ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ РОССИЙСКОГО КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности

Курманова Д.А. Kurmanova D.A.

кандидат экономических наук, доцент кафедры «Финансы и налогообложение», ФГБОУВО «Башкирский государственный университет», г. Уфа, Российская Федерация

Галимарданов А.Р. Galimardanov A.R.

аспирант кафедры

«Финансы и налогообложение», ФГБОУ ВО «Башкирский государственный университет», г. Уфа, Российская Федерация

Султангареев Д.Р. Sultangareev D.R.

аспирант кафедры

«Финансы и налогообложение», ФГБОУ ВО «Башкирский государственный университет», г. Уфа, Российская Федерация

УДК 336.71-043.7:004 (470+571) DOI: 10.17122/2541-8904-2021-1-35-49-61

ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ РОССИЙСКОГО КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

С ускоренным темпом развития информационных технологий (ИТ) сегодня практически каждая организация стремится к «цифровой трансформации1». Термин «цифровая трансформация» все более переходит из тренда в необходимость. Проникновение цифровых технологий в сложившуюся экономическую конъюнктуру оказалось более быстрым, чем предполагалось.

Состав прямых рисков, связанных с применением финансовых технологий (финтех), достаточно широк. Конкуренция же в отрасли финтех может нести как положительный характер, так и риски. Положительно сказывается то, что в условиях конкуренции инновации внедряются быстрее, однако из-за принципа «быстрее, значит, лучше» такие нововведения могут быть не до конца проработаны, что может привести к еще большим финансовым потерям организации.

Финансовая сфера развитых и развивающихся стран остро нуждается в необходимости дальнейшего развития теоретических аспектов банкинга в условиях перехода к новой парадигме «цифровой трансформации банка» посредством разработки финтех и систематизации накопленного опыта для совершенствования методик управления банками с учётом глобальной неустойчивости в мире (УиСА-мир2). В существующих системообразующих банках России для цифровой трансформации характерным является развитие финтех-экосистем, главная задача которых - переосмысление архитектуры предоставления финансовых услуг посредством аналитики данных о клиентах, автоматизация основных бизнес-процессов банка посредством внедрения искусственного интеллекта, точечное распределение кадрового потенциала сотрудников банка.

1 Процесс использования цифровых технологий, адаптации к постоянно меняющейся цифровой и деловой среде для создания новых или изменения существующих бизнес-процессов и опыта клиентов в соответствии с меняющимися требованиями рынка._

2 Акроним VUCA (volatility, uncertainty, complexity, ambiguity — нестабильность, неопределённость, сложность и неоднозначность) характеризует изменчивую и сложную среду современного мира, где не существует гарантированной стабильности.

- 49

Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия экономика. № 1 (35), 2021

EcONOMiCS AND MANAGEMENT iN THE iNDUSTRiES AND AREAS OF ACTiViTY

В статье рассматривается формирование цифровой экосистемы в классическом коммерческом банке посредством организации взаимодействия фронт- и бэк-офисов внутри банка на основе единой технологической платформы, предназначенной для поддержки процессов управления бизнес-процессами банка.

Ключевые слова: финтех, экосистема, банкинг, фронт-, бэк-офис, искусственный интеллект, цифровизация, цифровая экономика, цифровая трансформация, аналитика данных.

DIGITAL TRANSFORMATION OF THE RUSSIAN COMMERCIAL BANK

With the accelerated pace of development of information technology (IT), today, almost every organization is striving for "digital transformation". The term "digital transformation" is increasingly prevalent from trend to necessity. The penetration of digital technologies into the current economic environment turned out to be faster than expected.

The range of direct risks associated with the use of financial technologies (fintech) is quite wide. Competition in the fintech industry can be both positive and risky. It has a positive effect that in a competitive environment, innovations are introduced faster, however, therefore, due to the principle "faster is better", such innovations may not be fully developed, which can lead to even greater financial losses for the organization.

The financial sector of developed and developing countries is in dire need of the need to further develop the theoretical aspects of banking in the context of the transition to a new paradigm of "digital transformation of the bank" through the development of fintech and systematization of the accumulated experience to improve methods of bank management, taking into account the global instability in the world (VUCA-world). In the existing backbone banks of Russia, digital transformation is characterized by the development of fintech ecosystems, the main task of which is: rethinking the architecture of providing financial services through analytics of customer data; automation of the bank's main business processes through the introduction of artificial intelligence; point distribution of the personnel potential of the bank's employees.

The article examines the formation of a digital ecosystem in a classic commercial bank by organizing the interaction of front and back offices within the bank on the basis of a single technological platform designed to support the processes of managing the bank's business processes.

