01 продукты ами banking v8

Аналитические решения для банков

Отделение анализа, моделирования и интерпретации данных

2

Процессы взаимодействия банков с внешней средой…

Регуляторы

Клиенты

Другие организации

3

… необходимо поддерживать с помощью аналитических инструментов

Аналитика в управлении взаимоотношениями с

клиентамиАналитика в управлении

рисками

4

Аналитика в управлении взаимоотношениями с клиентами

5

Увеличение продаж

Увеличение конверсии

Снижение оттока клиентов и увеличение лояльности

Анализ использования банковских продуктов

Сегментация клиентов по предпочтениям и профилям клиентов

Разработка предложений и коммуникаций для каждого сегмента

Расчет вероятности ухода

Анализ предпочтений для каждого сегмента, Анализ ценности клиентов

Разработка предложений с учетом вероятности оттока и ценности клиента

Аналитика в управлении взаимоотношениями с клиентами- драйвер увеличения продаж…

6

Сбор данных о клиентах

Анализ клиентских данных

Формирование предложений для

клиентов

Взаимодействие с клиентами

360° взгляд на клиента Лучший продукт с лучшим сервисом

Правильный канал в правильное время

… который позволяет предлагать клиенту лучший продукт через предпочитаемый канал взаимодействия

7

Увеличение продаж

Увеличение конвертации

Снижение оттока клиентов и увеличение лояльности

Аналитические решения IBS в управлении взаимоотношениями с клиентами

Клиентская аналитика

Многоканальная аналитика

Расширенная сегментация

8


9

Описательная аналитика

«Быстро найти основные тенденции в поведении клиентов и определить, где ваши проблемы».

«Определить основные показатели по клиентам для построения KPI показателей»

Только у 12% «зарплатников» открыт депозит

… и только 3% брали потреб кредиты

самый большой уровень просрочки в регионе Х

10

Сегментация

«Создание однородных групп клиентов со схожими характеристиками».

•Базовая сегментация: пол, возраст, кол-во детей и т.п.

•Поведенческая Сегментация (пользование продуктами банка)• Сегментация держателей дебетовых и кредитных карт• В том числе RFM-Сегментация

•Сегментация по доходности• Миграция между сегментами доходности (как сделать

клиента более доходным)

11

Управление жизненным циклом клиента

Группы ценных клиентов для проведения маркетинговых активностей

Группы ценных клиентов с высокой вероятностью ухода

Группы клиентов с высокой вероятностью отклика на маркетинговые активности

Группа признаков для формирования ценных и привлекательных предложений для ценных покупателей

Группа факторов, влияющих на первое приобретение

Прогнозы поведения клиентов

* - Разработка клиенто-ориентированных стратегий * - Формирование таргетированных маркетинговых кампаний* - Оптимизация бюджета и увеличение ROI маркетинговых активностей

Результат Где используютсяЗадачи

12

Подход к расчету жизненного цикла клиента и необходимые метрики

Метрики для CLV

Лояльность

RFM

Доля кошелька клиента

Влияние в Сообществе (рекомендательная ценность клиента) (аналитика соц. медиа)

• Модели текущей ценности клиентов - по результатам поведения клиента к настоящему моменту для экстраполяции на будущие периоды

• Модели потенциальной ценности клиентов - прогнозирование ценности клиента с учетом возможных маркетинговых активностей

13

Предложение IBS

Работы ВариантыБазовый Расширенный

Инсталляция и настройка программного обеспечения + +Постановка задач для первичного анализа данных + +Подготовка витрины данных для первичного анализа + +Подготовка отчетов, содержащих интерпретацию результатов первичного анализа + +Подготовка рекомендаций по проведению дальнейшего анализа данных и моделированию + +Постановка задач для сегментации и построение вероятностных моделей +Наполнение витрины дополнительными источниками данных (корректировка модели данных) +Сегментация +Построение вероятностный моделей +Подготовка отчетов, содержащих интерпретацию результатов сегментации и моделирования +

