Engaged клиенты в сбербанке что такое
Agile в Сбере: как понять, что происходит?
В декабре 2020 мы провели Sbergile Talks (да, давно это было), нашу первую онлайн-конференцию про Agile в Сбере. Три потока, 31 доклад, спикеры из крупнейших отечественных и иностранных компаний, которые так или иначе связаны с Agile. Нас слушало порядка 10 тысяч человек. Я хочу пробежаться по основным моментам и рассказать, что же там было.
Давно не секрет, что Сбер провёл одно из самых масштабных Agile-преобразований в мире. Об этом неоднократно рассказывали топ-менеджеры в различных СМИ. Итак, что важного в Сбере произошло за эти четыре года? Мы радикально ускорились. А скорость — это один из ключевых факторов развития для Сбера. И он жизненно необходим технологическим компаниям для успешного достижения поставленных целей. Особенно таким крупным компаниям, как наша. И да, Agile действительно ускоряет разработку продукта и даёт возможность компании быть в целом гибче. Поэтому многие так или иначе пытаются внедрить похожие практики у себя, но не у всех получается успешно. Мы и другие игроки рынка каждый год открыто рассказываем о возможных ошибках, накопленном опыте и практических примерах изменений.
Так почему же Agile так интересен российскому рынку?
Agile в России
Ещё пять-семь лет назад в России следовали ценностям, озвученным в Agile-манифесте, в основном ИТ-компании. Перестраивать mindset, тем более в крупных организациях, как наша, никто не спешил.
Тогда решения в Сбербанке принимались медленно, а ИТ-архитектура была монолитной. Это абсолютно нормально для компаний такого размера. И это не российский подход или какие-то особенности менталитета: плюс-минус так выглядят крупные игроки в большинстве отраслей экономики во всём мире. При этом Сбербанк был коммерчески успешным банком.
Но, чтобы стать успешным ИТ-игроком и конкурировать не только с банками, но и с международными технологическими гигантами, необходимо было ускориться. Поиск инструментов и подходов, которые бы помогли достичь столь амбициозной цели, привёл нас к Agile.
По нашему мнению, Agile — это работающие практики, которые способны запустить процесс изменений в компании. А в бизнесе успешны те компании, которые готовы меняться и подстраиваться под запросы рынка.
Где смотреть доклады?
Какие доклады стоит посмотреть и почему?
В направлении «Организация» — взгляд бизнеса на управление в целом.
Сбербанк становится «бирюзовым»: как компания переходит на agile-методы
«Инфостарт» получил комментарий от «Сбербанка» о запуске масштабной программы Sbergile, которая позиционируется как самое значимое событие в истории банка.
«Agile – может быть, самая радикальная трансформация в нашей истории, за все 175 лет нашего с вами развития», – сообщил глава «Сбербанка» Герман Греф на выступлении перед сотрудниками компании, видеозапись которого была опубликована на днях.
Термин agile происходит от Agile software development («Гибкая методология разработки») – это набор подходов к разработке ПО, который строится на принципах командного взаимодействия, быстроты, отсутствия формализма в общении с заказчиком и гибкости в изменении первоначального плана действий. Рабочий процесс разбит на короткие циклы, которые длятся обычно 2-3 недели. По окончании каждого из них подводятся промежуточные итоги, команды мотивируются на дальнейшую работу в том же темпе. Главным критерием результативности является работоспособный продукт, полученный в заданные сроки.
С момента появления манифеста agile было создано множество конкретных методик – Scrum (с англ. – «схватка»), XP («экстремальное программирование»), FDD (функционально-ориентированная разработка) и т.д. Они используются в ИТ-гигантах Google и Amazon, финансовых корпорациях Bank of America и HSBC и многих других компаниях-лидерах мировой экономики. Фредерик Лалу в книге «Открывая организации будущего» назвал такие компании «бирюзовыми организациями».
В России пионером в этой сфере среди крупных компаний является «Сбербанк». Его руководитель Герман Греф, считающий книгу Лалу одной из главных в бизнесе на сегодняшний день, рассказал в упоминавшемся выше видеоролике и более ранних выступлениях, как это будет выглядеть на практике.
