Цифровые банки и война данных

 

Данные – это для банков будущее поле конкурентной борьбы. Повторю, что данные уже сегодня являются полем боя, но многие банки этого еще не поняли. Хотя некоторые банки признавали это много лет назад:

 

Информация о деньгах стала почти такой же важной, как сами деньги.

Уолтер Ристон, CEO/председатель совета директоров, Citibank, 1967–1984.

 

Банкинг – это всего лишь байты и биты.

Джон Рид, CEO/председатель совета директоров, Citibank, 1984–1998.

 

Большинство банков не понимают этого даже сегодня, но, когда это все‑таки случится, данные станут для банков самым важным активом – более важным, чем капитал или труд, и это неизбежно приведет к необходимости вступить в схватку за данные с такими тяжеловесами обработки информации, как Google, Amazon, Facebook и др.

 

Как менялась мера ценности: до появления данных это была соль

 

Данные не идут ни в какое сравнение с наличными, поэтому банки теперь грабят онлайн, а не в отделениях; все деньги теперь находятся в сети. Все деньги – в данных. А данные, следовательно, – это новые деньги. В этом нет ничего нового, потому что объекты, которым придавались ценность и значение и которые использовались в качестве средств обмена, в истории менялись неоднократно.

В ранних цивилизациях главными валютами были ракушки и бусы; внушительные примеры необычных денег можно встретить на островах Яп в Микронезии. Огромные круглые камни являлись там символами благосостояния. Однако ничто так не ценилось в древние времена, как соль.

Соль сегодня мы щедро добавляем в пищу, промышленное производство позволяет нам это делать, однако когда‑то она считалась источником богатства. Греческие работорговцы часто обменивали рабов на соль, откуда пошло выражение not worth his salt[69]. Римским легионерам жалованье платили порциями соли, называвшимися solarium argentums , или просто salarium , от этого латинского слова произошло английское salary – «заработная плата».

Иисус говорил ученикам: «Вы – соль земли»[70] в то самое время, когда эту ценную приправу перевозили по древнему пути Via Salaria, который вел из Северной Италии к Адриатическому морю. Это приносило богатство и процветание близлежащим городам, которые нередко называли в честь белого минерала: например, названия городов Зальцбург и Зальцгиттер произошли от немецкого salz – «соль». Британская монархия поддерживала себя высокими налогами на соль, в 1700‑х годах ежегодно арестовывая около 10 тысяч человек за контрабанду соли. Канал Эри, соединяющий Великие озера с рекой Гудзон в Нью‑Йорке, в 1825 году называли «каналом, прорытым солью», потому что половина стоимости строительства была оплачена за счет налогов на соль.

Единственной причиной, по которой соль обесценилась, стала ее промышленная добыча, которая обеспечивает 40 млн тонн соли ежегодно.

Мы уделяем этому вопросу столько внимания отчасти для того, чтобы показать, что деньгами может быть все что угодно: золото, бусы, ракушки, соль или данные, так как все они имеют меновую стоимость и пригодны для обмена. С экономической точки зрения ценностью обладает то, чего не хватает, а соли не хватало в течение долгого времени, и поэтому она ценилась выше, чем золото. Сегодня она в избытке, и отсюда ее дешевизна.

В настоящее время данные тоже в избытке и так же дешевы; силой обладает информация, в которую они превращаются и которой не хватает. Иными словами, превращение данных в информацию и знания имеет сегодня ценность, точно так же как в древние времена имело ценность превращение камней и морской воды в соль.

Георг Фридрих Кнапп утверждал в 1924 году: «Существуют средства платежа, которые еще не стали деньгами; далее, есть те, что уже являются деньгами; а еще – те, что перестали быть деньгами».

Поскольку проблемы с данными нарастают, появятся решения. Так же как и в случае с солью, важна была не сама соль, а ее свойства, извлекаемые соледобытчиками из пород и морской воды.

