КЛЮЧЕВЫЕ ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ «БУДУЩЕГО» В РОССИИ

Ключевые цифровые технологии «будущего» в России

Соколинская Наталия Эвальдовна,

кандидат экономических наук, профессор Департамента банковского дела и финансовых рынков, ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»

E-mail: nsokolinskaya@fa.ru Зиновьева Елена Андреевна,

аспирант Департамента банковского дела и финансовых рынков, ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» E-mail: e.zinovyeva@mail.ru

В статье рассматривается понятие цифровой трансформации, анализируются предпосылки возникновения и актуальность цифровизации коммерческих банков в России. Приведена статистика по уровню цифровой зрелости банков в России в сравнении с лидерами мирового рынка, а также спрогнозированы перспективы российского банковского сектора занять ведущие позиции в цифровом мире. Выделены основные направления трансформации бизнеса в банковской сфере в части создания собственной экосистемы с обширным набором продуктов и услуг, выстраивания партнерских коммуникаций с другими компаниями для удовлетворения потребностей клиентов по принципу «единого окна». Рассмотрены ключевые цифровые технологии, которые наиболее перспективны для внедрения в России, а также «будущие» технологические инструменты, в частности цифровые двойники, технология периферийных вычислений, удаленная биометрическая идентификация физических лиц.

Ключевые слова: цифровизация, банковский сектор, дистанционное банковское обслуживание, цифровые технологии, цифровая трансформация, экосистема.

Введение

В последние десятилетия цифровая трансформация становится жизненным кредо, корпоративной философией в развитии кредитных организаций. Коммерческие банки все чаще применяют в своей деятельности цифровые решения для извлечения конкурентных преимуществ на рынке и расширения клиентуры. Но их цель - не просто использовать диджитал инструменты, а эффективно внедрять их в свои бизнес - процессы для получения «быстрой» прибыли от вложений в «цифру», поскольку использование инвестиций «вхолостую» - это слишком дорогое удовольствие в современном мире. Необходимо понимать, какие цифровые технологии будут полезны и востребованы, а какие - нет.

Что же такое цифровая трансформация?

Одно из толкований термина «трансформация» (лат. transformatio «преобразование, превращение, метаморфоза») - это генетическое модифицирование клетки посредством внедрения и дальнейшего распространения в клетке чужеродного генетического материала (ДНК) [1]. Таким образом, цифровая трансформация - это модификация отрасли на генетическом уровне организации, то есть комплексное и фундаментальное проникновение технологий во все сферы бизнес - модели, корпоративного управления, стратегического развития, изменение подхода к выстраиванию коммуникаций с клиентами. Цифровая трансформация нацелена на глубокую и масштабную дид-житализацию в традиционном процессе, влекущую за собой создание новых производственных процессов и новых продуктов, привлекающих внимание клиентов и «переманивающих» их от конкурентов.

Банковский сектор является благодатной почвой для внедрения цифровых ноу-хау. Современные кредитные учреждения инвестируют крупные суммы бюджета в 1Т-технологии, чтобы заинтересовать клиентов и предложить им принципиально новые концепции в сфере цифровых финансовых услуг и продуктов.

Цифровая трансформация коммерческих банков в России

в

см л

Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансового университета

Разумеется, цифровая трансформация не может не коснуться корпоративной культуры банка, организации внутрибанковских процессов, которые скрыты от социума, но имеют очень важное значение при внедрении новых технологий. Необходимо упрощать бюрократические процессы, снимать жесткие «входные барьеры» для клиентов, выстраивать кросс-функциональные отношения как с дру-

гими организациями, так и с клиентами, повышать «цифровую зрелость» сотрудников.

Согласно исследованию аудиторской компании КПМГ «Цифровые технологии в российских компаниях» (далее - исследование КПМГ) одними из ос-

новных факторов, препятствующих эффективной цифровой трансформации, являются недостаточная зрелость текущих бизнес-процессов, автоматизация низкого уровня, неразвитые компетенции и низкая 1Т-грамотность сотрудников [4] (рис. 1).