Key words: fintech, ecosystem, banking, front- and back-office, artificial intelligence, digitalization, digital economy, digital transformation, data analytics.

Введение

С ускоренным темпом развития информационных технологий (ИТ) сегодня практически каждая организация стремится к «цифровой трансформации», причиной тому является 2020 год, а именно объявление ВОЗ начала распространения нового заболевания в мировых масштабах (COVID-19) и требований государств к бизнесу по переходу на удаленный формат работы. Новая реальность заставила компании пересмотреть бизнес-процессы и взаимодействие всех организационных структур для получения долгосрочных конкурентных преимуществ.

Согласно исследованию консалтинговой компании МсЮшеу, цифровизация экономики способна увеличить ВВП России на

4,1-8,9 трлн руб. к 2025 году, что составит 19-34 % от общего увеличения ВВП [1].

Цифровая трансформация отрасли финансовых услуг. Информационные технологии внедряются во все сферы жизни человека, и финансовая сфера не остается в стороне. Особое внимание участников рынка и государственных структур приковано к циф-ровизации финансовых услуг. На финансовом рынке появился новый сегмент - информационные технологии в финансовой сфере, или сокращенно - «финтех» (финансовые технологии) [2].

Цифровая трансформация важна для традиционных банков во всем мире, что подстегнет развитие финтех, так как за ними стоит будущее в предоставлении банковских услуг, для которых приоритетом являются

данные и их аналитика. Например, североамериканская финтех-компания Kabbage выдает через Интернет кредиты представителям малого и среднего бизнеса, с которыми неохотно работают традиционные банки. По оценке McKinsey, к 2025 году финтех-компа-нии займут до 10 % рынка потребительского кредитования, при этом размер этого рынка может сократиться до 40 % из-за падения стоимости услуг и роста конкуренции. Исследование Digital Banking Report показало, что участники рынка учитывают происходящие изменения: 75 % банков по всему миру называют цифровую трансформацию

Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности

своим главным приоритетом на 2021-2022 годы [3].

Внедрение цифровых технологий в банковский сектор России набирает обороты. Появились отраслевые инкубаторы и акселераторы: финтех-акселератор Фонда развития интернет-инициатив, Future Fintech, акселератор Generations трека Finance&Banking Technologies, а ведущие российские банки уже успели создать собственные финтех-под-разделения: «Альфа-Лаборатория», «Сбербанк Технологии», «РСХБ-Интех» (рис. 1).

Рисунок 1. Дочерние компании АО «Россельхозбанк» *Составлено с использованием источника [12]

На финансовом рынке России уже существуют успешные примеры коллаборации между банками и финтах-компаниями. Так, например, ПАО «ФК Открытие» приобрело финтех-проект «Рокетбанк», вместе с этим получив доступ к новым клиентским сегментам и команду профессионалов, у которых за плечами опыт разработки передовых цифровых решений. Согласно результатам опроса, на мировом рынке из ста крупнейших мировых банков более половины вступили в

сотрудничество с финтех-компаниями и общими усилиями разрабатывают инновационные решения (табл. 1).

Хорошим примером из международной практики может служить партнерство британского Metro Bank с платформой Zopa для Р2Р-кредитования: платформа получает необходимое финансирование для выдачи займов, а банк взамен получает новых клиентов и комиссионные платежи.

EcoNoMics AND MANAGEMENT iN THE iNDusTRiEs AND AREAs oF AcTiViTY

Таблица 1. Распределение банков по применяемым инновациям и цифровым подходам, охватывающим 100 ведущих банков

Направления взаимодействия Содержание Доля банков, имеющих проекты в определенной категории, %

Создание центра развития цифровых компетенций Собственные эксперты, занимающиеся развитием цифровых компетенций внутри банка (Big Data, цифровой маркетинг и др.) 30

Создание бизнес-инкубатора Разработка, тестирование и реализация бизнес-идей самостоятельно либо с помощью внешних команд. Без финансирования 34

Создание бизнес-акселератора Поддержка стартапов на ранних этапах для разработки ценных идей по приоритетным направлениям развития банка. Возможно финансирование 39

Партнерство между банками и финтех-компаниями Современная разработка и продажа цифровых инновационных продуктов 55

Собственный цифровой банк Экспериментальная реализация новых идей в отдельном дочернем полностью цифровом банке 23

Венчурный капитал и прямые инвестиции Активное инвестирование в портфель перспективных компаний, как по приоритетным направлениям банка, так и по любым другим, которые имеют отдачу 37

Небанковские партнерство Перспективные продажи продуктов совместно с партнерами не из банковской отрасли 43

*Составлено авторами

Действующая стратегия развития цифро- жать большинства недостатков современных

визации в России уступает западным, поэ- российских систем, существенно снизить

тому применение мирового опыта в данной операционные издержки и получить допол-

сфере позволит отечественным банкам избе- нительные преимущества (рис. 2).

