CC BY
54
УДК 336.71
Предпосылки формирования и классификация банковских экосистем
в цифровой экономике
Леонов М.В.
Кандидат экономических наук,
доцент кафедры экономики и финансов Ижевского государственного технического университета имени М.Т. Калашникова
Статья посвящена трансформации кредитных институтов в условиях цифровой экономики в части построения банковских экосистем. Показано, что переход на экосистемную модель приводит к повышению лояльности клиентов, углублению комплексности обслуживания, расширению ценовой дискриминации, формированию дополнительных доходов. Обоснован выбор критериев для построения классификаций банковских экосистем: по доступу партнеров, по набору портфеля комплексных продуктов и их взаимозаменяемости. Особое внимание обращено на ключевую роль информационных технологий, позволяющие снизить издержки на проведение банковских операций, а также взаимодействовать с множеством партнеров для более полного удовлетворения клиентских потребностей.
Ключевые слова: банковская экосистема, цифровая экономика, информационные технологии, ценовая дискриминация
Следствием цифровизации экономики становятся коренные изменения в банковской деятельности. Данные изменения затрагивают не только каналы взаимодействия кредитной организации с клиентами, но и внутренние бизнес-процессы. Все это в совокупности приводит к появлению новых моделей банковской деятельности: технологические банки, сервисные банки, банковские экосистемы.
Банковская экосистема - модель организации банковской деятельности, предполагающая использование информационно-технологической платформы как универсальной среды совершения банковских операций и формирования комплексных продуктов, одновременно сочетающих в себе банковские и небанковские услуги. Целями построения банковской экосистемы являются обеспечение долгосрочной стабильности клиентской базы и поддержание доходности на устойчивом уровне. Достижение поставленных целей коммерческим банком становится возможным за счет следующих составляющих: сокращения расходов, повышения лояльности клиентов, углубления комплексности обслуживания, расширения ценовой дискриминации, формирования дополнительных доходов.
Применение информационно-технологической платформы позволяет коммерческому банку использовать положительный эффект отдачи от масштаба, поскольку дополнительные операции не требуют привлечения ресурсов [1]. Одновременно коммерческий банк может пересмотреть подходы к использованию существующих факторов производства: сокращения персонала вследствие автоматизации обработки данных и принятия решений, сокращения расходов на оборудование, использования облачных технологий хранения данных и сокращения наличного оборота денежных средств, изменения формата организации рабочего пространства в связи с изменением технологических процессов банковских операций.
В отличие от продуктоцентричного подхода к банковской деятельности в рамках традиционной модели [2], в рамках банковской экосистемы преобладает клиентоцентричный подход: комплексные продукты формируются, в первую очередь, исходя из потребностей клиента, а не технологических возможностей коммерческого банка. Таким образом, используя информационные технологии, коммерческий банк размывает границы между банковскими
и небанковскими услугами. Клиент получает дополнительную ценность за счет удобства доступа, экономии временных и финансовых издержек.
Благодаря участию в удовлетворении большинства клиентских потребностей коммерческий банк получает возможность гибко встраивать свои услуги в его клиентский путь. За счет идентификации финансовой составляющей потребностей и последующего формирования индивидуальных коммерческих предложений и информационных рассылок коммерческий банк может более активно вовлекаться в транзакции клиентов. Благодаря функционированию рекомендательных систем и виртуальных помощников клиент получает персонализированный поток информации [3], что также повышает заинтересованность в использовании банковской экосистемы. С усложнением структуры комплексного продукта клиенту становится сложнее оценивать его стоимость по сравнению со случаем получения услуг в отдельности разными поставщиками.
