Добро пожаловать в iDVP!
Для получения доступа к платформе, пожалуйста, заполните форму регистрации.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных. Текст соглашения расположен по ссылке.

3D-визуализация:
миф или реальность?

С появлением Big Data (больших данных) возникло множество вопросов, связанных с
обработкой разноплановых массивов данных. Для получения адекватных ответов на них
и быстрого выхода на необходимые показатели используется бизнес-аналитика (Business
Intelligent, BI), о реальных возможностях применения в банковском секторе которой мы
поговорим в этой статье.
По мнению международной исследовательской компании Gartner, BI является зонтичным
понятием, которое включает приложения, инфраструктуру и инструменты, а также
передовые методы, позволяющие анализировать информацию для оптимизации
управленческих решений и повышения производительности. Когда речь идет о
банковском деле, для BI существует множество вариантов использования. Вот лишь
некоторые из них:
1
Повышение эффективности: анализ операционных процессов. Например,
анализируя производительность сотрудников, банки могут найти способы
улучшения и повышения качества обслуживания клиентов.
2
Совершенствование продуктов и услуг: инструменты бизнес-аналитики
используются для отслеживания рентабельности клиентов, продуктов и филиалов.
3
Совершенствование маркетинговых коммуникаций: опираясь на демографическую
информацию о своих клиентах, банки могут создавать эффективные
коммуникационные кампании. Как показывают исследования, продать
существующим клиентам в пять раз дешевле, чем найти нового.
4
Удержание клиентов: информация о рентабельности клиентов позволяет банкам
придумывать экономически эффективные способы взаимодействия с ними.
Возможность отслеживать привычки, предпочтения и поведение клиентов дает
возможность банкам формировать свои продукты и услуги таким образом, чтобы
они максимально удовлетворяли потребности клиентов, решали их проблемы и
содействовали их удержанию и увеличению лояльности.
5
Разработка новых инвестиционных стратегий: инструменты BI могут также
отслеживать тенденции за пределами банка для альтернативных инвестиционных
стратегий.
6
Снижение рисков: по мере того, как финансовый сектор экономики становится
более сложным и интегрированным, факторы риска становятся гораздо более
разнообразными. Мошенничество – один из таких.
Однако, чтобы понять, какое место технологии BI занимают в отечественном банковском
секторе, откроем выпущенный Банком России в феврале 2018 года документ "Основные
направления развития финансовых технологий на период 2018-2020 гг.". В нем развитие
больших данных названо в числе ключевых направлений работы Банка, которое поможет
"проводить анализ взаимосвязей, обрабатывать неструктурированные данные, в том
числе из внешних источников (СМИ, Интернет), и использовать его результаты для
обнаружения противоправных действий на финансовом рынке и прогнозирования
потенциальных рисков".
Звучит многообещающе, однако, когда речь заходит о реальном использовании
аналитических инструментов, банкиры обычно говорят о перспективах, большом
потенциале и об отсутствии реальной практики. Одним из первых банков в России,
который не только проанализировал накопленные данные, но и опубликовал результаты
и научился извлекать из них вполне реальную прибыль, стал Сбербанк. Он продает
собственные исследования в секторе розничной торговли, недвижимости, финансов, IT и
других сегментах.
Конечно, далеко не каждый банк может продемонстрировать цифры по накопленным
данным в размере 130 млн частных и 1,8 млн корпоративных клиентов, это не
останавливает остальных участников рынка в освоении технологий анализа информации.
Если в планах финансового института нет создания информационного продукта, а есть
задача перевести накопленные данные из "мертвого груза" в актив, то современные IT-
компании предлагают разработку индивидуальных решений, настроенных на конкретные
задачи конкретного банка.
В большинстве своем это различные классические BI системы (Power BI, Qlik View, Oracle
BI, Visiology и др.), представляющие данные в виде стандартных графиков, таблиц и
диаграмм. Пользователи этих решений - специально подготовленные аналитики, которые
изучают данные в различных разрезах, проводят «бурение» данных и т.п. Руководители
не имеют прямого доступа к этим данным, а получают сводные отчеты по необходимым
им критериям и направлениям. Такой подход не всегда удовлетворяет бизнес, особенно
