Недавно украинский «Альфа-Банк» объявил о «первом в Европе» выпуске карт без номера, CVV-кода и срока действия. Аналогичные Platinum-карты теперь запускает monobank.

https://bit.ly/35K9nLb

На постсоветском пространстве банки успели осознать всю важность данных и сопутствующих технологий. Например, они активно внедряют биометрию для повышения безопасности, работают с big data для таргетирования клиентов и ищут специалистов в сфере Data Science, что делает ее все более привлекательной сферой. Подробнее о больших данных в России, Армении, Кыргызстане и Беларуси читайте в нашей сегодняшней подборке.

Анализ данных операторов связи становится золотым дном для современных банков. Такое мнение выразил вице-президент МТС по финансовым сервисам, председатель правления МТС Банка Илья Филатов: https://bit.ly/2N4TcQf

Рекрутинговое агентство Minds опубликовало в своем блоге статью о развитии направления больших данных (big data) в Армении. Самое главное — в нашем пересказе: https://bit.ly/2Wb94on

В Минске прошел хакатон по big data и data science. Подробнее: https://bit.ly/3605EJR

В Кыргызстане негде учиться data science. Об этом пишет в своем блоге старший аналитик центра «БизЭксперт» и Школы данных Гульнур Чекирова: https://bit.ly/35Szdgl

Российский рынок больших данных активно развивается, но все еще очень молод. Об этом пишет гендиректор компании CleverDATA Денис Афанасьев. Подробнее: https://bit.ly/33U2YeQ

В России растут инвестиции в big data

Более половины (55,4%) крупных российских компаний инвестируют в аналитику больших данных (big data). Об этом говорится в отчете IDC и Hitachi Vantara.

Отмечается, что на это направление компании выделяют 1–10 млн руб. в год. Это 5–10% всего ИТ-бюджета у 35% опрошенных и более 10% — у других 35%. Компании, которые уже занимаются аналитикой больших данных, планируют расширение таких проектов и увеличение бюджетов на них в ближайшие год-два.

В ходе опроса компании высказали пожелания, чтобы работа с открытыми источниками и обезличенными данными от других компаний (банки, операторы связи) была зарегулирована. По их мнению, развитие рынка осложняет небольшое количество открытых источников информации, доступ к которым происходит легально, пишет «Коммерсантъ».


https://bit.ly/32HbX2J

Qiwi создает платформу аналитики Big Data

Группа компаний QIWI создает центр компетенций в сфере технологий машинного обучения и работы с данными (QIWI Data), а также корпоративную платформу для решения задач, связанных с глубинной аналитикой и монетизацией данных. Об этом сообщает журнал «ПЛАС».

«Мы рассчитываем, что с появлением новой платформы для аналитики Big Data мы сможем еще сильнее укрепить позиции компании на рынке финтеха. Появление специализированного центра для работы с данными позволит повысить качество сервиса всех компаний экосистемы QIWI. В частности, предлагать персонифицированные услуги клиентам, исходя из их потребностей и особенностей платежного поведения», — отметил гендиректор QIWI Сергей Солонин.

Развитием направления займется Юлия Богачева (ранее Chief Data Officer в Сбербанке), разработкой и внедрением методов машинного обучения — Андрей Абрамов (ранее директор по R&D в PositiveTechnologies).

https://bit.ly/32FEVA7

Как анализируют соцсети в Сбербанке

Компания Brand Analytics разместила в своем блоге статью о том, как российский Сбербанк использует Social Media Listening (SML) для управления маркетинговыми данными и аналитики. Самое главное — в нашем пересказе.

Зачем это нужно

Главное, что дает исследователю SML — уход от неестественной ситуации «прямого» опроса. Возможность больше слушать, наблюдать и меньше спрашивать. Следующее важное преимущество — «в соцмедиа уже есть все»: данные уже «собраны», и, скорее всего, в них есть ответы и новые вопросы.

SML можно использовать в рамках U&A (изучение предпочтений и привычек, сегментация потребителей) — первого «разведывательного» этапа исследования. На базе полученных из соцмедиа данных строятся гипотезы и разрабатываются анкеты для опросного исследования. Оптимизированные вопросы помогают значительно сократить время заполнения анкеты (с 40 до 10 минут), а также удешевить и ускорить весь процесс.

Преимущества SML

• спонтанность;
• «там уже есть все»;
• непрерывность;
• доступность ретро-данных;
• качественно-количественный характер.