Рис. 1

Основной мотивацией для кредитных организаций к переходу на цифровые рельсы является стремление «сохранить» свою клиентуру и максимально удовлетворять их потребности, повышать их лояльность. Например, АО «Тинькофф Банк» внедрил услугу «Ипотечный брокер», которая позволяет оформить заявку на кредит on-line и минимизировать личное присутствие клиента в офисе банке [9]. Важным направлением трансформации бизнеса в банковской сфере является создание своей экосистемы, выстраивание партнерских коммуникаций с другими компаниями для удовлетворения ежедневных нужд клиентов по принципу «единого окна». Например, с целью привлечение различных категорий граждан ПАО «Сбербанк» расширил свою бонусную программу «Спасибо»

такими сервисами, как «Спасибо от Сбербанка. Путешествия», «Спасибо от Сбербанка. Онлайн» и «Спасибо от Сбербанка. Впечатления» [10].

В исследовании международной консалтинговой компании McKinsey & Company «Инновации в России - неисчерпаемый источник роста» (далее - исследование McKinsey & Company) спрогнозированы перспективы российского банковского сектора занять лидирующие позиции в мире. Банки «будущего» представляют собой движущую силу продвижения цифровых инициатив. Крупные игроки, которые смогут осуществить глобальную цифровую трансформацию, будут функционировать в пределах собственной экосистемы с обширным набором продуктов и услуг [5] (рис. 2).

Рис. 2

В исследовании McKinsey & Company отмечено, что в России создан хороший базис для цифровой трансформации банковской сферы. Ежегодно рас-

тет процент клиентов, которые используют дистанционные каналы обслуживания. В России широко используются мобильные и опНпе-приложения

сз о

со £

m Р сг

СТ1 А

=Е

с разнообразными функциями. Мобильные сервисы крупных российских банков имеют в полтора-два раза больше функций транзакционного обслуживания, чем аналоги крупных банков Европы [5].

Согласно отчету международной консалтинговой компании Boston Consulting Group «Global Risk 2020: It's Time for Banks to Self-Disrupt» (далее - отчет BCG), представленному 21 апреля 2020 года, Россия заняла в 2019 году первое место в мире по уровню использования бесконтактных платежей с помощью технологии NFC, системы мобильных платежей, платежей с применением технологии электромагнитной передачи, кроме того, Россия

заняла третью строчку по уровню распространения сервисов финансовых технологий. В соответствии с отчетом BCG российский банковский сектор с точки зрения цифровизации назван более подготовленным к пандемии коронавируса по сравнению с мировыми зарубежными банками [3].

В сентябре 2020 года международная сеть «Де-лойт» опубликовала исследование «Уровень цифровой зрелости банков (Digital Banking Maturity) -2020» - четвертое издание международного обзора цифровизации коммерческих банков, в котором представлено, что Россия входит в топ-10 мировых лидеров по уровню цифровизации [7] (рис. 3).

Рис. 3

Ое

см

1Л

Развитие цифровизации коммерческих банков в России: ключевые цифровые технологии «будущего»

В какие же цифровые технологии инвестировать средства?

В исследовании КПМГ выделяются следующие ключевые цифровые технологии, которые являются наиболее популярными для внедрения в России: анализ больших данных (Big Data) и предик-тивная аналитика, роботизация бизнес-процессов (RPA), чат-боты, оптическое распознавание (OCR), искусственный интеллект (AI), Интернет вещей (IoT), виртуальная и дополненная реальность (VR/ AR) и блокчейн [4] (рис. 4).

Технология

Б целом

Фин. институты

Big DBla Э4%

Чвт^нттн 51% 60%

Мюпивцм! 50% 56%

OCR 36% 56%

AI 2S% 40%

IoT 24% IZ%

Vn/АЯ 21% 16%

Блокчейн 13% 32%

Рис. 4

Рассмотрим каждое из вышеперечисленных

цифровых решений [4]:

1. Роботизация бизнес-процессов (RPA - Robot Process Automation) - автоматизация процессов с помощью использования программного робота, что позволяет сократить стоимость и сроки выполнения рутинных операций, снизить количество ошибок в результате «человеческого фактора», освободить время сотрудников организации на решение более значимых задач, тем самым повышается операционная эффективность от 40 до 80%. Применение RPA в финансовой функции [8] (рис. 5).