 

И снова данные в роли денег

 

В предыдущей главе мы увидели, что данные – это разновидность валюты, когда рассматривали онлайн‑деньги, подобные биткоину, виртуальные валюты, подобные Linden Dollars, и игровые валюты, подобные QQ‑монетам. Очевидно, что данные являются деньгами. Мы знаем об этом и согласны с этим, однако если данные – это деньги, то какова их стоимость?

Это прояснил Крейг Мунди, глава Департамента исследований и стратегий Microsoft, который сказал: «Данные – это величайший исходный материал для бизнеса, наравне с капиталом и трудом. То, что мы наблюдаем, – это возможность построения экономики вокруг данных, и это, на мой взгляд, большой сдвиг не только в социальной сфере, но и на макроэкономическом уровне»[71].

И вот здесь на передний план выходит глубинный анализ данных (data mining). Суть его заключается в очень сложной обработке данных для поиска связей между различными и разрозненными фрагментами данных. В банковском деле анализ производится индивидуально в отношении каждого клиента, с тем чтобы, тщательно изучив историю его транзакций, найти способы поднять продажи. Данная практика отражена в концепциях маркетинга «один на один» в книгах Марты Роджерс и Дона Пепперса, а также в работах других авторов, например Фридриха Рейчхелда, изучавшего лояльность клиентов. Теперь все мы говорим об экономике впечатлений (еxperience еconomy) и дружелюбном банкинге (еngagement banking), но я сомневаюсь, действительно ли банки понимают это.

История глубокого анализа данных начинается в 1990‑х; в то время он был целиком направлен на более эффективное использование данных в продажах. Получить больше перекрестных продаж, углубить деловые связи, извлечь больше прибыли, избавиться от малоперспективных клиентов… Никакой направленности на улучшение качества обслуживания не было в то время. Подобное наблюдалось в период реорганизации бизнес‑процессов, когда банки предпринимали попытки выстроить свои процессы вокруг взаимоотношений с клиентами… Вместо этого большинство банков предпочли небольшие постепенные усовершенствования внутренних процессов с целью снизить издержки.

Сейчас всё по‑другому.

В основе больших перемен лежат информационная экономика и возможность для новых игроков использовать информацию как оружие в конкурентной борьбе. Глубокий анализ данных способен сегодня наладить такие взаимоотношения с клиентом, которые обеспечат глубину, лояльность и продажи – всё, чего пытались достичь банки десять лет назад, и всё это может быть сделано сегодня без вмешательства человека. Мы видим это в работе Apple, Amazon, Google и подобных компаний.

Если говорить об Apple, всякий раз, когда вы скачиваете приложение или музыкальный трек, вы неожиданно получаете рекомендации о тысяче других. В музыкальном сервисе Apple каждый музыкант, которого вы слушаете, приводит пятерых других, которые вам могут понравиться.

То, что делает сегодня Google, еще интереснее. Используя ваш IP‑адрес, он отправляет вам информацию и рекламу, которые соотносятся с вашей историей поиска. Всё распознается, анализируется, алгоритмически обрабатывается и затем персонализируется таким образом, что маркетинговое видение «один к одному» десятилетней давности может быть реализовано дешево и легко.

Что же банки делают с этим? Не так уж и много. Большинство не распространяются публично о том, как они используют данные о транзакциях клиентов в качестве конкурентного оружия, потому что это именно конкурентное оружие. Visa ведет себя необычно, заявляя, что теперь может проанализировать двухлетнюю историю операций клиентов, или 73 млрд транзакций, что эквивалентно 36 терабайтам данных, за 13 минут, используя облачные вычисления. Прежде это заняло бы месяц с привлечением традиционных внутренних компьютерных ресурсов компании. Что это означает? Это означает, что Visa, сотрудничая с банками, может распознавать образ жизни клиента, его потребности, взаимосвязи и мечты. А банки в свою очередь могут делать предложения, отвечающие на эти потребности и мечты.

