CC BY
38Перспективы развития конкуренции в российском банковском секторе в условиях внедрения в коммерческих банках инновационных банковских технологий
Зубкова Светлана Валерьевна,
канд. экон. наук, доц.,
Финансовый университет
при Правительстве Российской Федерации
Айзатуллин Шамиль Ирфанович,
студент 1 курса магистратуры Банковского института, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
В статье рассматриваются и анализируются различные инновационные банковские технологии, которые активно разрабатываются и внедряются в процесс своей деятельности передовыми российскими коммерческими банками и позволяют им получить реальное конкурентное преимущество на рынке. Автор приводит свое видение того, как будет выглядеть и на чем будет основываться банковская конкуренция в ближайшем будущем в условиях активного внедрения инновационных банковских технологий. Также автор предлагает Центральному банку РФ осуществить два нововведения, которые могли бы способствовать решению проблем оценки и стимулирования внедрения инновационных технологий в коммерческих банках. Ключевые слова: банковская конкуренция, 1Т-технологии, инновационные банковские технологии, искусственный интеллект, технология блокчейн, облачные технологии, банкинг вещей, системы биометрической идентификации клиентов, биометрические системы идентификации, большие данные.
С каждым годом конкуренция на отечественном банковском рынке становится все жестче. И это весьма объективная данность. Многие сегменты рынка уже заняты, поэтому, для того чтобы реально преуспеть, расширить свою долю рынка, кредитным организациям необходимо действовать эффективнее, чем их конкуренты. Сегодня уже недостаточно просто использовать традиционные банковские технологии и инструменты - необходимы качественно новые, действительно прорывные и инновационные технологии.
В последнее время все интенсивнее происходит процесс цифровизации российского банковского сектора. Многие эксперты полагают, что со временем так называемые цифровые банки и вовсе полностью вытеснят с рынка традиционные кредитные учреждения. Более того, банковская конкуренция все активнее переходит из сферы «офлайн» в сферу «онлайн», из сферы традиционных банковских услуг и продуктов в сферу 1Т. Новая площадка, где все более интенсивно разгорается процесс соперничества, борьбы между банками, - область высоких новейших прогрессивных технологий, в том числе и информационных. И российские кредитные организации никак не могут этот процесс игнорировать.
Современная история показывает, что сегодня успешные банки постепенно трансформируются в разряд реальных финтех-компаний с обширной сетью так называемых финансово-информационных лабораторий, центров разработки инновационных банковских технологий. Таким образом, сегодня банковская конкуренция становится все более связанной с борьбой больших умов, борьбой финансово-информационных лабораторий, соперничеством инновационных финансовых технологий.
Все большее внимание российские банковские учреждения начинают уделять технологии блок-чейн. Блокчейн представляет собой распределенную базу данных, хранящую информацию обо всех трансакциях, операциях участников системы в виде так называемой цепочки блоков. Так, 28 ноября 2017 г. в нашей стране была проведена первая
платежная трансакция с помощью технологии распределенных реестров (технология блокчейн) с участием крупнейшего отечественного государственного и крупнейшего отечественного частного банков - ПАО «Сбербанк» и АО «Альфа-Банк». Планируется, что в будущем такие операции будут применяться на регулярной основе. ПАО «Сбербанк» поставил себе цель: предоставить своим клиентам возможность проведения подобных операций через обычный «личный кабинет». Важные преимущества технологии блокчейн в плане проведения трансакций заключаются в том, что она позволяет значительно снизить длительность времени проведения некоторых операций (иногда межбанковский перевод может занимать до 30 часов, а с блокчейном проходит за минуты), а также позволяет в несколько раз снизить себестоимость трансакций и затраты на IT-инфраструктуру [10].
