С помощью моделей, построенных на основе Big Data, банк может предугадывать заинтересованность клиента в том или ином продукте. Это отражается в росте выдач по продуктам и, как следствие, в операционном доходе банка.
В 2022 году финансовый эффект от применения моделей в кросс-продажах превысил прошлогодний показатель на 74%.
Александр Павлюк, руководитель центра аналитики больших данных УБРиР:
— Технология больших данных используется в банке для решения задач, связанных с управлением взаимоотношений с клиентами. Мы оптимизируем затраты банка на коммуникации с пользователями услуг и увеличиваем конверсию в продажах за счет того, что лучше понимаем, что и когда предложить клиенту.
Модели оценивают клиентов по более чем 1 500 параметрам: например, по транзакционной активности, социально-демографическому статусу и кредитоспособности, по тому, какие отношения у человека с банком и так далее.
Александр Павлюк:
— Мы наращиваем темпы: если в прошлом году мы оценивали скоринг по клиенту только раз в неделю, то в этом году — уже ежедневно. На сегодня в среднем 30% клиентов, с которыми банк так или иначе взаимодействует, оформляют продукты с использованием наших моделей. Пока у нас многое работает в ручном режиме, в следующем году планируем, что процессы продаж с использованием наших моделей будут осуществляться автоматизированно.
В УБРиР модели, построенные на основе Big Data, помогают вести коммуникации с клиентами. Например, подсказывают, кому из них лучше звонить, кому писать SMS или отправлять Push-уведомления.
Отметим, что все данные обрабатываются с согласия клиентов.
ПАО КБ «УБРИР», лицензия ЦБ РФ №429 от 06.02.2015
| Реклама. Уральский банк реконструкции и развития, ubrr.ru |
