Комитеты

Комитет по банковскому законодательству

Комитет по залогам и оценке

Комитет по инвестиционным банковским продуктам

Комитет по информационной безопасности

Комитет по ипотечному кредитованию и проектному финансированию (в сфере строительства и ЖКХ)

Комитет по комплаенс-рискам и ПОД/ФТ

Комитет по малому и среднему бизнесу

Комитет по наличному денежному обращению

Комитет по платежным системам

Комитет по рискам

Комитет по финансовым технологиям

Комитет по банкострахованию и взаимодействию со страховыми компаниями

Рабочая группа по изменению законодательства о залоге

Рабочая группа по учету, отчетности и налогам

Рабочая группа по вопросам аутсорсинга и взаимодействия с вендорами и поставщиками услуг и сервисов

Рабочая группа по гарантиям и аккредитивам

Проектная группа "ESG-банкинг"

Проектная группа по вопросам совершенствования правового регулирования взаимоотношений между финансово-кредитными организациями и детьми и подростками

Экспертный центр по цифровым финансовым активам и цифровым валютам

Совет по финансовому регулированию и ДКП

Big Data в помощь: УБРиР стал лучше понимать своего клиента

Уральский банк реконструкции и развития (УБРиР) в 2022 году расширил знания о потребностях своих клиентов. 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%.  

«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», — рассказал Александр Павлюк, руководитель центра аналитики больших данных УБРиР.

Модели оценивают клиентов по более чем 1 500 параметров: например, по транзакционной активности, социально-демографическому статусу и кредитоспособности, по тому, какие отношения у человека с банком и так далее.

«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 автоматизировано», — отметил Александр Павлюк.

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.

Другие новости

Нашли ошибку в тексте?

Сообщите нам! Выделите ошибочный фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter

Ctrl
Enter
Вернуться к списку