Новости

21.12.2017 09:00

Диджитализация для малых банков

Как цифровые технологии меняют банковскую сферу

Диджитализация для малых банков

Диджитализация проникает в любые сферы и отрасли, процесс "уберизации" охватывает все большее количество бизнесов. Каждый уважающий себя сервис первым делом разрабатывает мобильное приложение и старается привлечь клиентов удобством, доступностью и простотой использования. А как обстоит дело с цифровыми услугами в банковской сфере? И что малые банки могут внедрить уже сегодня и предложить своим клиентам?

Рассказывает руководитель казначейства банка "Новый век" Александр Анисов.

Диджитал-банкинг, все, связанное с блокчейном и другими инновационными технологиями, не может пройти незамеченным мимо банков. Однако на практике для клиентов пока мало что меняется. Внутри лабораторий ведутся разработки, в сообществах идут постоянные дискуссии, в которых эксперты пытаются выстроить целостную картину банковских услуг будущего. Пройдет совсем немного времени и банковский ландшафт неизбежно изменится.

С ботом без заботы

Руководитель казначейства банка "Новый век" Александр Анисов. Фото: Предоставлено пресс-службой Банка Новый век

В цифровом банке будущего станет больше систем, связанных с дистанционным банковским обслуживанием клиентов, которые будут основаны на искусственном интеллекте. Обслуживание будет происходить как через личные онлайн-кабинеты, так и с помощью голосового общения, но не с реальным сотрудником, живым человеком, а с роботом. Однако сам клиент, который обращается в банк, не всегда сможет понять, что с ним разговаривает бот.

Примерный диалог может выглядеть так: "Добрый день! Я хочу сделать платеж. - Кому вы хотели бы заплатить? - За интернет, я уже в прошлом месяце платил. - На какую сумму был платеж? - Что-то около 200 рублей". Бот моментально найдет нужные данные: "Вы хотите заплатить провайдеру N по договору такому-то? Счет на сумму такую-то? -Да, именно его я хочу оплатить".

Бот вычленяет из человеческой речи ключевую информацию, проверяет историю платежей по базе данных и выполняет распоряжение клиента на оплату счета. В процессе, кстати, может идти и вроде бы отвлеченный разговор, необходимый, однако, для того, чтобы завершить процесс голосовой идентификации. Бот может сказать: "Здравствуйте! Какая сегодня хорошая погода!"для получения ответа клиента и точного определения собеседника. Модели идентификации становятся все более совершенными. Разработчики и криптографы утверждают, что по голосу можно гораздо более достоверно определить личность человека, нежели даже по отпечаткам пальцев.

Разработчики не сходятся во мнениях: одни считают, что онлайн-банкинг и голосовой банкинг - это два разных направления, которые будут жить и развиваться каждый по-своему, дополняя друг друга, а не конкурируя, а другие настаивают на том, что голосовые коммуникации в итоге отомрут. Поэтому мне кажется, что небольшому банку имеет смысл немного подождать с принятием глобальных решений и сосредоточиться на малой автоматизации и малой диджитализации, которыми мы и занимаемся.

"Новый век" валютного обмена

Так, мы в "Новом веке" автоматизировали самую популярную операцию для физических лиц - обмен валюты. Как правило, в 90-95% случаев клиент, который приходит в банк, нуждается в этой услуге.
Сегодня вся законодательная база предполагает, что банки работают в "ручном режиме": неким образом устанавливают курс, запускают бумажный документооборот и с помощью телефонограмм с регистрацией в амбарных книгах и журналах доводят этот курс до своих подразделений. Наиболее прогрессивные, может быть, применяют электронную почту.

Но современный рынок предъявляет совсем другие требования. Курс в течение дня легко меняется в зависимости от новостного фона, от ожиданий инвесторов, на него влияет множество противоречивых факторов, одни из которых подталкивают его наверх, другие -вниз. При повышенной волатильности эффективно работать на "ручном приводе" нереально.

Что сделало большинство банков? Понимая, что не успевают реагировать на изменения курсов валют, чтобы обезопасить себя от возможных рисков, они просто повышают банковскую маржу: вместо 20 копеек - 2 рубля. И этот банковский спред по своей сути является запретительным - видя такие курсы, большая часть клиентов просто либо отказывается от обмена валюты вообще, либо от обмена в этом конкретном банке.

Но одновременно это означает, что появляется конкурентное поле. Требуется разработать хороший цифровой продукт, который бы оперативно менял курсы и позволял банку зарабатывать на обороте, с маленькой маржой. Там, где "ручноприводной" банк зарабатывает со спредом 2 рубля на ста долларах, мы зарабатываем те же деньги со спредом 20 копеек на тысяче долларов. Но при этом клиенты видят хорошие курсы, идут к нам, соответственно повышается капитализация банка.

