Цифровые платформы в банковском секторе
«Задаваться вопросом о том, как использовать компьютер в бизнесе, коротко говоря, неверно. Лучше спросить, как управлять фирмой в компьютерный век. Но лучший вариант этого вопроса: что, собственно, представляет ваше дело в компьютерный век?» – Стаффорд Бир, один из пионеров цифровой трансформации, сформулировал этот вопрос еще в 1975 г. в книге Platform for Change.
В XX в. бизнес фокусировался на продукте: Ford занимался машинами, Nike – кроссовками. Сегодня компании – технологические гиганты строят работу вокруг клиентов: они знают, что люди ищут в интернете, какую музыку слушают, с кем общаются, как и на что тратят деньги, знают перемещения клиентов в пространстве и т.д. Главная задача – знать все о клиенте, а продукт, который можно продать, найдется. Как следствие, в основе бизнес-модели компаний нового типа – сбор, обработка и использование данных, в частности пользовательских данных.
Классическая школа менеджмента основывается на том, что люди управляют людьми, однако сегодня все чаще функции менеджмента среднего звена выполняют программы. Новый тип компаний опирается на огромные потоки слабо структурированных данных (большие данные) и на новые технологии автоматической обработки данных (машинное обучение). Огромную роль приобретают базы очищенных и размеченных данных, которые можно использовать для обучения программ. В связи с этим сегодня умения работать с данными – сбор, очистка, анализ, применение, построение систем, основанных на данных, использование разнообразия данных как ресурса – становятся ключевыми компетенциями.
От платформы к экосистеме
Компании, ориентированные на данные, создают цифровые платформы для коммуникации клиентов и поставщиков, предоставляя им различные сервисы: информационную среду, базу знаний, организацию взаимодействия, финансовые гарантии и др. Вокруг платформы формируется пул поставщиков, обеспечивающий разнообразные продукты, привлекающие поток покупателей. Таким образом, децентрализация производства сопровождается централизацией потоков данных: владелец платформы получает возможность регистрировать все взаимодействия, которые на ней происходят, и накапливать информацию для дальнейшего развития бизнеса.
Многие крупные компании уже используют платформенную модель бизнеса. Классификация платформ, предложенная в книге Ника Срничека «Капитализм платформ», иллюстрирует, как эта модель применяется в самых разных сферах:
- рекламные платформы получают информацию о поведении пользователей, обрабатывают ее и продают рекламодателям персональный доступ к потенциальному клиенту (Google, Facebook, «Яндекс»);
- облачные платформы предоставляют доступ к аппаратному или программному обеспечению, средствам разработки или к отдельным бизнес-сервисам как к услуге по подписке (Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure, «Яндекс.Облако», SberCloud);
- промышленные платформы позволяют использовать технологии интернета вещей в автоматизации производства, включая операционные системы для умных фабрик и маркетплейсы приложений автоматизированных систем управления технологическими процессами (разработанная Siemens платформа MindSphere, платформа Predix от General Electric);
- продуктовые платформы предоставляют продукты как услуги по подписке: например, Rolls-Royce и GE продают реактивные двигатели по подписке, собирают данные об эксплуатации и зарабатывают на обслуживании;
- бережливые платформы работают по модели гипераутсорсинга, когда на внешнем подряде находятся персонал, основные фонды и затраты на обслуживание, а в собственности остается минимум – контроль над платформой (Uber, Airbnb).
Популярный сейчас термин «бизнес-экосистема» – метафора из биологии. В природе экологическая система включает в себя сообщество живых организмов, среду их обитания и систему связей между ними. Бизнес-экосистема – это самостоятельная группа действующих субъектов (людей, организаций, сервисов или технических средств), которые совместно используют стандартизированные цифровые платформы, чтобы взаимодействовать друг с другом для достижения коммерческой или социальной цели.
Экосистема, как единое целое, больше, чем сумма ее частей. Бизнес строит экосистему компаний и сервисов таким образом, чтобы они дополняли и усиливали друг друга. Компании, управляющие экосистемой, стремятся защитить себя от конкурентов, применяя закрытую модель развития, централизацию потоков данных и собственные закрытые интерфейсы, что не позволяет повторно использовать решения вне экосистемы.
В начале развития платформа находится в ловушке роста: у нее нет ни достаточной базы клиентов, ни базы бизнес-партнеров – поэтому она не интересна ни тем ни другим. Если же набирается критическое количество клиентов и бизнес-партнеров, происходит стремительный рост, платформа захватывает весь рынок и может стать элементом общественной инфраструктуры.
К примеру, WeChat, самый популярный мессенджер, социальная сеть и платежный сервис в Китае, сегодня воспринимается именно как инфраструктура, а большой масштаб и база пользователей более чем в 1 миллиард человек стали определяющими в развитии компании. WeChat позволяет сторонним разработчикам создавать приложения в собственной экосистеме сервисов, по аналогии с Apple App Store. Благодаря сотням тысяч мини-программ, WeChat называют «приложением для всего» с изобилием сервисов.
