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

Здравствуйте!

Анализ данных необходим бизнесу, но все же это не панацея от всех бед. Ошибки в управлении информацией не решают существующих проблем, а только добавляют новых. И даже самая качественно проделанная работа с данными не заменит верной стратегии и правильного управления. Подробнее о том, как банкам правильно использовать данные и не потеряться в их потоке, читайте в нашем сегодняшнем дайджесте.

Работа с данными — неотъемлемая часть бизнеса, в том числе в контексте цифровой трансформации, и это понимают большинство компаний. Но чтобы извлечь из них максимум, недостаточно просто собирать информацию. По мнению эксперта SAP Каана Турнали (Kaan Turnali), цифровая трансформация требует более основательного подхода. Подробнее: https://bit.ly/2OizG4L

Главный технический директор WekaIO Энди Уотсон (Andy Watson) написал для Forbes статью о том, как современным компаниям извлечь максимум из доступных им данных: йhttps://bit.ly/2KRiTnf

В Forbes вышла статья «Данные для персонализации уже существуют, не хватает лишь доверия» (Financial Personalization Data Already Exists — What’s Missing Is Trust). Мы собрали главное из этого материала: https://bit.ly/34jUhLk

Большие данные: мифы и реальность

Хайп вокруг больших данных по-прежнему не утихает, и многие компании думают, что с их помощью можно достичь нереальных успехов в бизнесе. Но так ли это на самом деле? Казахстанское издание Kapital.kz попробовало разобраться в популярных мифах о big data.

Миф №1: большие данные — гарантия роста компании

Данные могут стать невероятно мощным фактором успеха. Но прежде чем внедрять их, убедитесь, что понимаете, что конкретно можете получить благодаря им и как это повлияет на компанию.

Миф №2: большие данные — это о том, чтобы собирать всю информацию

Не совсем. Необходимо точно знать, что вы ищете, и структурировать эту информацию. В огромном объеме данных легко потеряться, и тогда вы не приблизитесь к достижению целей.

Миф №3: большие данные помогут найти ответы на все вопросы

Это работает только в том случае, если вы задаете правильные вопросы. Именно об этом стоит подумать, прежде чем собирать данные.

Миф №4: внедрить большие данные помогут доктора наук

Наличие ученой степени не свидетельствует о компетентности в сфере big data. Главное требование к специалистам в этой сфере — осознание потребностей компании и способность организовать структуру внедрения данных для достижения ее целей.

Миф №5: большие данные — большие деньги

Начать можно с малого. Например, облачные сервисы Amazon или Google несложно использовать для отдельных проектов по очень разумным ценам.

https://bit.ly/2sagZY5

Стратегия работы с данными: основные компоненты

Эксперт МФК (IFC, группа Всемирного банка) Аксинья Сорокина написала для Finextra статью об основных составляющих стратегии работы с данными в современных банках. Самое главное — в нашем пересказе.

Данные в современном мире — один из наиболее актуальных товаров. Зачастую банки получают его бесплатно: это и базовая информация о клиентах, и история их транзакций и многое другое.

Сегодня фининституты могут использовать новые источники данных. Среди них соцсети, мобильные операторы, кредитные бюро, геопространственные данные. Анализ этой информации позволяет лучше управлять расходами и увеличить прибыль. Однако для этого необходима четкая стратегия работы с данными. Среди ее ключевых элементов выделяют следующие:
• надлежащее управление данными (включая сбор, хранение, структурирование, проверку, очистку, мониторинг, инфраструктуру и инструментарий);
• отчетность и визуализация (отчеты и информационные панели, которые дают представление о текущем состоянии бизнеса и позволяют руководству отслеживать производительность);
• аналитика данных (модели, которые предсказывают поведение потребителей и позволяют понять, как клиенты принимают решения).

Осознание ценности данных (внешних и внутренних) и разработка надлежащей стратегии работы с ними (включая анализ) обязательно будут способствовать росту бизнеса такими темпами, которые невозможно было представить ранее, а также трансформации сырой информации в ощутимые дивиденды.

https://bit.ly/2qwo98R

Фининституты должно изменить подход к использованию данных

Финансовые институты обладают огромным количеством данных, однако не используют весь их потенциал из-за устаревших инструментов и методов обработки. Об этом в статье для The Financial Brand пишут вице-президент Zions Bancorporation Алекс Хименес (Alex Jimenez) и эксперты компании Flinks Ив Лавуа (Yves Lavoie) и Андреа Нойфельд (Andrea Neufeld).

В ней, в частности, отмечается следующее:

• Большинство банков все еще используют данные по-старому — составляют отчеты для принятия решений в будущем. Вместо этого следует сосредоточиться на создании решений для анализа данных, которые помогут улучшить пользовательский опыт.

• Главный вопрос для банков сегодня — как на основе анализа данных создавать более совершенные продукты и повышать качество услуг.