Для чего используют SML

• BHT (Brand Health Tracking, трекинг здоровья бренда). Интерпретация «поведения» показателей треков с анализом любой непонятной динамики.
• NPS/CSI (индексы потребительской лояльности и удовлетворенности). SML применяется в Сбербанке для интерпретации динамики KPI, выявления резонансных событий, влияющих на удовлетворенность клиентов. Также на основе данных из соцмедиа можно получить больше конкретики по проблемам пользователей.
• Исследования ad hoc. При их проведении SML помогает выяснять потребности людей и анализировать пользовательские паттерны. Кроме того, удобнее сегментировать потребителей, проверять эффективность digital-площадок, проводить конкурентный анализ.
• Trendwatch. В Сбербанке очень верят в потенциал SML для выявления формирующихся и анализа развивающихся трендов: поведенческих, коммуникационных и других.
• Market Model Data. Сейчас управление маркетинговых данных и аналитики Сбербанка использует данные из соцмедиа для калибровки продающих моделей.

https://bit.ly/2PccuWx

Здравствуйте!

Госструктуры не всегда спешат с внедрением цифровых инициатив, но только если это не касается персональных данных граждан. К этой сфере наоборот повышенный интерес. Нередко это даже приводит к конфликтам с бизнесом и общественностью. О том, как планируют регулировать оборот данных в Австралии, Индии, России, Казахстане и Кыргызстане, читайте в сегодняшнем дайджесте.


Правительства разных стран пытаются заставить технологические компании раскрывать защищенные данные пользователей для борьбы с преступностью. Общественность и бизнес такие инициативы воспринимает негативно. О том, как интернет-гиганты пытаются противостоять властям, рассказывает «Коммерсантъ»: https://bit.ly/2q6ffOw

В России утвердили концепцию цифрового профиля гражданина. Подробнее: https://bit.ly/2Pzj2yD

Юрист московского офиса фирмы «Ильяшев и партнеры» Мурад Ахмедов написал для Forbes статью о том, как в России может измениться регулирование рынка больших данных. Самое главное — в нашем пересказе: https://bit.ly/31ZiaWs

Amazon могут оштрафовать на 23 млрд. долларов

Еврокомиссия начала антимонопольное расследование в отношении Amazon. Об этом сообщает Forbes.

Претензии властей ЕС связаны с тем, что Amazon продает продукты на сайте как ритейлер и одновременно является маркетплейсом, на котором товары реализуют другие компании. За это интернет-гиганту может грозить штраф до 23 млрд. долларов.

В Еврокомиссии также считают, что Amazon постоянно собирает данные об активности независимых продавцов на своей платформе. Результаты расследования показали, что компания использует эту информацию в своих интересах, что может отразиться на конкуренции. Среди данных, доступ к которым получает Amazon, — информация о продавцах, их продуктах и операциях, которые они проводят через платформу компании.

Серьезное беспокойство европейских властей вызвало и то, как Amazon выбирает продукты для раздела Buy Box, откуда покупатели могут сразу добавить товар в корзину. Для продавцов попадание в этот раздел означает более высокие шансы получить заказ.

Сроки расследования пока неизвестны, в законодательстве для него не установлены четкие границы. Однако в Amazon уже заявили, что намерены сотрудничать с властями, а также «стараться поддерживать предприятия любых масштабов и помогать им расти».

https://bit.ly/2PvsUtm

В России разработали кодекс этики использования big data

Участники российского рынка больших данных подготовили проект кодекса этики их использования, который должен стать основой саморегулирования на рынке. Об этой инициативе рассказала газета «Коммерсантъ».

Кто участвовал в разработке кодекса?

Институт развития интернета (ИРИ) и Ассоциация больших данных (АБД; объединяет «Яндекс», Mail.ru Group, Сбербанк, Газпромбанк, «МегаФон», «Ростелеком» и др.).

Какие цели и задачи кодекса?

Основная цель — избежать дополнительных законодательных ограничений. Среди задач — решение вопроса о возможности свободно использовать общедоступные данные (например, размещенные в соцсетях). Одним из основных принципов кодекса должно стать требование обязательной проверки компаниями возможности использования данных.

Что стало поводом для создания кодекса?