Прежде всего, изменится организационная структура. Основной рабочей единицей станет кросс-функциональная команда, обладающая всеми необходимыми навыками, инструментариями и полномочиями для самостоятельной разработки продукта. Отвечать за результаты нескольких таких команд будет топ-менеджер банка. Команды разместятся в новом офисном пространстве на Кутузовском проспекте, специально спроектированном под Agile. Предполагаются две волны трансформации: первая – осенью этого года, вторая – в начале следующего.
Ранее принципы agile эпизодически использовались в «Сбербанке» – например, при разработке мобильных приложений. Весной этого года известная международная консалтинговая компания McKinsey проводила обучение топ-менеджмента банка, а в июне она же выиграла тендер на осуществление полноценного перехода, который получил название Sbergile (Sberbank + agile). Стоимость составляет около 350 млн рублей.
Редакция информационно-аналитического центра «Инфостарт» обратилась за дополнительной информацией в пресс-службу «Сбербанка», и там ответили следующее: «Вопрос действительно очень интересный, но вы рановато обратились. Пока что этот процесс находится на самой ранней стадии и, к сожалению, ничего к тому, о чем говорил Герман Оскарович, мы добавить не можем. Но если вы будете периодически обращаться к нам по этому вопросу, мы обязательно будем держать вас в курсе».
А мы, в свою очередь, будем держать в курсе наших читателей, поскольку подобных agile-проектов в России еще не было. Отметим, что в целом этой тематике уделяется внимание на наших ежегодных конференциях. Так, в 2013 году состоялся отдельный круглый стол по теме «Agile для внутренней разработки».
А на конференции INFOSTART EVENT 2016 DEVELOPER, которая пройдет совсем скоро – с 27 по 29 октября – предложен доклад бизнес-тренера и консультанта Ирины Шишкиной «Управление проектами по SCRUM». Если он соберет необходимое количество голосов, то вы услышите его на мероприятии. Проголосовать за него и любые другие понравившиеся выступления можно здесь.
Финансовая сфера
Сбер ожидает персонализация клиентских путей
Игорь Зарубинский, директор дивизиона «Массовая персонализация» Сбербанка, рассказал о целях и задачах создаваемой платформы персональных рекомендаций для физлиц
Директор дивизиона «Массовая персонализация» Сбербанка
— Игорь, расскажите, что такое массовая персонализация. Для неспециалиста звучит как оксюморон…
— В нашем названии действительно сочетаются два понятия, которые во многом друг другу противоречат. «Массовая» — это про общее для всех, а «персонализация» — про индивидуальное. Но объединение этих двух понятий в одном дивизионе неслучайно.
В Экосистеме «Сбера» более 100 млн активных клиентов-физлиц, и наша задача — дать каждому из них почувствовать себя уникальным при взаимодействии со «Сбером». Клиент видит это так: он общается не с бездушной машиной, выдающей всем один и тот же ответ, а с интеллектуальной рекомендательной системой, которая в процессе взаимодействия с человеком порождает и поддерживает индивидуальный диалог.
— А достижимо ли это в принципе, учитывая, сколько у «Сбера» клиентов?
— Клиенты «Сбера» — почти вся страна. Это люди разных возрастных групп, профессий, сфер деятельности и интересов. Фактически основная задача массовой персонализации — понять, какая следующая потребность возникнет у клиента, и предложить лучшее решение этой потребности в виде кастомизированных продуктов/сервисов компаний и партнеров нашей экосистемы.
Поэтому здесь не обойтись без радикальной трансформации того, как мы собираем данные о потребностях наших клиентов, как эта информация обрабатывается и как учитывается для создания лучших предложений.
Для этого мы создаем новую платформу персональных рекомендаций для физлиц — SberNBA. Проект является одним из ключевых в Стратегии 2023. У нового решения есть две основные метрики эффективности: улучшение клиентского опыта (CX) и бизнес-результат компаний — участников нашей экосистемы, которая включает уже более 70 компаний.