В последнее время российские банки стараются все активнее сотрудничать с финтех-компаниями, для того чтобы стать более конкурентоспособными на рынке. В связи с этим отечественная банковская индустрия начинает все интенсивнее использовать возможности API (application programming interface), т.е. открывать IT-системы банковских учреждений таким образом, чтобы дать возможность сторонним разработчикам создавать свои продукты для работы с внутренними банковскими процессами. API предоставляет банкам возможность стать в целом более гибкими, уменьшить стоимость вывода на рынок новых продуктов, дать своим клиентам новые инструменты и начать по-настоящему серьезно конкурировать с финтех-компаниями. А самое главное, что так называемый открытый API дает возможность банкам увеличить количество своих клиентов. Клиенты и рынок всегда нуждаются в удобных и функциональных инструментах. Решением для многих кредитных организаций, которые не имеют возможности самостоятельно развивать инновационные продукты, в данном случае является как раз открытый API. Многие эксперты верят в то, что наиболее передовые решения для банкинга в будущем будут создаваться именно сторонними разработчиками. Одними из самых первых в Российской Федерации приоткрывать свои API, начав работать со сторонними разработчиками, стали ПАО Банк «ФК Открытие», ПАО «Промсвязьбанк», АО «Альфа-Банк», АО «Тинькофф Банк», ООО «ХКФ Банк» и АО «Райффайзенбанк».
Еще одним популярным направлением банковских инноваций является так называемый банкинг вещей. Его возникновение стало неизбежно с появлением так называемого Интернета вещей. Сейчас это действительно достаточно актуальное направление развития для российских кредитных организаций, которое, безусловно, сулит большие выгоды в будущем. Компании начинают вкладывать все больше и больше средств для разработки и тестирования продуктов данной технологии. Лидером по объему инвестиций в подобные проекты среди российских кредитных учреждений является ПАО «Сбербанк». Банкинг вещей делает возмож-
ным, чтобы автомобили сами без участия людей автоматически платили за бензин или расплачивались за парковку, чтобы холодильники самостоятельно оплачивали заказ продуктов, а умные лампочки сами оплачивали израсходованную электроэнергию; и это все привязано к счету клиента.
Кроме того, в последнее время в России все большей популярностью пользуются облачные технологии (или технология облачных вычислений). Технология облачных вычислений позволяет своим пользователям иметь доступ к данным, информационным ресурсам без необходимости установления каких-либо приложений на своем устройстве, поскольку все информационное обеспечение предоставляют соответствующие серверы. Говоря простым языком, технология облачных вычислений является моделью представления потребителям 1Т как сервиса через сеть «Интернет». К важным преимуществам облачных сервисов можно отнести следующее:
• в целях хранения информации нет необходимости в приобретении дорогостоящих компьютеров и комплектующих, так как все хранится на так называемом облаке;
• происходит повышение производительности персональных компьютеров (ПК), поскольку технология облачных вычислений в делопроизводстве и других сферах запускает программы удаленно, что позволяет оставлять на ПК достаточно много свободного места;
• происходит существенное уменьшение расходов на приобретение программного обеспечения, так как требуется только один раз купить необходимую программу для «облака», а порой можно даже просто взять ее в аренду;
• технология облачных вычислений не имеет ограничения в объеме хранимых данных, зачастую объем подобных сервисов исчисляется в миллионах гигабайт; новые облачные технологии позволяют практически везде и всегда иметь доступ к необходимым документам, главное только иметь возможность выхода в Интернет.
Таким образом, в целом облачные технологии дают возможность экономическим субъектам увеличить производительность, эффективность работы, а также значительно минимизировать свои издержки. Однако ранее многие аналитики отмечали, что в целом пока отечественные банки применяют данный вид технологий не так интенсивно, как этого хотелось бы. Как отмечают многие эксперты, основные барьеры для использования российскими кредитными организациями облаков связаны с вопросами конфиденциальности данных, в особенности персональных данных их клиентов. Более того, в нашей стране существуют и определенные законодательные требования к кредитным учреждениям, связанные с ограничениями хранения персональных данных клиентов в облаках. А как известно, очень большая доля повседневной работы кредитных организаций связана именно с персональными сведениями их клиентов. Несмотря на некоторые ограничения, процесс внедрения
-&
О
о ш и-4 Н
Ы
01 Н
облачных технологий в деятельность российских кредитных организаций с каждым годом все расширяется. Российские банковские учреждения применяют облачные технологии в различных видах операций. в том числе, например, в коммуникациях и маркетинге, розничном банкинге, управлении закупками, комплаенсе и управлении рисками, корпоративном банкинге.
