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