Команда Райфа меняет подход к работе с данными в банке, создает культуру данных внутри компании и развенчивает мифы о сложности новых технологий. Юлия Старокожева поделится опытом внедрения собственной дата-платформы, которая позволяет организации быть гибкой, эффективной и отвечать вызовам современного рынка
Юлия Старокожева — экс-екьютив-директор по направлениям кредитов и данных в Райффайзен Банке. Фото: пресс-служба Райффайзен Банка
Юлия Старокожева — экзекьютив-директор по направлениям кредитов и данных в Райффайзен Банке. Она руководит развитием диджитал-бизнеса по направлениям кредитов и работы с данными. Имеет 20-летний опыт в банковской сфере, прошла путь от оператора на отделении до управленца, отвечающего за важные направления цифровой стратегии.
Юлия Старокожева: сегодня моя команда, в которую входят уже более 140 специалистов, 56 специалистов из которых работает по направлению работы с данными, активно работает над внедрением диджитальных продуктов, улучшением клиентского опыта и повышением качества принятия решений в банке на основании данных (data-driven).
Я уверена, что в условиях современной бизнес-среды невозможно игнорировать огромные объемы информации, которые есть у нас, и просто глупо не использовать эти данные на полную мощность.
Во-первых, мы точно уже знаем, что данные — везде. Сегодня стало очевидным, что наша жизнь — это полностью оцифрованный процесс. Каждое наше действие — это строка в базе данных. Покупка в интернет-магазине, кредит в банке, пользование различными мобильными приложениями, государственными реестрами, активность в соцсетях. Вместе с этим, данными надо уметь управлять. И с этими данными стоит научиться работать так, чтобы они превратились в действительно полезную информацию. Информацию, которая станет основой для создания новых продуктов, улучшения клиентского опыта, инвестирования, принятия кредитного решения, чат-ботов и адвайзеров, персонализированных клиентских предложений. За всем этим стоят террабайтиданих, которые только увеличиваются и принципы работы нужно под это адаптировать, и модели, построенные на основании этих данных.
Обычно компании, которые работают с большими объемами данных, обращаются к рынку в поисках решений, когда их текущие системы уже не соответствуют потребностям. Мы также столкнулись с этой проблемой.
Во-первых, такие решения могут быть чрезвычайно дорогими, даже для крупных корпораций. Стоимость может существенно возрастать, когда продукт внедряется в реальной среде: появляются дополнительные интеграции, кастомизации и модули. Прогнозировать бюджет в таких условиях становится практически невозможно, а даже если это и удается, он часто оказывается намного больше, чем ожидалось.
Во-вторых, готовые решения часто накладывают существенные ограничения на масштабирование. Такие системы обычно являются компромиссом, который редко удовлетворяет специфические потребности каждой отдельной организации. Это напоминает ситуацию с сиденьями для военных пилотов, которые сначала (еще в 1920х годах) создали по принципу «удобное для среднестатистического пилота». Однако, как мы знаем, среднестатистических пилотов не существует, поэтому эти сиденья оказались неудобными для всех. Подобным образом, готовые решения могут создавать такую же самую иллюзию.
Что же делать в такой ситуации? Я убеждена, что с этим можно и стоит работать. Именно поэтому мы решили интегрировать open-source технологии в нашу ежедневную бизнес-культуру. Это позволяет нам самостоятельно реализовывать решения, вместо того, чтобы полагаться на готовые продукты от вендоров. Мы используем технологии с открытым кодом для адаптации к нашим специфическим потребностям, что дает нам большую гибкость и контроль над процессами.
Мы решили интегрировать open-source технологии в нашу ежедневную бизнес-культуру. Фото: пресс-служба Райффайзен Банка
Читайте также: Интервью с Михаилом Овчаренко, директором департамента IТ-развития клиентских сервисов и обслуживания счетов Райффайзен Банка
Какие технологии использует дата платформа?
Когда началось полномасштабное вторжение, это стало толчком для многих изменений, в частности для переноса критических сервисов в облако. Мы также использовали эту возможность для перевода наших критических процессов в облако и разработки собственных решений на базе AWS.
Мы построили свою собственную inner-source дата-платформу, которая удовлетворяет требования анализа, включая продуктовый и предиктивный, которая содержит в себе данные организации и других доступных источников. Это лейк, со слоями сырых, верифицированных, маскированных или открытых данных и Дата Продуктов, UI для аналитиков, отдельная среда под развитие и верификацию своих гипотез для бизнеса. Технологически это платформа, развернутая на AWS managedservices с использованием open-source технологий, где инструментами для дата аналитиков являются Athena, Airflow + Spark (для комплексных data pipelines), EMR (среда для data science), PowerBI (для визуализации, коммерческое решение группы), и S3, Iceberg, Glue (непосредственно лейк) и Lake formation (для управления доступом к лейк). Мы инвестировали в разработку собственных решений, чтобы обеспечить высокую эффективность и соответствие современным требованиям рынка, где платформа становится частью бизнеса, а не ИТ ландшафта.