— Можете привести наглядный пример массовой персонализации?
— Благодаря персонализации появляется возможность сделать интерфейс взаимодействия с пользователем (то, как выглядит, например, приложение) индивидуальным. Сейчас мы стремимся к тому, чтобы тот же «СберБанк Онлайн» помимо стандартных блоков содержал и персонализированные элементы интерфейса. Например, если раньше, чтобы перевести деньги родственникам, я заходил в телефонную книгу, искал по имени, набирал сумму и так далее, то теперь в один клик нажимаю на соответствующую карточку перевода на главном экране приложения. Контакты родственников автоматически подтягиваются, а система прогнозирует дни месяца, в которые у меня возникает эта потребность.
— На каких принципах основана персонализация в «Сбере»? Проще говоря, чем вы руководствуетесь, когда принимаете решения, что делать, а что нет?
— Таких принципов четыре. Первый — «знать». Чтобы построить классную систему персонализации, нам нужно четко понимать профиль клиента, потому что без данных и знаний о клиентском поведении ничего не выйдет.
Собрать данные со всех уголков экосистемы «Сбера» (а не только банка) — непростая задача. Чтобы получить единый профиль клиента, необходима интеллектуальная высокопроизводительная data-платформа, которая объединяет всю информацию по клиенту.
Что я имею в виду под информацией? Это не только базовый уровень данных о человеке — социальный и демографический профиль (где он родился, сколько ему лет, гендер и т.д.). Экосистема позволяет нам понять, как именно клиенты пользуются тем или иным сервисом. Например, мы видим, сколько времени в день тратит посетитель нашего онлайн-кинотеатра на просмотр контента, какие жанры предпочитает, какие его любимые режиссеры и фильмы.
Это нужно, с одной стороны, чтобы улучшить сам сервис онлайн-кинотеатра. С другой стороны, получая информацию от всех сервисов экосистемы, «Сбер» объединяет в профиле каждого клиента уникальную информацию, которая позволяет давать сложные рекомендации. Например, мы видим, что вы пользуетесь Okko, доставкой из «СберМаркета» и при этом у вас нет подписки «СберПрайм», которая позволяет клиенту значительно сэкономить деньги. Значит, ее стоит вам предложить, и такое предложение будет релевантным.
— «Большой брат» следит за нами?
— Я бы так не сказал. Мы видим только то, что «Сберу» необходимо знать о клиенте по законодательству. Мы не читаем мысли, и нас не интересует частная жизнь пользователей. Мы работаем с огромными массивами исключительно обезличенных данных о пользовательском поведении с использованием наших продуктов и сервисов.
— Если данные собираются внутри экосистемы «Сбера», значит ли это, что остальные источники вы не используете?
— Научившись качественно обрабатывать собственную информацию, на текущий момент мы практически полностью отказались от внешних источников данных. Продолжаем использовать, пожалуй, только бюро кредитных историй, потому что мы банк и нам это необходимо для управления кредитным риском. Если мы сами можем принимать решения не хуже, чем раньше, зачем нам платить кому-то еще?
— Как вы сравниваете себя с конкурентами по принципу «знать своего клиента»?
— Пару лет назад мы заказали у известной консалтинговой компании большое исследование по всем технологическим лидерам в мире: что знают о клиентах они и что — мы. Учитывая законодательные ограничения, данные были разделены на разные типы: социальный, финансовый и поведенческий профили, отражающие интересы, предпочтения пользователей и т. д.
Согласно результатам исследования, одним из лидеров в знаниях о своих клиентах является Facebook. Это вполне логично, ведь люди проводят там много времени — читают, лайкают, репостят. Мы в этом отношении, конечно, сильно отставали от лидера, и нам предстояло сделать значительный рывок в этом направлении.
Сегодня ситуация кардинально изменилась — мы очень быстро догоняем и социальные сети, и поисковых гигантов. Это результат работы специально созданной команды профессионалов по анализу клиентского поведения.