В плане активности использования технологии облачных вычислений на российском рынке можно отметить АО «Альфа-Банк», АО «Тинькофф Банк» и ПАО «Сбербанк». Например, ранее представители АО «Тинькофф Банк» заявляли даже о том, что в будущем собираются сделать из своей организации чуть ли не полноценный облачный банк. А ПАО «Сбербанк» вместе с системным интегратором «Ай-Теко» в начале апреля 2018 г. запустили облачную платформу SberCloud, которая начала предоставлять корпоративным клиентам (от представителей малого бизнеса до крупнейших корпораций) услуги облачного решения: платформу, инфраструктуру или софт в качестве услуги. Кроме того, ранее также заявлялось о том, что данная платформа сможет предоставлять клиентам возможность воспользоваться облачной обработкой больших данных и инструментами создания решений в области так называемого Интернета вещей.
Также в последние годы все большее внимание со стороны отечественных кредитных организаций уделяется технологиям анализа больших данных (технология Big Data). Технология Big Data - это совокупность программных инструментов, подходов, методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов и значительного многообразия, которые применяются для получения новой информации, полезных и понятных человеку результатов (при этом важно сказать, что подобные данные трудно обработать обычными, так называемыми стандартными способами). Кредитные учреждения применяют технологии анализа больших данных для следующих основных задач: оперативное получение отчетности, безопасность (недопущение мошенничества и проведения сомнительных операций), работа с персоналом, скоринг, а также маркетинг - персо-нализация банковских продуктов, предлагаемых клиентам. Согласно данным исследовательской и консалтинговой компании Gartner, по состоянию на 01.01.2019 39% всех банков в мире уже совершили инвестиции в развитие технологий анализа больших данных [11]. Как отмечают многие аналитики, сегодня на российском рынке в подобные технологии наиболее активно инвестируют средства следующие банки: ПАО «Сбербанк», Банк ГПБ (АО), Банк ВТБ (ПАО), АО «Альфа-Банк» и АО «Тинь-кофф Банк». Использование технологии Big Data позволяет кредитным организациям тщательнее учитывать потребности клиентов, улучшить свою систему безопасности и систему кредитного ско-ринга, значительно сократить время проведения внутренних процессов, в целом оптимизировать свою деятельность.
В последнее время российские кредитные организации все больший интерес проявляют по отношению к внедрению в процесс своей деятельности системы биометрической идентификации клиентов. Сюда можно отнести технологии по распознаванию голоса и лиц, в которые отечественные банки сегодня инвестируют огромные средства. Данные технологии призваны убыстрять время обслуживания клиентов и делать его более комфортным, качественным, а также улучшить ситуацию, связанную с безопасностью банков. Интересно заметить, что, как заявляют представители АО «Тинькофф Банк», данная организация первой из российских банковских учреждений и одной из первых среди всех кредитных организаций мира внедрила технологию распознавания голоса в режиме онлайн в центре обслуживания клиентов. Причем если ранее АО «Тинькофф Банк» использовал технологическое решение компании NICE Systems, то относительно недавно они создали свою собственную более продвинутую систему распознавания голоса, которая к тому же является самообучающейся. Применение данной технологии позволяет «Тинькофф Банку» при каждом последующем звонке идентифицировать клиента, который до этого обращался в центр обслуживания клиентов данной кредитной организации хотя бы один раз, в течение 6-7 секунд. Данная процедура позволяет сэкономить за звонок в среднем 40-60 секунд, что, в свою очередь, существенно повышает качество обслуживания и сокращает затрачиваемое клиентом время без ущерба для безопасности осуществляемых через контакт-центр АО «Тинькофф Банк» операций. Если говорить про технологии распознавания лиц, то стоит сказать о том, что в конце 2017 г. ПАО «Сбербанк» запустил данную технологию в своем интернет-банке для корпоративных клиентов. Кроме того, ряд российских кредитных организаций уже начал внедрять данную технологию в свои банкоматы.
