Аналитика, которая точно работает: изучаем Data Science в банковской сфере

Centicore — аккредитованная IT-компания — помогает банкам внедрять решения Data Science и Big Data для повышения эффективности, безопасности и роста выручки.

За несколько последних лет сфера анализа данных претерпела грандиозные трансформации. На замену достаточно простым статистическим корреляциям приходит более сложная аналитика, базирующаяся на методах машинного обучения. Big data для банков – сегодня не просто направление для решения задач разного уровня, а «энергия», которая даст свежий заряд для серьезного прорыва во всех бизнес-процессах банка. Для субъектов банковской сферы стал очевидным факт, что технологии Data Science – отличный инструмент для качественного распределения ресурсов и принятия решений, способствующих повышению производительности.

Выявление фактов мошенничества

Решающее значение в эффективном выявлении и предотвращении фактов мошенничества, особенно при использовании банковских карт, в страховании или бухучете, имеет машинное обучение (Machine Learning). Для банковской сферы своевременное обнаружение мошеннических действий позволяет обеспечить более высокий уровень безопасности клиентов и персонала банка. Чем быстрее банк обнаруживает незаконные действия, тем быстрее он может принять меры для минимизации потерь, например, заблокировать банковские счета. При помощи различных схем выявления мошеннических операций банки обеспечивают достаточный уровень защиты и избегают существенных потерь.

Среди основных моментов выявления мошенничества:

• формирование выборок данных для анализа модели и предварительной оценки;
• непосредственно оценка системы;
• этап тестирования.

По причине различий между каждым из наборов данных всегда необходимы индивидуальная подготовка и внесение отдельных корректировок со стороны «датасайентистов». Для трансформации глубоких теоретических знаний в практику необходим опыт в таких методах анализа информации, как объединение, классификация, кластеризация и прогнозирование.

При помощи метода машинного обучения можно в короткие сроки и с точностью свыше 80% осуществить поиск и нахождение мошеннических номеров телефона. Помимо этого, качественным отличием алгоритмов ML от других методов, например, от базы отзывов пользователей, является то, что они позволяют организовать автоматическую верификацию на постоянной основе с внесением корректировок и обновлением списка. Для построения такой системы определяются факторы, которые характеризуют профиль поведения мошеннических номеров (средняя длительность разговора, соотношение входящих/исходящих звонков и т. п.). Важно учитывать показатели на основе графовой связности, поскольку атаки часто идут с нескольких номеров.

Другим примером применения алгоритмов Data Science является настройка блоков безопасности: при крупных транзакциях операция приостанавливается до подтверждения владельцем счета; анализируются нетипичные операции и массовые открытия счетов с похожими данными. Технологии ML помогают сократить как пропуск мошенников, так и ложные срабатывания; при использовании искусственных нейронных сетей риск может снижаться до 82%.

Управление клиентскими данными

Банки собирают, анализируют и хранят большие объёмы информации. С ML-алгоритмами сбор данных превращается в источник преимущества: можно глубже узнать клиентов и монетизировать знания.

С развитием дистанционного обслуживания объем данных растёт, поэтому первичная задача — отбор релевантных признаков. Зная поведенческие модели и предпочтения, «датасайентисты» расширяют возможности банков по получению доходов через обработку и применение нужной информации в бизнес-решениях.

Для физлиц серьёзных сложностей внедрения бигдата нет: важнее развивать модели и поднимать качество. Банкам необходимо уметь перестраивать статистическую модель пользователя онлайн — за ≤15 секунд после операции — чтобы оперативно предложить дополнительный продукт. Тренд — более глубокий анализ поведения и подключение разноплановых источников (соцсети, мобильные операторы и др.).

Персонализированные предложения

Банковский бизнес уходит от продуктоцентричной к клиентоцентричной модели. В рамках Next Best Action формируется персонализированное предложение — релевантное клиенту, в подходящее время и подходящим каналом.

Для прогнозной модели реакции учитывают поведение клиента, социально-демографические характеристики, историю взаимодействия по продуктам и другие факторы. Качественная персонализация улучшает отношения и повышает конверсию.

Прогноз длительности жизненного цикла клиента (CLV)

Привлечение и удержание клиента — ключевая задача. CLV определяет ожидаемую прибыль от отношений с клиентом и помогает распределять ресурсы. Для расчёта применяются массивы данных о текущих/бывших клиентах, популярности продуктов, рыночных характеристиках.

Инструменты моделирования CLV: обобщённые линейные модели, поэтапная линейная регрессия, классификация и деревья регрессии. Прогноз CLV ложится в основу маркетинговых стратегий и укрепляет долгосрочные отношения, повышая доходность.

Аналитика в режиме реального времени

Каждая банковская операция связана с аналитикой данных. ML и Data Science позволяют оперативно выявлять проблемы и подбирать стратегии. Объём и ценность данных растут, а стоимость их обработки снижается.

Онлайн-аналитика ускоряет реакцию на изменения, помогает интегрировать данные в рабочие процессы и минимизировать риски.

Снижение рисков инвестиционно-банковской деятельности

Прогнозирование и моделирование рисков — база для тарифов и управленческих решений. Big Data даёт банкам инструменты для более взвешенных оценок платёжеспособности и рыночных рисков.

Пример: технология Big Five в «Сбербанке» — ML-алгоритм строит психологический профиль заёмщика по пяти чертам личности и помогает ускорить выдачу кредитов и повысить прибыль.

Сегментирование клиентской базы

Сегментация — группировка клиентов по характеристикам. Это повышает эффективность маркетинговых расходов и позволяет выстраивать индивидуальные сценарии обслуживания, включая анализ CLV в каждом сегменте.

Рекомендательные системы Big Data

Рекомендации формируются на основе анализа клиентской активности и истории. Подходы:

• Совместная фильтрация — на данных о поведении и сходстве пользователей (требует много данных и вычислительных ресурсов);
• Контент-based — по похожести на ранее просмотренный/купленный контент; эффективна при «тонких» профилях;
• Гибридные модели — объединяют оба подхода.

Выбор метода зависит от стратегии, объёмов данных и бизнес-контекста.

Эффективная поддержка клиентов

Сильная служба поддержки — основа долгосрочных отношений. Data Science повышает точность, автоматизацию и результативность процессов, снижая трудозатраты.

Итоги и рекомендации

Область применения Data Science в банках постоянно расширяется: от AML/anti-fraud до персонализации, CLV и real-time аналитики. Согласно исследованиям, более 75% банков с помощью Big Data увеличивают клиентскую базу, повышают лояльность и быстрее выявляют мошенников. Чтобы получить конкурентные преимущества, банкам важно интегрировать методы Data Science в процесс принятия решений и опираться на анализ клиентских данных при разработке стратегий.