Первая версия нашей платформы была разработана всего за 10 месяцев — очень короткие сроки благодаря тому, что мы работали как стартап, а не как консервативный банк. С тех пор мы уже сделали 7 релизов и платформе скоро исполнится 3 года. На платформе около 100 команд, которые создали уже более 60 дата-продуктов, покрывающих различные use cases, такие как персонализированные предложения, продуктовая аналитика и воронки, кредитные решения, управленческая и регуляторная отчетность.
Культура данных
Конечно в реализации такого подхода существуют и вызовы, я бы назвала основных три:
- Первый вызов — это сопротивление изменениям и культурным преобразованиям. Мы потратили много времени на работу в этом направлении, не только в контексте данных, но и во многих других сферах. Поскольку данные являются основой работы всех подразделений нашей корпорации, а сам банк функционирует благодаря данным, можно представить, сколько людей пришлось и приходится переучивать. Важно было объяснить, что новые подходы не являются простой новинкой, а являются существенным шагом вперед, который позволяет работать эффективнее. Ведь с нынешними объемами данных старые инструменты уже не справляются. Мой первый совет — развенчать миф о сложности новых технологий. Важно объяснить, чем новое отличается от старого, почему это выгоднее, что такое облако и почему весь мир переходит на облачные решения. Мы выпускали подкасты для всего банка, где простыми словами рассказывали базовые концепции, чтобы люди поняли, что новые инструменты не являются чем-то страшным.
- Второй вызов — это silos (или изоляция) — «Яхудожник, я так вижу». Любая крупная организация имеет разные подразделения, в разных бизнес и не бизнес вертикалях, работающие с данными. И у каждого свои подходы, методы, источники, а меряние у кого экселька лучше и данные корректнее — самая любимая игра. Поэтому, чтобы все играли в одну игру, надо собрать всех в одном городе. Мы создали дата комьюнити в банке, которое сейчас насчитывает около 300 участников, работающих с данными или имеющих интерес к этой теме, которые регулярно собираются чтобы обменяться опытом и поделиться с другими возможностью переиспользования наработок.
- Третий вызов — это незрелость — или недостаточность знаний как работать с лейком, с облаком, и с инструментами платформы. Мы понимали, что на момент создания платформы у нас почти не было людей, которые могут с ней работать. Но мы хотели двигать компанию вперед, обучать тому, что является текущим стандартом на рынке по работе с данными, а не оставить компанию в прошлом. Поэтому мы решили обучать и организовали свой data camp, где за 3 волны обучения прошло более 100 сотрудников банка. Это обеспечило подготовку, необходимую для эффективного использования новых технологий и желание учиться дальше самостоятельно, потому что это самое главное.
Интересное по теме: Райффайзен Банк создал специальную карту для ветеранов
Какой результат дает платформа для бизнеса?
Конечный результат бизнеса — это рост продаж. Поэтому создавая новый продукт или сервис продакт-овнер должен подумать какие метрики необходимо собрать для дальнейшего анализа продукта и построения воронок. Это поможет понять, какие функциональные возможности следует внедрить следующими, где существуют слабые места и на что нужно обратить особое внимание. Сбор и анализ данных реализуется именно на нашей платформе и является неотъемлемой частью нашего процесса разработки продуктов.
Персонализированные офферы всегда имеют лучшие результаты продаж по сравнению с одинаковыми предложениями для всех. В сфере кредитных решений важной составляющей является скоринг от которого зависит результативность и качество кредитного портфеля. Уже реализованы решения по направлению data science — персонализированные офферы и онлайн кредитные решения построены с выростанием дата платформы, благодаря которой собираем метрики, обрабатываем данные, интегрируемся с внутренними и внешними реестрами и аналитическими источниками. И конечно дальше будет.
И, конечно, управленческая и регуляторная отчетность также является неотъемлемой частью работы банка. Вся эта информация обрабатывается на нашей платформе. Несмотря на то что разные пользователи имеют разные задачи, платформа удовлетворяет их потребности и является частью наших ежедневных бизнес-процессов.
Преимущества собственной дата платформы. Фото: пресс-служба Райффайзен Банка
Какие преимущества дает собственная дата платформа?
- Гибкость к изменяющимся потребностям как на рынке так и в компании;
- Дает возможность командам делать разработку самостоятельно;
- Делает процессы на платформе контролируемыми, благодаря правилам (дата говерненс);
- Снижает расходы и повышает контроль над ними;
- Дает лучшие возможности для масштабирования;
- Стимулирует культуру data-driven и повышает качество принимаемых решений, за счет продуктовой аналитики, которую могут делать команды на платформе.
Подытоживая наш путь, я бы хотела обратиться к известной фразе: «Культура съедает стратегию на завтрак.» Это означает, что, независимо от того, насколько эффективна ваша data-стратегия, без соответствующей культуры она будет бессмысленной. А носителями культуры — являются люди, сотрудники компании.
Я считаю, что компании должны вкладывать ресурсы в развитие своих людей. Это мой основной тезис. Технологии меняются, рынки меняются, но люди с правильным пониманием и адаптацией способны решать любые, критические для компании задачи.
Вам стоит ознакомиться:
Райффайзен Банк профинансирует установку солнечных панелей бизнесу
Райффайзен Банк запретит россиянам переводить доллары за границу
Райффайзен Банк предоставил кредит на производство украинского вездехода Sherp
Telegram
Viber