Конфликт «ВКонтакте» и стартапа Double Data (резидент «Сколково»). В январе 2017 года «ВКонтакте» подала иск к Double Data и Национальному бюро кредитных историй (НБКИ), требуя обязать их прекратить использовать открытые данные пользователей для продажи услуг. На основе технологий Double Data НБКИ предлагало банкам сервисы для оценки кредитоспособности заемщиков.

Что не так с этой идеей?

Директор департамента по развитию фонда «Сколково» Сергей Израйлит считает, что саморегулирование не сможет разрешить всех противоречий. По его словам, «Сколково» дорабатывает инициативу, которая должна позволить владельцам информации, в том числе пользователям социальных сетей, «осознанно принимать правила площадок».

Основатель Superjob Алексей Захаров утверждает, что кодекс мало что изменит в действиях компаний. «Если это не закон, то нам в принципе все равно, согласуются наши действия с кодексом или нет. Если пользователь сам открыто размещает о себе информацию, он должен понимать, что ее может использовать кто и как угодно», — отмечает он.

https://bit.ly/2pghoHH

Кыргызские ведомства откроют свои данные

Население Кыргызстана в скором времени получит доступ к порталу с актуальными базами данных различных ведомств. Об этом сообщает Kaktus.media.

По словам замглавы Госкомсвязи Кубаныча Шатемирова, портал объединит статистические данные следующих органов:

• Министерство образования,
• Министерство экономики,
• Налоговая служба,
• Министерство финансов,
• Национальный статистический комитет,
• Государственная регистрационная служба,
• Госкомитет промышленности, энергетики и недропользования,
• Министерство юстиции,
• Таможенная служба и др.

Отмечается, что эта инициатива реализуется в рамках «Плана действий по открытым данным» — части национальной стратегии «Санарип Кыргызстан» и проекта Digital CASA Kyrgyzstan Всемирного Банка. В ходе его реализации будет проведена полная цифровая трансформация госуслуг до 2023 года.

https://bit.ly/32XsJuA

Казахстанские банки готовятся к запуску биометрической системы

На портале Kapital.kz вышла статья о том, как казахстанские банки тестируют систему идентификации личности. Самое главное — в нашем пересказе.

Как должна работать система?

В Казахстане проект по удаленной идентификации клиентов банков не предполагает сбора биометрических данных граждан. Для биометрии используется действующая государственная база данных. На ее основе должна происходить верификация с помощью механизма распознавания лица через специальное ПО. По данным на февраль 2019 года, к платформе в тестовом режиме были подключены 11 банков.

С какими проблемами сталкиваются банки?

1. Меняется нормативна-правовая база, которая необходима для законного использования результатов биометрических сверок.
2. Не ясно, как технически выстроить работу с видеопотоками (биометрией) и сделать этот процесс максимально цифровым от начала и до конца.

Сколько нужно денег на внедрение биометрической системы?

В среднем банку необходимо около 7-8 млн. тенге (18-20,5 тыс. долларов) в год. Стоимость зависит от поставщика решения (по биометрии). Также необходимо потратиться на оборудование, разработку бизнес-логики поверх платформы биометрии и услуги по внедрению.

Планируется ли использовать другие формы биометрической идентификации?

В Нацбанке утверждают, что идентификация других данных, например, голоса, позволит исключить риск мошенничества. В связи с этим регулятор предложил создать Центр обмена идентификационными данными на базе РГП «Казахстанский центр межбанковских расчетов НБ РК» («дочка» Нацбанка).

https://bit.ly/2JzueaV

В РФ власти заинтересовались биометрическими данными банковских клиентов

Центробанк России и «Ростелеком» будут использовать биометрические данные клиентов банков для наполнения своей системы. Об этом сообщает РБК.

На встрече в Ассоциации ФинТех (АФТ) «Ростелекому» и банкам поручили проверить качество биометрических данных клиентов, собранных банками для внутренних систем. Это нужно для того, чтобы ЦБ, АФТ и «Ростелеком» поняли, можно ли использовать их для наполнения Единой биометрической системы (ЕБС).

ЕБС предназначена для удаленного получения банковских услуг. Однако, по словам одного из источников РБК, за год в ней удалось собрать около 15 тыс. биометрических данных клиентов (образец лица и голоса). Поэтому сейчас «Ростелеком» ищет новые кейсы для ЕБС.

В то же время другой источник издания сообщил, что «Ростелеком» готовится к запуску своего проекта по сбору биометрии в МФЦ, а для системы ему нужны «эталонные данные» (образцы биометрии клиента, взятые в банке в идеальных условиях). При этом в пресс-службе компании заявили, что не в курсе этой инициативы.

