Az első Finmachine fórumon a Sberbank kockázatmodellezési osztályának igazgatója Maxim Yeremenko és a K + F vezetője az Adat Tudományos régióban, Andrei Dottok, mint az ország legnagyobb bankjában, többek között a követelések és az üzleti tevékenység megtalálása partnerek ügyfeleiknek.
Andrey Doltok: A banki projektek valamelyik részvétel részeként észleli a bank ügyfél-viselkedési mintáit a tranzakciókon. Az első modellek társultak a tranzakciós viselkedés leíró elemzésével. Például az ügyfélnek nem volt vásárlása az autókkal - megjelentek. Tehát vásárolt egy autót, és most például olyan ügyfelet vagy szolgáltatásokat kínálhat, amelyek hasznosak az autótulajdonosok számára.
A következő feladat az, hogy megjósoljon bizonyos eseményeket, beleértve a vásárlás tényét is. A minták mellett bizonyos MCC-kódok megjelenésével lehetővé válik, hogy elegendő érdekes történetet húzzon az adatokból, beleértve a kártyatulajdonosok felhalmozódó tevékenységéhez kapcsolódóakat is. Ez azt látjuk, hogy ki a bank ügyfelei pénzt takarítanak meg, és figyelmeztetnek egy vagy más jelentős vásárlást. Ez jelentősen erősítheti a modelleket. A bank nagyobb pályázati spektrumot adhat. Ugyanakkor ez azt jelenti, hogy az ilyen modelleknek folyamatosan alkalmazkodniuk kell.
A dia-on három kellően intuitív esetet látunk: autó vásárolása, javítás egy lakásban / vásárlási bútorok és kezelési költségek. Különösen értékes, ha a megadott termékekre vonatkozó visszajelzés lehetséges. Ezért a visszajelzést figyelembe véve képesek készíteni. Sok tekintetben ez ugyanaz az elv, amely alátámasztja a megerősítési tanulás modelljeit, amelyeket most kezdünk fejleszteni.
Erősítési tanulás vagy megerősítés tanulás, amely most fejlődik, beleértve az Openai és a Deepmind - Ez egy Harbinger Ai, hogyan akarják látni őt. Előzetesen, ne helyezzen előre a világ bármely modelljét, és a rendszer valójában nem tud róla. A rendszer a világgal való kölcsönhatásba lép, visszajelzést kap, az úgynevezett jutalmak. Ezt követően a rendszer korrigálta viselkedését, milyen jó vagy rossz jutalmakat kap. A banki jutalmak esetében a jutalom például mennyire érdekes vagy érdektelen az ügyfelek számára ez vagy a bank javaslata.
A megerősítő tanulással kapcsolatos bizonyos tulajdonságokkal rendelkező módszerek alkalmazásával ezeket az algoritmusokat valós időben igazíthatjuk. Új megközelítésekből megjegyezhető, hogy szó szerint a közelmúltban ugyanolyan mélypontú cikk volt, ahol elmondják arról, hogy a Turing gép elemei a neurális hálózatba kerültek. Ennek eredményeképpen az idegi hálózat volt az a lehetőség, hogy emlékezzen arra, hogy a neurális hálózatok nem elegendőek ebben a szakaszban.
2. eset. Az értékesítési tölcsér optimalizálása
Andrey Doltok: Ebben az esetben elemezzük a tranzakciós tevékenységet, amely bizonyos viselkedési mintázatokkal rendelkező ügyfelek klasztereit keresi. De ebben az esetben nem társítja őket az események előrejelzéséhez. Például megtalálhatjuk azokat az ügyfeleket, akik gyakran járnak, külföldre utaznak, és gyakran átalakítják a pénznemeket. Ennek alapján hatékonyabban ajánlatokat tesz az ilyen ügyfeleknek.
A diákok azt mutatják, hogy milyen minták találhatók, és milyen termékeket kínálunk ebben az esetben. Általában érthető történet - bizonyos módszerek a klaszterezéssel kapcsolatban. Például az adatok vetítése.
3. eset: Készpénzoptimalizálás
Andrey Doltok: A Sberbank széles körű ATM-ek, irodák, valamint a vállalati ügyfelekkel való munkavégzés rendszere. Ennek megfelelően a feladat a holnapi készpénz iránti kereslet előrejelzése. Pontosabban, ezt az előrejelzést például gondosan eloszthatjuk ezt a pénzt. Egyrészt fontos, hogy a pénz nem hazudik az ATM-ekben, és helyette elhelyezhetjük őket a rövid lejáratig. Másrészről arra törekszünk, hogy elkerüljük a hírnévi veszteségeket - a pénz a tervezettnél korábban véget ér, és az ATM megszűnik a munkához, és az ügyfél továbbra is elégedetlen.