 

Проактивный банк

 

Когда Google знает о том, что я ищу и, следовательно, о чем я думаю, он в состоянии прогнозировать, что соответствует моим ожиданиям. Если я искал информацию о побочных эффектах таблеток от головной боли, он может порекомендовать мне переключиться на парацетамол и направит меня в ближайшую Boots или Walgreens[72]. Если мне случалось интересоваться ценами на телевизионные панели, он может предложить мне скидку в магазинах Best Buy или PC World. Если вы не считаете, что Google Analytics – это ключевой компонент проактивного маркетинга, то вам следует знать, что Google достаточно точно прогнозирует движения фондового рынка, а также эпидемии гриппа, результаты выборов и многое другое.

Точно также банки могут использовать данные о предыдущих транзакциях, объединенные с поисковой историей и другими данными, чтобы предвидеть и делать актуальные предложения в реальном времени. Такой сервис мог бы предложить автокредит, когда вы проезжаете мимо салона дилера BMW, которым вы интересовались в Google прошлым вечером, или предложить ипотечный кредит, когда вы направляетесь в агентство недвижимости выбранного вами накануне агента.

Однако это не предел. Проактивный маркетинг может теперь быть встроен в интернет вещей. Несколько лет назад Metro построило в Германии прототип бакалейного магазина будущего с использованием технологий NFC и RFID. Концепция магазина включает в себя идею динамического назначения цены на товары, в то время как вы проходите мимо торговых стеллажей; цена определяется вашими покупательскими привычками, лояльностью и многим другим. Ваш смартфон излучает ваши предпочтения, которые на ходу меняют цены через мобильную сеть, опознающую ваше присутствие.

Поскольку интернет вещей предполагает, что везде будет Intel inside – чип внутри, то интеллектуальное распознавание становится полем конкурентной борьбы с использованием упреждающего маркетинга и глубинного анализа данных, порождаемых целостными взаимоотношениями с каждым отдельным клиентом. Это, скорее всего, приведет к формированию партнерств между компаниями: например, интернет‑провайдер, мобильный оператор и банк будут тесно сотрудничать. Затем к этим партнерствам будут присоединяться розничные магазины и производители, чтобы мотивировать клиентов банка посещать свои магазины. В результате вы будете постоянно окружены рекламой, предложениями и потенциальными сделками; вы будете находиться в поле интеллектуального восприятия бизнеса как в виртуальном, так и в реальном мире.

Сцена посещения героем Тома Круза торгового центра в фильме «Особое мнение» становится реальностью; всё распознается всем с помощью встроенных чипов, биометрии и поиска в близлежащем пространстве. На самом деле о биометрии можно забыть благодаря объединению мобильных, RFID– и NFC‑технологий.

Присутствие плательщика и получателя платежа можно распознавать через сеть с помощью мобильных сетей и приложений, таких, например, как Square Wallet и PayPal Check‑In, где платеж происходит без физического контакта. Приложение использует мобильную сеть и специальное программное обеспечение для проведения платежа без карты, без прикосновения к чему‑либо, без явного выполнения транзакции. Платеж осуществляется гладко и свободно, с помощью беспроводных технологий.

Мы уже живем в мире, где интернет вещей распознает наши покупательские привычки, и если мы покупаем, то платим за вещи. Это означает, что банк, встроивший себя в эту цепочку интеллектуального распознавания, будет находиться в самом центре нового поколения розничных платежей. И это также означает, что дополненная экономика уже стала реальностью.

 

Дополненная экономика

 

Любая достаточно продвинутая технология неотличима от магии.