Единая биометрическая система запущена в конце июня 2018 года. Биометрию для нее собирают 155 банков в более чем 5,3 тыс. отделениях. Обходится им это недешево: по оценке старшего менеджера технологической практики в риск-консалтинге KPMG в России и СНГ Лилии Шароватовой, оборудование и ПО для одного отделения стоят не менее 5 млн. руб.

https://bit.ly/36rYaQ2

В Казахстане создадут агентство по персональным данным

Агентство по персональным данным будет создано в Казахстане для повышения уровня кибербезопасности граждан. Об этом сообщил замминистра цифрового развития, оборонной и аэрокосмической промышленности республики Аблайхан Оспанов,

«Сегодня каждое государство полностью отвечает за персональные данные, которые оно непосредственно хранит. По этой причине наше министерство инициировало создание на нашей базе собственного комитета информбезопасности в лице Агентства по персональным данным. Оно будет координировать и улучшать работу по хранению и информбезопасности наших с вами персональных данных», — отметил он.

По его словам, агентство будет нести ответственность за утечку персональных данных казахстанцев.

«Также мы планируем, что комитет информбезопасности будет активно проводить работу, в том числе профилактическую, со всеми государственными и квазигосударственными органами. Они должны проводить мероприятия, которые агентство будет им рекомендовать, чтобы не было утечек персональных данных», — цитирует Аблайхана Оспанова портал Banker.kz.

https://bit.ly/2PrRw6h

ЦБ РФ разработал план обеспечения киберустойчивости финансовой системы

Центробанк РФ опубликовал «Основные направления развития информационной безопасности кредитно-финансовой сферы на 2019–2021 годы». Об этом пишет «Коммерсантъ».

Отмечается, что ЦБ предлагает:

• регулировать применение больших данных, искусственного интеллекта, роботизации и интернета вещей в кредитно-финансовой сфере;
• массово применять криптографию;
• подготовить образовательный профстандарт по информбезопасности;
• ввести аттестацию сотрудников финансовых организаций и начать обучать основам кибербезопасности в школах и вузах.

По словам собеседников издания в крупных банках, ранее многое из заявленного ЦБ можно было обнаружить в заявлениях Сбербанка относительно повышения уровня информационной безопасности в России.

https://bit.ly/2MW9N9Y

В Узбекистане большинство инициатив в сфере больших данных исходит от государства. Мы выбрали самые важные из них за этот год.




Первая школа BI-аналитиков


Первая школа BI-аналитиков ASPEX BI
SCHOOL открылась на базе Университета Инха в Ташкенте в марте этого
года. Обучающиеся могут пройти трехмесячную подготовку, чтобы научиться
работать с массивами данных компаний и создавать аналитические отчеты.
Самые одаренные студенты могут рассчитывать на гранты, пишет интернет-издание Spot.



Центр обработки данных для «Электронного правительства»


Центр обработки данных системы «Электронное правительство» будет построен в Узбекистане. Об этом сообщает Spot.


Создание центра предусмотрено в
рамках сотрудничества Национального агентства проектного управления при
президенте Узбекистана (НАПУ) с Министерством государственного
управления и безопасности Южной Кореи. Цель — объединить в единую
площадку информационные системы и ресурсы государственного значения.


В рамках развития «Электронного правительства» НАПУ также планирует внедрить в образовательную систему следующие дисциплины:


обработка больших данных,
работа с искусственным интеллектом,
технологии распределенного реестра хранения данных (блокчейн).




Семинар от SAS  


Эксперты SAS, одного из крупнейших в
мире производителей ПО в сфере бизнес-аналитики, поделились с
представителями финсектора и надзорных органов Узбекистана опытом работы
с рисками. Об этом компания сообщила в своем блоге.


В рамках семинара
«Риск-ориентированный подход в контрольно-надзорной деятельности
Узбекистана» компания представила опыт, наработанный на Западе и в
странах СНГ, который может помочь банкам Узбекистана быстро привести
свой бизнес в соответствие с новыми требованиями.


«Чтобы нагляднее показать эти
успешные примеры, были установлены демонстрационные стенды, посвященные
самым показательным кейсам. Кроме того, была продемонстрирована система
SAS для управления рисками, выявления и визуализации противоправных
схем, обнаружения подозрительных тендеров и закупок», — отметили в
компании.


