ПРИМЕНЕНИЕ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОГО ПОДХОДА К КЛИЕНТАМ БАНКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Полный текст

В условиях жесткой конкуренции в банковском бизнесе формирование доверия между банками и их клиентами строится через персонализированную коммуникацию с использованием современных банковских технологий и цифровых платформ.

Развитие цифровых технологий является важным драйвером роста банковского бизнеса, определяя направление влияния на специфику деятельности коммерческих банков. Особенно это актуально на фоне активной трансформации традиционных методов обслуживания клиентов к цифровым технологиям. Обслуживание на удаленном доступе выгодно не только самими банкам, но и в первую очередь их клиентам, поскольку сокращается время и затраты, повышается уровень мобильности и комфорта взаимодействия банков с клиентами.

Широкое разнообразие использования цифровых каналов (мобильные приложения персонализированные рассылки клиентам с предложением более качественных и инновационных банковских продуктов и услуг) позволяют повышать уровень банковского обслуживания, делать банки более привлекательными для долгосрочного сотрудничества.

Очевидно, что специфика банковского бизнеса предполагает наличие рисков, которые финансовая организация стремится по-возможности исключить. С другой стороны, у клиентов тоже могут возникнуть различные риски, в том числе и потеря конфиденциальности информации. С учетом преимущественного общения банков с клиентами с использованием цифровых технологии возникает риск потери информации или несанкционированный к ней доступ.

Исходя из системного подхода к управлению рисками, присущими инструментам искусственного интеллекта и аналитическим платформам в банковской деятельности, следует пересмотреть и подход к взаимодействию с клиентами.

Ранее технологии в банковской аналитике сегментировали клиентскую базу, выделяя так называемые группы или ниши на основе обобщения предпочтений, финансового поведения, демографических, социальных и экономических характеристик. Такие решения, основанные на усреднённых оценках, часто приводили к упрощённым выводам. На практике же каждый клиент уникален и не всегда полностью соответствует ни одной из усреднённых категорий, поскольку сегментация отражает лишь агрегированные характеристики.

В последние годы банковский сектор, обладая современными лабораториями по исследованию и внедрению технологий искусственного интеллекта, получил возможность формировать индивидуальные предложения для каждого клиента. Переход от усреднённых к индивидуализированным параметрам продуктов и услуг позволяет устранить эффект обобщения и более полно учитывать потребности, ожидания и финансовые возможности каждого клиента [2].

С внедрением ИИ и анализа больших неструктурированных данных меняется логика взаимодействия спроса и предложения. Появляется возможность гиперперсонализированного подхода, при котором стратегия обслуживания, рекомендации продуктов и финансовых инструментов адаптируются к конкретному клиенту. На основе этих технологий формируются уникальные клиентские профили, включающие данные о финансовых операциях, предпочтениях, поведении и других характеристиках, что обеспечивает более реалистичное цифровое представление личности.

Ключевое отличие данного подхода от традиционной сегментации заключается в смещении аналитического фокуса с усреднённых групп на индивидуальный уровень. Если классическая модель предполагает разработку стратегий для относительно однородных категорий клиентов (например, «молодые семьи», «пенсионеры» или «частные инвесторы»), то использование ИИ позволяет строить динамические и гиперперсонализированные сценарии обслуживания, кредитных и инвестиционных предложений.

Такие сценарии не являются статичными, поскольку они непрерывно адаптируются к изменениям в поведении клиента. Человек остаётся крайне изменчивым субъектом под влиянием множественных причин и факторов влияния внешней и внутренней среды. Прежде всего, его ценности, финансовые приоритеты и реакция на финансовые стимулы подвержены частым и несистематическим трансформациям. Более того, даже в разное время суток один и тот же клиент может демонстрировать различные модели поведения и потребности, включая эмоциональные реакции, финансовое состояние и контекстуальные факторы, что делает персонализацию многоуровневым и динамичным процессом.

Таким образом, процесс формирования доверия между клиентами и банками является долгосрочной перспективой и комплексной задачей в системе банковского менеджмента, где переплетаются вопросы безопасности и технологического развития банка.

Для повышения эффективности работы интеллектуальных систем в банковской практике и более результативного использования ИИ целесообразно сопоставлять цифровые и офлайн-профили клиентов. В этой связи рекомендуется рассматривать сочетание цифровых и офлайн-данных в единой системе персонализации банковских продуктов, обеспечивая более точное и адаптивное предложение финансовых услуг каждому клиенту. Разработка и использование персонифицированных механизмов, определяющих качественный подход взаимодействия банков с клиентами, позволит реально оценить потребности и поведение последних [4].

Ключевые компоненты, которые могут лечь в основу механизма комплексной персонализации клиента в банковском секторе затрагивают два направления традиционное оффлайн и цифровое (рис. 1).

