диссертация (1169170), страница 52
Текст из файла (страница 52)
Обычным делом стали записи телефонных разговоров сотрудников банков с клиентами. Исследования потребительских настроений в области банковских услуг показывают существенный рост интереса населения к онлайн сервисам. Согласно исследованию компании «Бэйн» 2012302Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey & Company.2011. P. 20.262года порядка 70% банковских клиентов предпочитают использовать интернет какпервичный источник информации по банковским услугам и продуктам303. При этомуже к 2015 году специалисты этой компании выявили тренд роста использованияклиентами банков не столько традиционных интернет браузеров, сколько мобильных приложений: в среднем 26% клиентов банков используют мобильную связь имобильные приложения для изучения пакетов услуг и покупки банковских продуктов304.
При этом в Азии доля тех, кто использует подобные средства коммуникацийсущественно выше. Так доля тех, кто использует приложения для оценки и изучениябанковских продуктов в Китае составляет 52%, в Индии – 43 в Гонконге и Сингапуре41 и 40% соответственно. В США доля таких лиц составляет 29%, а, например, вГермании и Франции по 14%. Доля тех, кто уже предпочитает покупать банковскиепродукты с использованием мобильных приложений в Китае составляет 20%. Второе место после Китая занимает Великобритания (18%), но ее уже догоняют все теже азиатские лидеры: Гонконг (17%) и Сингапур (14%).Активное развитие мобильных каналов связи с банком в Азии объясняетсяинтенсивным развитием в них инновационной экономики.
Происходит своего родадиффузия инноваций, то есть быстрое внедрение самых новых и передовых технологий в повседневную жизнь азиатских стран, где мы можем наблюдать очень мощные процессы модернизации всей социально-экономической сферы. К жителямазиатских стран в определённом смысле можно применить термин «миллениалы»,которым обычно определяется поколение людей, родившихся в период после 1981года.
Несмотря на различный возраст, население этих стран также быстро втягивается в использование новых технологий и средств связи, как и молодое поколениев других странах. По оценке компании FIS, 28% миллениалов при общении с финансовыми институтами предпочитают использовать так называемых «робосоветников», то есть электронные услуги, в основе которых лежит алгоритмический303The digital challenge to retail banks.
Bain & Company. 2012. P. 5.Customer behavior and loyalty in retail banking. Mobilizing for loyalty. Bain & Company. 2015. P.2, 25.304263принцип выбора, распределения, управления финансовыми средствами, включаяпортфели финансовых инструментов305.Ряд исследований в области развития современных финансовых услуг отмечают возрастающее влияние на поведение клиентов финансовых институтов «сетевой» или «интерактивной» составляющей социальных коммуникаций. Развитие социальных сетей, форумов, интернет журналов вырабатывает устойчивую привычкулюдей к интернет общению, обратной связи, «виртуальной социализации». Почти40% клиентов американских банков хотели бы видеть на сайтах интересующих ихучреждений функцию рейтинговая клиентов, 20% высказываются за сравнения ценовых предложений по конкурирующим продуктам, 10% хотели бы иметь возможность участвовать в виртуальных играх и викторинах, а также 10% хотели бы видеть на банковских интернет сайтах видео презентации продуктов и услуг 306.Указанные тенденции в развитии потребительских настроений и предпочтений, а также советующая реакция на них со стороны финансовых институтов, вынужденных идти на существенные инновации в области и самих продуктов и способов их презентации и продажи, становятся мощными драйверами формированияпо существу «новой эры» индустрии финансовых услуг.
Акселератором этого процесса является феномен больших данных, причем, особую роль в развитии этихтенденции все больше играет не столько объем потоков данных, сколько их разнообразие и скорость их поступления. Согласно упомянутому выше опросу компанииNVP только за 2014–2015 годы число топ-менеджеров опрошенных организаций,которые назвали разнообразие (variety) поступающих к им данных основной мотивацией для инвестиций в технологии обработки больших данных, возросло с 37,8%до 40%307.
Также с 2,7% до 3,6% выросло число тех, кто считает таким мотивирующим фактором рост скорости получения данных (velocity). Формирующиеся подвоздействием потока больших данных мотивации развития бизнеса и его технологизации отражаются в объемах направляемых инвестиций в эту сферу.