— Даже не верится, что российская компания может на равных конкурировать с Facebook в части знаний о клиентах.
— Может. С точки зрения качества знаний у «Сбера» есть преимущество перед социальными сетями: мы видим структуру потребительского поведения и можем спрогнозировать клиентские интересы. Если вы один раз купили кроссовки — это не значит, что вы регулярно бегаете. Нужно учитывать ряд дополнительных факторов. Мы сейчас довольно точно умеем вычислять профессиональных бегунов. Если человек регулярно покупает профессиональные кроссовки и при этом регистрируется на участие в забегах, выезжает на соревнования, то сделать точный прогноз гораздо проще.
— Знать абсолютно все о клиенте, наверное, экономического смысла нет. Что собираете вы?
— Конечно, нет задачи собрать все. Это очень дорого, долго, да и к тому же непонятен бизнес-эффект. Проще работать под конкретную задачу. Если на рынке кто-то предложил кэшбэк 2% на все товары, мы лучше предложим клиенту персональную скидку 30% на его любимый товар, который он потребляет чаще всего.
Мы не создаем знания ради знаний. У нас даже есть показатель, отражающий, насколько применимы в бизнесе знания, которые мы извлекли из данных: примерно треть всех знаний используется в процессах и приносит дополнительный эффект.
— Какой же второй принцип персонализации от «Сбера»?
— Второй принцип называется «предвидеть» — речь идет о предиктивной аналитике. Мы должны уметь предсказывать потребности клиента по его профилю. Почти все компании на рынке прогнозируют не потребность, а вероятность отклика на покупку того или иного продукта. Вот есть, например, у банка кредитная карта — и он прогнозирует, с какой вероятностью клиент отреагирует на предложение по этой карте. Далее клиентская база ранжируется по вероятности отклика, а затем выбираются наиболее склонные к оформлению этой кредитной карты клиенты.
Сегодня мы от этой парадигмы отказываемся, отходим от прогнозирования отклика на покупку продукта и движемся к прогнозированию будущей клиентской потребности в определенный момент времени.
Раньше мы шли от плана продаж: знали, что необходимо продать, например 1000 кредитных карт, и по базе искали 100 тыс. клиентов, которым их можно предложить. Сейчас мы хотим понять, что на повестке у клиента, что у него в приоритете, и пытаемся удовлетворить эту потребность сервисами или продуктами, которые у нас есть или — новый подход! — которые имеет смысл создать под эти запросы.
— Как это нововведение встретили в продуктовых подразделениях со своими собственными KPI по продажам?
— Обнаружилось множество подводных камней, потому что раньше в цикле бизнес-планирования все брали на себя определенный план продаж, а тут парадигма изменилась. Пришлось трансформировать подход и процесс.
Сегодня примерно 8-9% прибыли «Сбера» формируется благодаря предвидению потребностей клиентов. Проще говоря, «Сбер» научился зарабатывать на персонализации. Поэтому сейчас никого уже не требуется убеждать в ее целесообразности.
Следствие смены парадигмы — усиление роли контекстного информирования клиентов. Клиенты получают коммуникацию от банка не тогда, когда надо нам, а когда это нужно им — когда у них возникает жизненная ситуация, в которой действительно понадобится «Сбер».
— Теперь формировать клиентское поведение может не только обычная реклама, но и контекстная?
— Да, весь мир идет в эту сторону. Но в зависимости от типа компании или экосистемы есть нюансы.
Компании, специализировавшиеся изначально на поиске информации, сейчас решают немного другую задачу, потому что исторически зарабатывают деньги на рекламе в интернете. Интернет обладает бесконечной эластичностью к контенту. Неважно, как человек пользуется интернетом и какой баннер он хочет видеть в браузере. Там будет висеть баннер рекламодателя, который дал большую цену за показ.
