Цифровая трансформация в российских банках: инновации, мотивы, приоритеты

М. С. ДАНИЛИНА, заместитель директора практики повышения операционной эффективности компании КПМГ

Готовность к переменам

Степень готовности к цифровизации в России и в мире можно определить только очень условно, так как в рамках проводимых исследований нет единого подхода к критериям оценки по странам. Согласно глобальному исследованию компании КПМГ1, 70% руководителей крупнейших мировых компаний считают, что в их организациях уже есть продуманная программа цифровой трансформации. В России ситуация немного иная – планы цифровизации есть, по мнению руководителей, у 63% крупнейших компаний2. Несмотря на то что показатель этот ниже среднемирового, количество отечественных компаний, у которых  появилась цифровая повестка и заявлена программа трансформации, увеличилось с 2017 года почти вдвое.

Рис. 1.

Наличие действующих программ цифровизации в российских банках и финансовых институтах

Источник: здесь и далее исследование «Цифровые технологии в российских компаниях». КПМГ. Март, 2019.

Второй год подряд компания КПМГ публикует результаты исследования «Цифровые технологии в российских компаниях»;
основу последнего составил проведенный в 2018 году опрос руководителей более 100 крупнейших предприятий ключевых отраслей экономики, в том числе финансовой, нефтегазовой, телекоммуникационной, металлургической, транспортной. 23% участников опроса представляют банки и финансовые институты. Как показывает исследование, предприятия активно инвестируют в программы цифровой трансформации. По объему таких инвестиций лидируют телеком, металлургия и банки.
Так, 84% банков заявляют о планахцифровой трансформации, от которой ожидают повышения эффективности и снижения издержек. При этом 78% руководителей банков подтвердили наличие детальной программы цифровой трансформации, и еще 6% не считают такой документ детально проработанным.

Рис. 2.

Наличие должности CDO в банках

Рис. 3.

Наличие специальных центров компетенций по цифровым технологиям в финансовых институтах

Рис. 4.

Бюджеты, выделенные банками на цифровизацию в 2019 г.

Рис. 5.

Основные препятствия для цифровизации, по мнению респондентов

Из интервью с топменеджерами банков выяснилось, что часто под программой цифровой трансформации они понимают пакет пилотных проектов, а в действительности у большинства нет долгосрочного плана действий и четких представлений осостоянии банка после трансформации. Вместо последовательного принятия взаимосвязанных мер совершаются нередко лишь разрозненные действия в разных подразделениях организации. Это в целом неплохо, так как дает возможность оценить применимость решения на практике. Однако чаще такой подход приводит к смещению фокуса на второстепенные с точки зрения бизнеса задачи и распылению ресурсов.

Банки осознают необходимость развития бизнес-процессов и того, что процессную оптимизацию нужно включать в планы трансформации. Примеры удачного запуска цифровых программ в крупных компаниях доказывают, что для достижения заметного положительного результата необходимо рассматривать как объекты инноваций сквозные процессы end-to-end и вовлекать в эти преобразования бизнес-подразделения. Те российские банки, которые стремятся комплексно подходить к трансформации, уже создали новые структурные звенья и назначили ответственных за реализацию цифровых инициатив. У 23% участников рынка появилась в штатном расписании новая должность – CDO (Chief Digital Officer), то есть ответственный за цифровизацию, или сходная позиция руководителя диджитал-программ. Специальные центры компетенций по цифровым технологиям есть в 17% российских банков. Такие подразделения аккумулируют опыт внедрения цифровых решений и встраиваются, как правило, в IT-блок организации.

Рис.6.

Основные цифровые технологии, внедряемые российскими банками

Российские банки в числе лидеров по средним объемам инвестиций, которые они собираются направить на реализацию программ цифровой трансформации. 63% опрошенных руководителей банков планируют потратить на внедрение диджитал-технологий более 50 млн рублей в этом году и ожидают, что вложения в проекты окупятся в течение года или двух лет. Не все при этом понимают, что успех зависит не только от финансирования, но и от организации и управления. К внедрению инноваций нужен комплексный подход начиная с назначения руководителя цифровой трансформацией, выстраивания и воплощения в жизнь эффективной стратегии управления данными и заканчивая повышением технологической грамотности сотрудников, которые нередко саботируют нововведения.