Itt olyan modellekre van szükségünk, amelyek az aszimmetrikus hibákkal működhetnek. Az első modellek nagyon egyszerűek és klasszikus módszereken alapulnak a simításukhoz kapcsolódó idősorok elemzésére. Most pontosabb megközelítésekre van szükség, és a gépi tanulási módszereket már használják. Természetesen hasonló módszereknek adaptívnek kell lenniük, mivel a kereslet a makrogazdasági tényezőktől és paraméterektől függ, mint például az ATM-ek helyét a városban és az időjárás-előrejelzéstől. A heterogén jellemzők kombinációja jelentősebb eredményt jelent, mint más gépi tanulási modellek használata.
4. eset 4. A kisvállalkozások alapértelmezettségének valószínűségének szimulációja valós időben
Maxim Eremenko: 2014-ben mindenki nagy adatokat beszélt. 2015-ben a zavaró és a szélén a gép tanulás lett. Ebben az évben a fő trend mélyképzés volt. A következő évben nyilvánvalóan beszélnek a megerősítési tanulásról.
A három korábbi trendektől eltérően a megerősítési tanulás könnyen kipróbálható a nyitott platformokon. Az Elon Mask által finanszírozott mesterséges intelligencia, és a Deepmind platform számítógépes játékokban képzett az Open API használatával, amelyen a játékkódba kerülhet.
Két algoritmus csatát kapjuk. Ha a 80-90-es években pactinget játszottunk, most az autó kezeli őket, és ez az algoritmus módosítható. Deepmind ezen az úton némileg tovább ment, és a Blizzard-szal együtt egy algoritmust épített a Starcraft.yay számára
Az algoritmusok vonatát oly módon, hogy racionalizálják őket az alkalmazott feladatokért. A jövőben hatékonyan versenyezhetnek a kapcsolódó feladatokon, például a szövegben lévő szöveges információk fordításával.
Hasonló feladatok a Google Word2VEC motor alapja, amelyet a vektorban, a keresésben és az egész szemantikai szövegelemzésről lefordítanak, amelyre alapul.
De maga a helyzet egy kicsit a barátomról. A B2B és B2C szegmensek aktív ügyfeleink aktív ügyfeleit tekintettük, különös figyelmet fordítunk a kisvállalkozásokra vonatkozó képviselőknek, akik aktívan kicserélték a kifizetéseket. És amikor velük dolgoznak, megpróbálták elhagyni a klasszikus hitelminősítéseket, a pénzügyi kimutatások elemzésétől és a kockázatok minőségi szakértelmétől a kedvezményezett, a vezetők és hasonló paraméterek hírnevével kapcsolatban. Ehelyett elkezdtünk egy bizonyos aggregált metrikát használni, kizárólag a tranzakcióra alapozva, - valójában az analitikus pontozás létrehozása a Bank rendelkezésére álló adatok alapján.
Ennek eredményeképpen kiderült, hogy a modellen alapuló modell, rangsoroló ügyfelek az alapértelmezettség valószínűségét gyakorlatilag nem különbözik a klasszikus modellek pontosságának kvantitatív mutatójában. A Gini szinte ugyanaz, mint 60-65%. De ha a bank saját információi a külső adatokat gazdagítják, mondjuk, hogy a közösségi hálózatokból és a rangsoroláshoz használja őket, tovább javíthatja a pontosságot.
A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a klasszikus elemzés szempontjából nem szükséges időt tölteni a kockázatértékelésre. A rendszerben szereplő adatokat kezelheti, és statisztikailag releváns minőségi mutatókat kaphat.
Ez a modell most csak az előfutott javaslatok listáját alkotja. Ha az ügyfél azt mondja: "OK, egyetértek", akkor a folyamat bonyolultabb. Idővel, ha látjuk, hogy a patak minősége az aktuális vagy magasabb szinten fennmaradt, és a modell több prediktív pontosságot mutat, bizonyos alternatívaként használható.
5. eset 5. Természetes nyelv-feldolgozási algoritmusok elemzéséhez és előállításához
Maxim Eremenko: A szöveges vagy természetes nyelvi feldolgozással való munkavégzés részeként szembesültünk azzal a ténnyel, hogy Sberbank elegendő számú emberi és időforrást töltöttünk a követelések elemzéséhez és a válasz elkészítéséhez. Ugyanakkor a felperesek többségének elemzése, valamint a Sberbank-i követelések automatizálhatók. Ne használja azokat az emberek munkáját, akik tájékoztatást nyújtanak az útlevéladatokról a követelés operatív részében, és mindezek: a születési dátum, az útlevéladatok, a részletek és a kivonási operatív rész. A második szakaszban, hogy felkészítse a pertisai válaszát, javasoltunk egy speciális sablont optimalizálásként.