Организация экосистемы позволяет коммерческому банку получить дополнительный уникальный объем клиентской информации и доступ к цифровому следу, анализ которых дает возможности для определения его поведенческих характеристик, платежеспособности, максимально возможной стоимости продукта. Снижение эластичности спроса на банковские услуги в рамках экосистемы может способствовать повышению тарифов и процентной маржи. Привыкание к интерфейсу экосистемы и организация единого доступа к различным услугам через банковский канал обслуживания создают для клиентов психологические издержки перехода в другой коммерческий банк [4]. Несмотря на снижение информационной асимметрии на рынке банковских услуг, вовлечение клиента в банковскую экосистему приводит к снижению значимости размера тарифов и комиссий как фактора принятия решения о приобретении комплексного продукта или смены обслуживающего коммерческого банка.
Коммерческий банк обладает широкой информацией о клиентах, их поведении и индивидуальных предпочтениях, которую может на возмездной основе предоставлять привлеченным партнерам. Источником такой информации являются не только обязательные реквизиты, но и сведения о движении денежных средств, структура покупок, просмотры информационных блоков на клиентской части платформы [5]. Например, клиенту, регулярно приобретающему услуги определенной категории у внешних поставщиков, в рамках банковской экосистемы может быть предложена подобная услуга или комплексный продукт. Партнеры коммерческого банка получают конкурентные преимущества относительно других участников своей отрасли, что позволяет им нарастить объемы продаж и ценовую маржу. Коммерческий банк в рамках экосистемы может по-
лучать дополнительный доход в виде фиксированной комиссии или доли от выручки партнеров.
Важно отметить, что банковская экосистема как модель организации банковской деятельности допускает разнообразие конкретных форм ее реализации при сохранении содержания. Так как в практической деятельности коммерческие банки только формируют первый опыт организации банковских экосистем, то еще нельзя говорить об их сложившемся устойчивом перечне. Например, Н.П. Радковская и др. приводят ограниченный перечень типов экосистем коммерческих банков, исходя из характера взаимоотношений с партнерами и клиентами [6]. На наш взгляд, можно утверждать, что банковские экосистемы могут демонстрировать большую вариативность, а их классификацию можно формировать исходя из следующих критериев:
- по доступу партнеров: открытые и закрытые. В рамках открытой экосистемы коммерческий банк предоставляет организациям возможность размещения своих продуктов на платформе с условием выполнения общих правил осуществления деятельности. Например, немецкий банк Fidor Bank предлагает открытый код и интерфейс прикладного программирования без ограничений всем потенциальным партнерам. В рамках закрытой банковской экосистемы организатор самостоятельно определяет перечень партнеров, исходя из собственного видения её содержательного наполнения;
- по портфелю комплексных продуктов: специализированная и универсальная. В случае специализированной банковской экосистемы перечень комплексных продуктов формируется, исходя из профиля клиентов (розничные или корпоративные) или специфики удовлетворяемых потребностей. Например, Россельхозбанк создает свою экосистему, ориентируясь на потребности сельскохозяйственных организаций, а РГСбанк - владельцев автомобилей. На первоначальном этапе оптимальным является построение банковской экосистемы со специализацией на финансовых продуктах с включением страховых, лизинговых услуг, услуг на фондовом рынке. Экономическая целесообразность принятия решения о широте ассортимента зависит от масштабов и основных характеристик клиентской базы коммерческого банка. В частности, Сбербанк, как крупнейший российский коммерческий банк, в рамках своей экосистемы предлагает комплексные продукты и услуги в партнерстве с организациями из разных сфер производства и услуг;
- по взаимозаменяемости комплексных продуктов: перекрывающиеся и уникальные. В рамках перекрывающейся модели коммерческий банк формирует широкий перечень продуктовых предложений для расширения свободы выбора клиента. Основная выгода для коммерческого банка в данном случае заключается в возрастании доходов от комиссион-
ных доходов и удержании клиентской базы. В случае уникальной модели в банковской экосистеме для удовлетворения конкретной клиентской потребности доступен лишь единственный продукт. Такое решение в случае высокой лояльности клиентской базы и высоких издержек перехода предоставляет возможность повышения доходности продаж. Кроме того, уникальность продуктов может возникать и по причине специфической комбинации услуг.
