CC BY
105
96
Вестник СГСЭУ. 2020. № 1 (80)
Yuliya Vyacheslavovna Morozova,
PhD in Economics,
associate professor of the department of banking, money and credit,
Saratov socio-economic institute (branch) Plekhanov Russian University of Economics
Elena Vladimirovna Travkina,
Doctor of Economics,
professor of the department of financial markets and banks, Financial University
under the Government of the Russian Federation
УДК 336.7:004.9
Юлия Вячеславовна Морозова,
кандидат экономических наук, доцент кафедры банковского дела, денег и кредита, Саратовский социально-экономический институт (филиал)
РЭУ им. Г.В. Плеханова
тогогслга-12@yandex.ru
Елена Владимировна Травкина,
доктор экономических наук, профессор Департамента финансовых рынков и банков,
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
EVTravkina@fa.ru
ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РОССИИСКИХ БАНКАХ: СОВРЕМЕННОЕ РАЗВИТИЕ И ПРОБЛЕМЫ
В настоящее время в российских банках активизируется работа по цифровизации их деятельности. Но в литературе недостаточно освещен этот процесс, как и не выявлены полностью возникающие при этом у банков проблемы. Поэтому в статье поставлены цели: 1) обобщить и оценить практику внедрения в российские банки цифровых технологий и искусственного интеллекта в частности; 2) выявить проблемы, связанные с внедрением технологий искусственного интеллекта, и указать пути их решения. На основе изучения опыта российских банков по цифровизации их деятельности в статье сделан вывод о недостаточно активном внедрении некоторых цифровых технологий, особенно технологий искусственного интеллекта. Выявлены негативные для банков тенденции: 1) усиление конкуренции классических банков с финтех-компаниями, приводящее к снижению доходности банков; 2) сокращение численности банковских сотрудников традиционного профиля и появление потребности в кадрах нетрадиционных специальностей при внедрении технологий искусственного интеллекта. Сделан вывод о том, что при экспансии цифровых технологий и искусственного интеллекта возникает необходимость в изменении стратегии и кадровой политики банков, а также в перестройке системы подготовки в вузах специалистов для работы в банковской сфере.
Ключевые слова: искусственный интеллект, финтех-компании, чат-бот, блокчейн, кадровая политика.
DIGITAL TECHNOLOGY IN RUSSIAN BANKS: CURRENT STATUS AND CHALLENGES
The article shows how Russian banks are stepping up their efforts to digitalize their operations. However, this process is not sufficiently studied in academic literature and the problems that arise in the process of digitalization are not fully identified. Thus, the authors of the research aim to do the following: 1) summarize and assess the practice of implementing digital technology and artificial intelligence in Russian banks; 2) identify problems linked to the introduction of artificial intelligence and suggest ways to solve them. Having studied the efforts of Russian banks in digitizing their activities, the article concludes that some digital technologies, especially artificial intelligence technology, are not being given enough attention. Several negative trends in the banking sector have been identified: 1) increasing competition between classical banks and fintech companies which leads to a decrease in banking profitability; 2) decreasing number of bank employees with traditional roles and growing demand for employees with technical skills necessary for implementing the tools of artificial intelligence. It is concluded that with the expansion of digital technologies and artificial intelligence in the banking sector, it is becoming necessary to change the strategy and human resource policy of banks, as well as to restructure the system of university training for future specialists in the banking sector.
Keywords: artificial intelligence, fintech companies, chat-bot, block-chain, human resources policy.
Происходящие в российской экономике изменения, развитие цифровых технологий требуют трансформации банков, их перехода на широкое использование цифровых каналов обслуживания и мобильных приложений.
В России сейчас взят курс на формирование глобальной цифровой экономики. В 2017 г. утверждена программа развития цифровой экономики Российской Федерации до 2035 года [3]. В этой программе выделены перспективные цифровые технологии, которые объединены в три блока [9]: а) при работе с данными; б) в производстве; в) при взаимодействии с окружающей средой.
При работе с данными рекомендовано использовать: квантовые, суперкомпьютерные, сквозные технологии; технологии идентификации и блокчей-на; туманные вычисления и математическое моделирование; нейронные сети и искусственный интеллект (ИИ).