В 2014–2015305FIS consumer banking PACE INDEX 2016. URL: www.fisglobal.comSakal M., Matkovich P., Tumbas P. Web 2.0 technologies in internal and external communicationsin the banking sector. Club of economics in Miscolc // TMP. 2011. Vol. 7. P. 90.307Big data executive survey 2016. NewVantage Partners. 2016. P. 12.306264годах доля топ-менеджеров, подтвердивших инвестиции в развитие технологийбольших данных в объеме в объеме свыше 50 млн дол.
выросла с 5,4% до 26,8%, ав объеме свыше 100 млн дол. – с 1,8% до 8,9%.Наступление эры больших данных охватывает не только банковскую сферу,которая в последние годы переживает существенную трансформацию после кризиса 2007–2008 годов. Не остаются в стороне и такие, казалось бы, более консервативные сектора финансового рынка как страхование имущества и страхованиежизни. По оценкам исследователей наиболее агрессивные планы по внедрениютехнологий сбора, обработки и анализа больших данных имеют компании страхования имущества. Согласно исследованию компании Wills Towers Watson, 54% руководителей страховщиков имущества отмечают, что прогнозные модели на основе больших данных уже используются их компаниями в процессе определенияцен на услуги, продажи полисов и для других целей308.
При этом ¾ топ-менеджероввидят необходимость использования технологий больших данных в ближайшиедва года. Результаты исследования представлены в Таблице 5.1.Таблица 5.1 – Цели использования прогнозных моделей и больших данныхкомпаниями страхования имущества в США в 2015 году (% топ-менеджеров,назвавших цель, от общего числа опрошенных)ЦельСегодняЧерез два годаПрогноз вероятности мошенничества2870Сортировка заявлений о страховом случае1769Управление отчетностью2768Прогноз вероятности судебных разбирательств1061Аудит страховой премии1856Маркетинг и реклама1852Источник: P&C insurers’ big data aspirations for advanced predictive analytics. 2015 Predictive modeling and Big data survey (US). Wills Towers Watson.
February 2016.308Big data analysis to transform insurance industry. The Financial Times. May 16, 2016; How US P&Cinsurers are using or plan to use predictive analytics and big data. Wills Towers Watson. 2016. URL:www.willstowerswatson.com.265Технологизация услуг страховых компаний отчасти становится также результатом развития информационной и технологической среды, в которой комфортносебя чувствуют их клиенты. В частности, потенциал развития технологий большихданных в области страхования имущества определяется бурным ростом популярности технологий так называемого «умного дома», основу которого составляет«интернет вещей» – совокупность многочисленных датчиков, позволяющих оценивать состояние и работу бытовой техники, безопасность жилого пространства, уровень тепла, света в помещениях, работу замков и даже дверных звонков.
С помощью интернета вещей человек дистанционно может управлять жилым помещениемв свое отсутствие, но точно также и контролировать его, что крайне важно с точкизрения безопасности и предотвращения страховых имущественных рисков.Не отстают от внедрения технологий больших данных и компании страхования жизни.
Согласно опросу финансовых директоров американских компанийстрахования жизни 53% из них намерены увеличивать использование таких технологий при решении широкого круга задач в процессе проникновения на рынок изакрепления своих конкурентных позиций. Результаты опроса представлены в Таблице 5.2.Таблица 5.2 – Цель использования технологий больших данных и прогнозногоанализа компаниями страхования жизни в США. 2016 (% топ-менеджеров,указавших цель, от общего числа опрошенных)ЦельСегодняЧерез два годаРасширение связей с клиентами4161Усиление потребительской ценности предложения1852Трансформация бизнес модели1248Улучшение внутренней результативности работы менеджмента2944Источник: How are life insurers planning to use big data and predictive analytics.
Wills Towers Watson. 06.06.2016. URL: www.willstowerswatson.com.Банки и страховые компании относительно недавно почувствовали на себенаступление больших данных. В отличие от них компании, работающие на органи-266зованном рынке ценных бумаг, достаточно давно столкнулись с быстрым по скорости потоком масштабных и разнообразных данных. Как было сказано выше«Уолл Стрит» не только по праву считается одним из первоисточников большихданных, но и остается их мощным генератором. Это особенно заметно на «фрагментированном» финансовом рынке США, где наряду с полтора десятком бирж,действуют десятки альтернативных электронных торговых систем и «дарк пулов»,позволяющих заключать сделки с крупными пакетами акций. Эта сеть дополняетсязначительным числом высокочастотных алгоритмических торговых стратегий, используемых современными финансовыми институтами.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