Согласно исследованию, не только банкам, но и российским компаниям в целом для полномасштабной цифровизации не хватает зрелости текущих бизнес-процессов и внутренней компетенции. Компании в большинстве своем осознают эти слабости и то, что оптимизацию процессов нужно включать в планы трансформации, однако пока еще не подкрепляют такое понимание практическими мерами.

Среди причин для беспокойства, связанного с угрозами цифровизации, участники российского исследования КПМГ называют риски информационной безопасности, сокращение количества рабочих мест, а также ухудшение управляемости процессов в краткосрочной перспективе. Согласно исследованию, вопросами информационной безопасности обеспокоены 56% руководителей российских банков, в то время как в мире данную группу рисков ставят на первое место 68% CEO. Несмотря на беспокойство, связанное с рисками безработицы, 46% руководителей российских банков считают, что в перспективе ближайших 5 лет цифровые технологии скорее смогут обеспечить новые рабочие места, чем сократят количество существующих.

Рис. 7.

Топ-5 цифровых технологий, планируемых к внедрению российскими банками

Рис. 8.

Стадии внедрения решений на основе анализа больших данных

и основной части решений продвинутой аналитики в банках

Банк – это не то, куда вы ходите, а то, что вы делаете Девиз многих российских банков сегодня можно выразить формулой, принадлежащей известному футурологу, автору книги «Банк 3.0» Бретту Кингу: «Банк – это не то, куда вы ходите, а то, что вы делаете». Наиболее крупные игроки на финансовом рынке активно создают экосистемы небанковских сервисов. В 2017 году среди технологий, которые в ближайшее время окажут влияние на розничные банки и их клиентов, Бретт Кинг называл использование медиастендов, электронной бумаги и мультитачей, а также интерактивные  терактивные дисплеи с системой распознавания лиц. Эти новинки, по его прогнозу, в течение 4–5 лет должны были прижиться в большинстве банковских отделений.
Однако, как показало исследование КПМГ, российские банки стремятся прежде всего снижать стоимость разнообразных выполняемых процедур. Цифровизация операционных процессов рассматривается как инструмент достижения этой цели. Согласно исследованию, когда в российском банковском сообществе говорят о цифровой трансформации, то имеют в виду 8 ключевых технологий: анализ больших данных и предиктивную аналитику, роботизацию бизнес-процессов (RPA), чатботы, оптическое распознавание символов (OCR), искусственный интеллект, интернет вещей, виртуальную / дополненную реальность и блокчейн. Именно такие инновации чаще всего тестируются и внедряются в банковскую практику.
Выделяя 5 наиболее перспективных цифровых технологий, в которые компании планируют инвестировать средства в ближайшие два года, руководители российских банков назвали решения на базе технологий искусственного интеллекта (72%), анализа больших данных и предиктивной аналитики (61%), роботизацию (56%), внедрение чат-ботов (56%) и оптического распознавания символов (44%). Инструменты на основе анализа больших данных возглавляют рейтинг предпочтений. Это подтверждает общемировую тенденцию, которую отмечает в своем отчете американская исследовательская компания Gartner: в 75% компаний технологии анализа больших данных будут внедрены в течение следующих трех лет.

В ходе исследования компании КПМГ выяснилось, что участники опроса, представляющие банковский сектор, относят к предиктивным моделям поиск корреляций, статистические и прогнозные модели. Под решениями на основе разработок в области искусственного интеллекта подразумеваются такие, как распознавание и анализ речи и видео, нейронные сети и машинное обучение. В основе всех этих инструментов лежит анализ больших данных. Отличие предиктивных моделей от решений на основе искусственного интеллекта заключается в возможностях интерпретации алгоритмов: предиктивные модели включают в себя преимущественно интерпретируемые алгоритмы, а алгоритмы искусственного интеллекта не интерпретируются, так как, получив результат, который предлагает модель, сложно понять, какие именно факторы оказали влияние на его формирование.