И мы это сделали. Алгоритм рассчитывает обменные курсы на основании текущего межбанковского курса и автоматически формирует в электронном формате в защищенном каталоге распоряжения на установление курсов, которые требует Банк России. Дальше осуществляется автоматический транспорт этих установленных курсов во все внутренние и внешние системы. То есть мы не звоним в кассу и не говорим: "А сейчас у нас курс такой-то", а через три минуты не поднимаем трубку снова и говорим: "Курс у нас изменился, теперь он такой-то". Кассиру ничего не нужно делать вручную: курс обновляется одновременно на табло, в АРМ кассира и в АБС банка.

Отмечу, что наш авторский алгоритм учитывает несколько параметров и помогает банку защититься от многих рисков, в том числе от рыночного риска, от риска изменения стоимости банкноты и так далее.

Автомат зеркальных сделок

Еще одна очень важная вещь: на "ручном приводе"плохо фиксируется комиссия банка при совершении валютно-обменных операций. Банк получает прибыль от обменных операций за счет курсовой разницы. Комиссию нужно зафиксировать. Первичный рынок - валютно-обменный с физлицами, а арбитражный рынок, где ты фиксируешь эту сделку, -межбанковский либо биржевой. Таким образом, на биржевом рынке нужно совершить арбитражную зеркальную сделку. Клиенту продал - на бирже купил. У клиента купил - на бирже продал. Без автоматизации сделать это эффективно как минимум сложно.

"Мария Ивановна, а сколько Вы продали в кассе? - 40тысяч. - Нормально, сорок тысяч нужно купить". Но в условиях высокой волатильности, когда ты работаешь с небольшим спредом, курс может уже поменяться, и эти 40 тысяч ты купишь в убыток себе. Чтобы уйти от этого риска, мы сделали бота, который "прикручен" к торговому терминалу. Как только позиция банка по какой-то валюте уходит более, чем на величину, которую вы заранее определили, то комиссия обязательно фиксируется. Робот постоянно считает курсы и отправляет их в АБС и все внешние источники - на сайте публикует, в РБК-онлайн и так далее.

Карточная игра с валютой

Кроме того, мы планируем ввести услугу обмена валюты при помощи пластиковой карты. Клиент, приходя к нам, знает, что в банке хороший курс, но фактическое время посещения офиса и то, какой будет курс именно в этот момент, - непредсказуемы. Например, клиент посчитал, что может приобрести автомобиль выгодно, если сконвертирует доллары по 59,90. Однако, когда он уже едет в банк, то не знает, будет ли курс 59,90. Он может быть и выше, например, 60. Но клиент опасается, что, согласно прикладной мэрфологии, если неприятность может произойти, она случается."Я приеду, и будет 58",‒ думает клиент. Такой риск есть, увы.

С другой стороны, банки понимают, что услуга предварительной фиксации курса может быть вполне востребованной. Скажем, при онлайн-покупках с вашей карты сумму списывают сразу, а товар вы получаете через некоторое время. Почему банки не могут поступать аналогично, предоставляя свои услуги? Процедура такая: клиент вводит данные своей карты, банк в зависимости от условий предоставления услуги списывает от 3 до 100% от суммы обмена. Позже клиент приходит в отделение банка, вносит в кассу недостающую сумму обмена и физически получает валюту. Безналом заплатил - в точке обслуживания забрал.

Может быть и другая схема: если клиент приходит в банк для обмена - сумма, которая фиксировалась на карточном счете, возвращается обратно, так, будто речь шла о залоге или задатке. После посещения офиса и проведения той операции, параметры которой были зафиксированы заранее, сделка считается исполненной. Если клиент хотел купить 10 тысяч долларов, то он покупает их. Если клиент по каким-то причинам не пришел, то задаток не возвращается.

Чем больший процент списывается с карты, тем больший срок имеет клиент до фактического прихода в банк. Скажем, если списывается 10% от суммы, то банк может предоставить неделю. Если же списывается 1%, то долгий срок давать нецелесообразно: это рыночный риск. Если же клиент заплатил 100%, то его валюта может ждать его, скажем, три года. Такие вещи нам по силам, мы можем это сделать.

Будущее близко

Интересно было бы пофантазировать на тему действительно прорывных технологий для банковского сектора, но пока я таких не вижу. Скорее, будут эволюционировать уже существующие. При использовании bigdata,объединении баз данных различных служб могут четко таргетироваться не только рекламные предложения, но и финансовые услуги. Для этого нужно, чтобы мы уже многое знали о человеке, заходящем в банковский офис. Допустим, не по сетчатке глаза идентифицировали, а как-то менее фантастично. Скажем, если у клиента давно есть учетная запись на "Госуслугах", он регулярно платит налоги, штрафы, коммунальные платежи - все это формирует большую кредитную историю, демонстрирует его платежеспособность и добропорядочность. Приходя в банк за кредитом, он может дать банку разрешение на проверку своей кредитной истории. С использованием этих данных скоринг-модель быстро посчитает и сразу выдаст результат - размер возможного кредита.

Добавьте RG.RU 
в избранные источники