Real-time аналитика и Business intelligence (BI) в банке

О мероприятии

Были времена, когда BI была нужна в финансовой сфере, главным образом, для перевода необработанной информации, собранной внутри организации, в осмысленную, удобную для восприятия человеком форму. Чаще всего для хранения данных и их визуализации тогда использовался Excel.

Но, когда практически все банковские процессы были автоматизированы, к аналитическим системам удалось подключить те источники информации, которые ранее не считались сколь-нибудь важными для максимизации прибыли и управления рисками. Например, это могли быть данные из административных или HR-отделов. Смысла в ручной обработке этих данных особенно не было: пока будет получен анализ их влияния на бизнес, ценность полученных знаний будет стремиться к нулю.

Однако возросшие вычислительные мощности и прогресс в области построений моделей, кардинально изменили ситуацию. Бизнес довольно быстро понял, что аналитическая обработка информации и поиск взаимозависимостей среди бизнес-процессов дают огромные возможности в плане оптимизации как самих процессов постфактум, так и предиктивно менять саму модель бизнеса, подстраиваясь под быстрые изменения внешних условий.

В связи с этим, изначально ориентированная на обработку данных из внутренних источников, BI вобрала в себя функционал систем, работающих с внешним миром. В итоге, сегодня BI-инструментарий решает в финансовых организациях задачи геоаналитики, прогнозных вычислений, обработки больших объемов быстро изменяющихся данных, маркетинговых исследований, сегментирования и омниканального общения с клиентами в реальном режиме времени.

Способность работать в реальном времени с огромными массивами данных позволила применить особые классы BI – аналитику на основе машинного обучения и искусственный интеллект – в таких специфических сегментах банковского бизнеса, как борьба с фродом, автоматизация противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма (ПОД/ФТ), а также в Real-Time Offering в розничном кредитовании.

Что будет дальше? Банковское сообщество погрузится в мир распределенных баз данных и «умных контрактов», построенных на основе blockchain и интернета вещей. Похоже на то, что людей во многих случаях смогут заменить машины. На плаву останутся те банки, которые успеют к тому времени научатся полноценного работать с искусственным интеллектом, например, в соцсетях и мессенжерах, отработают технологии построения и тестирования аналитических моделей работы с клиентами, а также станут максимально эффективно управлять изменениями и рисками в реальном режиме времени.

Вопросы к обсуждению:

Методики анализа косвенных связей и неочевидных областей: BI vs Excel
Управление рисками и изменениями в реальном режиме времени
Станет ли BPM на службу BI?
Использование BI для финансового планирования, для HR, для Supply Chain Management, для CRM
BI Tools, включая программные продукты для создания запросов и инструменты Data Mining и Text Mining, а также средства прогнозной аналитики
Построение хранилищ данных Data Warehousing
Какая база данных нужна в том или ином случае: колонкоориентированая, графовая, объектная и т.д.
Open source или проприетарные решения
Высокоскоростные вычисления в памяти и распределенных средах (железо)
Аналитика для малых банков, отличия от больших систем
Облака в BI – абсолютная неизбежность
Визуализация сложных моделей и данных
Взаимодействие и групповая работа, построение баз знаний
Инструментарий для банковского аналитика
BI и машинное обучение, как элемент комплайенс
Искусственный интеллект и искусство создания моделей в банке
BI и аналитика в банковском маркетинге, рекламе и SEO-проектах
Кто из консультантов и интеграторов может потянуть подобные проекты
Кейсы в банках и финансовых компаниях
Какие подразделения могут быть оптимизированы с помощью BI.

Как это было:

Real-time банкинг на практике

Деловое издание «Банковское обозрение» 24 мая 2017 года провело в Москве конференцию «Real-time аналитика и Business intelligence (BI) в банке».