Сроки внедрения

Базовый

Расширенный

От 1 до 10 месяцев

От 6 месяцев

14


15


Сегментация 360° Взгляд на клиента

16

Обогащение клиентских профилей

Анкетные, транзакционные данные и история

коммуникаций и откликов

360° взгляд на клиентаВнутренние источники Внешние источники

• Социодемографические данные• История по продуктам• Транзакции

• Данные соц. сетей• Web данные• Запросы в БКИ

360° Взгляд на клиента формируется за счет внутренних и внешних источников данных

17

Внешние источники

Данные социальных сетей

Web данные

Группы, интересы, посты

Социальные связи

Поисковые запросы

Посещенные сайты

Внешние источники обрабатываются инструментами текстовой аналитики и социально-сетевого анализа

Инструменты

Запросы в БКИ Кредитная история

Текстовая аналитика

Социально-сетевой анализ

Веб-аналитика

Коннектор к соц. сетям

18

«Создание однородных групп клиентов со схожими характеристиками».

На основе всех собранных данных далее формируются клиентские сегменты и профили

Создание клиентских профилей

Поведенческий анализ

Выявление групп клиентов, ведущих схожий образ жизни

Макроэкономические данные, Транзакционные данные, социографические данные - возраст, пол, география, ключевые данные: день рождение, интересы (анкетные данные, данные из социальных сетей, интернет-запросы), доходы, профессия , статус клиента, поведенческие данные с сайта всех посетителей

Сегментация

Формирование таргетированных предложений и маркетинговых активностей

Где используютсяРезультатДанныеЗадачи

19



Инсталляция и настройка программного обеспечения + +Подготовка витрины данных + +Первичный анализ данных + +Подготовка отчетов, содержащих интерпретацию результатов первичного анализа + +Сбор, анализ и агрегация информации: веб-данные или данные соц.сетей +Профилирование клиентов (сегментация) на основе анализа веб-данных или данных соц.сетей +Сбор, анализ и агрегация информации: веб-данные и данные соц.сетей +Профилирование клиентов (сегментация) на основе веб-данных и данных соц.сетей +


Базовый


От 6 до 10 месяцев


20

Многоканальная аналитика

21

Через все доступные каналы коммуникаций…

22

…многоканальная аналитика формирует персонализированные предложения на основе…

Источники данных

Отклики

Очистка / преобразование данных

Единое представление о клиенте


Разработка кампаний

Outbound

Оптимизация Next Best Offer

Отчетность / Мониторинг

Inbound

Взаимодействие в канале

Анализ он-лан поведения

23


Компоненты Работы Варианты

Базовый Стандартный Расширенный


Инсталляция и настройка программного обеспечения + + +Подготовка витрины данных + + +Сбор, анализ и агрегация информации: веб-данные или данные соц.сетей +Сбор, анализ и агрегация информации: веб-данные и данные соц.сетей +Первичный анализ данных + + +Сегментирование + +Построение вероятностных моделей + +Корректировка моделей в соответствие с анализом отклика +

Управление маркетинговыми кампаниями

Инсталляция и настройка программного обеспечения + + +Настройка интеграции источников данных + +Оптимизация маркетинговых кампаний и предложений +

Управление каналами взаимодействия

Инсталляция и настройка программного обеспечения для взаимодействия в одном канале +Инсталляция и настройка программного обеспечения для взаимодействия в двух каналах +Инсталляция и настройка программного обеспечения для взаимодействия во всех каналах +

Управление маркетинговыми ресурсами

Инсталляция и настройка программного обеспеченияпо планированию и оптимизации маркетинговых ресурсов +

