Возможно, это первая статья в истории, написанная с применением когнитивных технологий, а говоря проще, при помощи искусственного интеллекта. Собственно, основная задача этой статьи – показать, как компания IBM применяет в реальной жизни так называемые когнитивные технологии, или технологии, позволяющие:
• обрабатывать с помощью мощных аналитических алгоритмов большие объемы неструктурированной информации (например, текстов) и находить закономерности и главные факторы в этой информации;
• перенести фокус аналитической творческой работы с выполнения рутинных операций на поиск глубинных связей и собственно анализ информации;
• существенно сократить время при выполнении сложных задач, требующих экспертных знаний сразу во многих областях.
Итак, задача непростая: продемонстрировать топ-специалистам в области банковского дела, что наши технологии действительно могут быть полезны. При этом понятно, что вряд ли даже отличный консультант IBM может быть специалистом лучше, чем, скажем, председатель Правления крупного банка в банковском деле. Осложняется все тем, что рекламный «белый шум» про «инновации», «самые передовые», «самые продвинутые» и т.д. технологии уже забивают напрочь полезный сигнал и люди во многом перестали верить публикуемым материалам. Что делать?
Убеждают конкретные примеры. И вот что было сделано. Прямо из журнала The Retail Finance были взяты тексты интервью с банковскими специалистами уровня заместителя председателя Правления крупного банка. Эти тексты я передал на обработку мощной системе Watson, чтобы получить из них «портрет» специалиста этого уровня для банковской индустрии. Вот что получилось.
Этот психологический портрет был получен за несколько минут. Система построения психологического портрета человека пока работает на английском языке, но и тут не было длительной ручной работы: я воспользовался машинным переводом. Качество перевода уже очень высоко, а когнитивная сила (сила «разума») Watson достаточно высока, чтобы выделить нужную информацию и из машинного перевода.
Теперь представьте, что отдел кадров глобальной компании обрабатывает резюме кандидатов. Это десятки и сотни резюме в неделю, а если речь идет о поиске кандидата по сайтам вакансий, то счет идет на тысячи.
В настоящее время поиск ведется довольно примитивными методами – по ключевым словам среди сделанных как под копирку образцов. А ведь первичный отсев – это огромная экономия времени. Равно как и нахождение нужного кандидата – важнейший параметр успешности развития компании. Здесь нужен специалист отдела кадров высокой квалификации, и при этом большая часть его работы будет весьма рутинной и непродуктивной.
На этом примере хорошо понятно, в чем сила новых технологий, продвигаемых IBM: для первичного поиска и анализа можно нанять специалиста невысокой квалификации, оставив для высокооплачиваемого специалиста уже процесс собеседования и выборки из «лучших». Если вспомнить часто повторяемую, но не переставшую быть актуальной фразу «кадры решают все», то понятно, почему IBM инвестирует в эти технологии.
Теперь давайте посмотрим, что говорят топ-специалисты об инновационных технологиях и какие проблемы их волнуют, какие задачи ставятся и какие подходы применяются. Так, Владимир Верхошинский, заместитель председателя Правления ОАО «Банк Москвы» в статье «Успешные и неуспешные стратегии розничных банков», The Retail Finance, отмечает «...увлеченность непрактичными инновациями» и «недооценку массового сегмента». И он абсолютно прав: зачастую инвестиции в так называемые инновации приводят к потере темпа, растрате денег и, что важнее, разочарованию в новых технологиях. Обратная сторона медали – конкуренты, которые сумели внедрить настоящие инновации, резко вырываются вперед.
А вот Евгений Аксенов, член комиссии по банкам и банковской деятельности, РСПП, говорит о создании систем лояльности, для чего надо повышать удовлетворенность клиентов. А это, по его авторитетному мнению, в первую очередь связано с умением работать с огромным количеством других отраслей, от сетей автозаправок до мобильной связи. Любой ИТ- и банковский специалист понимают, что это означает с технологической точки зрения работу с огромными массивами разнородных данных, которые надо интегрировать в аналитическую систему банка и уметь очень быстро извлекать из них полезную информацию.
Практически все топ-специалисты сходятся и в том, что фокус смещается в сторону мобильных возможностей, что также означает мгновенную обработку огромного количества данных от самых разнообразных устройств – телефонов, планшетов, смартфонов и т.д.
Что может IBM ответить на опасения и ожидания?