Артур Кларк, 1917–2008

 

«Дополненная» экономика (augmented economy), где все соединено и взаимодействует, стала реальностью в 2013 году, когда Google запустил свои Google Glass. Это Wi‑Fi очки, позволяющие воспринимать дополнительную информацию обо всем, что тебя окружает, в реальном времени. Google и влиятельные обозреватели вроде Роберта Скобла[73] считают, что эта технология навсегда изменит жизнь людей. Она окажет мощное воздействие на общество и, следовательно, на клиентов и потребителей. Действительно, если продукты и услуги могут быть предложены клиенту в точке актуальности средствами дополненного обслуживания 24/7, тогда все может измениться.

 

 

Обычно в качестве примера я использую способность Google понимать наши поисковые и информационные потребности. Пока мы ищем, он регистрирует наши нужды и желания, даже те, которые мы хотели бы скрыть от окружающих. Эта информация может быть использована с помощью партнерств. Допустим, если вы искали телевизионную панель Sony Ultra HD и нашли ее в онлайне за 2499 долларов в магазине Best Buy, то, когда вы будете проезжать на следующий день мимо Best Buy, Google Glass покажет вам всплывающее сообщение о том, что интересующая вас модель участвует в распродаже и вы ее можете купить за 1999 долларов, если зайдете в магазин прямо сейчас. Подобная стыковка сервисов может быть усилена с помощью расширенного партнерства. Когда вы входите в магазин, то умные очки сообщат вам, что Citibank одобрил 36‑месячный кредит на 2000 долларов с скидкой в 1 % на стандартную ставку по кредитам. Вам не нужно ничего делать, кроме того что сказать «да», «нет» или «позже», при этом все хранится в вашем персональном облаке. Дополненная экономика, таким образом, идет дальше экономики впечатлений (еxperience economy).

Впрочем, события развиваются еще дальше. Бывший CEO, а теперь председатель совета директоров Google Эрик Шмидт недавно опубликовал книгу The New Digital Age («Новый цифровой мир»)[74] в соавторстве с Джаредом Коэном, в которой представлены интересные взгляды на цифровое будущее.

Они полагают, что через несколько десятилетий средняя семья в крупном городе станет просыпаться от массажа, выполненного кроватью; полупрозрачные экраны будут сопровождать хозяев по всей квартире, а домашние роботы – выполнять повседневную домашнюю работу, пока никого нет дома. А еще машины по уходу за тканями, которые не только стирают, но и сушат, гладят, складывают, сортируют (больше никаких потерянных носков, ура!)… Окружающие нас вычислительные мощности, которые подзаряжаются без проводов; голограммы, позволяющие находиться одновременно в двух местах…[75]

Мир, в котором вам ежеминутно приходит мобильная реклама кредитов, когда вы проходите мимо салона BMW, уже рядом. Вы получаете предложение по ипотечному кредиту за пять минут до подхода к агентству недвижимости, потому что банк знает, что вы интересовались ипотекой прошлым вечером. Вам предлагают перевод средств с вашей кредитной карты в онлайне, так как банк заметил, что вы ежемесячно напрямую вносите большие суммы через конкурирующего платежного провайдера. Вас информируют о доступности нового аккаунта, который больше соответствует вашему образу жизни, сравнив вас с другими клиентами и их счетами: банк выявил клиентов, похожих на вас, и подобрал более подходящий вариант.

Все это возможно уже сегодня, однако банки со скрипом используют новые возможности: они прочно связаны своим наследием. Вместо того чтобы анализировать данные на уровне предприятия, банки хранят их по подразделениям, организовав вокруг продуктов, каналов обслуживания и направлений бизнеса. При этом внутренняя политика является главным барьером на пути к изменениям; без этих изменений банки обречены анализировать лишь обрывки данных, чего сегодня уже явно недостаточно.

Банкам необходимо полностью реконструировать свои корпоративные технологии, чтобы анализировать все имеющиеся данные и создавать смысловые маркетинговые программы, которые распознаю т потребности клиента заранее, с упреждением. Алгоритмическая торговля на рынках ценных бумаг, где использование формализованных новостных потоков позволило перейти к высокоскоростным закрытым стратегиям торговли в реальном времени, привела к максимизации доходов в этой сфере. И мы здесь говорим о применении подобных технологий в сфере розничных платежей для интенсификации программ лояльности, а также для увеличения доли компании в расходах клиента (wallet share).