По словам директора по развитию SAS в
Среднеазиатском регионе Андрея Суставова, Узбекистан уже готов к тому,
чтобы вслед за другими странами мира перейти на риск-ориентированный
подход.


«В стране происходят позитивные
изменения, и новое законодательство ставит регулирующие органы и банки
перед необходимостью работать по новым методам. Это значит, что уже
сейчас необходимо подготовить платформу для этого перехода, и мы готовы
оказать всестороннюю поддержку в этой работе», — сказал он.

https://bit.ly/2NQ5A6T

«Приватбанк» — один из крупнейших банков Украины. Он обслуживает
более 19 млн. клиентов. Мы выяснили, как именно он работает с данными
пользователей.

Откуда банк берет данные?

Банк анализирует огромный объем данных: от географических координат и маршрутов до предпочтений клиента в соцсетях. Основные источники сбора информации:

POS-терминалы, банкоматы и терминалы самообслуживания. Позволяют отследить приоритетные маршруты, по которым клиент ходит чаще всего.

Аккаунты в соцсетях. Если пользователь авторизовался в банковском виджете через соцсети и согласился дать банку доступ к аккаунту (например, чтобы поднять лимит), тогда данных о нем становится больше. Можно узнать, с кем он общается,
какой контент ему нравится. Благодаря этой информации можно создавать
предиктивную аналитику (предсказывать поведение клиента) и определять
недобросовестных клиентов.

Торговая площадка «ПриватМаркет». Здесь частные лица покупают товары, а компании проводят закупки. Банк анализирует предпочтения клиентов, чтобы понимать, какие продукты ему
предложить.

Что делают аналитики?

Аналитики банка решают, какие из собранных данных будут предикторами, т. е. будут иметь значение для
оценки кредитоспособности заемщиков. Их анализируют с помощью
специального ПО на основе искусственного интеллекта, затем проводится
скоринг.

Предиктором может стать, например, кредитная история людей из окружения заемщика. Данные об этом как раз
берут из соцсетей. Если оказывается, что друзья и знакомые клиента не
отдают кредиты, в банке считают, что и он поступит так же. Как ни странно, играют роль даже музыкальные предпочтения. Так, в «Приватбанке»
выяснили, что любители шансона хуже возвращают кредиты, чем поклонники
джаза и легкой музыки.


Каков эффект от аналитики данных?

Общий экономический эффект оценить сложно. Однако конкретные кейсы все же есть. Например, благодаря точному анализу удалось дополнительно привлечь 1 млрд. грн депозитов (около 40
млн долларов).

Что еще планирует «Приватбанк» в сфере больших данных?

Вместе с VISA банк тестирует новую платформу на основе искусственного интеллекта. По словам директора
регионального подразделения VISA по странам СНГ и Юго-Восточной Европы
Веры Платоновой, пользователями платформы будут банки и бизнес,
обслуживающийся у них.
«Платформа будет анализировать
количество транзакций, их объемы, время проведения, места и другие
параметры, которые позволят банкам и бизнесу определить тот сегмент
клиентов, для которых предоставление скидки или других предложений будет
наиболее привлекательным. К примеру, торговая сеть, получив данные о
различных сегментных группах, будет знать, какой категории клиентов
лучше всего предложить скидку и когда», — пояснила она.

https://bit.ly/36FRVIw

Технологии обработки больших данных постепенно заходят на рынок
Казахстана. Крупные компании используют решения на их основе,
открываются школы аналитиков big data, запускаются госпроекты по
цифровизации. В местных СМИ в этом году вышло немало материалов на тему
больших данных, главные из них — в нашем обзоре.

Школы аналитиков

• Казахстанский розничный системообразующий банк Kaspi Bank обучает аналитиков с 2014 года в рамках проекта Kaspi Lab. Издание The Steppe рассказало, как устроен этот процесс и что о нем думают студенты.
• В апреле Альфа-банк запустил
Alfa Data School для подготовки аналитиков big data. Обучение ведется по трем направлениям: машинное обучение, введение в анализ данных и Data Engineering. Преподают в школе действующие эксперты банка, а также представители компаний-партнеров: SAP, Informatica, Prime Source и IBM. В мае Альфа-банк также организовал первый Alfa Data Meet Up, который собрал более 50 начинающих аналитиков и экспертов.
• В октябре «Билайн» открывает Big Data School
для обучения специалистов по обработке больших данных. В программе — изучение Apache Spark, Hadoop, Scala, NiFi, NoSQL и др. Набор в школу
проводится по итогам тестирования, обучение – бесплатное.