2. Анализ больших данных (Big Data) и предиктив-ная аналитика - это технология анализа данных, включающая в себя статистическое моделирование, изучение исторических событий и прогнозирование результата на основе полученных знаний. Предиктивная аналитика - прогнозная или предсказательная, отвечает на вопрос «Что может произойти?» посредством анализа собранной информации. Можно выделить 3 «кита» предиктивной аналитики:

• Сбор данных (количественные, экономические факторы, внешние, внутренние, временные, конверсионные показатели, клиентский путь и т.д.).

• Исследовательский анализ данных, основу которого составляют различные методы класси-

фикации, моделирования, статистические модели. Исследовательский анализ данных необходим для решения следующих задач: классификация, регрессия, кластеризация, ассоциация, последовательная ассоциация, анализ отклонений.

ЯЁЯ) Наиболее роботизируемые процессы 1

От закупки до оплаты  \ж

От операцш до отчетное™ т

Формирование отчетное™ ш

ней зд

От заказа до оплаты

Начисление и расчет заработной платы т

Планирование, бкдакетргаэние и прогнозирование 2%

Казначейские операции 17%

Нанисление и расчет по налогам и сборам

Ж

Рис. 5

• Предиктивное моделирование - создание достоверного прогнозирования, опираясь на исторический опыт. На этом этапе необходимо выбрать математическую или статистическую модель.

Одними из первых предиктивную аналитику стали применять трейдеры, чтобы спрогнозировать колебания курсов на бирже. Предиктивная аналитика используется в банковской сфере при анализе платежеспособности клиентов, для выявления мошеннических действий, а также для формирования персонализированных предложений. Например, бонусная программа ПАО «Сбербанк» «Спасибо» различает клиентов с учетом их хобби, занятий и увлечений.

3. Чат-боты - виртуальные компьютерные «помощники-программы», которые имитирует общение с клиентами и оказывают информационную поддержку, осуществляют поиск информации по запросам максимально быстро. Чат-бот индивидуально подстраивается под каждый клиентский вопрос, минимизирует финансовые расходы организации и время обработки поступивших вопросов. Эксперты прогнозируют, что чат-боты сэкономят банкам миллиарды долларов уже в ближайшем десятилетии. По прогнозам аналитиков Juniper к 2022 году этот показатель составит 8 миллиардов долларов в год [11].

Использование чат-ботов в России будет ежегодно увеличиваться на 30% в течение ближайших трех лет согласно исследованию компании Accenture «Антикризисные цифровые технологии: перспективы рынка чат-ботов». Accenture выделила 5 аспектов, которые повлияют на развитие использования чат-ботов: развитие искусственного интеллекта, увеличение использования мессен-джеров, уменьшение стоимости и несложная разработка, «общение» между ботами, платежи с использованием чат-ботов. В связи с пандемией существенно увеличилась актуальность использования чат-ботов с целью снижения личного общения участников рынка [12].

В декабре 2019 года АО «Райффайзенбанк» стал использовать чат-бота во всех каналах привлечения физических лиц (сайт, мобильный банк и т.д.). В 2020 году чат-бота стали использовать для юридических лиц и клиентов «премиум».

4. Искусственный интеллект (AI) - технологии, предназначенные выполнять комплексные задачи с помощью компьютеров и оптимизировать использование человеческого ресурса. AI используется при выявлении мошеннических транзакций, оценивании кредитного риска. Классификация банков по уровню использования технологий AI в 2018 году[13] (рис. 6).

Класс

(краткое

название)

Класс

Банки, включенные в класс

Значительно еь ше сред-его

Выше сред-его

Близок к сред-ему

Заявленный банком уровень использова-ия технологий искусственного интеллекта и машинного обучен/? значительно выше сред-его уровня, характерного для крупных российск/х банков.

Заявленный банком уровень испольаова-ия технологий искусственного интеллекта и машинного обучен/? вь ше среднего уровня, хар а-верного для крупных российских банков, пру -аличии значимого потенциала в э~сй сфере.