• Чтобы изменить подход к использованию данных, полезно сотрудничать с финтех-компаниями. Зачастую они помогают на основе накопленной информации найти решение существующих и даже будущих проблем. Без этого банкам трудно рассчитывать на успех в долгосрочной перспективе.

https://bit.ly/2XLw5Pr

Банки начинают использовать альтернативные источники данных

Большинство фининститутов все чаще обращаются к альтернативным источникам данных о клиентах для минимизации рисков. Об этом говорится в статье, размещенной в блоге компании Import.io.

Так, раньше банки использовали информацию от кредитных бюро, комиссий по ценным бумагам и т. п. Теперь они обращаются к соцсетям и данным мобильных операторов, чтобы лучше понимать клиентов и связанные с ними риски. Согласно исследованию Dataminr, так поступают 79% фининститутов.

Специалисты Import.io также отмечают, что альтернативные источники данных позволяют уровень финансовой инклюзии и качество самих услуг. Со временем их использование станет необходимостью, и называть их альтернативными будет уже не совсем корректно.

https://bit.ly/2qytyMI

Исследование: качество и контроль данных — основные драйверы роста

Способность использовать данные для анализа продуктов, прибыльности клиентов и рыночных возможностей имеет решающее значение для современных фининститутов. Об этом говорится в исследовании Adox Research Ltd. по заказу разработчика ПО Gresham Technologies plc.

Основные выводы исследования:

• Респонденты считают, что традиционные банки являются крупнейшим бенефициаром (40%) инициатив, связанных с прозрачностью и открытостью данных.

• Почти половина (49%) фининститутов уже опираются на комплаенс для стратегической трансформации.

• Две трети респондентов ожидают, что монетизация данных обеспечит 10–40% рост бизнеса за 2 года.

• Ориентированность на клиента и повышение качества принятия решений — основные причины инвестировать в качество и контроль данных.

• Основные причины, затрудняющие инвестиции в контроль данных, — проблемы с комплаенсом, устаревшие технологии, сложность интеграции.

https://bit.ly/2sgFfIj

Здравствуйте!

Персональные данные — это де-факто новые активы. Корпорации давно осознали их ценность и теперь стараются узнать максимум о клиентах. Однако сохранить эти активы в безопасности не так просто: не помогает ни ужесточение законодательства, ни усилия самих компаний. Новости об утечках данных появляются почти каждый месяц, и кажется, что власти и бизнес бессильны. Но так ли это на самом деле? Об этом читайте в нашей сегодняшней подборке.

Топ-10 самых громких утечек данных в финсекторе по версии компании Digital Guardian: https://bit.ly/2rLWVv3

Ассоциация больших данных, в которую входят Сбербанк, Qiwi, «Тинькофф Банк», «Ростелеком», «Мегафон» и другие крупные компании, планирует создать «песочницу» для работы с обезличенными персональными данными клиентов. Подробнее: https://bit.ly/2DN4GDz

На портале AI Business вышла статья «Боты для банкинга: как умные чат-боты могут защищать данные и противодействовать мошенничеству» (Bots For Banking: How Smart Chatbots Can Secure Data And Combat Fraud). Самое главное — в нашем пересказе: https://bit.ly/35Y3k55

Можно ли защититься от утечек персональных данных

Основатель и технический директор DeviceLock DLP Ашот Оганесян написал для Forbes статью о том, насколько реально защититься от утечек персональных данных. Самое главное — в нашем пересказе.

Зачем хакерам нужны персональные данные? Почему не корпоративные или военные секреты?

Секреты сложно продать. Персональные данные стоят дешево, но продаются большими объемами и всегда найдут покупателя. Их можно использовать для мошенничества и фишинга (в том числе телефонного) или продать спамерам.

Причина утечек данных — кибератаки?

Не всегда. Данные утекают отовсюду, поскольку часто лежат в открытом доступе или в архивах на сетевых ресурсах, находятся в открытых базах данных, передаются между информационными системами без шифрования или авторизации. Злоумышленники просто сканируют интернет на предмет «открытых дверей» и собирают «валяющиеся» данные. Под удар попадают не только отдельные пользователи, но и целые компании.

Можно ли обезопасить себя от утечек персональных данных?

Нет. Даже если вы не пользуетесь интернетом, ваши данные все равно могут утечь. Например, если вы показываете паспорт в турагентстве или платите картой в магазине, эти данные могут попасть к третьей компании, которая выполняла для этих предприятий что-либо на аутсорсе.

Невозможно выбрать компанию, которая относится к персональным данным лучше, чем остальные. Системы аудита нет, критериев оценки тоже.

Что делать бизнесу?

Заняться информационной безопасностью. Например, проверить с помощью автоматизированных аудитов, не торчит ли наружу очередная копия базы с клиентскими данными. Помните, что потеря или обнаружение открытых данных, скорее всего, станет публичной. О ней напишут СМИ и в соцсетях, и удар по репутации будет чувствительным.

Власти могут решить эту проблему?