В начале 2018 г. стало известно о том, что АО «Альфа-Банк» первым в Российской Федерации в своих отделениях дал старт пилоту по распознаванию и анализу эмоций клиентов в режиме реального времени. А в феврале 2019 г. появилась информация о том, что ПАО «Росбанк» начал тестировать нейросетевую технологию распознавания в режиме реального времени эмоций в голосе клиентов, обратившихся в контакт-центр данной кредитной организации. При этом анализ происходит как на голосовом уровне, так и на семантическом, при переводе речи в текст. С помощью данной внедренной системы менеджеры контакт-центра ПАО «Росбанк» смогут получать сводную статистику по работе операторов с каждым звонком: распознанные эмоции, сравнительные показатели эффективности предоставленного сервиса, динамику изменения индекса удовлетворенности обслуживанием во времени. В июле 2018 г. под руководством компании «Ростелеком» была запущена единая биометрическая система идентификации личности по фотоизображению и голосу -цифровая платформа «Единая биометрическая
система» (ЕБС). Предполагается, что клиент будет очно сдавать в банк свои биометрические данные, после чего сможет получать услуги в любом банке дистанционно. На сегодняшний день уже более 100 российских коммерческих банков взаимодействуют с данной системой. В апреле 2019 г. стало известно о том, что ПАО «Сбербанк» приобрел контрольный пакет акций в группе компаний «Центр речевых технологий» (ЦРТ), являющейся разработчиком систем распознавания и синтеза речи, многоканальной записи, мультимодальной биометрии, обработки и анализа аудио-видеоинформации. А ранее в 2017 г. российским гигантом было приобретено 25% акций компании Vision Labs - разработчика системы распознавания лиц, а также продуктов виртуальной и дополненной реальности. Таким образом, ПАО «Сбербанк» в настоящее время поэтапно движется к созданию своей собственной биометрической платформы.
На настоящий момент российские банки начинают инвестировать все большие средства в развитие и во внедрение в процесс своего функционирования искусственного интеллекта и методов машинного обучения. Искусственный интеллект подразумевает способность компьютера, электронно-вычислительных машин решать такие задачи, которые обычно доступны человеческому разуму, например способность учиться на опыте или рассуждать. А машинное обучение можно определить как класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Отметим, что эти технологии в настоящее время являются чуть ли не последней модной тенденцией как в отечественной, так и в мировой банковской сфере. По мнению многих экспертов, использование искусственного интеллекта и методов машинного обучения открывает огромные перспективы для кредитных организаций. Одно из важных достижений использования искусственного интеллекта состоит в том, что с течением времени, по мере обработки дополнительных данных машинное обучение улучшается и достигает все более хороших результатов.
По данным исследований, проведенных аналитическим агентством TAdviser, размер рынка искусственного интеллекта и машинного обучения в Российской Федерации в 2018 г. был равен около 1 млрд руб., а к 2020 г. он увеличится до 28 млрд руб. Аналитическим агентством отмечается, что одним из важнейших драйверов данного роста будет являться финансовый сектор (в основном как раз за счет национальной банковской сферы). Кроме того, в этих исследованиях говорится о том, что пока в целом российский банковский сектор в плане применения и развития искусственного интеллекта и машинного обучения находится на начальной стадии формирования и значительно отстает в этом от банковского сектора США и Великобритании [7]. Интересным моментом является то, что зачастую те кредитные организации, кото-
рым удалось хоть как-то успешно, эффективно внедрить какие-то инновационные технологии, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением, не готовы рассказывать об этом в деталях публично, так как считают данные свои достижения конкурентным преимуществом и опасаются, что кто-то сможет перенять их опыт и тем самым сведет их преимущество на нет. Действительно, все это очень напоминает своеобразную «гонку вооружений», «погоню за ядерным оружием»: наиболее передовые кредитные организации, как российские, так и зарубежные, пытаются получить самый мощный «искусственный интеллект» в мире для того, чтобы доминировать на рынке и «уничтожить» своих конкурентов. В исследованиях TAdviser говорится о том, что буквально через 5-6 лет с помощью искусственного интеллекта в банках будет приниматься около 80% всех решений, а также прогнозируется, что банковская деятельность примерно через это же время практически вообще перейдет на так называемые безлюдные технологии (клиенты будут общаться исключительно с «умными» ботами). В рамках данных исследований проводились и опросы руководства крупнейших российских банков относительно того, какие выгоды для их организаций способно дать применение искусственного интеллекта и машинного обучения. Так, 72% банкиров уверены, что данные технологии позволят их кредитным организациям значительно сократить издержки; 68% опрошенных полагают, что они (эти технологии) способствуют повышению качества предоставляемых банковских продуктов и услуг, повышению качества обслуживания клиентов. Дополнительно ряд респондентов считает, что данные инструменты позволяют эффективнее решать вопросы, связанные с системой безопасности банков; а 52% всего количества опрошенных банкиров думают, что искусственный интеллект способен обеспечить бизнесу новые экономические выгоды [7]. Если говорить о направлениях использования искусственного интеллекта и машинного обучения, то сегодня многие кредитные учреждения наиболее открыто заявляют о применении систем распознавания речи и ботов.