Рисунок 2. Уровень развития дистанционного банковского обслуживания, % *Составлено с использованием источника [7]

52 -

Bulletin USPTU. Science, education, economy. Series economy. № 1 (35), 2021

Ускоренному переходу на цифровое (дистанционное) банковское обслуживание (ДБО) в России сопутствуют многие факторы, прежде всего, готовность клиентов пользоваться банковскими услугами онлайн. Согласно проведенному МсК^еу в 2016 году опросу розничных клиентов банковского сектора, среди городских интернет-пользователей в России доля таких потребителей достигла 65 %, что выше чем в Северной Америке (55 %) и сравнимо с показателями стран Европы (60-70 %). Особенностью российского рынка является популярность такой инновации, как банки без отделений, как Тинькофф Банк -онлайн-банк (необанк), работающий в России через высокотехнологичную платформу без физических отделений.

Крупнейший российский банк ПАО «Сбербанк России» наряду с внедрением в свою бизнес-модель новых элементов цифровой экономики (краудинвестинговые и крауд-лендинговые площадки), развивает собственную экосистему на основе цифровых платформ электронной коммерции и совместного потребления. Банк предоставляет клиентам единый доступ ко всем платформам через мобильное приложение банка [13]. К 2030 году Сбербанк планирует получать 50 % прибыли от «небанковских» продуктов.

В 2020 году АО «Россельхозбанк» (РСХБ) разработал экосистему цифровых сервисов «Своё Фермерство», которая предназначена для комплексной цифровизации небольших предприятий, занятых в сфере АПК. Такая цифровая платформа объединяет все товары, услуги и сервисы для эффективного ведения бизнеса в агропромышленном комплексе. К тому же «РСХБ» представил цифровую платформу «Своё жильё», которая позволяет выбрать недвижимость из более чем 1,2 млн вариантов жилья в городской черте или в сельской местности [12].

Оптимизация бизнес-процессов с применением технологических возможностей информационных систем направлена на цифровую трансформацию коммерческого банка. И главная цель не выход в цифровое пространство, а проведение цифрового преобразования бизнеса в целом.

Экономикл и УПРАВЛЕНИЕ В ОТРАСЛЯХ И СФЕРАХ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Под термином цифровая трансформация подразумевается тотальная смена стратегии развития, системы управления, организационной и корпоративной культуры, а также возникновение абсолютно новых видов и методов осуществления деятельности. Следовательно, цифровая трансформация -это не только полная автоматизация, а внедрение инновационных технологий в бизнес [4]. По мнению специалистов, трансформация представляет постоянные комплексные преобразования: «где переход от А к Б продолжается достижением В с перспективой развития в направлении Г» [5].

Бэк- и фронт-офис коммерческого банка: основные противоречия во взаимодействии. Как правило, традиционный российский коммерческий банк нуждается в разделении структуры банка на фронт- и бэк-офисы для оптимизации бизнес-процесса (рис. 3).

Специалисты отмечают ряд проблем, которые могут быть связаны с цифровиза-цией фронт- и бэк-офисов в банке. Во-первых, необходима конкретизация функции фронт- и бэк-офисов. Присутствует значительное число операций, которые присущи бэк-офису банка, но в целях оптимизации бизнес-процессов целесообразнее вносить во фронт-офис. В качестве примера можно привести договор банковского вклада клиента (физического лица). Процесс оформления договора специалистом фронт-офиса происходит в момент работы с физическим лицом. На этом этапе происходит занесение договора в базу данных и, как следствие, формирование бумажных носителей. Таким образом, функция регистрации договора, которая изначально является бэк-офисной функцией, производится на уровень фронт-офиса. К тому же, проведя аналитику функциональной обязанности сотрудников, банки приходят к выводу о том, что невозможно однозначно отнести определенные должности к фронт- и бэк-офисам.

Во-вторых, опираясь на исследование участников рынка, можно предположить, что одной из главных проблем при формировании эффективной работы и взаимодействия

Economics and management in the industries and areas of activity

Рисунок 3. Классическая структура российских коммерческих банков ^Составлено авторами

фронт- и бэк-офисов банка является отсутствие надлежащей стратегии цифровой трансформации. Проблемы построения цифровой трансформации, которые стоят перед банками, объясняются тем, что системы фронт-офисов и бэк-офисов в корне различны. Основным показателем фронт-офиса можно считать количество одновременно работающих пользователей. Для бэк-офисной системы основной характеристикой является способность обеспечивать требования учета банковских операций.