Мы не можем себе этого позволить и с номера 900 предлагать людям услуги барбершопа, ведь Сбербанк предназначен для помощи в финансовых и связанных с ними вопросах. Мы, скорее всего, расскажем клиенту, как сэкономить на таких-то сервисах столько-то денег за месяц, год и так далее. Мы стараемся помочь клиенту, обеспечив ему персональную финансовую выгоду. Так что «Сбер» не занимается продвижением услуг третьих лиц. Этим мы кардинально отличаемся от таких компаний, как «Яндекс» или Google.
Поэтому принцип «предвидеть» — это прогнозирование потребностей клиента. Все вещи, о которых мы говорили выше, физически выполняет второй модуль нашей платформы. Здесь сосредоточены все движки искусственного интеллекта, прогнозной и рекомендательной системы.
— Давайте перейдем к третьему принципу.
— Он получил название «действовать» — это о том, как персонально подобранное на втором шаге «лучшее» предложение донести до клиента, какими воспользоваться коммуникационными поверхностями и каналами.
Сейчас персональные предложения доставляются через 35 поверхностей и каналов. В перспективе в рамках Стратегии 2023 их количество удвоится — экосистема активно развивается, создаются новые площадки, например электронной коммерции («СберМегаМаркет») и т.д.
Наша задача — научиться оркестрировать персональные предложения на более чем 70 поверхностях. За это как раз и отвечает важнейший элемент системы персонализации — «действовать».
— Каков же финальный пункт?
— Четвертый принцип — Win-Win: взаимодействие с клиентом должно происходить по принципу «выигрывает клиент — выигрываем мы». Наша цель на четвертом этапе — показать клиенту, что мы с ним оказались в одной лодке и нам предстоит длительный совместный путь на основе долгосрочных ценностей. Мы называем это Lifetime Value. Чем этот путь дольше, тем лучше для нас и для клиента.
На этом пути мы постоянно используем все принципы персонализации «Сбера»: мы знаем клиента, мы предвидим его потребности, мы действуем (формируем релевантное индивидуальное предложение, доставляя его клиенту на всех поверхностях), мы выбираем то предложение, которое лучше остальных удовлетворит конкретную клиентскую потребность. Это базовая формула нашей персонализации — ДНК SberNBA.
«Под капотом» принципа Win-Win — мощный движок, занимающийся расчетами Lifetime Value для каждого из 100 млн наших активных клиентов. На практике это выглядит так: например, возьмем посетительницу нашего онлайн-кинотеатра. В результате аналитического расчета платформа SberNBA формирует специально для нее lifestyle-коммуникацию о том, что вышли ее любимые фильмы на Okko. Раньше в этой ситуации ей могли бы предложить оформить карту для оплаты подписки. Но «в моменте» у клиента нет такой потребности. Движок Lifetime Value — учтет это и, зная, что сегодня вторник, а именно по вторникам клиенту нравится смотреть фильмы дома, рассчитает, что рациональнее всего напомнить ей о новом сериале и познакомить с расписанием выхода кинопремьер.
— Как программа лояльности «СберСпасибо» вписывается в эту концепцию?
— Программа «СберСпасибо» усиливает качество наших коммуникаций, поскольку становится мощным поставщиком персональных предложений. Поскольку я тоже клиент «Сбера», могу проиллюстрировать на своем опыте. Недавно мне пришло сообщение, что баллы «СберСпасибо» ясмогу использовать при оплате покупок в одной из моих любимых сетей гастрономов. Я не знал об этой возможности, а она классная! Теперь буду бывать там чаще.
Если говорить про остальные продукты, SberNBA позволяет параметризовывать их для каждого конкретного клиента. Например, потребительский кредит, когда мы, рассчитав внутренние показатели, сообщаем человеку, что персонально ему предодобрена определенная сумма на такой-то срок по персональной ставке. И это действительно уникальное предложение. Сейчас подобная практика действует и в отношении кредитных карт: они выдаются с помощью движка персональных предложений, который индивидуально устанавливает лимит на основании профиля клиента.