Некоторые аналитики сегодня отмечают, что в ближайшее время развитие искусственного интеллекта и машинного обучения в банковской деятельности стоит ожидать в следующих направлениях: выдача кредита и сопровождение, управление рисками. Объясняют они свою позицию тем, что данные процессы на настоящий момент связаны с довольно большим объемом ручного труда, а именно подобные процессы кредитные организации в первую очередь стараются оптимизировать. Так, ПАО «Сбербанк» развивает технологию Robotic Process Automation, которая призвана заменить рутинные, часто повторяющиеся простые операции благодаря использованию программных роботов.
Очевидно, что в скором времени даже крупнейшие банковские учреждения уже не будут нуждаться в таком огромном количестве сотрудников,
-&
О
о
od и* Н
Ы
01 Н
исчисляемом в тысячах и десятках тысяч людей, как сейчас. Все процессы и операции будут полностью автоматизированы, и тогда борьба на банковском рынке будет уже разгораться не между людскими умами, а между компьютерами, «искусственными интеллектами». Это реально поражает воображение, но это когда-нибудь обязательно случится.
Говоря о банковских инновационных технологиях, необходимо коснуться темы, связанной с тем, что сегодня в отчете о финансовых результатах (форма 102) российских банков отсутствуют статьи, связанные с расходами кредитных организаций на разработку и внедрение инноваций в процесс своего функционирования. Хотя совершенно очевидно, что инновационные технологии -это более чем актуально для современных кредитных организаций. Более того, в последние годы многие передовые как российские, так и иностранные кредитные организации значительно увеличивают свои расходы на инновационные технологии. Поэтому, по мнению автора, Банку России вполне можно было бы ввести дополнительную статью, связанную с расходами банков на разработку и внедрение инновационных технологий в форму 102. Более того, как считает автор, в будущем можно было бы также ввести для российских коммерческих банков показатель (соблюдение данного показателя могло бы осуществляться на добровольной основе), связанный с необходимым уровнем осуществления расходов на разработку и внедрение инновационных технологий, при одновременном предоставлении банкам (соблюдающим значение данного показателя) определенных налоговых льгот. С помощью данных нововведений Банк России мог бы способствовать решению проблем оценки и стимулированию внедрения инновационных технологий в коммерческих банках.
В заключение хотелось бы отметить, что российские кредитные организации стараются из года в год увеличивать свои расходы на внедрение новейших передовых технологий с тем, чтобы обслуживать своих клиентов чуть ли не 24 часа в сутки и 7 дней в неделю, чтобы сделать процесс обслуживания клиентов более комфортным, быстрым и доступным, а банковские услуги и продукты - более отвечающими реальным потребностям потребителей, чтобы в целом работать более эффективно и получить свои реальные конкурентные преимущества на рынке.
Литература
1. Банковское дело : учебник / О.И. Лаврушин, Н.И. Валенцева, Г.Г. Фетисов [и др.] ; под ред. О.И. Лаврушина. 12-е изд., стер. М. : КНОРУС, 2018. 800 с.
2. Банк 2.0. Как потребительское поведение и технологии изменят будущее финансовых услуг / Бретт Кинг. М. : Олимп-Бизнес, 2012. 512 с.
3. Дистанционное банковское обслуживание в России / М. Кирьянов. М. : КНОРУС, 2013. 110 с.
4. Конкуренция в банковском секторе России : учебное пособие / А.М. Тавасиев, Н.М. Ре-бельский, С.Р. Моисеев ; под ред. А.М. Тава-сиева. М. : Юнити-Дана, 2001. 647 с.
5. Новые модели банковской деятельности в современной экономике : монография / колл. авторов ; под ред. О.И. Лаврушина. М. : КНОРУС, 2015. 168 с.
