Автоматизация банковских процессов – 2 часть

автоматизация, робот, технологии

Какое количество моделей банки планируют использовать для прогнозирования? Чем отличаются различные типы моделей? На данном этапе планируется использование 3-5 базовых моделей поведения, которые поддерживают основные направления продаж. В будущем возможно построение более специализированных моделей по конкретным задачам. Каждая модель уникальна, зависит от задачи и строится на реальных исторических данных. Кроме того, применяются различные статистические методы или методы машинного обучения: нейронные сети, регрессии, деревья решений и так далее. Какая информация используется для прогнозирования поведения клиентов? В каждом конкретном случае используются различные наборы данных, которые наиболее точно и всесторонне описывают задачи. В основном используются два типа данных – социодемографические и поведенческие. Первые дают описание клиента, например, пол, возраст, семейное положение. Вторые характеризуют действия, такие как количество оформленных вкладов, регулярность использования банковской карты. Для достаточно точного прогнозирования обычно достаточно полной истории за 1-3 года. Поскольку изменяются внешние и внутренние условия, меняется и поведение клиентов. Повторная верификация моделей планируется каждые 3 месяца или при резких изменениях на рынке. Процесс перестройки поведенческих моделей близок к процессу создания новой модели: поиск новых значимых параметров, создание ряда моделей и определение лучшей из них на наборах тестовых наблюдений. Как результат – банк получает модель, дающую точные прогнозы.

Каким образом осуществляется автоматическое назначение маркетинговых кампаний? Какие исходные данные используются для этого процесса? Расчет по моделям проводится раз в месяц, в результате чего каждому клиенту присваивается ряд скоринговых баллов, отражающих его доходность, склонность к покупке продукта или к отказу от него. На основании баллов автоматически с заданной регулярностью (раз в день/неделю/месяц) или при определенном событии запускаются процессы, которые отбирают клиентов с высокой вероятностью оттока, наиболее подверженных покупке продукта и так далее. Выборка проверяется на дополнительные условия и соответствие политике коммуникаций, после чего создается маркетинговая кампания в CRM-системе с последующей отправкой сообщений или назначением звонков.

Все это происходит в автоматическом режиме, что позволяет быстро и качественно обрабатывать большое количество маркетинговых кампаний, избегать ошибок и освободить персонал для других задач. А главное – дает банкам возможность быть гибкими и сделать каждому клиенту нужное предложение в нужный момент времени. И все это благодаря тому, что отечественные банкиры уделяют повышенное внимание грамотной автоматизации банковских процессов. Удачи!

Все права защищены! Копирование материалов Блога без согласия автора запрещено!