Самая сложная задача, которую, по мнению аналитиков МсКшБеу, необходимо решать российским коммерческим банкам -обеспечение более тесного взаимодействия фронт- и бэк-офисов. Даже когда они распо-

ложены в одном помещении, существует тенденция к более независимой автономной работе.

Взаимосвязь задач и инструментов цифро-визации фронт- и бэк-офисов не всегда очевидна. Ошибочно считать их независимыми, тем более нивелировать роль цифрового бэк-офиса. Часть формируемой в бэк-офисе управленческой информации, например, прогнозы доходности активов с учетом рисков, получают бизнес-подразделения в виде предложения ставок размещения. Прогнозы и стратегические решения направлены на исполнение структурными единицами целевых показателей эффективности и обоснования оперативных действий.

Существует неверное представление о том, что весь набор цифровых решений концентрируется во фронт-офисе банка. Все банковские бэк-офисы без исключения связаны с совершенствованием информационно-технологических систем (ИТ-систем). К примеру, автоматизировав запросы бэк-офисной деятельности, можно существенно поднять уровень обслуживания клиентов и удовлетворить больший объем их финансовых потребностей. Для новой модели бэк-офиса можно выделить три ключевых момента:

1) базирование на интенсивном использовании передовых современных информационных технологий;

2) способность поддерживать рост операций без увеличения численности персонала, поскольку персонал используется для контроля за процессами, происходящими в бэк-офисе, а не для их проведения;

Из таблицы 2 следует, что показатель цифровой грамотности населения России в 20182019 гг. составил 52 пункта из 100, а в 20192020 гг. - 58 пунктов. Из этого можно сделать вывод о благоприятной тенденции развития цифровой экономки в стране. Процент россиян, которые обладают высокой цифровой грамотностью, составляет 27 %, то есть каж-

Экономикл и УПРАВЛЕНИЕ В ОТРАСЛЯХ И СФЕРАХ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

3) использование ручного вмешательства в автоматизированные процессы, реализуемые в рамках бэк-офисной модели.

Портрет клиента и квалификация кадров в цифровую эпоху. Роль сотрудников состоит в контроле и управлении, а не в проведении бэк-офисных операций, которые можно делегировать соответствующим автоматизированным системам (искусственный интеллект). Следовательно, «цифровая синергия» фронт- и бэк-офиса банка должна произойти с помощью программного обеспечения для аналитики данных о клиентах и автоматизации бизнес-процессов банка. Соответственно, выявляется проблема квалифицированности кадров, а также цифровой грамотности клиентов, обслуживаемых в коммерческих банках, так как необходимо учитывать степень готовности последних к внедрению «цифровых» инноваций (табл. 2).

дый четвертый человек в России обладает компетенциями уровня цифровой экономки.

В соответствии с федеральным проектом «Кадры для цифровой экономики», в 2021 году прогнозируется рост до 32 % специалистов, обладающих цифровой грамотностью и ключевыми компетенциями цифровой экономики, а к 2024 году прогнозируется рост до 40 % (табл. 3).

2018 г. 2019 г. 2020 г. 2021 г. 2022 г. 2023 г. 2024 г.

Доля населения, обладающего цифровой грамотностью и ключевыми компетенциями цифровой экономики 26 27 30 32 36 38 40

*Составлено с использованием источника [14]

Таблица 2. Индекс цифровой грамотности населения, %

2018 - 2019 гг. 2019 - 2020 гг.

Индекс цифровой грамотности 52 58

Доля населения, обладающего высокой цифровой грамотностью и ключевыми компетенциями цифровой экономики 26 27

*Составлено с использованием источника [14]

Таблица 3. Доля населения, обладающего цифровой грамотностью, %

EcoNoMics AND MANAGEMENT iN THE iNDusTRiEs AND AREAs oF AcTiViTY

Наиболее влиятельным показателем циф- т

ровой грамотности человека является воз- в

раст. Так, исходя из таблицы 4, самые высо- т

кие показатели индекса продемонстрированы н

у людей, возраст которых от 18 до 34 лет (71- ч 77 п.п.). И напротив, самые низкие показа-

Надо сказать, что цифровая грамотность населения России связана и с регионом проживания. Наиболее низкий показатель цифровой грамотности зафиксирован в Южном и Северо-Кавказском федеральных округах. И напротив, более высокие показатели

По результатам исследования, проведенного аналитическим центром НАФИ, около половины населения России уже обладает готовностью к масштабному использованию финтехнологий. К тому же, в виду распространения в 2020 году СОУГО-19, данный тренд устремился еще выше, банки декларируют переход своей деятельности в цифровое пространство (онлайн-банкинг). В связи с этим необходимо переосмысление архитектуры услуг для конечного потребителя [8].

