Максат Нуриденулы, «Альфа-Банк»: Big Data — либо мы играем в эту игру, либо остаемся на задворках

Сегодняшний наш гость — вероятно, самый молодой CDO (директор по данным) в Казахстане. И с ним мы говорим о теме малоисследованной, где-то даже «запретной», а потому невероятно притягательной — о Big Data.

— Максат, сейчас о Big Data говорят очень много. И эпитеты соответствующие — что-то вроде «Big Data — это нефть цифровой эпохи». Но порой это напоминает хайп, который, по аналогии, разразился вокруг криптовалют, блокчейна. Есть ли сходство? Или Big Data — это глубже и фундаментальнее?

— Хороший вопрос. Я согласен с вами и считаю, что криптовалюты — это хайп, а вот блокчейн — это вовсе не хайп. Здесь заложены мощные возможности и невероятные перспективы. И многие активно экспериментируют с этой технологией. Это не прошло и мимо «Альфа-Банка» — в российском офисе запустили проект на блокчейне.

— А Big Data? Это хайп?

— Нет, не хайп. С другой стороны, почему так получается, что в мире не слишком мало успешных кейсов, связанных с Big Data? Я знаю это не понаслышке — я посетил массу конференций в Европе, США, смотрел на то, что делают банки и телеком в этом вопросе. И если честно, то каких-то историй, которые меня бы по-настоящему восхитили, не так много. Если точнее — их единицы.

Я бы тут продолжил тем, что даже специалисты понимают термин Big Data по-разному — выясняется, что кто-то считает, что это предикативный анализ, кто-то — что Big Data это некое суперхранилище с суперуправленческой отчетностью. Да нет же, это не так. Речь идет о монетизации данных — и это ключевой посыл. Если вы принимаете этот постулат, то и с пониманием фундаментальных основ Big Data обычно проблем не возникает — за этим большое будущее. И уж точно, если бы это было хайпом, то мы бы не создавали в «Альфа-Банке» в Казахстане целое подразделение, целое направление, которое занимается исключительно работой с данными. То есть, я лично, банк, наша команда делаем большую ставку на Big Data. И еще мы верим в то, что банки, организации и компании, которые не занимаются обработкой данных, завтра будут аутсайдерами.

— Хороший ответ. Сколько директоров по данным в казахстанских банках вы знаете кроме себя?

— По моим данным, в чистом виде CDO есть только в 3-4 банках. Но какие-то элементы CDO есть в половине казахстанских банков — где-то какой-то функционал директора по данным объединяется с финансами, где-то с ИТ.

— Значит ли это, что отечественные банки недооценивают Big Data в своих бизнес-процессах?

— Думаю, что они понимают важность и значение Big Data, но не готовы финансово и/или технологически.

— Big Data приписывают почти магические вещи — она-де способна сделать то, что ранее вообще невозможно было даже представить. Хорошо, с этим, пожалуй, спорить не будем. А что с монетизацией? Как монетизировать Big Data? Продать данные? Использовать их в своих бизнес-процессах? Какие сценарии существуют?

— Мы определили для себя несколько сценариев. И это не управленческие решения — это банально. Мы говорим о настоящем, «чистом» Big Data, и некоторые вещи из того, что я скажу, мы уже пилотируем с нашими партнерами. Возьмем представителей FMCG-сектора (быстро оборачиваемые потребительские товары — прим. редакции). Желание выйти на новый уровень, который дает Big Data, у них имеется, но на этом пути либо недостаточно компетенций, либо возможностей. А часто и того, и другого. Что мы можем тут сделать? Мы можем предложить этим компаниям свою платформу, в которую инвестировали большие деньги. Как это работает? Например, у партнера есть какие-то клиентские данные, и мы готовы помочь их проанализировать, более того — объединить эти данные со своими. И предложить в итоге аргументированное видение по сегментации, по тому, как работать с оттоком клиентов, как привлекать новых, как создавать для себя новые продукты. Разумеется, предупреждая ваш вопрос, замечу, что это агрегированные данные, мы никоим образом тут не идем в разрез с законом о персональных данных. Итогом данной работы становятся не только рекомендации и какая-то выгрузка данных из системы, мы можем предложить совместные продукты. В том числе, финансовые.

