Четыре технологии, которые закрывают банковские отделения

За три последних года в Великобритании будет закрыто 2868 банковских отделений. С еще большим энтузиазмом действуют российские банки. К примеру, только Сбербанк за 2017 год закрыл 704 офиса. Годом ранее эта цифра была еще более внушительной – 1327. Кроме того, в мире (и в России в частности) появляется все больше банков, у которых никогда не было отделений.

В основе этого тренда три взаимосвязанных фактора: развитие сервисов дистанционного банковского обслуживания (с 2014 года количество клиентов физических отделений упало на 40%, а количество транзакций на мобильных устройствах выросло на 73%); поколение Y, которое фактически является первым native-digital поколением и буквально живет с мобильными устройствами, «богатеет» и становится главным драйвером экономики; желание банков оптимизировать свои расходы на физические отделения.
Впрочем, также справедливо говорить, что глобальная мобильность влияет не только на организацию работы финансовых институтов, но и на все остальные сферы экономики. В перспективе мы неизбежно придем к тому, что офис как таковой станет не меньшим раритетом, чем извозчик экипажа.

В немалой степени (если не в самой главной) этому способствуют внедрение в жизнь банков инновационных технологий, которые позволяют, с одной стороны, лучше оценить плюсы от перехода из офлайн в онлайн, а с другой — сделать этот переход максимально легким.

Удаленная идентификация

Впервые удаленную идентификацию опробовала Apple еще в 2013 году, использовав отпечатки пальцев в сервисе ApplePay. Сегодня для многих банков это уже повседневность, клиентов по отпечаткам пальцев идентифицируют Bank of America Merrill Lynch, Royal Bank of Scotland. Используют банки и другие биометрические данные: например, Standard Chartered Bank и Citibank — образец голоса, Barclays (Великобритания) — сосудистый рисунок пальца, HSBC (Великобритания) — проводит идентификацию по селфи. У каждого способа идентификации есть достоинства и недостатки. Далеко не все они имеют перспективы, однако тенденция очевидна.

Одной из крупных биометрических баз данных, если не самой крупной, считается система Aadhaar в Индии. Она создана для расширения аудитории потребителей банковских сервисов, так как значительная часть населения страны проживает в сельской местности и не может лично посещать отделения. По стране были развернуты пункты регистрации, в которых сотрудники проекта собирают данные об имени, месте и дате рождения человека; фиксируют отпечатки всех пальцев на руках, радужную оболочку глаза. По данным Ассоциации участников рынка электронных денег и денежных переводов, ежемесячно база клиентов увеличивается на 14 миллионов.

В России в 2018 году тоже законодательно созданы условия для внедрения удаленной идентификации и построена Единая биометрическая система, использующая комбинированную биометрию по изображению лица и образцу голоса. В дальнейшем сюда может добавиться поведенческая биометрика — установление личности по манере произносить слова и типичной мимике.

Внедрение удаленной идентификации и механизмы, распознающие эти признаки, позволяют запустить полноценный электронный документооборот, который прежде был невозможен. В августе 2018 года банк Великобритании Royal Bank of Scotland выдал первую ипотеку без распечатанных и подписанных ручкой документов. Сам банк отмечал, что благодаря избавлению от бумажных заявлений, справок и прочей бумажной волокиты процесс согласования ипотечного кредита сократился на 11 дней. В России Сбербанк заявил о своем намерении отказаться от бумаги к 2019 году, а ВТБ уже разворачивает эту технологию в своих отделениях.

Разговорный и визуальный IVR (Interactive Voice Response)

Прогресс технологий в области искусственного интеллекта (ИИ) способствует развитию еще одной важной технологии — обработке естественной речи человека (Natural Language Processing, NLP), которая включает в себя распознавание речи — speech recognition (SR), понимание речи — Natural Language Understanding (NLU) и генерацию речи — Natural Language Generation (NLG). К 2020 году 75% американских домохозяйств будут иметь хотя бы одного умного голосового помощника. По оценкам Gartner, через 3-4 года каждая четвертая корпорация внедрит в службу клиентской поддержки умного помощника. Цифровые банковские ассистенты будут понимать вопрос клиента на естественном языке и отвечать в режиме диалога.

Вспомните, как вы сейчас звоните в банк: «Если нужно узнать баланс, нажмите 1. Если хотите открыть счет, нажмите 2». Это классический IVR, он «отправляет» клиента только по известному пути. Общительный IVR понимает вопросы человека на естественном языке и сразу предлагает нужную информацию. В итоге значительно снижаются нагрузки на колл-центр, а компании отмечают увеличение продаж своих продуктов через этот канал коммуникации.

Согласно отчету PYMNTS Call Center Commerce Tracker, 55% клиентов готовы также пользоваться визуальным IVR — интерактивным меню на своем смартфоне, которое работает по тому же принципу.