По мере того как мы переходим от управления данными к использованию информации в конкурентной борьбе, мы приближаемся к началу битвы за данные. В основе упреждающего маркетинга находятся Big Data. Если полем битвы является дополненное обслуживание, то Big Data – это оружие борьбы.

 

Что такое Big Data?

 

Появление термина Big Data («Большие данные») можно отнести ко времени Второй мировой войны, когда понятие «Большая наука» (Big Science) описывало период ускоренных изменений в научных дисциплинах во время и после войны. Хорошим примером таких изменений стало изобретение компьютеров.

Во время войны Джон Мокли был физиком в Электротехнической школе Мура Пенсильванского университета. Он полагал, что можно создать электронное вычислительное устройство для предсказания погоды. Идея была озвучена в августе 1942 года, а к июню 1943‑го на проект выделили средства. Систему, получившую название «электронный числовой интегратор и вычислитель» (Electronic Numerical Integrator and Computer, ENIAC), разработали к концу войны, и она привела к созданию индустрии, в которой я проработал всю свою жизнь, – информационных технологий, – а еще службы прогноза погоды. Ни в той ни в другой невозможно разобраться до конца.

Выражение Big Data впервые использовалось в качестве термина в конце 1990‑х, и никто не знает, где оно появилось. Скорее всего, в научных статьях или документах META Group (ныне Gartner Group). Во всех случаях Big Data определялись следующим образом:

«Big Data – это информационные массивы большого объема, отличающиеся высокой скоростью прироста и/или высоким разнообразием; они требуют новых методов обработки для того, чтобы на их основе принимать решения, выявлять смыслы, оптимизировать процессы».

Возможно, проще сказать, что Big Data – это феномен нашего времени, когда каждый человек на планете создает цифровые данные, в которых мы тонем. Теперь мы создаем эксабайты данных каждый день. Напомню, что эксабайт – 1018 байт – непостижимо большое число, хорошо иллюстрирующее, что мы тонем в данных.

• В мире 2,2 миллиарда пользователей электронной почты, посылающих ежедневно 144 млрд писем, из которых 61 % рассматриваются как несущественные, а 68,8 % из которых – спам.

• В настоящее время существует почти 1 млрд сайтов; из них 87,8 млн – на одном только сервисе микроблогов Tumblr, и средняя веб‑страница стала на 35 % тяжелее в 2012 году (благодаря фотографиям, видео и т. п.).

• Facebook имеет более миллиарда активных пользователей (публикующих не менее одного поста в месяц); наиболее активными являются бразильцы.

• Каждый месяц Facebook добавляет 7 петабайт (1015) данных только в виде фотоконтента.

• У Twitter более 200 миллионов пользователей, активных в течение месяца; в 2012 году они публиковали 175 млн сообщений – твитов – каждый день.

• В мире 6,7 миллиардов пользователей мобильной связи и около 5 миллиардов пользователей мобильных телефонов генерируют 13 % глобального интернет‑трафика, или 1,3 эксабайта данных каждый месяц (59 % составляет видео).

 

Проблема этого океана данных заключается в разработке способов просеивания и отбора релевантной информации для целей маркетинга, продаж, обслуживания и рекомендаций. Новой многообещающей возможностью для цифровых банков является извлечение знаний из разрозненных данных; те, кто сможет разобраться в Big Data, выиграют.

 

Данные – это новый плацдарм для конкурентной войны, а глубинный анализ данных станет оружием массового поражения конкурентов.

