Анализ поколенческого PL’ отделения

Заказчик:

Банк ВТБ (ПАО)

Руководитель проекта со стороны заказчика

Дмитрий Алексеев

Заместитель руководителя Департамента Технологического Развития Общебанковских Систем

Год завершения проекта

2023

Сроки выполнения проекта

Декабрь, 2021 - Сентябрь, 2023

Масштаб проекта

1149 человеко-часов

Цели

➢ Создать и внедрить инструмент мониторинга и анализа бизнес-показателей.

➢ Внедрить поколенческий показатель прибыли и убытка (PL`) в процесс оценки финансовой эффективности региональных отделений, систему управления бизнесом (MBO) и в систему мотивации и оплаты труда

➢ Стабилизировать показатели финансовой эффективности внутри филиала банка (сократить девиацию PL’, CIR’ на одно отделение), что поможет увеличить прибыль более чем на 350 млн рублей в год

➢ Автоматизировать процесс анализа финансовых и бизнес-показателей отделений

➢ Определить и статистически обосновать ключевые факторы высокого проникновения в региональные рынки.

➢ Создать эффективные стратегии увеличения финансовой эффективности региональных филиалов.

Результаты

Создан и внедрен инструмент мониторинга и анализа бизнес-показателей.
Внедрен поколенческий показатель прибыли и убытка (PL`) в процесс оценки финансовой эффективности региональных отделений, систему управления бизнесом (MBO) и в систему мотивации и оплаты труда
Стабилизированы показатели финансовой эффективности внутри филиала банка (сокращена девиация PL’, CIR’ на одно отделение), что помогло увеличить прибыль более чем на 350 млн рублей в год
Автоматизирован процесс анализа финансовых и бизнес-показателей отделений
Определены и статистически обоснованы ключевые факторы высокого проникновения в региональные рынки.
Созданы эффективные стратегии увеличения финансовой эффективности региональных филиалов.

Уникальность проекта

Решение впервые реализовано в контуре банка. ВТБ насчитывает около 1380 отделений по всей России, каждое имеет свои уникальные особенности. Требовалось проанализировать и сравнить данные из разных отделений для выявления общих тенденций и определения эффективных стратегий, в результате была создана система, которая способна проанализировать и корректно интерпретировать большой объем информации.

Разработка потенциально полезна в сегментах клиентского сервиса и продаж. Поможет банку оптимизировать и глубже анализировать деятельность, основываясь на консолидированных данных. Это позволит обеспечить унифицированный опыт взаимодействия для каждого клиента, независимо от выбранного канала общения в рамках, принятой банком, стратегии омниканальности.

Проект решает задачи импортозамещения

Да

Использованное ПО

Витрины для применения моделей: Hue

Модель машинного обучения – Jupiter, Hue

BI – Qlik Sense

Сложность реализации

Описание проекта

Сервис “Анализ поколенческого показателя PL” (Profitability Index) — внутренняя разработка ВТБ, BI-инструмент для мониторинга и анализа бизнес-показателей финансовой эффективности точек региональной сети банка. Решение с помощью алгоритмов машинного обучения анализирует, визуализирует и выявляет ключевые переменные, которые влияют на финансовые показатели.

Сервис позволяет:

1. определять, какие отделения приносят наибольший доход и эффективно использовать мощности, например, путем перераспределения персонала или ресурсов в пользу более прибыльных отделений,

2. оценивать эффективность различных стратегий и подходов к управлению отделениями,

3. выявлять тренды и паттерны в финансовых результатах разных отделений, что может привести к лучшему пониманию факторов, влияющих на прибыльность,

4. определять "западающие зоны" (слепые пятна) в статистике продаж, которые могут быть связаны с недостаточным анализом определенных видов транзакций, клиентских предпочтений или демографической информации о клиентах,

5. принимать решение о дальнейшей судьбе отделения, например закрытие, реорганизация или принятии мер по увеличению прибыли,

6. автоматизировать процессы анализа бизнес-показателей, что способствует в перспективе улучшению финансовой производительности и эффективности работы отделений банка.

Для реализации проекта были созданы специальные хранилища данных, так называемые «витрины данных», которые содержат информацию об операционной деятельности, клиентских взаимодействиях и финансовых показателях розничного бизнеса.

В эти витрины были загружены данные, начиная с 2019 года более 300 атрибутов, что позволило провести факторный анализ (инструмент для изучения сложных данных, позволяет выявить основную структуру информации и глубоко изучить взаимосвязи между переменными, понять, как они влияют на конечный результат) показателей финансовой эффективности.

В результате внедрения решения удалось:

● выявить регионы, где ВТБ имеет максимально высокий уровень проникновения на рынок и успешно продвигает продукты и услуги,

● обнаружить статистически значимые показатели, влияющие на финансовую составляющую,

избежать ликвидации регионального филиала.

География проекта

Головной офис (Москва), региональная сеть