Big data в банках и компаниях

• В начале года «Билайн» и Первое кредитное бюро (ПКБ) заключили договор на услуги скоринга и верификации.
Теперь при оформлении кредита клиенты банков смогут запросить данные по использованию услуг сотовой связи у оператора. Это позволит получать
займы даже при отсутствии кредитных историй.
Альфа-банк готовится внедрить решение для обеспечения качества данных Informatica Data Quality. Ожидается, что оно поможет банку стандартизировать данные, обогатить их, выявить и удалить дубликаты, а также построить процессы управления качеством данных.
• Газета «Курсив» рассказала,
как микрофинансовые организации начали создавать цифровой профиль
клиента, который помогает оценивать его платежеспособность и уберегает
от мошенничества.

Мнения экспертов

• Декан Школы инженерного менеджмента AlmaU Куаныш Абешев рассказал в интервью изданию Bluescreen о том, что нужно сделать для более активного развития big data в Казахстане.
• Корреспонденты Kapital.kz посетили конференцию K-Tech 2019, чтобы узнать больше о будущем больших данных и интернета вещей в Казахстане.
• Исполнительный директор Первого кредитного бюро Асем Нургалиева объяснила, почему данные, технологии и GR (связи с госорганами) стали основой кредитного бизнеса в Казахстане.
• Гендиректор Marketo.kz Сергей Ахметов написал для Kapital.kz статью о том, кто и зачем обрабатывает большие данные в Казахстане. Вкратце: пока что серьезными достижениями в республике
похвастаться некому, основные заказчики — государство и крупный бизнес, сам по себе рынок очень перспективен.
• Управляющий директор казахстанского Альфа-банка Максат Нуриденулы развенчивает мифы о больших данных.
• Гендиректор Prime Source Евгений Щербинин объясняет, что нужно сделать, чтобы сократить расходы, обеспечить анализ, прогнозирование и управление большими данными для бизнеса.
• Екатерина Рехерт, data scientist в Kolesa Group, убеждает в том, что у малого бизнеса такие же шансы успешно использовать большие данные, как и у крупного.
• Директор по цифровым технологиям Technodom Илья Егоров рассказал в интервью Kapital.kz, почему data science – неотъемлемая часть ведения бизнеса уже сегодня.

https://bit.ly/33oxOM

Здравствуйте!

Развитые финансовые рынки уже невозможно представить без анализа больших данных. Чтобы оставаться на рынке, банки ежегодно увеличивают бюджеты на работу с big data, запускают учебные программы и охотно сотрудничают со стартапами. Кибербезопасность, HR, комплаенс — вот лишь несколько направлений, где большие данные помогают фининститутам экономить ресурсы. Подробнее о том, как сегодня используют «новую нефть» в финансовом секторе, читайте в нашей сегодняшней подборке.

Как используют большие данные банки Азии? Какие вызовы и возможности с этим связаны? Об этом рассказывает эксперт международной исследовательской и консалтинговой компании International Data Corporation (IDC) Суй-Джон Хо (Sui-Jon Ho): https://bit.ly/2CspXln

Британский необанк Monzo столкнулся в этом году с утечкой данных около 500 тыс. клиентов. Однако технические специалисты вовремя устранили уязвимость, а банк предупредил владельцев карт о необходимости сменить пин-код. Издание The Fintech Times объясняет, почему на кейс Monzo стоит обратить внимание другим фининститутам: https://bit.ly/2NRv6Jg

Сингапурские банки работают с большими данными с 2010 года. Издание Fintechnews выяснило, в каких сферах они используют big data сегодня: https://bit.ly/2WSQ1zG

Согласно отчету International Data Corporation (IDC), глобальный объем инвестиций в большие данные и бизнес-аналитику составит 203 млрд. долларов в 2020 году. В финсекторе big data больше всего будут использовать в сферах business intelligence (BI), кибербезопасности и комплаенсе. О том, кто уже предоставляет решения в этих направлениях, рассказали специалисты исследовательской компании Emerj: https://bit.ly/2WXAbUA

Banco Santander предлагает выпусникам школ изучать data science

Santander UK (дочка испанской банковской группы Banco Santander) открыл прием заявок от выпускников школ на бесплатную программу профессиональной подготовки (apprenticeship) по data science. Об этом сообщает Finextra.