В области производства предусмотрено использование следующих технологий: аддитивные технологии и технологии открытого производства; киберфизические системы (СРББ) и роботизация; 3Б-технологии (печать) или аддитивное производство. Взаимодействуя с окружающей средой, следует применять беспилотные, безбумажные, мобиль-
ISSN 1994-5094 ♦-
97 -♦
ные, биометрические технологии, а также «мозг -компьютер». Технология «мозг - компьютер» - это нейрокомпьютерный интерфейс (НКИ). Его также называют прямым нейронным интерфейсом или мозговым интерфейсом. Он создан для обмена информацией между мозгом и электронным устройством.
Российские банки пытаются внедрять данные цифровые технологии, хотя и не так активно, как за рубежом.
Некоторые банки ориентируются сейчас на использование технологий блокчейн. Так, «РосЕвро-Банк» разработал прототип системы удаленной идентификации пользователей на блокчейне. На базе блокчейна ПАО «Сбербанк России» совместно с Федеральной антимонопольной службой построена система электронного документооборота. Этим банком данная технология используется при учете факторинговых операций, учете и управлении доверенностями, электронными закладными на недвижимость, денежными переводами [1].
Нейронные сети применяются банками при разработке скоринговых моделей. Внедряются в российских банках и биометрические технологии. Так, в ПАО «Сбербанк России» осуществляется биометрическая идентификация на основе сетчатки глаза при устройстве самообслуживания клиентов. Здесь проведено тестирование идентификации по отпечатку пальца своих сотрудников в торговой сети «Азбука вкуса» [1].
Перспективной финансовой технологией, подлежащей внедрению в российских банках, считают искусственный интеллект. Некоторые российские банки, реализуя курс на роботизацию, поставили перед собой задачу - внедрение ИИ в свою деятельность.
Российские банки применяют технологии ИИ: а) при принятии решений о выдаче кредита; б) при организации консультаций и при продаже финансовых услуг, используя чат-бота в качестве виртуального собеседника; в) при формировании инвестиционных портфелей с помощью робоэдвайзеров (автоматизированных инвестиционных роботов); г) при геолокации банков и т. д.
В мире сейчас активно используется искусственный интеллект в борьбе с мошенничеством. По данным исследовательской компании 451 Research [6], в начале 2019 г. 42% финансовых организаций, использующих ИИ и машинное обучение, внедряли их с целью борьбы с мошенничеством.
Активно работает с ИИ «Модульбанк»: 1) в режиме онлайн анализируется эмоциональное состояние клиента через чат с бизнес-ассистентом; 2) с помощью кредитного робота определяется рейтинг надежности клиента, рассчитывается и выдается овердрафт.
В перспективе экспансия искусственного интеллекта продолжится. Уже сейчас в «Тинькофф Банке» 10% всех заявок обрабатывается с помощью роботов [7]. В «Альфа-банке» считают, что в 2021 г. их клиенты в 50% случаев будут общаться
с ботами [10]. А в ПАО «Сбербанк России» полагают, что в 2023 г. 80% всех решений будет приниматься с помощью ИИ.
ПАО «Сбербанк России» является драйвером по внедрению ИИ. Особенно активно здесь используется ИИ в скоринговых оценках при кредитовании физических лиц и малого бизнеса. В 2018 г. в ПАО «Сбербанк России» искусственный интеллект принимал 98% решений при кредитовании физических лиц и 30% при кредитовании юридических лиц [5]. В дополнение к этому планируется более широкое использование ИИ при кредитовании крупных и средних предприятий.
ИИ в ПАО «Сбербанк России» используется также при ведении бесед с клиентом по разным вопросам. С использованием когнитивного виртуального помощника обрабатываются запросы. Робот анализирует разговор оператора с клиентом и самостоятельно «с голоса» предоставляет оператору дополнительную информацию для оказания консультаций [10]. ПАО «Сбербанк России» роботизирует контактный центр для корпоративных клиентов: робот Анна отвечает на вопросы о местонахождении отделений банка и банкоматов с функцией самоинкассации.
Применяет в своей работе разные технологии ИИ и «Россельхозбанк», расширяя области их применения. Он использует машинное обучение, обработку естественных языков, распознавание речи и образов, предикативную аналитику [12].