6. О сущности банковских инноваций / О.В. Иванова // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. Серия: Инновационная экономика: человеческое измерение. ВГТА. 2010. № 3. С. 21-25.
7. Официальный сайт аналитического агентства TAdviser -
http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусст венный_интеллект_(рынок_России)
8. Официальный сайт АО «Тинькофф Банк» -https://www.tinkoff.ru/
9. Официальный сайт информационного портала «Банки.ру» - http://www.banki.ru/
10. Официальный сайт электронной версии газеты «Ведомости» - https://www.vedomosti.ru/ finance/articles/2017/11/29/743437-v-rossii-pervii-platezh-blokchein
11. Официальный сайт электронной версии газеты «Ведомости» - https://www.vedomosti.ru/ partner/articles/2019/02/25/739068-uznat-vse
12. Через 10 лет розничные банки станут IT-компаниями / Ларионова Е. // Эксперт Сибирь 2016. № 24-25. С. 45-51.
13. Top 10 Trends in Banking in 2017 / A. Chan-drashekar, A. Kumar, A. Saxena // Capgemini: Consulting. Technology. Outsourcing. Август 2017. С. 6-23.
PROSPECTS FOR THE DEVELOPMENT OF COMPETITION IN THE RUSSIAN BANKING SECTOR IN TERMS OF IMPLEMENTATION IN COMMERCIAL BANKS INNOVATIVE BANKING TECHNOLOGIES
Zubkova S.V.,
Financial University under the Government of the Russian Federation
Ayzatullin S.I.,
1st year master student of the Banking Institute National Research University Higher School of Economics
The article covers various innovative banking technologies that are actively developed and introduced into the process of their activities by leading Russian commercial banks and enable them to gain a real competitive advantage in the market. The author gives his vision of how the banking competition will look like and on what it will be based in the near future in the context of the active introduction of innovative banking technologies. The author also suggests that the Сentral Bank of the Russian Federation implement two novelties that could help to solve problems of evaluation and stimulation of the innovative technologies' introduction in commercial banks.
Keywords: banking competition, IT technologies, innovative banking technologies, artificial intelligence, blockchain technology, cloud technologies, banking of things, biometric identification systems, Big Data.
References
1. Banking : a textbook / O.I. Lavrushin, N. And. Valencia, Fetisov G.G. [and others] ; under the editorship of O.I. Lavrushina. 12 ed., erased. M. : KNORUS, 2018. 800 p.
2. Bank 2.0. How consumer behavior and technology will change the future of financial services / Brett king. M. : OlympusBusiness, 2012. 512 p.
3. Remote banking services in Russia / M. Kir. M. : KNORUS, 2013. 110 PP.
4. Competition in the banking sector of Russia : textbook / A.M. Tavasiev, N.M. Rebelsky, S.R. Moiseev ; edited by A.M. Tavasiev. M. : Unity-Dana, 2001. 647 PP.
5. New models of banking in the modern economy : monograph / call. authors ; under the editorship of O.I. Lavrushina. M. : KNORUS, 2015. 168 c.
6. On the essence of banking innovation / O.V. Ivanova // FES: Finance. Economy. Strategy. Series: Innovation economy: the human dimension. The vgta. 2010. No. 3. P. 21-25.
7. Official website Analytics Agency TAdviser -http://www.tadviser.ru/index.php/CTaTbfl:McKycCTBeHHbiM_MHTe nneKT_(rynkov)
8. Official site of JSC "Tinkoff Bank" - https://www.tinkoff.ru/
9. Official website of the information portal "Banks.ru" -http://www.banki.ru/
10. The official website of the electronic version of the newspaper "Vedomosti" -
https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2017/11/29/743437-v-rossii-pervii-platezh-blokchein
11. The official website of the electronic version of the newspaper "Vedomosti" -
https://www.vedomosti.ru/partner/articles/2019/02/25/739068-uznat-vse
12. In 10 years, retail banks will become it companies / Larionova E. // Expert Siberia 2016. No. 24-25. P. 45-51.
13. Top 10 trends in the banking sector in 2017 / A. Chan-drashekar, A. Kumar, A. Saxena / / Capgemini: Consulting. Technology. Outsourcing. August 2017. C. 6-23.
-&
0 o
ud u-4 H
3
H