явно эта потребность очерчена в крупных организациях, работающих на
высококонкурентном рынке. Для их руководителей скорость принятия решений
важнейший элемент успеха, а цена ошибок при принятии управленческих решений крайне
высока. Востребованность нового класса BI инструментов для руководителей позволяет
воплощать в жизнь совершенно новые подходы и методы анализа информации. Одним из
первопроходцев в данном сегменте является консорциум iDVP, который в своих
решениях представляет рабочую сферу пользователей в виде игровых сценариев.
Взаимодействуя с трехмерной моделью, наглядно отражающей работу организации или
какой-то процесс, руководитель очень быстро, в некоторых случаях буквально за
считанные секунды, может оценить ситуацию и увидеть проблемные зоны.
Каким же банкам следует обратить свое внимание
на подобные аналитические решения
с продвинутой визуализацией?
По степени информатизации можно выделить 3 типа банков:
банки, в которых нет автоматизации (они все данные собирают вручную);
банки, в которых есть автоматизация, но нет аналитики;
банки, где есть автоматизация и внедрена определенная аналитическая
платформа.
Для банков 1-го типа необходимо внедрить автоматизацию, чтобы система сбора
информации формализовала процедуры и автоматически фиксировала их, в противном
случае таким финансовым организациям будет сложно сохранить свои позиции на
конкурентном рынке.
Как автоматизировать бизнес? Во-первых, необходимо выстроить бизнес-логику,
то есть разбить анализируемый процесс на этапы, установить временные нормативы, во-
вторых, иметь оперативный и правдивый источник информации, которым может
послужить, например, CRM-система, наконец, нужен определенный объем накопленных
данных.
Банкам 2-го типа стоит задуматься об анализе этих данных с целью их
трансформации в бизнес-актив. Зачастую здесь отдается предпочтение аналитике на
базе традиционных BI-платформ. Топ-менеджмент банков говорит о том, что отчеты,
которые аналитики создают на их основе, недостаточно информативны, требуют много
времени на их изучение и не в полной мере отражают картину бизнеса.
Банкам 3-го типа будет полезен инструмент с расширенными возможностями по
визуализации данных всего бизнес-процесса банка. Это приведет к повышению ценности
BI-систем, а также такой инструмент сможет вовлечь руководителя в процесс анализа,
сделав его более удобным и интуитивно понятным.
Одним из наглядных примеров использования продвинутой аналитики является проект iDVP в одном из крупнейших российских банков. Назовем его Банк Х, перед которым стояла задача оптимизировать процесс выдачи кредитов и обработки заявок на кредиты для юридических лиц. Поставлены вполне реальные задачи, с которыми сталкивается практически любой банк:
Анализ сроков обработки заявок юридических лиц на получение кредитов на всех этапах их рассмотрения
Оценка работы клиентских менеджеров, курирующих заявки
Общая картина по ходу рассмотрения заявок, наглядное представление проблемных областей - "просроченные" заявки.
Для этих задач необходимы были конкретные данные:
1
Справочник клиентов банка (заемщиков), включающий, в том числе, финансовые показатели клиента;
2
Данные по каждой заявке на кредит – клиент, сумма, срок, процент по кредиту, ответственный менеджер и т.д;
3
Общая картина по ходу рассмотрения заявок, наглядное представление проблемных областей - "просроченные" заявки.
4
Нормативы по срокам исполнения заявок на каждом этапе.
Конечно, руководитель может запросить отчет по каждому из этих параметров, но в классических отчетах (не важно, сделаны они в word, excel или power point) доступны только предподготовленные данные, сформированные специалистами-аналитиками. А если по мере работы с отчетом у руководителя появятся дополнительные вопросы? Или гипотезы? Или желание рассмотреть какие-то заявки в деталях? Классические отчеты априори лишены возможности оперативно локализировать проблему. А ведь от этого зависит скорость и методы ее решения: увеличить срок рассмотрения заявок или продлить определенные этапы, сократив другие, ввести позитивные и негативные санкции для сотрудников или увеличить штат и т.д.
Информационно-аналитические системы принятия управленческих решений с продвинутой визуализацией стали новым инструментом для подобного рода работы с данными для банковской (и не только) сферы. Поясним принципы работы их работы на примере нескольких информеров (набор различных графических элементов на одном экране, с помощью которых отображается информация для анализа).