ЕС сделал первый шаг — GDPR предусматривает для компаний, допустивших утечки, штраф до 20 млн. евро, или 4% от глобального годового дохода. В России пока ситуация другая: некоторые законы как будто специально созданы для того, чтобы данными было легче торговать.

https://bit.ly/2LjI2Hk

Более половины клиентов банков готовы делиться личной информацией

Шесть из десяти потребителей банковских и страховых услуг согласны предоставлять персональные данные в обмен на скидки и специальные предложения. Об этом говорится в исследовании компании Accenture, в котором приняли участие 47 тыс. человек из 28 стран мира.

Основные результаты исследования:

• 81% заемщиков предоставят банкам сведения о локации и образе жизни, если им за это быстрее одобрят кредит;
• 79% клиентов готовы рассказать о себе взамен на признание их более благонадежными клиентами;
• в ответ на лояльность заемщики хотели бы получать от банков советы по экономии средств на основании мониторинга повседневных трат (57%) и регулярные уведомления о доступном остатке до ближайшей зарплаты (51%);
• степень готовности делиться личными данными в зависимости от страны: в Китае — 67%, в США — 50%, в Европе — 40%.
• три четверти опрошенных стараются осторожно обращаться с информацией о себе: возможную утечку данных они назвали второй по счету причиной для прекращения обслуживания в банках и у страховщиков (первая — повышение цен).

https://bit.ly/384FCpx

В Узбекистане будут штрафовать за манипуляции с персональными данными

Президент Узбекистана Шавкат Мирзиеев подписал закон, устанавливающий ответственность за манипуляции с персональными данными. Об этом сообщает интернет-издание Spot.

Отмечается, что незаконный сбор, систематизация, хранение, дополнение, использование, предоставление, распространение, передача, обезличивание и уничтожение персональных данных влечет наложение штрафа:

• на граждан — от трех (около 608 тыс. сумов на момент этой публикации) до пяти (около 1 млн. сумов) минимальных размеров заработной платы;
• на должностных лиц — от пяти (около 1 млн. сумов) до десяти (около 2,2 млн. сумов) минимальных размеров заработной платы.

Совершение таких действий после применения административного взыскания наказывается штрафом до 50 (около 10 млн. сумов) минимальных размеров заработной платы или лишением определенного права до трех лет либо исправительными работами до двух лет.

Закон вступил в силу 1 октября 2019 года.

https://bit.ly/34LXN1q

В Казахстане расследуют утечку персональных данных 11 млн. граждан

Казахстанские правоохранители начали досудебное расследование по факту утечки персональных данных граждан республики. Об этом сообщает Forbes со ссылкой на Центр анализа и расследования кибератак (ЦАРКА).

«В письме от МВД официально сообщается о начатом досудебном расследовании в рамках ЕРДР №197115031001878, возбужденного 22.07.2019 по статье 211 ч.1 Уголовного кодекса РК (неправомерное распространение электронных информационных ресурсов ограниченного доступа). Все необходимая информация для перепроверки данных и направления запросов имеется в тексте письма», — отметили в ЦАРКА.

Ранее центр сообщил, что база с полной информацией об 11 млн. человек находилась в общем доступе в интернете. Загрузить ее могли все желающие. При этом ее содержимое успело проиндексироваться поисковиками Google и Yandex.

https://bit.ly/2sHXPJx

Здравствуйте!

Будущее банков невозможно представить без управления данными. Однако разобраться во всех его нюансах не так просто. Сегодня мы собрали для вас материалы, которые помогут понять, на что стоит обратить внимание при работе с данными и как извлечь из этого максимум выгоды.

Большие данные — это не прерогатива технологических гигантов и финтех-стартапов. Использовать их для развития бизнеса могут многие компании с обширными базами клиентских данных, в том числе банки. Автор книги «Диджитал Эра» Анастасия Шевченко рассказывает, как именно это можно делать: https://bit.ly/2DTKGPZ

Банковские маркетологи не обязаны быть экспертами по искусственному интеллекту (ИИ) или машинному обучению, чтобы эффективно использовать аналитику данных, считает эксперт по ИИ в банковской сфере и сооснователь Trust Insights Кристофер Пенн. Подробнее: https://bit.ly/2qtfcgi

Качественное управление данными имеет огромное значение для современных банков. Об этом в статье для Forbes пишет эксперт компании Sage IT Inc.Маниш Мендиратта (Manish Mehndiratta). Подробнее: https://bit.ly/2RtegUp

На сайте международной консалтинговой компании McKinsey & Company вышла статья о современных практиках, которые используют банки для борьбы с отмыванием денег. Самое главное — в нашем пересказе: https://bit.ly/2Pn4BvS

Достижения в области data science (наука о данных/даталогия) позволяют современным банкам получить максимально полную и точную информацию о возможностях роста и повышения производительности. По мнению экспертов аудиторской компании KPMG, благодаря этой науке фининституты, в частности, могут получить ответы на важнейшие для фининстута вопросы. Подробнее: https://bit.ly/2LxDAF5