В России, согласно исследованию компании Just AI, к концу 2018 года рынок разговорного ИИ, чат-ботов и интеллектуальных ассистентов по сравнению с 2017 годом увеличится более чем в 2,2 раза и составит 524 млн рублей. Первыми на новые технологические веяния откликнулись ИТ — и телеком-компании, с 2017 года интерес к чат-ботам с NLU стали проявлять банки, финансовые и страховые компании. В этом году многие из них для общения с клиентами уже внедрили речевые технологии. К 2021 году «разговаривающий» чат-бот де-факто станет нормой для большинства интернет-сервисов.

Интеллектуальные системы для комплексной клиентской проверки
Первичная функция отделения банка — это идентификация своего клиента (KYC — Know your customer). Если речь идет о частном лице, то достаточно визуальной сверки с предоставляемым документом. Но если речь идет о компании?

Для юридических лиц, желающих открыть счет или получить кредит, банк запускает процесс комплексной клиентской проверки. Компанию попросят заполнить целый ряд анкет, в первую очередь, для того, чтобы отдел безопасности банка получил как можно больше информации и смог оценить все риски. Кроме того, необходимо убедиться, что фирма не занимается отмыванием денег и другими видами мошенничества.

Такие проверки занимают время, поэтому и процесс принятия на обслуживание новых клиентов невозможен мгновенно. Для банков знание своих клиентов — крайне важная задача для соблюдения требований регулятора и избежания многомиллиардных штрафов. По мере усложнения регуляторных правил и растущего объема трансграничных транзакций банки нанимают все больше людей. Согласно McKinsey, ведущие банки США за последние пять лет из-за целого ряда законодательных инициатив в сфере AML (Anti-Money Laundering — предотвращение отмывания денег) в десять раз увеличили штат сотрудников, занимающихся проверкой клиентов.

Самые передовые интеллектуальные системы (СИИ — системы искусственного интеллекта) решают и эту проблему. Теперь вместо разнообразных анкет нужно лишь сообщить банку регистрационный номер компании. СИИ банка на основании собственных данных и информации из внешних источников создает детальный граф о компании, ее дочерних структурах и взаимосвязях с ними, собственниках, клиентах, юрисдикциях, данных о возможных судебных исках к компании, после чего анализирует полученную информацию. Только подумайте, сколько человеко-часов сэкономит такая система и насколько повысит скорость взаимодействия с «качественным» клиентом.

Приложение заменяет 15 тысяч аналитиков
Произошедшие и происходящие перемены в работе финансовых институтов сделали возможным открытие индивидуального инвестиционного счета за несколько минут. Международные и российские банки запускают сервисы управления капиталом с помощью робоэдвайзинга, то есть автоматических сервисов, которые подбирают инвестиционные активы и управляют портфелем. Однако по-прежнему клиентам нужно экспертное мнение по приобретаемым активам.

Прогресс не стоит на месте и теперь позволяет тысячам инвестиционных и финансовых аналитиков уместиться в одном смартфоне. Речь идет о приложениях, которые агрегируют информацию из открытых источников, аналитические отчеты и прочую необходимую информацию, обрабатывают массивы данных с помощью ИИ и предлагают пользователю наиболее вероятный сценарий. То есть дают математически более выверенные советы по тому, во что вкладывать деньги.

Примером может служить проект TipRanks – рекомендательный сервис по инвестиционным вложениям. Специальный алгоритм собирает и анализирует всю опубликованную в сети информацию о рекомендациях аналитиков, финансистов и блогеров по акциям различных компаний. Даже если финансовый директор Apple решит купить акции собственной компании, система будет видеть подобные действия и делиться этими знаниями со своими клиентами.

***

Необходимость банковских отделений с каждым новым шагом технологического прогресса становится все меньше. Сейчас уже слышны голоса тех, кто искренне полагает, что отделения исчезнут, как только сменится поколение, привыкшее туда ходить.

Наверное, такое утверждение не совсем справедливо, так же как не были справедливы предсказания «смерти» театров после появления кинематографа. Вспомните, как с появлением mp3 снизились до минимальных продажи аналоговой музыки. И при этом сейчас виниловые пластинки бьют все рекорды по объемам вырученных денег. Или другой пример. Еще пять лет назад было сложно себе представить гигантов цифровой эры в офлайне. Однако же теперь никто не удивляется, что «Яндекс» запустил сервис такси и продолжает искать новые ниши, которые бы диверсифицировали бизнес именно в офлайне.

Другими словами, я хочу сказать, что банковские отделения вряд ли исчезнут окончательно. Но с определенностью можно утверждать, что та функция, которую они выполняют сейчас, значительно изменится.

 

Источник: aqparat.info