Заявленный банком уровень испольаова-ия технологий искусственного интеллекта и машинного обучен/? близок к среднему уровню, характерному д."л крупных российск/х банков.

Рис. 6

Тинькофф Банк, Банк ГГБ. МТС Банк

Московский кредитный ба-к, Банк «Русский Стандарт», Промсвязьбанк. Банк «Ренессанс Кредит»

УБРиР, Б КС Банк, Банк «ДельтаКредит», Банк «Открытие»

сз о

со £

m Р сг

СТ1 А

=Е

5. Виртуальная и дополненная реальность (VR/AR) - технологии виртуальной и дополненной («расширенной») реальности, которые представляют собой технологии проецирования или «расширения» реальности с использованием технических средств. VR создает с помощью технических средств мир, который передается человеку посредством органов чувств. AR дополняет реальность любыми сенсорными аспектами. Таким образом, VR блокирует реальность, то есть пользователь, надев виртуальные очки, переносится из реального мира в цифровой. AR же расширяет цифровыми элементами реальный мир. В 2015 году в России образована Ассоциация дополненной и виртуальной реальности. Российский рынок VR/ AR в основном представлен небольшими организациями, реализующие проекты на базе зарубежных разработок (Oculus Rift, HTC Vive).

В декабре 2016 года в ПАО «Сбербанк» начали тестировать сервисы для людей с ограниченными способностями. Для понимания потребности клиентов ПАО «Сбербанк» купил костюмы GERT (GERontologic Test suit), которые имитируют разные формы физических отклонений. Костюмы GERT - технологические симуляторы разных форм инвалидности, например, по зрению, слуху и т.д. ПАО «Сбербанк» впервые в России стал использовать подобные костюмы с целью проверки адаптации своих услуг и сервисов.

6. Интернет вещей (IoT) - взаимосвязь между собой элементов (устройства - объекты - системы) для сбора информации и последующей обработки и анализа. Полученные данные исследуются с помощью технологии анализа больших данных, чтобы повысить точность и качество принятия решений. Появление технологии IoT способствовала кардинальным изменениям банковской сферы. Например, сбор и анализ данных о клиентах позволяет формировать клиентам индивидуальные пакеты услуг, предоставлять скидки, предлагать набор индивидуальных программ лояльности для клиентов, тем самым привлекая их внимание. Глобальный сбор данных, который обеспечивает IoT, применяется в настоящее время кредитными организациями не только для анализа поведения клиента, но и как средство оптимизации внутренних процессов, например, при принятии решений по продуктовой стратегии или в области кредитования.

Информация о предпочтении покупателя используется для прогноза целевых предложений по банковским продуктам и расчета кредитного риска индивидуально для потенциального заемщика (особенно для того, кто не имеет еще кредитной истории) и принятия взвешенного бизнес-решения.

7. Оптическое распознавание - технологии я OCR/ICR, которые используются с целью распоз-е навания документов и перевода их в цифровой S формат. Подобные технологии «помогают челове-° ку», принимая, анализируя и проверяя документы, ¿в а также приносят плюс тем организациям, в кото-

рых большой бумажный документооборот нуждается в оцифровке с целью ускорить процесс принятия решений, обслужить клиентов или автоматизировать учетные операции. Технологии OCR/ ICR можно назвать своего рода «входными воротами» в цифровизацию.

8. Блокчейн - база данных о действиях всех ее участников в виде «цепочки блоков». Спецификой подобной базы данных можно назвать то, что каждый пользователь подтверждает истинность информации, вносимой другими пользователями, таким образом снижается риск мошеннических действий или недобросовестной работы с информацией.

Блокчейн может сильно изменить банковский сектор. Применение блокчейна эффективно в двух областях: ведение записей и документации (регистрация новых данных, идентификация пользователей, smart-контракты) и транзакции (динамическая регистрация - обмен цифровых и физических активов на цифровой платформе, инфраструктура платежей, проверяемые данные). Компании банковского сектора сталкиваются с задачами по оптимизации транзакций, работе с данными и обеспечению безопасности, поэтому внедрение блокчейна может оказаться эффективной инновацией, которая позволит открыть новые возможности и создать уникальное коммерческое предложение [5].