Построение банковской экосистемы не означает полного отказа от традиционной формы организации банковской деятельности. Например, основываясь на исследовании клиентский предпочтений, Альфа-банк публично заявляет об отказе от трансформации в банковскую экосистему, позиционируя себя как коммерческий банк. При этом Альфа-банк активно внедряет в свою деятельность информационные технологии, открытый банкинг, совершенствует каналы обслуживания клиентов. Например, банк активно адаптирует возможности блокчейн-технологий в расчетном обслуживании [7], внедряет краудлендинго-вые платформы [8]. Между тем все большее число коммерческих банков заявляет о планах построения банковской экосистемы в ближайшей перспективе.
Таким образом, можно говорить, что банковская экосистема имеет принципиальные отличия от традиционной модели организации банковской деятельности. При разработке бизнес-модели требуется принятие комплексного стратегического решения, обеспечивающего уникальное позиционирование банка на рынке и наделение банковского продукта особыми отличительными свойствами, которые важны клиентам. Дифференциация продукта снижает интенсивность конкурентной борьбы за счет затруднения сопоставимости продуктов между собой, что позволит коммерческому банку удержать доходность на высоком уровне. В то же время благодаря использованию единой информационно-технологической платформы у клиентов появляется возможность получить индивидуальное обслуживание и оптимизи-
Экономика
ровать свои издержки, используя цифровые каналы (мобильное приложение или сайт банка).
Литература:
1. Котова К. Новое содержание бизнес-моделей деятельности российских банков // Экономика. Бизнес. Банки. - 2019. - № 2. - С. 52-75.
2. Ушанов А.Е. Принцип клиентоцентричности банковской деятельности в условиях цифровиза-ции // Финансовые рынки и банки. - 2019. - № 2. - C. 35-39.
3. Боталова А.И. Применение искусственного интеллекта в разных подразделениях коммерческого банка // Вектор экономики. - 2020. - № 4. -С. 62.
4. Золотарева О.А. Финансовая дезинтермедиация: новые вызовы и надежды для банков // Экономика и банки. - 2019. - № 1. - С. 12-22.
5. Рыжкова М.В. Концептуализация феномена «цифровая платформа»: рынок или бизнес? // Вестник Томского государственного университета. Экономика. - 2019. - № 47. - С. 48-66.
6. Радковская Н.П., Леонтьев В.Е., Фомичева О.Е. Эффективность создания финансовой экосистемы в российских банках // Журнал правовых и экономических исследований. - 2019. - № 4. -С. 239-244.
7. Альфа-Банк и X5 Retail Group запустили первый в России блокчейн-сервис управления ликвидностью. - URL: https://alfabank.ru/press/ news/2019/9/12/56058.html (дата обращения: 10.05.2021).
8. Краудлендинговая платформа «Поток» от «Альфа-банка» открыла доступ для клиентов других банков. - URL: https://vc.ru/ finance/104989-kraudlendingovaya-platforma-potok-ot-alfa-banka-otkryla-dostup-dlya-klientov-drugih-bankov (дата обращения: 10.05.2021).
Prerequisites for the Emergence and Classification of Banking Ecosystems
in the Digital Economy
Leonov M.V.
Kalashnikov Izhevsk State Technical University
The article considers the transformation of credit institutions in the digital economy in terms of designing banking ecosystems. It is shown that the transition to an ecosystem model leads to increasing customer loyalty, deepening the complexity of services, expanding price discrimination, the formation of additional income. The choice of criteria for constructing classifications of banking ecosystems is justified: by access partners, by a set of a portfolio of complex products and their interchangeabilité>. Particular attention is paid to the key role of information technology, allowing to reduce the cost of banking operations, as well as to interact with a variety of partners to better meet customer needs.
Key words: banking ecosystem, digital economy, information technology, price discrimination
