие поставщики ИТ для банков 2013
Компания Выручка от проектов в финансовом секторе, 2012, тыс.руб. (с НДС)
1 Крок 15 935 758
2 Ай-Теко 14 426 000
3 IBS* 9 672 000
Подробнее

Рейтинги

Расходы банков на ИКТ (по отчетности эмитента)
Банк Расходы на ИКТ, 2012 (млн руб.)
1 Сбербанк 66 800
2 Россельхозбанк 1 535 *
3 Газпромбанк 865
Подробнее

Рейтинги

Расходы банков на ИКТ (по отчетности РСБУ)
Банк Расходы на ИКТ, 2012 (млн руб.)
1 Сбербанк 17 055
2 ХКФ Банк * 954
3 Юникредит Банк 878
Подробнее

Рейтинги

CNews Analytics: Крупнейшие поставщики ИТ для банков 2013
№  Компания Выручка от проектов в финансовом секторе, 2012, тыс.руб. (с НДС)
1 Крок 15 935 758
2 Ай-Теко 14 426 000
3 IBS* 9 672 000
Подробнее