Так приносят ли цифровые технологии экономический эффект?

Конечно, да. Грамотная цифровизация бизнес-процессов так или иначе снижает издержки компании как денежные, так и временные. Интересно узнать, какие цифровые технологии, уже применяемые компаниями в своей деятельности, максимально выгодны?

Обратимся к исследованию КПМГ (январь 2019 года), в котором отмечено, что наибольший экономический эффект компаниям принесли технологии RPA, Big Data и предиктивная аналитика [4] (рис. 7).

Через несколько лет российский рынок дойдет до внедрения следующих технологических инструментов:

1. Цифровые двойники - виртуальная сущность, отражающая реальные объекты, процессы или системы. Это сложная программа, создаваемая на основе различной информации и с помощью множества 1оТ-датчиков. Цифровая модель изменяет факторы работы оборудования и вносит улучшения намного быстрее и безопаснее, чем при экспериментах на реальных объектах [4].

2. Технология периферийных вычислений состоит в том, что центры сбора и анализа данных расположены рядом с источником данных с целью снижения задержки передачи информации [4].

3. В первом квартале 2018 года в России была разработана цифровая платформа - Единая биометрическая система (далее - ЕБС), с применением которой происходит удаленная био-

метрическая идентификация физических лиц. Разработка подобной платформы переводит финансовые услуги и сервисы в новую цифровую область, повышая их доступность для населения, в том числе для физических лиц с ограниченными возможностями, а также увеличивая конкуренцию на рынке. ЕБС и Единая система идентификации и аутентификации обеспечивают достоверную идентификацию пользователя и позволяет им получать основной пакет ус-

луг, например, открытие вклада или получение кредита, не посещая офис банка. Сбор «биометрии» стартовал в России летом 2018 года. На 1 марта 2020 года данный сервис оказывается в более чем в 13,5 тыс. структурных подразделений банков [14]. Данный механизм разработан Банком России в рамках реализации Основных направлений развития финансовых технологий на период 2018-2020 годов [15].

Рис. 7

4. Банк России и Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (далее - РФ) запустили экспериментальный сервис, позволяющий клиентам через личные кабинеты Единого портала госуслуг удаленно представлять свои данные в кредитные и страховые учреждения и получать услуги и сервисы в цифровом формате без личного присутствия в офисе. Через новый сервис финансовые организации смогут получить необходимые им документы физических лиц, которые хранятся в разных базах данных (ФНС, Росреестр и т.д.), естественно, с согласия самих граждан, которые хранится в едином реестре цифровых согласий [2]. Сервис реализуется в рамках программы по запуску цифрового профиля граждан согласно постановлению Правительства РФ от 03.06.2019 № 710 «О проведении эксперимента по повышению качества и связанности данных, содержащихся в государственных информационных ресурсах» [17].

Планы российских организаций коррелируют-ся с общемировыми тенденциями. В перспективе ближайших лет российские организации будут продолжать развивать технологии RPA, OCR и предиктивной аналитики [4].

Заключение

В современных условиях кредитным организациям необходимо проявлять активность по внедрению цифровых инициатив с целью трансформации банковских операций и услуг, а также выстраивать современное взаимодействие с клиентами через призму кибербезопасности, автоматизации процессов и цифровизации.

Какие же вызовы диктуют современные реалии?

В первую очередь, это скорость поставки продукта (^теЛо-тагке!), что является одной из слабых сторон классических коммерческих банков, во-вторых, это высокая степень предоставления удаленных услуг, то есть преобразование количества клиентов в увеличение объема продаж. Многие современные банки организуют собственные центры исследований, где ставятся эксперименты и создаются прототипы для поиска новых векторов развития.

Цифровая трансформация является жизненно необходимым процессом современной эпохи для любой кредитной организации, что особенно ярко продемонстрировал период пандемии новой ко-роновирусной инфекции, когда взаимоотношения клиентов и банков были в считанные дни и месяцы переведены исключительно в электронный формат. Очевидно, что организации, которые не справятся с цифровой трансформацией, вынуждены будут навсегда покинуть финансовый рынок.