6. esetB2.B- I.B2.B-lánc
Maxim Eremenko: Az aktív B2B-felhasználók számára nemcsak hitelkockázatértékelést végezhet, hanem a partner minta mintáinak kiválasztásához is. Ha a vállalat portfólióját a gazdasági tevékenység hasonló profiljával látjuk, míg mindkettő megközelítőleg ugyanaz a kohorsz, vagyis ez nem nagy befektetési és kisvállalkozások, akkor ezeken a mintákon alapulunk, válasszon partnereket, és javasoljuk, milyen kapcsolatok érdekes lehet számukra.
Case 7. Algoritmusok a Chatbot @sberbankml_bot számára
Maxim Eremenko: Csevegési botunk még mindig tanul, de néhány dolog, amit sokan tudnak, hogyan kell csinálni, például az API-n keresztül történő továbbítás, a Wikipedia típusú források megnyitásához is. Ha megkérdezi tőle, aki ilyen Gref vagy Putyin, akkor válaszol.
Belső elkötelezettségünk van a főnökeinknek, hogy 2017 nyarán a botok képesek lesznek beszélni a banki témákkal, valamint az alapvető kognitív képességekkel rendelkeznek, és képesek lesznek támogatni az absztrakt témákról szóló kommunikációt. Jelenleg a bot telegramban van, de már fejlesztjük saját hírnökünket [ahol mozgatni fog].
8. eset 8. Algoritmusaink nem csak önzőek, hanem verseket is írhatnak
Maxim Eremenko:Ez egy szórakoztató projekt. A Puskin, Lermontov és egy kicsit ismétlődő neurális hálózatot vettünk fel, maguk a fejlesztők Jira-chatjén, és képezték a rendszert, hogy írjanak költészetet. Először nem is küzdött egy négyszálas Yambus-val, de aztán a rím is megkezdődött. Most sikerült POEMS-t írni a Sberbankról.
A játék könnyebbé és lenyűgözővé teszi a folyamatot. Ezért vannak növekvő alkalmazások a GameFice-en alapulva. A játékban a felhasználók új tudást kapnak, hasznos szokásokat termelnek, vagy éppen ellenkezőleg, megszabadulnak a károsnak.
Az "edzőnő" valójában a motiváció és a stimuláció rendszere. A szovjet időkben volt egy tiszteletházat, ahol voltak képek a legjobb munkások (a vevők ösztönzése abban az időben nem mentek). Most sokkal több lehetőség arra, hogy az érdekes, lenyűgöző, nemlineáris motivációs rendszert készítsen. Ez az átalakulás a játékba, és van egy játék.
A gamification célja, hogy megragadja a felhasználót, egy személy törekszik az új eredményekre. Fontos, hogy ez az út vizuális. Például a felhasználó nem csak új állapotot kap a függelékben, de látja a mozgást neki, megérti, mit kell tenni erre. Mindez gyönyörű grafikával.
Az emberi agy mindig törekszik az egyszerűsítésre. Ezért gyorsabbak vagyunk azok számára, akik érthetőek számunkra, de később elhelyeztük. Az edzés az egyik módja annak, hogy egyszerűsítse, csökkentse a kellemetlenséget.
Az agyi tevékenység nem függ a társadalmi szereptől. Ezért a GameFice mind az ügyfelekkel, mind az alkalmazottakkal működik. Most a vállalat egyre inkább jön a Generation Y. szakemberei számára. Számukra aláírt megállapodás nem az önzetlen munka legjelentősebb oka, és a pénzügyi ösztönzés nem mindig tartalmazza a teljes motivációt.
A munka meg kell adnia, a munkavállalók fejlődést és függetlenséget akarnak. Ezért a játék már megkezdheti, amikor felveszi a munkavállalót, és fel kell használni a motiváció növelésére.
Természetesen a GameFice segíti az ügyfelekkel való kapcsolatokat, növeli a hűségüket, szokásukat egy adott szolgáltatást vagy terméket használni. A játékban van, hogy felfüggesztheti a célt. Ezen a közönségen és a pénzügyi szektorban.
Sok éven át úgy gondolták, hogy a bankok és a pénzintézeteknek meg kell teremteniük és fenntartaniuk a komoly vállalatok képét, kategorikusan nem engedélyezik a vicceket. Csak az ügyfelek esetében bíznak benne a pénzükkel. De a helyzet megváltozott: a finanszírozók is használják a játékféket.
Ez egy dolog, amikor beszélsz a termék előnyeit és teljesen más, ha meghívja a felhasználót, hogy részt vegyen a játékban.