Централизация бэк-офисной деятельности с применением технологических платформ. Аналитика данных в бизнесе может стать главным инструментом в прогнозировании будущего успеха бизнеса в эпоху цифровой экономики. Ранее аналитика о клиентах основывалась на более простых инструментах, таких как анализ фокус-групп и опросов. Сейчас, благодаря цифровой трансформации, бизнес получает доступ к

теля цифровой грамотности имеют люди в возрасте старше 55 лет. Необходимо отметить, что также на уровень цифровой грамотности влияет профессиональная область человека.

демонстрируют жители Северо-Западного федерального округа. Показатель цифровой грамотности в мегаполисах выше, чем в сельской местности (59 против 51 п.п.) (табл. 5).

постоянно растущему объему данных о деятельности пользователей и их желаниях. Компании стремятся использовать аналитику данных для предоставления клиентам того, что они действительно ждут [6].

Преимущества аналитики больших данных о клиентах будут выражаться в более точном ценообразовании и ориентированности на клиента. Игроки рынка, которые преуспеют в сфере аналитики больших данных, смогут выводить свои финансовые технологии, разрабатывая их из более совершенствуемого понимания риска, тогда как у остальных игроков останется конкуренция по цене [6].

Основная составляющая цифровой инфраструктуры бэк-офиса коммерческого банка - единая технологическая платформа Risk-based Corporate Performance Management (RCPM), предназначенная для поддержки процессов управления прибыльностью с уче-

Таблица 4. Индекс цифровой грамотности по возрастным группам, %

Все опрошенные 18-24 25-34 35-44 45-54 55+

Индекс цифровой грамотности 52 77 71 62 47 28

*Составлено с использованием источника [14]

Таблица 5. Индекс цифровой грамотности по типу населенного пункта, %

Москва и Санкт-Петербург Город, тыс. человек Село

950 и более 500 -949,9 100 -499,9 50 -99,9 до 49,9 и ПГТ

Индекс цифровой грамотности 59 59 54 47 51 51 49

*Составлено с использованием источника [14]

Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности

том рисков и регулятивно-технологических запросов на основе корпоративного хранилища данных. Она помогает решать задачи отдельных категорий пользователей, синхронизировать работу внутри бэк-офисных служб и между бэк-офисом и бизнес-подразделениями для повышения конкурентоспособности, эффективности деятельности организации и получения лучших бизнес-результатов. Так, работая с RCPM-платформой, бэк-офисные службы и бизнес-подразделения используют единые согласованные данные бухгалтерского учета и портфелей договоров для планирования на основе прогнозной аналитики, мониторинга исполнения планов, подготовки внутренней управленческой и внешней регуляторной и риск-отчетности. Это основа прозрачности и согласованности индикаторов развития, залог доверия к планам и отчетным показателям на уровне исполнителей, руководителей, топ-менеджеров и акционеров [9].

Таким образом, инфраструктура цифрового бэк-офиса банка направлена на поддержку проактивного управления эффективностью бизнеса для улучшения конкурентных позиций, повышения прибыльности и реализации стратегических решений.

В течение почти двадцати лет существования концепции Business/Enterprise/Corporate Performance Management (BPM/EPM/CPM) в составе обязательной функциональности платформ ведущие аналитические компании обозначали прогнозирование. Однако такие технологии, которые существуют на российском финансовом рынке, недостаточно эффективны в прогнозировании.

Снижение рентабельности, процентной маржи и рост регуляторной нагрузки привели к пересмотру отношения к прогнозированию. Повысились требования в отношении качества планирования, исполнения планов и достижения предусмотренных показателей эффективности. Появилась необходимость на регулярной основе формировать различные сценарии прогнозов в зависимости от риск-факторов. Прогнозирование и сценарное моделирование становятся наиболее востребованными инструментами для поддержки RegTech-изменений и актуальных подходов к

планированию, бюджетированию, мониторингу эффективности и поддержке оперативных решений в кредитных организациях [10].

Относительно простое в реализации прогнозирование показателей присутствует в большинстве систем планирования. Решить специфичную для банков задачу прогнозирования состояния портфелей финансовых инструментов, которая является базовой для поддержки планирования, оценки финансовых инструментов по МСФО, расчета процентного риска и других бэк-офисных процессов, можно только на базе хранилища данных, опирающегося на реляционную модель данных.

Несмотря на возросшую тенденцию внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в банковские бизнес-процессы, эти технологии пока получили локальное применение. Можно говорить об успешных примерах совершенствования кредитного скоринга с использованием нейронных сетей [6].