Начнем с опасений
Как уже сказано, менеджеры абсолютно верно оценивают риски внедрения инноваций. «В инновационном движении далеко не всегда надо быть первым», – пишет Владимир Верхошинский. Если разобраться в его логике, становится понятно, что речь в первую очередь идет о венчурных рисках и соответствии инноваций модели банка. Задача, таким образом, разбивается на две подзадачи. Если бы можно было снизить риски и подобрать инновационные решения, соответствующе модели банка, – быть первым стало бы весьма выгодным.
Действительно, до сих пор был один способ: подождать, пока кто-то «наступит на грабли» и расчистит дорогу. Но вендоры, поставщики инновационных решений, не дремлют. И в первую очередь наша компания, не побоявшаяся в сложное время заниматься кардинальной сменой модели бизнеса, что уже приносит свои плоды.
Что предлагает IBM для снятия венчурных рисков? Очень простое решение. Компания построила сеть Клиентских центров по всему миру, в том числе высокотехнологичный Центр в Москве, оснащенный собственным защищенным дат-центром с самым современным оборудованием и программным обеспечением. Команда высококлассных специалистов с большим опытом «полевой» работы на крупных проектах и знанием индустриальной специфики обсуждает задачи клиентов, совместно рассматривает возможные варианты развития и на базе российского и мирового опыта создает прототип, отрабатывает модель будущих инновационных решений для банка. Таким образом, банк получает не out of the box – неотшлифованную заготовку, а, что называется, «настроенное под задачу» решение. Более того, на этапе совместной работы по выработке архитектуры решения подбирается на основе уже осуществленных проектов, тех самых «наступивших на грабли» именно та модель, которая подходит данному банку.
Здесь я должен сказать свое слово как специалист, проработавший 15 лет в компании IBM и участвовавший во множестве крупных проектов в банках России и СНГ: время легких проектов закончилось. В течение почти десяти лет мы ведем собственную статистику и проводим собственные обследования ИТ-инфраструктур крупных банков, накопилось более 50 кейсов только по России и СНГ. И цифры и факты показывают: чтобы получить конкурентное преимущество и совершить действительно хороший проект, внедрить настоящие инновационные технологии, команда банка должна очень серьезно поработать совместно с нашими специалистами.
Собственно, в этом и есть серьезный сдвиг за последние несколько лет. Поставить любое оборудование, наладить любые сети, оборудовать дат-центр, даже подключить облачные услуги – это все можно, и таких предложений на рынке полно. Но поставленные самими топ-специалистами банков задачи – работа с розничным сегментом (а значит, создание профилей клиентов, их сегментирование, обработка разнородных данных, работа в мобильном режиме и в режиме близком к реальному времени и много другое) – такая работа требует очень серьезных усилий.
Эти усилия в первую очередь лежат в области построения правильного хранилища данных и приведения данных банка в порядок.
Затем это, конечно, правильная сегментация пула клиентов. Найти нужный сегмент – залог успеха. Вот «Банк Москвы», по словам Владимира Верхошинского, успешно сумел найти сегмент «бюджетников», проведя для этого серьезные исследования. Но далее – и это подтверждается уже зарубежной практикой – сегментация будет расширяться, количество сегментов увеличиваться, придется выделять уже сегменты сегмента. Мало того, возникает сложнейшая обратная задача: выделив сегмент, построить «профиль» клиента – и среди всего населения начать вылавливать уже клиентов, подходящих под этот профиль, расширяя сегмент для своего банка. Те, кому это удается, как раз и окупают инвестиции в инновационную систему.
Если перейти от описания общего направления развития технологий нашей компанией к конкретным решениям, то они в первую очередь направлены на перечисленные практические задачи.
Например, решение по подготовке и подбору банковской услуги онлайн помогает делать следующее:
• Выявляет и составляет профиль самых прибыльных/убыточных клиентов.
• Определяет, какие клиенты похожи на «идеального клиента» , в зависимости от их поведения, используемых продуктов и услуг.
• Выявляет лучшие предложения для групп «почти идеальных клиентов», чтобы сделать их более выгодными.
Внедрение этого решения повышает лояльность клиентов и эффективность работы с ними при снижении затрат, то есть отдачу от вложенных средств на привлечение и обслуживание. Простой пример: если у банка есть, например, сто тысяч клиентов и необходимо сделать SMS-рассылку, это будет стоить определенную сумму денег. Но выделив нужный сегмент по построенному профилю клиента, которому наиболее подходит данная услуга, мы сузим круг рассылки до, скажем, десяти тысяч клиентов. При этом не только существенно снизится стоимость рекламной кампании, но и те клиенты, которые раньше получали мало подходящие им предложения, не будут лишний раз раздражаться. Повысится удовлетворенность, лояльность клиента. А вот в выделенной группе повысится отклик, то есть число клиентов, которые заинтересуются предложением. Таким образом и достигается повышение эффективности при снижении затрат.