Российский банк «Точка» в июле 2016 г. запустил в Facebook первого в мире финансового чат-бота, который помогает клиентам просматривать информацию по счетам и находить ближайшие банкоматы [11]. В банке «Финсервис» запущен чат-бот, позволяющий быстро находить офисы и банкоматы, расположенные близко от нужной точки. В этом банке с ботом можно беседовать о личных финансах прямо со смартфона [5].
«Альфа-банк» использует не имеющего аналогов в России чат-бота - виртуального консультанта, работающего быстро и круглосуточно. Планируется внедрить его не только в сферу розничного бизнеса, но и использовать в работе с корпоративными клиентами, а также в валютных операциях [5].
«Росбанк» с 2018 г. управляет своей сетью с помощью ИИ, применив новую технологию location intelligence геоинформационной системы «Атлас». ИИ помогает оптимизировать процессы открытия и релокации отделений данного банка. [5]
В июле 2018г. банк ВТБ стал тестировать робота-коллектора для работы с просроченной задолженностью на ранних стадиях [5]. В 2018 г. «Альфа-банк» реализовал первый этап внедрения интеллектуального чат-бота для работы с просроченной задолженностью в розничном бизнесе. С 2018 г. «Бинбанк» (ныне банк «Открытие») использует искусственный интеллект для решения такой же задачи, применяя uplift-модели, основанные на прогнозе реакции клиента на конкретные действия банка в период взыскания [5].
98 ♦-
Вестник СГСЭУ. 2020. № 1 (80) -♦
Но не все, даже крупные, российские банки спешат с внедрением технологий ИИ. Например, «Совкомбанк» пока не планирует этим заняться.
Как утверждают специалисты, внедрение ИИ сопровождается высокой эффективностью. Но кроме позитивного результата, особенно с позиции клиентов, получающих качественное обслуживание, возможно появление у банков проблем при использовании ИИ.
В последние несколько лет у традиционной модели банковского бизнеса появился целый ряд конкурентов, услуги которых фактически могут быть классифицированы как разновидность банковских услуг. Одной из проблем современных классических банков является усиление конкуренции с финтех-компаниями и потери ими в связи с этим прибыли. Развивающиеся сейчас финтех-ком-пании удачно адаптируют новые цифровые технологии применительно к финансовым услугам, переходят к предоставлению таковых, чего раньше не было. Компания Deloitte [8] на основе исследования рынка финтеха России и Казахстана в 2018 г. отметила наличие сильной конкуренции банкам со стороны финтех-компаний в части онлайн-креди-тования. Их услуги по онлайн-кредитованию активно развиваются. В 2018 г., по оценке экспертов, онлайн-компании выдали на 67% займов больше, чем в 2016 г., и прогнозируется их рост в ближайшие два года.
Имеется опасность, что банки не смогут выдержать конкуренцию с финтех-компаниями, особенно крупными технологическими гигантами, так как услуги финтех-компаний, не требующие посредников, удобны для клиентов. Из-за этого они привлекательнее и предпочтительнее, чем финансовые услуги банков. Это обстоятельство вызывает необходимость сотрудничества традиционных банков с финтех-компаниями, а также модернизации банков на цифровой основе.
Внедрение ИИ подразумевает изменения банковской стратегии. При разработке стратегии нужно предусмотреть инструменты конкурентной борьбы с технологическими гигантами, в том числе экспансию ИИ.
С учетом позитивных и негативных результатов при экспансии ИИ должна измениться и кадровая политика банков. С одной стороны, с помощью ИИ
можно воздействовать на оптимальный набор работников банка и улучшить ситуацию на рынке труда. ИИ можно использовать для качественного отбора кадров. Например, фирма Coru Carees разработала технологию для отсева кандидатов на работу на основе тестирования через интернет, мобильные телефоны, локальные телефоны в офисах, куда приходят трудоустраиваться. В ПАО «Сбербанк России» при отборе и оценке кандидатов на работу применяют различные оценочные процедуры. При массовом подборе потенциальных работников используют такие автоматизированные инструменты, как автопоиск, резюме, автообзвон роботом, бот-рекрутер, видеоинтервью [1].