Программа запущена в сотрудничестве со стартапом WhiteHat (специализируется на программах стажировки и профподготовки). Ожидается, что ее реализация позволит банку создать резерв специалистов по обработке данных. Данная инициатива утверждена в рамках концепции цифровой трансформации стоимостью 20 млрд. евро.

Программа предусматривает обучение непосредственно в ходе рабочего процесса в банке под руководством специалистов. В Santander считают, что таким образом они дают людям возможность сделать карьеру в финансовой сфере нестандартным образом.

Гендиректор и сооснователь WhiteHat Юан Блэр (Euan Blair) отметил, что все больше ведущих работодателей запускают программы профобучения, поскольку это «источник невероятно талантливых сотрудников».

https://bit.ly/32qzUdS

Большинство британских банков хранят неструктурированные данные

Около 59% банков Великобритании хранят неструктурированные данные, при этом 40% из них вообще не используются. Об этом говорится в исследовании компании Crown Records Management, пишет The Fintech Times.

Основные тезисы исследования:

• Зачастую данные хранятся в разных локациях (более 20!) — электронная почта. облако, жесткие диски, бумаги. В мире, где информация играет все большую роль, подобный беспорядок должен насторожить банки.
• Большинство респондентов (64%) уверены, что неструктурированные данные при эффективном управлении могут повысить операционную эффективность и производительность.
• Увеличить продажи с помощью управления неструктурированными данными рассчитывают 34% опрошенных, лояльность клиентов — 32%, лояльность сотрудников — 31%.
• Больше половины (51%) респондентов считают, что неструктурированные данные представляют угрозу безопасности для их банков, а еще 49% отметили возможность комплаенс-рисков.

https://bit.ly/2NQBS1W

Крупнейшее бюро кредитной истории будет использовать данные об оплате ЖКХ

Американское бюро кредитной истории Equifax и агрегатор данных по использованию коммунальных услуг Urjanet договорились о сотрудничестве. Об этом пишет Finextra.

Ожидается, что в рамках совместной работы двух компаний физические и юридические лица смогут предоставлять данные о платежах за коммунальные услуги, связь и интернет/тв, чтобы проще получать кредиты. На основе этой информации банки смогут лучше анализировать профили заемщиков и упростить процедуры их верификации.

«Данные, которые пользователи разрешили использовать (consumer-permissioned data), имеют огромное значение. В таком случае потребители сами отвечают за то, какая информация доступна страховщикам, кредиторам и другим поставщикам услуг, которые обычно требуют раскрытия кредитной истории. Urjanet позволяет получить доступ к consumer-permissioned data от более чем 6500 поставщиков услуг ЖКХ и телекоммуникационных компаний в 47 странах мира», — отмечается в статье.

В ней добавляется, что исследование Urjanet показало, что около 60% взрослых американцев готовы поделиться альтернативными данными с банком, чтобы повысить шансы получить кредит.

«Предоставление consumer-permissioned data по коммунальным платежам удобно всем: заемщики могут улучшить финансовый профиль, кредиторы — лучше понять клиентов, финтех-компании — разрабатывать новые решения», — отметил гендиректор Urjanet Санджой Малик (Sanjoy Malik).

Equifax — американское бюро кредитной истории. Собирает информацию более чем о 800 млн. физлиц и более чем на 88 миллионов компаний по всему миру. Является одним из трех крупнейших кредитных агентств в США наряду с Experian и TransUnion (вместе их называют «большой тройкой»).

https://bit.ly/34Fq752

HSBC запустил лаборатории данных и инноваций

Один из крупнейших банков мира HSBC открыл лаборатории данных и инноваций в Лондоне и Торонто в целях разработки продуктов для отдела международного обслуживания и торговли. Об этом сообщает Finextra.

Работать в лабораториях будут 150 специалистов (100 в Лондоне и 50 в Торонто) по аналитике и роботизации. Кроме того, планируется сотрудничество со стартапами, специализирующимися на искусственном интеллекте (ИИ).

Среди задач лабораторий — создание экосистемы на основе ИИ для разработки техник машинного обучения, которые позволят анализировать данные клиентов. Примечательно, что их открытие совпало с запуском учебных программ HSBC, в рамках которых студенты и молодые специалисты смогут изучать data science и data engineering.

https://bit.ly/2CnJ7sI