Второе. У нас есть довольно много поведенческих данных о клиентах. Допустим, это поведение в социальных сетях, что они «лайкают», какие сайты посещают. Соответственно, зная поведение в виртуальной сети, мы можем, например, с большей долей вероятности предсказать, что конкретный человек пойдет в конкретную кофейню в ближайшую субботу в 11:00. И здесь даже важна не эта ситуация — ну ходит и ходит. Интересны кейсы, когда он прекратил ее посещать. И тут мы можем сказать этим заведениям: «Мы знаем, что к вам регулярно ходили тысячи наших клиентов, но что-то пошло не так и они прекратили вас посещать. Мы можем помочь вернуть их». Если такой интерес есть, то мы предлагаем создать программу лояльности. А если хочется быстрого решения — мы можем отправить push-уведомление, сделать звонок, написать e-mail и попробовать вернуть этого клиента.

— О лояльности — это какой-то кобрендинговый кредитный продукт?

— Теоретически да, если эта группа значима, то почему бы и нет. Доход от такой деятельности возможен в виде модели profit-sharing (распределение прибыли в определенных долях между участниками программы — прим. редакции).

— Платформенный подход интересен — это мечта всех высокотехнологичных компаний, коими сейчас пытаются стать и банки. А планируете ли вы сделать вашу платформу открытой? Сделать какой-то web-интерфейс, предложить набор готовых пресетов? И второе, скорее, реплика. Это очень страшно, когда кто-то знает о тебе все, вплоть до того, в какой кофейне и когда ты регулярно пьешь свой латте. Вы понимаете, какую «бомбу» вы держите в руках?

— Я понимаю, к чему вы ведете. Но будущее уже здесь. Либо мы играем в эту игру, либо остаемся на задворках конкуренции. И в качестве успокоения приведу пару сдерживающих факторов, которые позволяют держать ситуацию под контролем. Первый — морально-этическая сторона вопроса. Репутация стоит дорого, и если какая-то публичная компания будет замешана в махинациях с данными, то ей придет конец. Такие примеры мы уже видим на практике. И второе — закон. Он четко регламентирует хранение и обработку данных. И мы неукоснительно следуем ему.

Касательно платформы. Тут я с вами согласен — я вижу банк именно как сервисную компанию. И я об этом уже не раз говорил. Сегодня функционал банка сильно размывается — платежи, переводы, те функции, которые еще ранее были исключительной прерогативой банка — они уходят во внешнюю среду, более того, сегодня ряд транзакций для банков убыточны либо не генерируют прибыли. Сейчас финтех-стартапы делают то же, но быстрее и дешевле. Поэтому, единственный путь для банков — развиваться как платформа, ведь, по сути, у банка вскоре останутся функции хранения денег, кредитования и… данные.

Многим банкирам не нравится такой сценарий, может, они даже боятся его, но это уже не важно, — процесс пошел. То есть, через 5-10 лет банк превратится в сервисную компанию, которая собирает данные клиентов, генерирует их, собирает информацию о транзакциях, трансформируясь из банка, как мы понимаем его сейчас, в банк данных. И эти данные через какие-то API банки могут передавать партнерам, в какие-то совместные проекты и т. д.

— На ваш взгляд, пришли ли в казахстанских компаниях к пониманию, что Big Data — это польза? Или, может быть, дальше этого понимания дело так и не пошло? Иными словами, к вам приходят клиенты и просят помочь, используя технологии Big Data?

— Тут нужно признать, что сами они не идут в банк и не просят помочь с развитием бизнеса. Во многом потому, что тема новая, и многие предприниматели мало что об этом знают. Но когда мы предлагаем воспользоваться этими возможностями, то не было ни одного случая, чтобы кто-то отказался, отмахнулся от этого предложения.

Все эти реальные и потенциальные возможности заставляют банки инвестировать в Big Data. И я на своем примере, а «Альфа-Банк» — это четвертый банк в моей карьере, могу подтвердить: в отечественных банках начали говорить о Big Data еще в 2010 году. Динамика разная, конечно: кто-то бежит, кто-то идет и так далее. Огромная проблема — кадры, компетенции. Мы инвестировали огромные средства в людей, у нас есть очень дорогие специалисты — data scientists, — которым мы дали очень широкие возможности в части экспериментов с данными. Я глубоко уверен, что Big Data — это отрасль, которая очень любит дисциплину, и успеха без методичного и скрупулезного подхода не достичь.

