Анализ поколенческого PL’ отделения

Заказчик
Банк ВТБ (ПАО)
Руководитель проекта со стороны заказчика
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
Коментарии: 6

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Вячеслав Роднищев
    Рейтинг: 6
    Альфа Банк
    Директор департамента координации розничного бизнеса
    27.12.2023 09:56

    В уникальности проекта заявлено, что он будет полезен в клиентском сервисе. Поясните, пожалуйста, в чем именно может заключаться эта полезность.

    • Евгений Зирнык Вячеслав
      Рейтинг: 30
      Банк ВТБ
      Руководитель службы анализа работы сети
      27.12.2023 14:45

      Модели анализируют влияние показателей клиентского сервиса: время обслуживания, % очередей, % неудовлетворенных клиентов с характеристикой причин, и позволяет выделять наиболее значимые отклонения влияющие на максимизацию PL. Из инсайтов которые выявили - чем выше скорость обслуживания, тем выше удовлетворенность клиентов и выше PL точки продаж. Модели позволили не только определить набор этих показатель, но и статистически определить % влияния на PL. Полезность будет в анализе отклонений, но не будет ответов как клиентский сервис организовать.

  • Вячеслав Роднищев
    Рейтинг: 6
    Альфа Банк
    Директор департамента координации розничного бизнеса
    27.12.2023 17:17

    Какие ТОР-5 из 300 атрибутов лучше всего дискриминируют показатель финансовой эффективности отделений?

    • Евгений Зирнык Вячеслав
      Рейтинг: 30
      Банк ВТБ
      Руководитель службы анализа работы сети
      27.12.2023 17:36

      По одному из кластеров топ-5
      1. Объем выданных кредитов (абсолют)
      2. Клиентопоток на сотрудника
      3. Доля валютообменных операций
      4. Объем нового привилечения депозитов
      5. Время обслуживания клиентов

  • Алексей Леонтьевский
    Рейтинг: 6
    ПАО Банк «ФК Открытие»
    Заместитель директора департамента автобизнеса
    08.01.2024 22:21

    Поздравляю с реализацией такого масштабного проекта, мощно получилось! Уверен, что в такие проекты весомо вкладываются и бизнес-заказчик и команда ИТ. Подскажите, в части бизнес-эффекта - какая экономика такого масштабного внедрения?

    • Евгений Зирнык Алексей
      Рейтинг: 30
      Банк ВТБ
      Руководитель службы анализа работы сети
      08.01.2024 22:31

      Проект получился достаточно бюджетный, за счет того что мы переиспользовали ресурсы реализованные в других проектах - оборудования для хранилища было достаточно и конкретно для этого проекта не закупалось, вопрос лицензирования тоже был решен, у большинства пользователей доступы уже были. В этой связи и окупились мы быстрее чем за год.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.