В то же время автоматизация банковской деятельности, использование роботов могут привести к сокращению банковских сотрудников, главным образом тех, кто выполняет рутинные работы. В связи с этим возникает проблема трудоустройства высвобождающихся работников. Это становится особенно болезненным при тенденции сокращения сети банков и численности банковских сотрудников в некоторых из них. Об этом свидетельствуют следующие данные. Если на 01.01.2008 г. число банков составляло 561, то на 01.01.2019 г. - уже 440, а на 01.12.2019 г. - только 405 [2].Также сокращается число отделений банков. О сокращении численности персонала после 2014 г. в группе такого крупнейшего банка, как ПАО «Сбербанк России», можно судить по данным нижеприведенной таблицы.
При роботизации в банковской среде усложняется решение проблемы избытка кадров и их трудоустройства. Предполагается, что часть работников перейдет в цифровую сферу. В перспективе потребуются работники в секторе обеспечения безопасности, а также для технического обслуживания роботов. Возникнет необходимость переобучения сотрудников, привлечения извне работников требуемого профиля, в том числе на условиях аутстаффинга. Использование аутстаффинга не противоречит современному российскому законодательству в части использования заемного труда, который позволяет, наряду с услугами частных агентств по труду и занятости, использовать временный персонал в рамках взаимодействия материнской и дочерней компании, а также между сторонами акционерного соглашения.
Динамика численности сотрудников группы ПАО «Сбербанк России» в 2013-2018 гг.
Показатели 2013 2014 2015 2016 2017 2018
1. Дочерние банки и компании:
а) количество сотрудников, чел. 41 286 44 883 46 993 54 235 49996 40 719
б) текучесть, % 24 27 24 21 29 26
2. ПАО «Сбербанк России»
а) количество сотрудников, чел. 255 515 275 723 271 231 259 999 251701 245778
б) текучесть, % 22 17 12,8 11,9 12,6 13,4
Источник: [1].
ISSN 1994-5094 ♦-
99 -♦
В связи с цифровизацией банков уменьшится потребность в подготовке банковских специалистов традиционного профиля в учебных заведениях при одновременном расширении подготовки специалистов для работы банков в цифровой среде и для технического обслуживания ИИ.
В условиях экспансии цифровых технологий и ИИ произойдут существенные изменения в стратегии и кадровой политике банков, а также в подготовке банковских специалистов.
Стратегия развития коммерческих банков в сложившейся ситуации заключается в том, чтобы не просто встроиться в новые реалии цифрового финансового рынка, но и получить от такого изменения максимальный эффект, используя свои компетенции, которых нет, например, у многих финтех-компаний. Банки, которые смогут решить возникающие проблемы в связи с развитием цифровых технологий, не только останутся на рынке, но и кардинально увеличат свою прибыль. Такие банки смогут выиграть в цифровой конкуренции и потеснить финтех-компании с рынка, используя свой капитал и развитую систему риск-менеджмента.
Банки, которые не успеют своевременно перестроиться, уйдут с рынка.
1. Годовой отчет ПАО «Сбербанк России» за 2018 г. URL: https://www.sberbank.com/common/img/uploaded/redirected/ com/gosa2019/docs/sberbank-annual_report_2018_rus.pdf.
2. Официальный сайт Банка России. URL: http://www. cbr.ru.
3. Развитие цифровой экономики в России. Программа до 2035 года. URL: http://innclub.info/wp-content/up-loads/2017/05/strategy.pdf.
4. URL: http://www.sotnibankov.ru/research/obzory-rynka/v-rf-umenshaetsya-kolichestvo-bankovskikh-otdeleniy/
5. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/
6. URL: https:// coinspot.io/fintech/deloitte-opublikovala-issledovanie-rynka-finteha-rossii-i-kazahstana/
7. URL: https://bankir.ru/publikacii/20171115/
8. URL: https://coinspot.io/fintech/tri-glavnyh-trenda-v-fintehe-v-2019-godu-po-versii-451-research/
9. URL: https://idexpert.ru/reviews/14105/
10. URL: https://www.banki.ru/news/lenta/
11. URL: https://www.rbc.ru/ekb/13/07/2016/578625f59a7 94757ef6ec503.
12. URL: https://zen.yandex.ru/media/cfo/kak-banki-ispolzuiut-iskusstvennyi-intellekt-5b0d4c6ca815f1dcd179c402.