Вызовы современного мирового сообщества заставляют коммерческие банки переосмыслить существующие модели своей хозяйственной деятельности. В настоящее время можно констатировать высокую интенсивность и динамичность развития банковского сектора под воздействием цифровых тенденций. Кредитные учреждения трансформируются «на глазах» в высокотехнологичные финансовые холдинги. При этом, безусловно, останавливаться на достигнутых результатах недопустимо. Цифровая трансформация должна быть предельно быстрой и комфортной как для банков, так и для их клиентов, что позволяет получить первым - больше прибыли, а вторым - выгодные финансовые услуги сервисы. Учитывая

сз о

со £

m Р сг

СТ1 А

=Е

Q. в

СМ

л

статус коммерческих банков в качестве ключевых финансовых посредников в экономике, можно говорить о существующей прямой зависимости их стабильной и слаженной работы в рамках диджи-тализации экономических процессов с последовательным развитием всей экономической системы страны в целом.

Литература

1. Трансформация (генетика). [Электронный ресурс]. URL: https://info-farm.ru/alphabet_index/t/ transformaciya-genetika.html.

2. Запущен сервис по цифровому взаимодействию между гражданами и банками через Единый портал госуслуг, май 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru/press/ event/?id=6723.

3. Global Risk 2020: It's Time for Banks to Self-Disrupt. [Электронный ресурс]. URL: https:// image-src.bcg.com/Images/BCG-Global-Risk-2020-It's-Time-for-Banks-to-Self-Disrupt-Apr-2020_tcm9-243862.pdf.

4. Цифровые технологии в российских компаниях, январь 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/ru/ pdf/2019/01/ru-ru-digital-technologies-in-russian-companies.pdf.

5. Инновации в России - неисчерпаемый источник роста, январь 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/ Locations/Europe%20and%20Middle%20East/ Russia/0ur%20Insights/Innovations%20in%20 Russia/Innovations-in-Russia_web_lq-1.ashx.

6. Цифровые технологии в российских компаниях, июль 2018. [Электронный ресурс]. URL: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/ru/ pdf/2019/01/ru-ru-digital-technologies-in-russian-companies.pdf.

7. Уровень цифровой зрелости банков - 2020, сентябрь 2020. [Электронный ресурс] URL: https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/research-center/articles/digital-banking-maturity-2020.html.

8. Цифровизация финансовых функций: RPA, Process Mining, Machine Learning, июль 2020. [Электронный ресурс] URL: https://home. kpmg/content/dam/kpmg/ru/pdf/2020/07/ru-ru-digitalization-of-financial-functions.pdf.

9. Официальный сайт АО ««Тинькофф Банк». [Электронный ресурс]. URL: https://tinkoff-ipoteka.com.

10. Официальный сайт «СберСпасибо». [Электронный ресурс]. URL: https://spasibosberbank. ru.

11. Чат-боты в банкинге: ТОП-7 примеров успешного использования. [Электронный ресурс]. URL: https://psm7.com/review/chat-boty-v-bankinge-top-7-primerov-uspeshnogo-ispolzovaniya.html.

12. Антикризисные цифровые технологии: перспективы рынка чат-ботов, май 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://www.accenture. com/ru-ru/about/company/company-news-

release-growth-chatbot-market-accenture-research.

13. Искусственный интеллект в банковском секторе. [Электронный ресурс]. URL: https://raexpert. ru/researches/banks/bank_ai2018.

14. Удаленная идентификация. [Электронный ресурс]. https://cbr.ru/fintech/digital_biometric_id/

15. Основные направления развития финансовых технологий на период 2018-2020 годов. [Электронный ресурс]. https://cbr.ru/Content/ Document/File/84852/0N_FinTex_2017.pdf

16. Мирошниченко М. А., Трелевская К.А., Мамы-кина Е.В. Исследование процессов «цифро-визации» банковского сектора в рамках экосистемы цифровой экономики России // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2017. № 133. С. 434-447.