Как известно, каждая функция в управленческом цикле «планирование - контроль -анализ - регулирование» представляет собой последовательность принятия решений. В классической модели процесса принятия решений Герберта Саймона «анализ ситуации - выработка альтернативных вариантов решения - выбор лучшей альтернативы» цифровые технологии успешно закрывают две первые ступени. Например, при планировании выполняется анализ текущего портфеля, прогнозирование его состояния с учетом разных моделей поведения окружающей среды и уровня риска, моделирование нового бизнеса с учетом целевых установок и подготовка нескольких версий финансового плана. Следующая ступень - выбор лучшего решения из возможных альтернатив применительно к задачам управления эффективностью. Искусственный интеллект позволит коммерциализировать большое количество данных (Big Data), которое генерируют сегодня банки. Следовательно, можно сделать вывод, что ядром любой цифровой трансформации организации должна быть именно «аналитика Big Data на основе ИИ» (рис. 4).

EcONOMiCS AND MANAGEMENT iN THE iNDUSTRiES AND AREAS OF ACTiViTY

Рисунок 4. Ядро цифровой трансформации современной организации "Составлено авторами

Организации сталкиваются с проблемой полной перестройки своих систем, чтобы справиться с задачей цифровой трансформации финансово-кредитных институтов.

Ядром любого основанного на ИИ решения является детальный анализ, позволяющий выявить факторы и тенденции, скрытые от специалиста при обычном подходе к аналитической работе. ИИ позволяет работать с большим массивом факторов и присваивать им разные степени важности, отслеживая и выявляя антитеррористические операции и незаконные сделки по отмыванию денег [11].

Таким образом, многочисленные мероприятия и публикации, посвященные цифровой трансформации финансовой отрасли, неумолимо свидетельствуют о крепнущей однобокости в трактовке понятия «цифровизация» и реализации ее инициатив. С цифровизацией связывают преимущественно новые бизнес-модели на основе цифровых каналов взаимодействия с потребителями банковских услуг и партнерами финансовых институтов. Возникают перекос и неверное представле-

ние о том, что весь набор соответствующих цифровых технологий концентрируется во фронт-офисе кредитной организации.

Без должного внимания остается трансформация моделей принятия решений в отношении эффективного распределения капитала, инвестиций и капвложений, а также управления портфелями. Извлечение знаний для принятия решений из оцифрованных данных о деятельности банка, поведении клиентов, рыночной ситуации и пр. - такая же неотъемлемая часть цифровизации, но только внутренних процессов управления эффективностью бизнеса. Потребители этой информации по большей части представляют высший менеджмент и бэк-офисные службы банка. Среди них акционеры и топ-менеджеры, директора по маркетингу и развитию бизнеса, финансовые директора, руководители риск-подразделений, казначейства и многие другие.

Кроме того, в бэк-офисе сосредоточены заказчики так называемых RegTech-решений, предназначенных для реализации государ-

ственных регуляторных требований. На фоне общего усиления надзора, в том числе на основе принципов Basel III, запросы регулятора становятся все более датаемкими, а требования к предоставляемым данным — все более гранулярными и историчными. На смену классической автоматизации регуляторных задач стремительно приходит цифровая аналитика на основе исторических данных и статистики.

Базовая характеристика цифрового бэк-офиса банка - транспарентность. Автоматизация основных процессов управления эффективностью на основе единого хранилища данных создает прозрачность преобразования данных в различные показатели и, как следствие, доверие к информации для принятия решений. Технологии ИИ, в частности нейронные сети, зачастую работают по принципу «черного ящика», скрывая взаимосвязи и порождая у потребителей информации сомнения в достоверности цифр и выводов. Это во многом препятствует проникновению ИИ в процессы управления эффективностью. Вместе с тем ИИ, как неотъемлемая часть цифровизации, должен прийти в RCPM-платформы. Его применение не будет носить массового характера и ограничится в обозримом будущем совершенствованием привычных технологий отдельными элементами ИИ. Например, перспективным видится использования нейросетей для прогнозирования поведенческих характеристик клиентов, распознавания речи для построения аналитических запросов к данным и т.п.

Для более эффективного решения данной задачи взаимодействия фронт- и бэк-офиса требуется особая бизнес-модель, в которой машины и люди «взаимодополняют» друг друга. Искусственный интеллект способен быстрее и точнее выполнять рутинные задачи (автоматизация какого-либо процесса, например, аналитики большого объема данных).