А если кастомизация продукта невозможна (например, наша подписка «СберПрайм» едина для всех), то наша задача — сформировать у клиента паттерн поведения, связанный с использованием подписок. Это важно сейчас потому, что подписочная бизнес-модель в России пока только «заходит» на рынок. Как эту задачу решить оптимально? Если мы видим, что клиент пользуется какими-либо сервисами, нашими или конкурентов, то пытаемся персонализированно донести, что подписка «СберПрайм» — простое решение, которое поможет сэкономить вполне конкретную, рассчитанную для конкретного клиента сумму денег. Укрепление имиджа выгодного «Сбера» — правильная стратегия. Это и есть персонализация изначально неперсонализируемых сервисов.
— Юрлицам в «Сбере» доступно что-то аналогичное?
— У клиентов-юрлиц свои особенности, поэтому в основе лежат другие принципы персонализации. Таких клиентов гораздо меньше, и у этой категории не так динамично меняются контекст и потребности. Кстати, SberNBA работает с самозанятыми и ИП, которые относятся к физическим лицам, поэтому на них наши сервисы тоже распространяются.
— Как все-таки расшифровывается SberNBA?
— Это Sber Next Best Action.
Например, когда мы говорим про физлиц, то у нас с вами, как и у всех людей, очень много разных потребностей, и они имеют свойство возникать ситуативно, а не по плану. Мы провели расчет: если посмотреть на всю нашу стомиллионную базу, какое может возникнуть количество предложений, которыми можно закрыть все потребности с учетом разнообразия контекста для каждого клиента? Мы все сложили и перемножили — размерность задачи получилась где-то 10¹⁶. Для примера: количество букв во всех напечатанных на сегодняшний день книгах — 10¹⁴.
Поэтому специалистам необходимо разработать и построить систему, способную оперировать числами в таких размерностях. И здесь мы вынуждены использовать много собственных разработок, поскольку готовых решений на рынке попросту нет. Мы придерживаемся гибких практик разработки программного кода. Здесь все более или менее, как у всех. Но если копнуть глубже, то и тут много интересного.
В основу архитектуры платформы заложены алгоритмы машинного обучения, что позволяет анализировать события в жизни каждого клиента и реагировать на них в режиме реального времени. Все это в итоге будет реализовано при помощи высоконагруженных технологий, потоков «горячих данных» и многого другого.
После ввода в промышленную эксплуатацию платформа сможет обрабатывать около миллиарда операций в день. Для реализации потенциала, который скрыт в наших данных и платформе, в команду SberNBA входят специалисты по машинному обучению, рекомендательным алгоритмам, анализу больших данных, управлению потоками данных и маркетологи.
Такая платформа персональных рекомендаций станет драйвером развития экосистемы «Сбера» в целом и приведет к масштабному редизайну всех клиентских путей в частности. Работы много, но она невероятно интересна!
Сбербанк рассекретил свой метод оценки клиентов
Как стало известно «Октагону», Сбербанк решил запатентовать свою новую систему оценки клиентов. Она опубликована в июньском официальном бюллетене Роспатента «Изобретения. Полезные модели». Хитрость системы в том, что для выдачи кредита госбанку больше не нужны информация из бюро кредитных историй и анкетные данные клиента. Чтобы клиент получил необходимые скоринговые баллы, ему достаточно пользоваться любой картой банка.
Своя система оценки клиентов (скоринг) есть у любой кредитной организации. Такие системы разрабатываются с середины XX века, в них инвестированы миллионы долларов. Традиционные кредитно-скоринговые модели основываются на данных анкеты, кредитной истории и другой агрегированной финансовой информации, относящейся к заявке клиента. Это, в частности, данные справок из налоговой службы об официальных доходах (2-НДФЛ) или выписок из Росреестра.
Исходя из этой информации банк выставляет каждому клиенту определённый скоринговый балл, по которому принимает решение, будет выдан кредит или нет. Портрет идеального заёмщика примерно одинаков для всех банков: женщины, семейные, люди старше 40 лет, клиенты с высшим образованием и с хорошим стажем работы платят лучше остальных заёмщиков. Для клиента, который хоть немного выбивается из идеального портрета, получить крупный кредит сложнее – банк будет требовать дополнительные гарантий его возврата. Например, привлечь созаёмщика или найти хороший ликвидный залог.
