.png)
Предиктивная аналитика необходима для составления прогнозов. Например, в медицине она помогает предсказывать развитие заболеваний, в ритейле — предсказывать спрос на товары. В финансовой сфере предиктивную аналитику используют для подбора подходящих продуктов для клиентов, в риск-менеджменте, скоринге, защите от мошеннических схем и еще множестве задач.
.jpg)
Если коротко, работает она так. Для решения каждой бизнес-задачи создается прогностическая модель, которая работает согласно заданным аналитиком параметрам и алгоритмам. Нередко для построения прогнозов используются нейросети. Модель обучают на заранее подготовленных исторических данных — их очищают от «мусора», убирают дубли, приводят к нужному формату и т.д. и «скармливают» модели. Затем ее тестируют: полученные прогнозные данные валидируют, и, если они расходятся с контрольными, модель оптимизируют и дообучают, а затем интегрируют в рабочие процессы.
Кредитный скоринг и оценка рисков
Перед тем как выдать клиенту кредит, банки проводят скоринг — оценку того, насколько клиент способен исполнить кредитные обязательства. Множество параметров — возраст, уровень дохода, надежность работодателя и т.д. — оцениваются по балльной шкале, а затем суммируются.Раньше расчеты скоринга делали в специальных программах, сегодня банки используют для этого намного более сложные предиктивные модели, которые способны анализировать гораздо больше параметров, включая внешние — типа поведения клиентов в соцсетях. И делают за доли секунды.
Скоринг с помощью прогностических моделей осуществляют многие крупные российские и зарубежные банки.
Борьба с мошенничеством
Мошеннических схем в онлайн-банкинге очень много, но они работают по определенным паттернам, которым можно обучить модель. Например, если в аккаунте клиента наблюдается нетипичная активность, система это выявит и предотвратит преступление.Отслеживание подозрительных операций и активности происходит в реальном времени. Модели постоянно обучаются, что позволяет им быстро запоминать новые схемы кибермошенничества, распознавать их и предотвращать. Так, American Express с помощью системы Amex Advanced Fraud Detection удалось сократить случаи мошенничества на 60% в первый же год использования.
Свои инструменты по отслеживанию подозрительных операций с помощью прогнозной аналитики есть и у платежных систем Visa и Mastercard. У Mastercard это платформа Decision Intelligence, у Visa — Advanced Authorization.
Проверка юридических документов
Проверка юридических документов — это огромное количество бумаг, высокая вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором, которые влекут за собой большие операционные расходы и юридические риски.В банке JP Morgan Chase, который поделился результатами внедрения предиктивной аналитики для проверки юридических документов, экономят до 360 000 рабочих часов в год на проверке документов. Платформа, способная анализировать тысячи документов за несколько секунд, проверяет договоры на соответствие правовой базе, и выявляет потенциальные риски, содержащиеся в условиях договора.
Маркетинг
Персонализированная коммуникация. У современных банков есть очень много финансовых продуктов и все их нужно продвигать. Но массовые рассылки в формате «всё всем» неэффективны — клиенты получают десятки рекламных предложений в день и устали от веерных рассылок. Эффективнее применять персонализированный подход и предлагать клиентам те продукты, которые им действительно интересны и нужны.В прошлом году Газпромбанк завершил тестирование и внедрение Маркетингового оптимизатора — инструмента, позволяющего прогнозировать, какой розничный банковский продукт, в какой день, какое время и в каком канале коммуникации предложить конкретному клиенту. Модель анализирует вероятность отклика в случае каждого клиента и делает выборку из тех, у кого она высокая. Это решение помогло оптимизировать маркетинговые расходы и сделало коммуникации эффективнее.
Предиктивная аналитика также позволяет формировать в приложении или на сайте банка персонализированную ленту предложений для разных групп клиентов, основываясь на их поведении, социально-демографических характеристиках и интересах.
Расчет LTV (Lifetime Value) клиентов для оптимизации расходов. LTV — это показатель долгосрочной ценности клиентов. Одни из них более склонны к оформлению финансовых продуктов и обладают высоким потенциалом с точки зрения прибыльности для банка, другие наоборот, неохотно пользуются банковскими продуктами, а карту используют только для начислений зарплаты. Анализ LTV каждого клиента позволяет банкам оптимизировать маркетинговые расходы, вкладываясь в рекламу для тех клиентов, которые принесут прибыль.
Прогнозирование оттока клиентов. Зная, сколько и каких конкретно клиентов банк может потерять в будущем, можно сыграть на упреждение — например, предложить им особые условия обслуживания. Так ниже риск их потерять. Не секрет, что конкуренция в финансовой сфере высокая, поэтому прогнозирование оттока — одна из важных задач для сохранения не только прибыли, но и репутации. Предиктивная аналитика позволяет спрогнозировать на основании пользовательского поведения, в какой временной перспективе он перестанет пользоваться услугами банка.
Управление инвестициями
Предиктивная аналитика помогает в управлении инвестиционными портфелями клиентов, а также активами самого банка. Основываясь на исторических данных о ценах на те или иные активы, объемах торгов, финансовых отчетах компаний, событиях, которые влияли на стоимость, и других показателях, модель может предсказывать дальнейшую динамику.Также модель можно научить оценивать риски — как разного рода явления и события могут повлиять на стоимость активов. Например, если повторится кризис масштаба 2008 года. Модель рассчитает вероятные потери при разных сценариях, что позволит принять решение по управлению портфелем. Оценка рисков также позволяет диверсифицировать портфель, включив в него те активы, которые подвержены наименьшему риску и при этом принесут хороший доход в заданной перспективе.
Еще модели могут предсказывать прибыль самого банка и стоимость его акций, основываясь на финансовых отчетах за предыдущие периоды, данных о продажах, рыночной доле, событиях финансового рынка и пр.