Стартовый экран - «Оперативная тепловая карта», на ней в виде шаров отображены заявки на выдачу кредита. Каждый шар имеет один из трех цветов, которые зависят от того, превысил ли срок обработки соответствующей заявки установленный норматив или нет. Размер шара зависит от суммы кредита, указанного в заявке. Таким образом, пользователь сразу видит, много ли у него «красных» заявок, насколько заявки крупные и сразу же может посмотреть подробности по каждой из них. Внизу экрана расположен график, который показывает соотношение зеленых, желтых и красных заявок в любой из дней в прошлом, а также позволяет вернуться на любой из этих дней и посмотреть ситуацию в деталях.
На карте процессов рассмотрения заявок изображены этапы, а также основные характеристики качества работы: количество обработанных заявок, их сумма (в рублях и в валюте), цвет этапа зависит от количества заявок, которые были обработаны с нарушением нормативного срока. Это представление информации позволяет обратить внимание руководителя в первую очередь на проблемные этапы.
При необходимости можно детализировать информацию по любому из этапов. Здесь пользователь может увидеть информацию по просроченным заявкам в разрезе клиентских менеджеров.
Приложение показало следующие результаты: во-первых, срок рассмотрения заявок регулярно нарушается; во-вторых, выявлены два проблемных этапа обработки заявок: кредитный анализ и этап принятия решения. Интуитивно понятная графика приложения «подсказала» руководителю проблемные зоны, избавив его от необходимости изучать отчеты по работе подразделений банка, участвующих в процессе обработки заявок. Сосредоточившись на двух проблемных этапах, руководству Банка Х буквально с помощью нескольких телефонных звонков удалось выяснить, что отдел кредитного анализа перегружен и ему требуются дополнительные человеческие ресурсы, а отдел принятия решений не испытывает нехватки в сотрудниках, просто режим его работы (заседания проходят раз в неделю) не соответствует установленному нормативу (2 дня на принятие решения по заявке).
Пользователи подобных приложений кто угодно, но в большей степени представители ТОП-менеджмента, которые предъявляют особые требования к источникам информации и их представлению. Для них очень важно:
Во-первых, тратить минимум усилий на трактовку визуальной информации и, конечно, работа с приложением не должна требовать дополнительного обучения, ведь время для руководителя – дефицитный ресурс.
Во-вторых, просто открыв приложение, не сделав еще ни одного клика мышью, руководитель должен получить представление о текущей ситуации. Инструменты фильтрации и группировки данных должны быть удобными и интуитивно-понятными. Переход от общей картины кредитного портфеля к информации по конкретному заемщику для разбора ситуации с ним должен производиться с минимальным количеством кликов.
Наконец, экраны должны быть презентабельными.
Все эти требования специалисты iDVP выявили в ходе глубинных интервью с руководителями банковского сектора и нашли решение. «Для анализа данных мы используем не «обычные» BI-отчеты, а трехмерные приложения. В этих приложениях визуализация аналитической информации выполняется в виде 3D объектов, связанных между собой логическими переходами», - говорит ЭКСПЕРТ.
Еще одна находка разработчиков – эффект геймификации, который позволяет вовлечь пользователя в работу с приложением, обеспечивает оперативное представление и понимание текущей ситуации, сигнализируя об отклонениях и проблемных зонах. Говоря простым языком, приложение становится для руководителя в некотором роде компьютерной игрой, от которой выигрывают все: и сам руководитель, и кредитное подразделение, и банк в целом.

В сухом остатке


Выстраивание бизнес-процессов кредитного конвейера и его мониторинг сегодня стали важнейшими факторами, которые диктуют условия существующей конкуренции и которые необходимы для эффективного функционирования банков. Наличие собственной информационно-аналитической системы (ИАС) позволяет решить эту задачу оперативно и качественно силами сотрудников банка. При этом важнейшим преимуществом становится сокращение времени на рассмотрение заявок по кредитам, тем самым повышая лояльность клиентов и, в конечном счете, увеличивая прибыль.
В то же время потребность в анализе все более крупных объемов информации в реальном времени является драйвером развития аналитических инструментов, где одно из самых быстрорастущих направлений - продвинутая визуализация. Это новая идея аналитики с погружением, которая подразумевает использование трехмерной графики и помогает легко распознать закономерности и тенденции. Глядя на традиционные электронные таблицы или отчеты, бывает сложно увидеть то, что вы ищете, и легко упустить важные взаимосвязи. Приложения же на основе 3D-визуализации показывают полную картину, позволяя руководителям быть в курсе всех "зеленых" и "красных" зон всего бизнес-процесса.