Компоненты могут приобретаться отдельно

Базовый Стандартный

От 3 до 6 месяцев От 6 месяцев



24

Аналитика в управлении рисками

25

Увеличение маржи

Снижение кредитных

рисков

Снижение регулятивных рисков

Разработка скоринговых профилей

Выявление и предотвращение мошеннических операций и схем

Выявление и предотвращение отмывания денег

Разработка моделей кредитного скоринга

Аналитика в управлении рисками

26

Увеличение маржи

Снижение кредитных

рисков

Снижение регулятивных рисков

Аналитические решения IBS в управлении рисками

Расширенный скоринг

Комплексное решение для мониторинга и выявления признаков мошенничества

Комплексное решение по финансовому мониторингу

27

Расширенный скоринг

28

Расширенные скоринговые модели на основе…

Внутренние источники


Социально-сетевой анализ

Новые интерпретируемые характеристики клиентов

Дополнительные предикторы для моделей

Внешние источники

Запрос в хранилище

Скоринговые модели

Сбор, агрегация и обогащение информации по клиенту Анализ и принятие решений

Риски

Кредитная история

29

…обогащения информации по клиентам

Сетевой анализ


Аналитика соц. сетей

Текстовая аналитика Анкеты

ТранзакцииГеолокацияКолл-центрОбращения

Повышение эффективности аналитических

моделейУправление рисками

Сопоставление данных

Лингвистический разбор Text Mining

Data MiningНовая информация о клиентах

30



Инсталляция и настройка программного обеспечения + +Подготовка витрины данных + +Первичный анализ данных + +Подготовка отчетов, содержащих интерпретацию результатов первичного анализа + +Сбор, анализ и агрегация информации: веб-данные или данные соц.сетей +Разработка скоринговых профилей на основе анализа веб-данных или данных соц.сетей +Сбор, анализ и агрегация информации: веб-данные и данные соц.сетей +Разработка скоринговых профилей на основе анализа веб-данных и данных соц.сетей +Внесение корректировок в существующие скоринговые модели +


Базовый




31

Комплексное решение по финансовому мониторингу

32

Комплексное решение по борьбе с легализацией преступных доходов

Скорринг

Классификаторы риска

Режим реального времени

Нечеткая логика Эвристические правила

Профайлы

Визуальный анализ связей

Локализованная база знаний

SAS® AML

Workflow

Подавление/белые списки

Обязательный контроль

Ранжирование предупреждений

Отчетность регулятору

Предиктивные модели

Регулярный пересмотр

Управление списками

Интерфейс расследования

Аналитическая отчетность

Управленческая отчетностьДомашняя страница

Надлежащая оценка клиента

Поиск по спискам особого внимания

Мониторинг операций Расследование Управление

процессами

115-ФЗ, 134-ФЗ, 321-П, 375-П, FATCA

33

Архитектура решения

ТранзакцииСчета

КлиентыГруппы

Стоп-листы

Core Обязательнаяотчетность

КлассификацияУправление спискамиРегулярные обследования

Управление данными

Генерация предупреждений

Risk Classification

KnowledgeCenter

Расследование

Ad Hoc запросы

Источники данных

ETL

СценарииРиск-факторы

МоделиМаршрутизация

Скоринг Ранжирование

Подавление

34

Методы обнаружения мошеннических схем

Правила

Модели

Анализ связей

Методы на основе правил• Транзакционные сценарии

Мониторинг транзакций на выполнение определенного набора правил.

• Сценарии анализирующие состояние

Пример - проверка по спискам особого внимания.

• Сценарии на основе анализа поведения

Рассматривается историческое поведение за продолжительный период времени. Анализ проводится на базе профайлов строящихся по счетам и клиентам, либо на основе аналитических моделей.

Определение ближайших подобныхОбнаружение счетов со сходным поведением.

Слежение за перемещением средствПредставление в виде графа перемещений средств между счетами как внутри организации, так и за ее пределы.

35

Риск-ориентированный подход

Вес риск-фактора

Вес сценария

Количество срабатыва-

ний

Скоринговый бал

• Сценарии

Алгоритмы, которые по заданным критериям позволяют идентифицировать одну или несколько транзакций как подозрительную схему. Если сценарная ситуация имела место, система генерирует предупреждение.

• Риск-факторы

Алгоритмы, которые по заданным критериям позволяют идентифицировать одну или несколько транзакций как подозрительную схему, но менее принципиальную (более типовую) по характеру, чем сценарная схема.

Примеры: публичное должностное лицо, ю.л., основанное менее 3-х месяцев назад и т.п.