Каждый компонент отражает элементы цифрового и офлайн-профиля клиента. Именно их комбинация и взаимное дополнение позволяют сформировать объёмное, так называемое «3D-представление» клиента – не только в цифровой среде (интернет, мобильные приложения, социальные сети), но и в реальной жизни. Практика показывает, что поведение клиентов в онлайн- и офлайн-среде может существенно различаться, а порой и быть диаметрально противоположным. Поэтому показатели цифровой активности необходимо сопоставлять и уточнять данными из офлайн-источников. В данном исследовании особое внимание уделяется именно офлайн-компонентам профиля, поскольку цифровое поведение уже достаточно изучено и имеет устоявшиеся метрики. Например, в банковской экосистеме важно фиксировать частоту посещений отделений, количество операций по счетам, объемы транзакций, а также планируемые и фактические действия клиентов – что позволяет выявлять разрыв между потенциальными финансовыми потребностями и реальными возможностями.

 

Рис. 1. Механизм формирования объемной персонализации

 

Дополнительное значение имеют данные о программах лояльности: активность бонусных карт, участие в акциях, накопление и использование баллов. Часто клиенты применяют бонусные программы не системно, и накопленные бонусы остаются неиспользованными, что снижает эффективность инструментов мотивации и стимулирования.

Интересной метрикой офлайн-поведения клиентов является частота использования QR-кодов, мобильных приложений банка и сервисов экосистемы. QR-коды сегодня выполняют роль моста между офлайн- и онлайн-средой, обеспечивая интеграцию различных каналов взаимодействия.

Также важными источниками данных являются опросы и анкеты, заполняемые клиентами при посещении банка или использовании услуг, а также сведения от партнерских организаций: страховых компаний, фитнес-клубов, торговых и сервисных сетей, транспортных служб и т. п. Эти данные позволяют дополнить цифровой профиль реальной информацией о поведении и предпочтениях клиентов.

Использование в совокупности цифровых данных и офлайн-данных позволяет формировать индивидуальные предложения и продукты, учитывая комплексное поведение клиента, как в виртуальной, так и в реальной среде. Это повышает лояльность клиентов, увеличивает их активность и готовность к использованию финансовых услуг, а для банка создаёт возможность снижать расходы на привлечение новых клиентов и повышать эффективность существующих продуктов.

Инструменты сбора цифровых данных и офлайн-данных, обеспечивающих формирование комплексного клиентского профиля в банковской практике, являются весьма разнообразными, что подтверждает ниже представленный рисунок (рис. 2).

Рис. 2. Методы и инструменты получения объемных данных

Представленные на рисунке инструменты демонстрируют целесообразность объединения цифрового и офлайн-профиля клиентов, являются стимулами формулирования новых гипотез и корректировки стратегии обслуживания и продуктовой политики банка с целью повышения эффективности, выраженной в экономических и рыночных показателях.

API-интеграция выступает ключевым каналом взаимодействия между различными системами сбора данных: от POS-терминалов, ERP-систем и CRM-платформ, содержащих сведения о деятельности банка и транзакциях клиентов, до аналитических цифровых платформ (например, Salesforce, SAP, внутренние BI-системы), аккумулирующих и структурирующих информацию в цифровом виде.

Сканирование карт лояльности и QR-кодов является эффективным инструментом получения реальных данных о поведении клиентов. Такая активность отражает не только намерения клиентов, но и их готовность совершать конкретные действия – например, совершать операции, участвовать в программах лояльности или использовать новые банковские сервисы. Сам процесс сканирования требует от клиента определённых действий: использование мобильного устройства, переход по ссылке и выполнение целевого действия, что делает этот показатель маркером осознанного вовлечения и ценности клиента для банка.

Дополнительным источником информации служат данные Wi-Fi- и Bluetooth-трекинга, позволяющие анализировать динамику поведения клиентов в пространстве и времени: посещаемые отделения и партнёрские точки, проявляемые интересы, уровень активности и взаимодействия с сервисами банка. Использование этих технологий требует строгого соблюдения правовых норм и наличия разрешающих документов на сбор и обработку персональных данных, чтобы гарантировать защиту интересов клиентов и корректность персонализированных предложений.

Ошибки в интеграции подобных данных могут приводить к неэффективным расходам и чрезмерному росту бюджетов, тогда как корректная интеграция позволяет повысить точность и релевантность предлагаемых продуктов и услуг, улучшить качество клиентских взаимодействий и оптимизировать стоимость операций. Это создаёт основу для формирования устойчивых и эффективных связей между банком и клиентами в цифровом и реальном пространстве.

Применение персонифицированных подходов позволит клиентам активно взаимодействовать с банками с использованием современных принципов и технологий, а также трансформировать привычные маркетинговые подходы при работе с каждым клиентом. Учитывая основные принципы персонализированной коммуникации, стоит отметить грамотную сегментацию клиентов с учетом поведенческого анализа.