Человеческие навыки и навыки искусственного интеллекта дополняют друг друга. Обладая нужными умениями, люди могут поддерживать и улучшать функциональность

Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности

ИИ. Вот три человеческих умения, которым компании должны обучать своих работников:

1) умение обучать ИИ выполнению желаемой работы, например, распознаванию человеческих эмоций, обнаружению заболеваний, поддержке финансовых решений и взаимодействию с людьми в правильной форме;

2) умение объяснять тем, кто не является экспертом в области ИИ, поведение и процессы, которые приводят ИИ к конкретным выводам и действиям;

3) умение поддерживать ИИ-системы в рамках надежных, безопасных и подходящих параметров для их функционирования.

Уилсон и Догерти также приводят три способа, с помощью которых ИИ расширит человеческие способности. Каждый из них предлагает позитивное развитие конкретной компетенции работника. «Умные» машины все больше способны [11]:

1) совершенствовать аналитику и процессы принятия решений, предоставляя нужную информацию в нужное время. Представьте, что вы вносите критерии данных в приложение, способное предложить бесчисленное множество конструкций, например, оконных рам. В то время как ИИ проводит расчеты, человек оценивает конструкцию с профессиональной точки зрения и с точки зрения внешней привлекательности;

2) взаимодействовать с сотрудниками и новыми клиентами эффективными способами (автоматическое транскрибирование, голосовой поиск и чат-боты);

3) реализовывать контекстно-зависимые способности, позволяющие коллегам-роботам (коботам) работать совместно с людьми. Например, кобот, который сворачивает и заклеивает картонные коробки, освобождает человека от этой задачи, и последний может заняться контролем, улучшением и перенаправлением процесса сборки.

Компании, ориентированные на цифровой успех, должны стремиться к приобретению обоих наборов навыков: навыков, необходимых человеку для развития и обеспечения надежности процессов взаимодействия с ИИ,

EcONOMiCS AND MANAGEMENT iN THE iNDUSTRiES AND AREAS OF ACTiViTY

и профессиональных навыков, стимулом к получению которых служит взаимодействие р с машинами. з Планирование должно включать в себя т внимание к изменениям, которые влияют на рабочую силу: изменения должны быть не д просто приемлемыми, необходимо сглаживать их негативное влияние. Наибольшее п отрицательное влияние переход на искус- и ственный интеллект и автоматизацию оказы- и вает на рабочую силу. Мы рекомендуем сле- м дующие четыре действия для каждой компании, которая внедряет ИИ или планирует это и сделать: м - вдумчиво спланируйте степень и ско- в рость внедрения ИИ внутри вашей организа- ц ции; п

- определите конкретные изменения, которые привнесет ИИ, и перераспределите задачи, разделив их на машинные и когнитивные;

- узнайте от сотрудников, чего они ожидают от внедрения ИИ;

- подготовьтесь к тому, что сотрудники получат широкие возможности для обучения и развития навыков и принятия решений, имеющих отношение к партнерству людей и машин.

Анализ цифровой грамотности населения и готовности кадров для цифровой трансформации коммерческого банка нацеливает на внедрение стратегии пошаговой цифровиза-ции, предусматривающей необходимость переквалификации сотрудников.

Список литературы

1. Цифровая Россия: новая реальность. Июль 2017 г. / Digital Russia: anewreality. July 2017 [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www.mckinsey.com/~/media/ McKinsey/Locations/E

2. Курманова ДА., Султангареев Д.Р., Хабибуллина Л.Р. Модели управления рисками финансовых технологий // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия экономика. - 2020. - № 2 (32). -С. 82-91.

3. Цифровая трансформация банков: парадоксы в процессе перехода [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://rb.ru/ story/paradoxes-transformation/

4. Kurmanova L.R., Kurmanova D.A., Nurdavliatova. E.F. Financial technologies as a tool for comprehensive banking services // Proceedings of the International Scientific Conference "Far East Con" (ISCFEC 2020). Series: Advances in Economics, Business and Management Research, volume 128. International Scientific Conference "Far East Con" (ISCFEC 2020). - P. 426-431 [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: http://creativecommons.org/licenses/ by-nc/4.0/

5. Курманова ДА. Финансовые технологии на розничном рынке банковских услуг //

Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия экономика. - 2019. - № 1 (27). -С. 60-67.

6. Хадыев Т.И., Курманова Л.Р., Курбанаева Л.Ф. Применение искусственного интеллекта в скоринговых системах российских банков // Инновационное развитие экономики. -2019. - № 6 (54) ноябрь-декабрь. - С. 41-48.

7. Цифровая Россия: новая реальность -McKinsey, Июль 2017 г. [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www. tadviser.ru/images/c/c2/Digital-Russia-report. pdf

8. Что такое цифровая экономика? Тренды, компетенции, измерение / XX Апр. между-нар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества (Москва, 9-12 апреля 2019 г.) / Г.И. Абдрахманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др.; науч. ред. Л.М. Гохберг ; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. — 82 с.