17. Постановление Правительства РФ от 3 июня 2019 г. № 710 «О проведении эксперимента по повышению качества и связанности данных, содержащихся в государственных информационных ресурсах» // СЗ РФ. 2019. Ст. 2963.

18. Соколинская Н.Э., Гвоздецкая Е.А. Этапы появления новых рынков электронных услуг и цифровых продуктов в России. Источник: Финансовые рынки и банки. 2018. С. 55-60.

KEY DIGITAL FUTURE TECHNOLOGIES IN RUSSIA

Sokolinskaya N.E., Zinovieva E.A.

Financial University under the Government of the Russian Federation

References

1. Transformation (genetics). [Electronic Resource]. URL: https:// info-farm.ru/alphabet_index/t/transformaciya-genetika.html.

2. A service for digital interaction between citizens and banks has been launched through the Unified Portal of Public Services, May 2020. [Electronic Resource]. URL: https://cbr.ru/press/ event/?id=6723.

3. Global Risk 2020: It's Time for Banks to Self-Disrupt. [Electronic Resource]. URL: https://image-src.bcg.com/Images/ BCG-Global-Risk-2020-It's-Time-for-Banks-to-Self-Disrupt-Apr-2020_tcm9-243862.pdf.

4. Digital technologies in Russian companies, January 2019. [Electronic Resource]. URL: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/ ru/pdf/2019/01/ru-ru-digital-technologies-in-russian-companies. pdf.

5. Innovation in Russia - i nexhaustible source of growth, January 2019. [Electronic Resource]. URL: https://assets.kpmg/content/ dam/kpmg/ru/pdf/2019/01/ru-ru-digital-technologies-in-russian-companies.pdf.

6. Digital technologies in Russian companies, July 2018. [Electronic Resource] URL: https://www.mckinsey.com/~/media/McK-insey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Russia/ 0ur%20Insights/Innovations% 20in%20 Russia/Innovations-in-Russia_web_lq-1.ashx.

7. Level of digital maturity of banks - 2020, September 2020. [Electronic Resource] URL: https://www2.deloitte.com/ru/ru/ pages/research-center/articles/digital-banking-maturity-2020. html.

8. Digitalization of financial functions: RPA, Process Mining, Machine Learning, July 2020. [Electronic Resource] URL: https://home.kpmg/content/dam/kpmg/ru/pdf/2020/07/ru-ru-digitalization-of-financial-functions.pdf.

9. Official website of Tinkoff Bank JSC. [Electronic Resource]. URL: https://tinkoff-ipoteka.com.

10. Official website «SberSpasibo». [Electronic Resource]. URL: https://spasibosberbank.ru.

11. Chat bots in banking: TOn-7 examples of successful use. [Electronic Resource]. URL: https://psm7.com/review/chat-boty-v-bankinge-top-7-primerov-uspeshnogo-ispolzovaniya.html.

12. Anti-crisis digital technologies: prospects for the chat bots market, May 2020. [Electronic Resource]. URL: https://www.accen-ture.com/ru-ru/about/company/company-news-release-growth-chatbot-market-accenture-research.

13. Artificial intelligence in the banking sector. [Electronic Resource]. URL: https://raexpert.ru/researches/banks/bank_ai2018.

14. Banking information systems and technologies: textbook/team of authors; ed. O.I. Lavrushina, V.I. Solovyova. - M.: KNO-RUS, 2020. 528 p.

15. Miroshnichenko M. A., Trelevskaya K.A., Mamykina E.V. Study of the processes of "digitalization" of the banking sector within the framework of the ecosystem of the digital economy of Russia/Political network electronic scientific journal of the Kuban State Agrarian University. 2017. № 133. Pp. 434-447.

16. Decree of the Government of the Russian Federation of June 3, 2019 No. 710 «On conducting an experiment to improve the quality and connectivity of data contained in State information resources» //SZ of the Russian Federation. 2019. Article. 2963.

17. Sokolinskaya N.E., Gvozdetskaya, E.A. Stages of the emergence of new markets for electronic services and digital products in Russia. Source: Financial markets and banks. 2018. -Pp. 55-60.