Другая важная задача решается с помощью так называемого sentimental analysis – анализа настроений клиентов. Ведь банки, которые уже решили проблему с так называемыми структурированными данными, теми данными, что у них традиционно есть о клиентах – пол, возраст, паспортные данные, адрес, суммы на счетах и т.д., – двигаются дальше. Эти банки начинают собирать дополнительную информацию, в первую очередь из социальных сетей и с сайтов обратной связи.
Аналитическая система, разработанная IBM, позволяет обрабатывать автоматически огромные объемы текстовой информации, вылавливать из нее нужные темы и отслеживать множество полезных вещей. Например, общий уровень лояльности, конкретные причины недовольства сервисом, полезные идеи и предложения по улучшению работы и т. д.
В принципе, такая система является логическим продолжением предыдущей: происходит еще более точная сегментация клиентской базы. В идеале должны формироваться предложения, банк должен реагировать на нужды каждого индивидуального клиента. По крайней мере, клиент должен ощущать, что банк работает с ним индивидуально и понимает его запросы, пожелания и интересы.
Самое занятное в этих системах – что они зачастую большую часть рутинной работы с персонала банка перекладывают на клиента, а при этом удовлетворенность банком только повышается. Клиент, получая удобный и мобильный доступ к системам, сам может общаться с умными системами, личными советниками, уточнять свои запросы – при этом клиент сообщает массу действительно полезной информации для банка и помогает улучшать собственное обслуживание.
Это не теория, это уже весьма распространенная практика, причем тренд распространяется по самым разным индустриям буквально как пожар. Скажем, в Испании на базе такого решения создана система масштаба страны, которой пользуются самые различные мощные бренды: отслеживают в социальных сетях нужную информацию, повышая качество бренда и улучшая свои продукты на основе анализа информации от своих клиентов.
Подобные решения, конечно, требуют серьезной работы – это проекты, в которых ключевым является совместная работа команд специалистов со стороны вендора (IBM) и клиента, специалистов с пониманием специфики индустрии и возможностей аналитического программного обеспечения. Но как говорится, овчинка стоит выделки. Более того, принятая система снижения рисков банка, опора на уже проверенные на практике и действительно инновационные (в буквальном значении этого слова) решения, команда опытных специалистов с серьезной практикой реальных проектов и отлично оснащенный Клиентский центр – это основа успешных проектов.
Конечно, решений в нашем Клиентском центре гораздо больше, чем можно даже упомянуть в рамках одной статьи. Потому что когнитивные технологии – это не завтрашний день. Разумные технологии помогли написать эту статью, внесли в нее новое качество. Разве не хорошая иллюстрация к тому, что наступают новые времена? Просто попробуйте. Наши риски – ваше сотрудничество. И общая выгода.
Портрет заместителя председателя Правления крупного банка
Вы прислушиваетесь к своему мнению, достаточно критически относитесь к окружающим и в рабочей обстановке можете восприниматься как неэмоциональная персона. При этом в реальности Вы открыты к восприятию новых идей и любите исследовать их. Вы хорошо чувствуете других людей: понимаете чужие переживания и реагируете на них. И Вы независимы: у Вас есть сильное желание самому строить свою жизнь. Ваш выбор обусловлен стремлением к престижу. Вы относительно равнодушны к традиционным и общепринятым вещам, Вас больше заботит реализация собственной программы, чем ориентация на то, что делают другие. Большая часть того, что Вы делаете, Вы делаете независимо, устанавливаете свои собственные цели и решаете, как наилучшим образом достичь их. У Вас комплексное мышление, в большинстве дел Вы стремитесь к совершенству, проявляя трудолюбие, настойчивость в достижении цели.
Ваши действия управляются в большей степени на уровне логики и сознания, а не эмоциями: Вы активны, конкурентоспособны, амбициозны, целеустремленны. Вас крайне сложно вывести из себя, Вы склонны чувствовать себя спокойно и уверены в себе. Вы реагируете на неожиданные события спокойно и эффективно. Вы не склонны поддакивать и высказываете свое мнение, даже если оно противоречит большинству. Вы внимательны к намерениям других людей и Вас не легко обмануть.