Анализ больших данных и предиктивная аналитика не новыеи уже опробованные в российских банках решения. Начиная с 2010 года эти инструменты стали доступными, а сегодня появились уникальные технологии на основе больших данных для решения бизнес-задач. Так как банковская сфера в России относительно новая, то под давлением со стороны государства и рынка отечественные банки были вынуждены выстраивать практически с нуля полномасштабные системы автоматизации, изначально внедрять единые структуры управления (ERP и Core Banking Systems) и аккумулировать данные на уровне хранилищ. Благодаря этому банки, как и телекоммуникационные компании, сегодня лидируют по «производству» больших данных и оказались в авангарде применения их аналитики, формируя российский рынок в этом сегменте. Они используют клиентскую информацию для маркетинговых и скоринговых целей в собственных бизнес-процессах и продают другим компаниям решения на основе аналитики агрегированных и обезличенных данных. 45% российских банков уже внедрили предиктивную аналитику в нескольких процессах для решения таких задач, как повышение уровня кросс-продаж, оперативная реакция на динамику интересов клиентов, динамическое построение продукта под конкретного клиента, а также реактивация неактивных («спящих») клиентов

Рис. 9.

Количество внедренных роботов в российских банках и финансовых институтах

Рис. 10.

Роботизация в российских банках. 2017–2018 гг.
 

«Цифровые сотрудники» сегодня и завтра

Банки и финансовые компании – лидеры по количеству чат-ботов. Более половины банков уже используют оптическое распознавание для цифровизации документооборота, обслуживания клиентов, работы с контрагентами и формирования архивов. 61% опрошенных руководителей опробовали программных роботов на бэк-офисных процессах. Темпы проникновения таких устройств в банки впечатляют: популярность роботизации в финансовых институтах за один год поднялась в 2,5 раза. Если в 2017 году программные роботы применяли 22% банков, то в 2018-м – уже 61%. Все крупные российские банки, бэк-офисы которых превышают 3000 человек, уже протестировали роботизацию в бухгалтерии, финансовых службах и поддерживающих функциях. Так, у 43% банков уже внедрено или тестируется от одного программного робота до трех, у 29% – в промышленной эксплуатации от 4 до 10 решений, а у оставшейся трети – более 10 роботов (рис. 9).

Крупные производственные компании строят смелые планы в течение 5 лет полностью перейти на выполнение основных процессов в общих центрах обслуживания (ОЦО) без участия человека. В банках пока таких намерений нет, здесь внедряют роботов для выполнения административных функций, в финансовые департаменты, бухгалтерию и управление кадрами. Например, в планах большинства банков – переход к услугам роботов при составлении всех справок и ответов на запросы сотрудников в HR, а также при поиске кандидатов на разные вакансии по резюме.
Как показало исследование, два робота в среднем выполняют работу, эквивалентную трудозатратам девяти сотрудников на полной ставке. 67% руководителей российских банков считают, что экономия на фонде оплаты труда за счет роботизации начинается при минимальном сокращении двух штатных единиц на одного программного робота в рассматриваемом процессе. Если один робот не позволяет высвободить не менее двух сотрудников, то роботизировать такой процесс нет экономического смысла.

Комплексное использование программных роботов и технологий оптического распознавания вместе с инструментами анализа больших данных и машинным обучением позволит в разы повысить эффективность всех поддерживающих процессов в банке. Нынешняя базовая роботизация процессов напоминает так называемые макрос-подобные приложения, которые имитируют действия человека, способны автоматизировать простейшие рутинные операции на основе заданных правил и не предполагают профессионального суждения сотрудника. Однако уже следующий этап продвинутой роботизации с комбинированным использованием оптического распознавания и встроенного репозитария знаний рассчитан на то, чтобы не просто имитировать, но дополнять человеческий интеллект. Продвинутая роботизация позволит формулировать правила для неструктурированных данных, автоматизируя более сложные процессы. Комбинация RPA и OCR позволит сократить трудозатраты не только на выполнение рутинных операций, но и на обработку бумажных документов, включая распознавание паттернов и смысла текстов.

Рис. 11.

Средняя экономия в полных штатных единицах (ПШЕ) по итогам внедрения роботов в российских компаниях