 

Во многих отраслях понимают это, особенно новые игроки, такие как Amazon, Apple, Google и Facebook. Банки боятся этих игроков, потому что они знают, как анализировать данные и извлекать из них суть. Как недавно заявил CEO одного из банков, «с нашими коллегами я могу справиться. Мы в одной лодке. Но если Google, со всеми его данными, откроет банк, тогда мы в большой беде»[76].

Банки должны бояться Google, поскольку директор по безопасности Google Apps уже ясно дал понять, что «Google – это банк для ваших данных»[77]. В этом состоит моя доктрина будущего: банкам необходимо стать безопасными хранилищами данных и позиционировать себя именно так.

Мы уже говорили о том, что живем в мире, где интернет вещей интеллектуально распознает наши покупательские привычки. А в ближайшем будущем оборудование станет умнее не за счет использования наборов микросхем и комплектующих следующего поколения, а за счет приложений, придающих ему ценность.

Итак: банки и компании скоро сконцентрируются на обработке мобильных транзакций с помощью сети. Иными словами, вместо мобильных платежей и мобильного банкинга, о которых мы рассуждаем сегодня, завтра мы будем говорить о дополненных платежах и дополненном банкинге – в мире, где деньги не имеют смысла.

 

Деньги не имеют смысла

 

Деньги утрачивают смысл, потому что мы больше не имеем с ними дела. Мы имеем дело с данными. Слово «деньги» обычно ассоциируется с наличными, однако наличные теряют свое значение, поскольку банки и процессинговые компании ведут против них войну. Они хотят заменить наличные электронным процессингом, потому что он проще и дешевле, а электронный процессинг означает, что наличные превращаются в данные. Таким образом, деньги становятся бессмысленными, а данные – тем, что по‑настоящему важно.

Трудность в том, что вокруг по‑прежнему много наличности; она все еще представляет более половины всех платежей в развитых странах, и ее использование растет. Несмотря на всю рекламу бесконтактных и мобильных платежей, отчет по использованию наличных и банкоматов в Великобритании за 2013 год показывает, что пользование наличными возросло на 10 % по сравнению с показателем 2012 года; при этом количество платежей (индивидуальных и корпоративных) наличными увеличилось с 20,6 млрд до 20,8 млрд транзакций, что составляет более половины (54 %) всех платежей. Тем не менее значение наличных в более отдаленной перспективе будет снижаться, так как операторы платежей и финансовые институты нацелены на замену наличных другими формами электронных платежей.

Большинство людей полагают, что со временем наличные придут в упадок и будут заменены электронными транзакциями. Именно поэтому деньги в форме наличных утрачивают свое значение, и для банков особую важность приобретает обработка данных о деньгах, а не обслуживание перемещений самих денег. Поэтому часто цитируемый ответ гангстера Уилли Сатона[78] на вопрос, почему он грабил банки: «Потому что там деньги», – уже анахронизм. Уилли Сатон грабил банки физически, забирая наличные под дулом пистолета. Сегодня гангстеры забирают деньги байтами.

Теперь смысл заключается в данных. Преступники вынуждены отнимать данные, а не деньги. Большинство кибератак направлены на финансовые институты. По данным ежегодного отчета компании RSA, занимающейся информационной безопасностью, в ноябре 2012 года 284 бренда подверглись фишинговым атакам[79], что на 6 % ниже по сравнению с предыдущим месяцем. Из этих 284 брендов 45 % подвергались пяти атакам или меньше. Банки остаются наиболее привлекательными мишенями для фишинга, на них приходится почти 80 % всех атак.

Таким образом, когда мы рассуждаем о нашей замечательной интернет‑эпохе, важно понимать, что деньги находятся в данных, а не в банках, отделениях или банкоматах. Мы подходим к ключевому вопросу: если данные обладают ценностью, то какие именно данные наиболее ценны и какую роль должны взять на себя банки в этой новой модели ценностного обмена?

 

---

Дата добавления: 2018-10-26; просмотров: 215; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

---

---

Мы поможем в написании ваших работ!