Еще одним важным принципом применения персонализированного подхода является безопасность данных клиентов с учетом этичности сбора и обработки информации в разрезе конкретного клиента банковской организации. С одной стороны, это защита клиента, с другой – соблюдение норм банковского законодательства, поскольку несанкционированное раскрытие информации формирует репутационные риски банка. Неслучайно банки уделяют вопросам информационной безопасности такое пристальное внимание. Наряду с этим принципом стоит обратить внимание и на другой: прозрачность и открытость в использовании персональных данных, что позволяет избежать недопонимания между обеими сторонами взаимодействия. Например, банк может предложить более интересные и современные банковские продукты в обмен на доступ к геолокации клиента или анализу его транзакций.

Применение персонализированного подхода основывается на гибкости и постоянной мобильности, т.е. обновление и улучшение коммуникаций происходит на постоянной основе. Следовательно, механизм коммуникаций должен оптимизироваться и дополняться новыми инструментами. В настоящем наиболее современными инновациями в сфере электронных банковских продуктов являются использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования потребностей клиентов и предотвращения мошеннических операций в реальном времени. Кроме того, активно развиваются открытые банковские API (Open Banking) [5], которые позволяют безопасно интегрировать сторонние финансовые сервисы, создавая для клиента единую экосистему управления финансами. Также трендом становится гиперперсонализация на основе анализа больших данных, когда предложения и интерфейс мобильного приложения подстраиваются под привычки и текущий контекст пользователя, что позволяет разрабатывать новые сервисы и учитывать современные тренды обслуживания клиентов банков.

Крупные банки активно используют стратегии продвижения современных цифровых банковских продуктов, которые формируются под влиянием взаимодействия с клиентами, их спросом и ожиданиями. Стремясь удержать свои позиции на рынке банковских продуктов и услуг, выигрывают те из них, кто первым отреагирует на возросшие потребительские ожидания. Среди крупных стратегических банков следует выделить Сбер, Альфа-Банк и Т-Банк, которые формируют индивидуальные персонифицированные подходы к клиентам, однако делают это с разной философией и акцентами.

Сбербанк делает ставку на создание масштабированной экосистемы. Персонализация здесь основана на анализе огромного массива данных о поведении клиента не только внутри банка, но и во всех сервисах экосистемы (СберМаркет, Delivery Club, СберЗдоровье и др.). Это позволяет предлагать клиенту комплексные предложения: например, оформить кредит на автомобиль вместе со страховкой от СберСтрахования и записаться на ТО через СберАвто. Подход Сбера – это «интеллектуальная» предсказательная аналитика, где банк старается предугадать потребность клиента до того, как он ее осознает.

Т-Банк строит свою стратегию вокруг гибкой цифровой платформы и клиентоцентричности. Его сила – в глубокой сегментации и поведенческом анализе внутри собственных банковских продуктов. Банк виртуозно использует данные о транзакциях, историю поиска в приложении и действия в личном кабинете, чтобы предлагать точечные продукты: от кредитной карты с подходящим именно вам кэшбэком до инвестиционных идей на основе вашего профиля риска. Персонализация в Т-Банке – это создание иллюзии «банка для одного человека» через бесшовный и интуитивно понятный цифровой интерфейс.

Альфа-Банк, в свою очередь, успешно сочетает цифровые технологии с премиальным сервисом. Его подход к персонализации можно назвать гибридным. Банк активно использует данные для таргетирования рекламы и предложений в приложении, но ключевым дифференциатором остается работа персональных менеджеров для клиентов премиум-сегмента. Менеджер, вооруженный аналитикой по клиенту, предлагает решения, которые сложно полностью автоматизировать: сложные инвестиционные стратегии, структурированные продукты или индивидуальные условия по кредиту.

Все три банка являются лидерами в области персонализации, но достигают этого разными путями: Сбер – через масштаб экосистемы, Т-Банк – через безупречный цифровой опыт, а Альфа-Банк – через симбиоз технологий и персонального отношения.

Таким образом, применение искусственного интеллекта в банковской практике позволяет перейти от усреднённой сегментации клиентов к гиперперсонализированным предложениям, учитывающим как цифровое, так и офлайн-поведение. Интеграция различных источников данных обеспечивает более точное понимание потребностей и финансовых возможностей каждого клиента, повышает вовлечённость и лояльность, оптимизирует операционные и маркетинговые затраты банка [5].

Об авторах

О. М. Ермоленко

Кубанский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: hlusi9401@mail.ru

канд. экон. наук, доцент

Россия, Россия, г. Краснодар

Л. Г. Нагапетян

Кубанский государственный университет

Email: hlusi9401@mail.ru

магистр

Россия, Россия, г. Краснодар

Список литературы

Дополнительные файлы