Возможности и риски для банковского сектора
Банки одними из первых приняли платформенную модель развития, так как задолго до цифровой трансформации придерживались дата-центричного подхода и имеют многолетний опыт сбора и анализа информации о клиентах, необходимой для кредитного скоринга, взаимодействуют с партнерами, чтобы получить данные о клиентах из других экосистем. Банки вынуждены адаптироваться к скорости инноваций в области пользовательских интерфейсов, пользовательского опыта. Они строят собственные экосистемы, чтобы ежедневно поддерживать коммуникацию с клиентами, получать информацию о повседневной жизни клиентов и предлагать разнообразные и персонализированные услуги.
Экосистемы в банковском секторе не только предоставляют новые возможности для игроков и выгоды для потребителей, но и несут риски. Возможность применять закрытую модель развития платформы может приводить к монополизации в секторе и к возникновению барьеров для выхода на рынок новых компаний. Кроме того, работа одновременно в разных секторах экономики позволяет банкам применять кросс-субсидирование одних проектов за счет других, что может приводить к снижению цен ниже уровня рентабельности на определенных рынках с последующей монополизацией.
Драйверами инноваций в секторе выступают и глобальные технологические гиганты: Google, Apple, Facebook, Amazon, Alibaba, Tencent, «Яндекс» активно реализуют проекты в платежной сфере. Они создают платформы, включающие традиционных игроков финансового рынка, косвенно определяют тренды развития отрасли и технологические стандарты.
Еще один драйвер – финтех-компании и молодые высокотехнологичные стартапы. Разнообразие инноваторов в банковском секторе усиливает конкуренцию на рынке, улучшает пользовательский опыт и увеличивает финансовую доступность – сегодня финансовые услуги можно получить проще, понятнее, быстрее и к тому же удаленно.
Государство также принимает активное участие в развитии цифровых технологий на финансовом рынке, обеспечивает скоординированные мероприятия на уровне его участников. Развитие финансовых технологий существенно увеличивает разнообразие и скорость изменений на рынке и меняет требования к управлению.
Регуляторы многих стран внедряют концепцию Open Banking, которая подразумевает «вынос» продуктовой фабрики банка внешним партнерам через открытые API (application programming interface, программные интерфейс-приложения) – в экосистему финтех-стартапов. Для традиционных игроков Open Banking существенно ускоряет вывод новых продуктов на рынок и снижает расходы. Финтех-стартапам Open Banking позволяет использовать большие данные о пользователях, накопленные традиционными участниками рынка.
Кроме того, за счет интеграции сервисов с партнерами из ИТ-сферы, банки получают доступ к новой аудитории клиентов. Определение правил обмена данными и унификация стандартов в Open Banking позволяют получить баланс между высокой скоростью развития и стабильностью банковского сектора: инновационные продукты генерируются быстрее, поддерживается конкуренция на рынке, а также обеспечивается информационная безопасность и защита персональных данных клиентов.
Центральные банки и большие данные
Новые цифровые технологии применяются финансовыми регуляторами разных стран, чтобы соответствовать необходимой сложности и скорости изменения рынка. Регуляторы используют технологии анализа больших данных и искусственного интеллекта:
- для продвинутого анализа – понимания скрытых взаимосвязей, потенциальных рисков на финансовом рынке и в макроэкономике;
- для мониторинга – выявления рисков и аномалий рынка в режиме реального времени;
- для имитационного моделирования – анализа «что если?», прогнозирования развития рынка и последствий проводимых политик, симуляции кризисных ситуаций.
Благодаря анализу больших данных, центральные банки при принятии решений в самых разных областях могут опираться на более полную, актуальную и подробную информацию, пишут эксперты Банка международных расчетов (BIS) в подробном отчете о перспективах использования технологий анализа больших данных и искусственного интеллекта в деятельности центральных банков.
Так, эти технологии могут быть использованы для оценки макроэкономической ситуации и макроэкономического прогнозирования: большие данные могут дополнить традиционную статистику – например, могут быть проанализированы запросы в крупных поисковых системах, цены на товары в онлайн-магазинах, настроения и ожидания населения (например, при помощи социальных сетей или анализа новостных публикаций).
Анализ больших данных также позволяет прогнозировать развитие ситуации на финансовом рынке, оценивать финансовые риски, выявлять аномалии и предупреждать кризисные явления. Технологии искусственного интеллекта позволяют выявлять связи между участниками рынка и, например, обнаруживать схемы отмывания денег и другие противоправные действия.
Наконец, при выработке политики центральные банки могут при помощи больших данных оценить ожидания и реакции участников рынка, а также их уровень доверия к действиям регулятора.
Цифровые технологии и роботизация менеджмента среднего звена являются прорывными технологиями, которые изменяют облик компаний банковского сектора, финансовых рынков и регуляторов, обеспечивающих устойчивость и развитие рынков. Внедрение технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных в бизнес-секторе радикально увеличивает сложность и скорость изменения рынка, однако они же позволяют справиться с этой сложностью и обеспечить работу современного высокотехнологичного финансового регулятора.