Новая система, которую Сбербанк не только использует, но и решил запатентовать, кардинально отличается от традиционного подхода банков. Она делает ставку на изучение банковских транзакций, а не кредитной истории клиента.
По мнению банкиров, информация о том, где, когда и за что клиент расплачивается банковской картой больше говорит о его благонадёжности, чем кредитная история и другие факторы, используемые для традиционного скоринга.
Кроме того, такой метод не требует от клиента ввода каких-либо дополнительных данных, значит, решение по кредиту принимается быстрее (весь процесс будет автоматизирован), и сведения очень сложно подделать.
Следовательно, нет необходимости проверять правильность информации, в отличие от анкеты на получение кредита и некоторых других источников, используемых для оценки. И главное, этот метод работает, даже если у клиента нет кредитной истории.
Как утверждается в заявке к патенту, новую систему банк построил, изучив более 200 миллионов транзакций 740 тысяч клиентов. В качестве целевой переменной использовалось событие дефолта для потребительского кредита в течение года после его выдачи. В итоге были получены профили клиентов с наиболее высоким риском невыплаты кредита и профили самых благонадёжных заёмщиков. В настоящее время, согласно заявке, в качестве исходных данных используются уровень транзакции (метка времени, страна, сумма, тип продавца) и уровень карты (филиал выдачи, тип карты).
В результате портрет идеального заёмщика получается несколько иным, чем при традиционном скоринге. Неважно, сколько вам лет и каков ваш стаж работы, но если вы регулярно оставляете значительные средства в ресторанах и путешествуете по миру, то вы получите достаточный балл для выдачи кредита. Как отмечается в документах, для полного анализа клиенту достаточно сделать порядка 350 транзакций.
– Реальные транзакции по дебетовой или кредитной карте действительно могут сказать о клиенте больше, чем сухие цифры из 2-НДФЛ или анкетные данные, – отмечает ведущий эксперт академии финансовой грамотности Александр Николаев. – Во-первых, объём трат клиента по картам даёт возможность банку оценить его реальные доходы. Многие, чтобы получать кешбэк по картам, вносят «серую» часть зарплаты на банковские счета. А структура затрат показывает привычки клиента и то, хватает ли ему получаемого дохода на жизнь.
Одно дело, когда весь свой доход он тратит на продукты в «Пятёрочке», и совсем другое – если на продукты он тратит не более 20 процентов своего дохода и обслуживается в магазинах классом повыше.
Кроме того, по транзакциям клиента сразу видно, что у него находится в собственности: есть ли автомобиль, есть ли квартира или свой дом, что также влияет на итоговое решение банка.
Новые возможности для реальной оценки клиентов банки ищут уже давно. В 2017 году тот же Сбербанк объявил о внедрении скоринга по психометрическим моделям: в госбанке намеревались внедрить практику проверки платёжеспособности и надёжности клиента по социальным сетям, анализируя посты и фотографии. И если, например, клиент в своём профиле выражает приверженность тюремной романтике, то шансы на одобрение кредита снижались.
«Если человек лайкает тюремные чётки и “Владимирский централ”, то вряд ли ему надо сразу одобрять кредит, скорее всего, ещё раз надо что-нибудь посмотреть».
Александр Ведяхин
первый зампред правления Сбербанка
Позже о включении «цифрового следа» в скоринговые модели объявляли и другие банки. Впрочем, вскоре банкиры признали, что данные из социальных сетей не стали самостоятельным фактором для принятия решений: банки используют их как дополнительную информацию о клиенте и то не всегда.
В условиях карантина и дистанционного обслуживания ряд российских банков также задумались изменить подход к изучению платёжеспособности клиента, включив в анализ психологическое тестирование. О возможности внедрения «скоринга по эмоциям» объявил «Альфа-Банк», в тестовом режиме психологическое тестирование клиентов проводит «Абсолют Банк».
Чья скоринговая система окажется сильнее, покажет отчётность.