9. Смирнов Е.Н. Цифровая трансформация мировой экономики: торговля, производство, рынки: Монография - М.: Мир науки, 2019. - 506 с. [Электронный ресурс] Режим доступа URL:https://izd-mn.com/PDF/38MNNPM19. pdf

10. Молодькова Э.Б., Попазова О.А. Управление персоналом банковского сектора

в условиях цифровизации экономики // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. -2020. - № 1 (121). - С. 113-118.

11. Официальный сайт новостей «РБК». [Электронный ресурс] - Режим доступа: URL: https://www.rbc.ru/technology_and_med ia/20/06/2018/5b29331c9a79477930b03101

12. Официальный сайт АО «Россельхозбанк» [Электронный ресурс]. -Режим доступа: URL: https://www.rshb.ru/ ^ws/440659/

13. Официальный сайт ПАО «Сбербанк России» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: https://2017.report-sberbank.ru/ ru/performance-overview/best-customer-experience/business-ecosystem

14. Официальный сайт НАФИ Аналитический центр [Электронный ресурс].

- Режим доступа: URL: https://nafi.ru/ analytics/tsifrovaya-gramotnost-rossiyan-issledovanie-2020/

References

1. Digital Russia: a new reality. July 2017 / Digital Russia: anewreality. July 2017 [Electronic resource] - Access mode: URL: https://www.mckinsey.com/~/media/ McKinsey / Locations / E

2. Kurmanova D.A., Sultangareev D.R., Khabibullina L.R. Risk management models of financial technologies // Vestnik USNTU. Science, education, economics. Economics series. - 2020. - No. 2 (32). - Р. 82-91.

3. Digital transformation of banks: paradoxes in the process of transition [Electronic resource]

- Access mode: URL: https://rb.ru/story/ paradoxes-transformation/

4. Kurmanova L.R., Kurmanova D.A., Nurdavliatova. E.F. Financial technologies as a tool for comprehensive banking services // Proceedings of the International Scientific Conference "Far East Con" (ISCFEC 2020). Series: Advances in Economics, Business and Management Research, volume 128. International Scientific Conference "Far East Con" (ISCFEC 2020). - P. 42б-431. [Electronic resource] - Access mode: URL: http:// creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности

5. Kurmanova D.A. Financial technologies in the retail banking market // Bulletin of USPTU. Science, education, economics. Economics Series. - 2019. - No. 1 (27). - Р. 60-67.

6. Khadyev T.I., Kurmanova L.R., Kurbanaeva L.F. The use of artificial intelligence in the scoring systems of Russian banks // Innovative development of the economy. - 2019.

- No. 6 (54) November-December. - Р. 41-48.

7. Digital Russia: a new reality - McKinsey, July 2017 [Electronic resource] - Access mode: URL: https://www.tadviser.ru/images/cZc2/ Digital-Russia-report.pdf

8. What is the digital economy? Trends, competencies, measurement / XX Apr. international scientific. conf. on the problems of economic and social development (Moscow, April 9-12, 2019) / G.I. Abdrakhmanova, K.O. Vishnevsky, L.M. Gokhberg and others; scientific. ed. L.M. Gokhberg; Nat. issled. University Higher School of Economics. - M.: Ed. House of the Higher School of Economics, 2019. - 82 p.

9. Smirnov E.N. Digital transformation of the world economy: trade, production, markets: Monograph - Moscow: World of Science, 2019.

- 506 p. [Electronic resource] URL access mode: https: //izd-mn.com/PDF/38MNNPM19.pdf

10. Molodkova E.B., Popazova O.A. Personnel management of the banking sector in the context of digitalization of the economy // Bulletin of the St. Petersburg State University of Economics. - 2020. - No. 1 (121). - P. 113-118.

11. Official site of the RBC news. [Electronic resource] - Access mode: URL: https://www. rbc.ru/technology_and_media/20/06/2018/5b29 331c9a79477930b03101

12. Official site of JSC "Rosselkhozbank" [Electronic resource]. - Access mode: URL: https://www.rshb.ru/news/440659/

13. Official site of Sberbank of Russia PJSC [Electronic resource]. - Access mode: URL: https://2017.report-sberbank.ru/ru/performance-overview/best-customer-experience/business-ecosystem

14. Official site of NAFI Analytical Center [Electronic resource]. - Access mode: URL: https://nafi.ru/analytics/tsifrovaya-gramotnost-rossiyan-issledovanie-2020/