• Алгоритм Байеса для ранжирования рисков

Каждый сценарий и риск-фактор имеет собственный вес, который учитывается при их срабатывании. Основываясь на количестве срабатываний и весе сработавших сценариев и риск-факторов, система динамически рассчитывает значение скорингового балла и присваивает его клиенту для последующего ранжирования.

36

Оценка риска отмывания и вероятности ложного срабатывания

Risk-based monitoring:Сцена

рий

1Сце

нари

й 2

Сцена

рий

3Сце

нари

й N

Риск

-фак

тор

1Ри

ск-ф

акто

р 2

Предупреждение с низким уровнем рискаПредупреждение со средним уровнем риска

Предупреждение с высоким уровнем риска

Потенциальное предупреждение

= Срабатывание сценария/ риск-фактора

Фил

ьтра

цияКлиенты

Счета

Операции

37



Инсталляция и настройка программного обеспечения + +Подготовка витрины данных + +Первичный анализ данных + +Подготовка отчетов, содержащих интерпретацию результатов первичного анализа + +Настройка стандартных моделей и функционала + +Разработка моделей и процессов +Поддержка разработанных моделей и процессов +


Базовый




38

Комплексное решение для мониторинга и выявления признаков мошенничества

39

Эффективное противодействие различным видам мошенничества

40

Бизнес-процесс управления рисками мошенничества

41

Использование гибридного подхода для анализа и выявления мошенничества

42

Сквозной подход к решению

43



Инсталляция и настройка программного обеспечения + +Подготовка витрины данных + +Первичный анализ данных + +Подготовка отчетов, содержащих интерпретацию результатов первичного анализа + +Настройка стандартных моделей и функционала + +Разработка моделей и процессов +Поддержка разработанных моделей и процессов +


Базовый




44

Information Governance

45

Концепция управления данными

46

Какими аспектами информации можно управлять?

Владение Информациейи Подотчетность

Манипулирование Данными

(Создание, Обновление, Удаление)

Допустимые Значения

Доступ и Хранение Информации

(Кто, Когда, Где, Что)

Обработка

Информационная Архитектура

Качество Данных

Определение Данных

Анализ и Отчетность(Кто, Когда, Что)

Консолидация ДанныхИнтеграция Данных

Уровни

ОписанияФорматыОбогащение

KPIМетрики

МетрикиАналитикаОтчетность

Надежныеисточники данных Доступность данных

Контроль данных/ безопасность

Конфиденциальность

Процессный анализПроцессная отчетность

Не всеми аспектами нужно управлять для любого типа информации: Решайте на основании бизнес – результатов, которые необходимо достичь

47

Что такое Information Governance?

Процесс управления информацией – управляющий процесс, обеспечивающий контроль за успешным выполнением всех инициатив, связанных с данными, путем формирования целей и создания политик и стандартов

• Может реализовываться для одного проекта • Может использоваться для одного типа данных • Может и должен быть распространен на предприятия

Также включает постоянный контроль, необходимый для управления рисками, связанными с данными

48

Люди в Information Governance

Обеспечивает поддержку контроля, ресурсами, решает проблемы

Information Governance Проектный офис

Все бизнес-процессы играют определенную роль в управлении информацией

Собственники бизнес-процессов

Проверка технологий на соответствие стандартам, измерения соответствия, и формирование отчетности

IT

49

Люди в Information Governance

Business Process Owners, Business Operations, Business Data StewardsBusiness

IT

Internal Audit, Chief Privacy Officer, Finance, Risk Officers

IT Architecture, Data Analyst, Information Security, Data Modelers

Operations

50

Технологии в Information Governance

Data quality инструменты

Extract/Transform/Load инструменты

Инструменты управления Workflow

Репозиторий метаданных и корпоративных данных

Движок бизнес-правил

BI-системы и дэшборды

Управление мастер данными

…IT предоставляет технологии, которые реализуют соответствия стандартам, измеряют соответствия, и легче отслеживают отчетности

01 продукты ами banking v8

Art & Photos