— Максат, предлагаю поиграть в футурологов. Как изменит нашу жизнь, среду Big Data? И я не о рядовых потребителях, они, пожалуй, еще более укоренятся во мнении, что совпадения не случайны. Я о бизнесе.

— Когда мы планировали создание этого направления, мы рисовали roadmap — в краткосрочной, среднесрочной и долгосрочной перспективе. Если посмотреть на клиентскую аналитику с точки зрения Big Data, то имеется пять классических этапов. Я от себя лично добавил шестой. Первый — и многие казахстанские банки продолжают находиться на этом уровне — это т. н. «ковровые бомбардировки». То есть, это когда вам, без какого-либо анализа потребительского профиля, предлагается все. От кредитов до платежных карт. И не важно, что у вас в кошельке уже 10 таких карт. Второй этап — это макросегментация. Это когда вся клиентская база делится по каким-то формальным признакам. Ну, например, VIP, привилегированный, массовый клиент и т. д. Эти формальные признаки не позволяют построить грамотную бизнес-модель, банк просто не понимает, что у клиента может быть счет в другом банке на миллион долларов и записывает его в «массовый сегмент».

— Может, речь должна идти о каком-то дата-консорциуме между банками? Или это из области фантастики?

— Такая инициатива есть, например, от того же «Первого кредитного бюро». Позиция «Альфа- Банка» пока не определена в этом вопросе: мы не понимаем что будет, если объединить данные всех банков в одну базу.

Я продолжу об этапах. Третье — микросегментация. Здесь мы видим уже довольно точный профиль клиента, его потребности, его жизненный цикл. Кстати, мы провели эксперимент: я довольно длительное время — год — пользовался картами разных банков. Хаотично, без какой-то системы. По истечении года мы загрузили данные в нашу платформу, проанализировали. Итог: система дала информацию о том, где бы я смог сэкономить больше, где бы я получил больше кешбэка, — то есть, это некие рекомендации о том, что в том или ином месте мне нужно использовать ту или иную карту. Это к возможностям, которые дает наша платформа.

— То есть, мы с вами говорим об интеллектуальных финансовых советниках? Этот тренд, кстати, довольно горячий.

— Именно. И мы задали системе посчитать, сколько я мог сэкономить, воспользовавшись ее советами. Сумма меня очень удивила — она оказалась очень весомой.

Возвращаясь к этапам. Мы находимся на третьем этапе (микросегментирование), и четко понимаем, к какому сегменту относится конкретный клиент. И понимаем, что ему предлагать. При этом, когда мы выстраиваем систему, мы понимаем и вероятность отклика в таких моделях, то есть, вероятность того, что наше предложение будет принято. Сейчас мы ставим задачу поднять эту планку до 90%. Фактически же мы стоим на пороге четвертого этапа — это динамические предложения, мы можем по каждому клиенту прогнозировать с высокой вероятностью совершение покупки. Пятый этап — это когда такие предложения оказываются еще и в нужный момент в нужном месте. На этом этапе можно создавать множество разнообразных поощрительных моделей. Ну и шестой этап — это искусственный интеллект.

— Пятый этап, о котором вы сказали, подразумевает интеграцию с возможностями и данными мобильных операторов. Вы готовы к такому сотрудничеству?

— Да, готовы, уже проведены переговоры, более того — есть пилоты, которые мы обкатываем с двумя операторами.

— Big Data — это как обоюдоострый меч. Недавно принятый регламент GDPR в Евросоюзе недвусмысленно предлагает пройтись компаниям, которые широко используют персональные данные своих клиентов, буквально по острию бритвы. Готовы ли вы в банке к этому регламенту?

— Здесь я не могу давать какие-то развернутые комментарии — я не юрист, сошлюсь на то, что в группе «Альфа-Банк» внимательно изучают этот документ, а также обсуждают возможность внедрения GDPR в компаниях группы.