Ügy
Tavaly a Rocketbank online küldetést tartott a Szovjetunióra való hivatkozásokkal. A felhasználók megnyerhetik az iPhone 7-et, a spanyol hamont vagy a francia édességet. A résztvevőknek 12 feladatot kellett teljesíteniük, amelyre a pontokat felszámítják és virtuális kuponba helyezik. Némelyikük társult a Social Networks a RockTabank információinak terjesztésével. És az egyik feladat a "pártjegy" - feltételezték, hogy kérelmet nyújt be a "RockTabank" kártya felszabadítására.
Így a küldetés résztvevői, akik javítják a bank elismerését, bővítették őt a közönségnek, és az ügy között ügyfelek lettek.
A pénzügyi termékek gyakran meglehetősen összetettek, a felhasználónak szüksége van, és maga is megmagyarázza a szolgáltatást, és utasításokat adhat a használatához.
Ügy
A holland Robobank a játék elemét meglehetősen bonyolult és kusza folyamatba hozta a jelzáloghitel megszerzésének. Ehhez a hitelfelvevőnek át kell mennie az útvonalon, konkrét lépéseket kell megadni, és csak végrehajtásuk után a következő szint megnyílik, és az új cselekvési ikon aktiválódik.
Számos banki és fizetési szolgáltatás vigyázzon arra, hogy ne csak az ügyfelek ismerik termékeiket, hanem növelik pénzügyi műveltségüket is. Gyakran kérdéseket tesznek fel a csalók és a pénzügyi döntések elleni védelemre a játékfékben.
Ügy
Amerikában van egy program a javadalmazás mentése. A felhasználókat a finanszírozáshoz kapcsolódó helyes és hatékony intézkedésekkel ösztönzik. És ez nem egy bizonyos bank hűségprogramja, magában foglalja a több mint 180 ezer amerikai pénzügyi intézmény felhasználói számára.
Pont, például az számít, amikor a felhasználó hozzájárul, hogy a megszüntetési számlára vagy betét, fizet jelzáloghitelek, hitelkártyák, valamint egyéb hitelek. Ezenkívül a fogyasztók részt vesznek a Saveup erőforrás pénzügyi oktatási tanfolyamain. A pontokat kicserélhetik, hogy nyerjenek nyereményeket.
Az emberek nem adják meg a fizetendő szolgáltatást az unalomtól, vagy egyszerűen azért, mert egy szabad pillanat volt. Meg kell fizetnie - a felhasználó megnyitja az alkalmazást, fizetést és leveleket készít. De ezzel a megközelítéssel az ügyfél még nem ismeri a szolgáltatás összes jellemzőjét. Például rájött, hogy kényelmes volt a lakás- és közüzemi szolgáltatások fizetésére, havonta egyszer, és fizet. Míg a HOA vagy az Egyesült Királyság nem állítja be a következő átvételt, a felhasználó nem térhet vissza a szolgáltatáshoz.
Ügy
A Központi Cassa fizetési rendszer nagy csoportja, akik különböznek más közönségektől - taxisok. Kapnak fizetést az utasoktól, akiket bankkártyával fizetett, elektronikus pénztárcán. Néhányan egyszerűen lefordították a kártyákon kapott pénzt. Ezen a kölcsönhatásban a fizetési rendszerrel véget ért.
Ezért az üzleti feladat: Tanítsd meg a taxisofőröket a fizetési szolgáltatások iránti kérelem használatához. Ehhez elindította a játékot. A taxisok fizetett az utazás, kapott bónuszokat, és fizetett a szállítási szolgáltatásokat bizottság nélkül.
Több esetben
Az ALFA Bank elindította az ALFA tevékenységét. A Bank meghívta a felhasználókat arra, hogy automatikusan felsorolják a "Piggy Bank" pénzt a lépések arányában. Ehhez szükség volt egy fitnesscard-fiók társítására egy internetes bankkal. Az eredmények speciális skálán jelennek meg, hogy a felhasználó egyértelmű legyen, amit már felhalmozott.
És még egy
Az amerikai PNC-bank nem jött létre egy hosszú és kihívást jelentő küldetést. Csak a képernyőn a felhasználó, aki az internetes jar, egy malacka bank jelenik meg. Ha rákattintasz rá, az eszközök átkerülnek a kumulatív fiókra. Ezenkívül a kifizetések gyakorisága és összege függetlenül konfigurál.
Megnyitjuk a pénztárcát, és amit látunk? Számos kedvezményes kártya, sokan már nem hordozzák velük. Ezért a szokásos hűségprogram nem meglepődött. A felhasználók gyakran megtagadják, hogy belépjenek.
Ügy
A bónuszprogram újjáéledése ismét segíteni fogja a játékfizőt. A spanyol BBVA Bank elindította a BBVA játék online szolgáltatását. Az Ügyfél pontokat kap bizonyos műveletek elvégzésére, például az online kifizetések lebonyolítására. A pontok nyereményeket cserélhetnek, zenei és videók fizetése a BBVA Partner weboldalán. A pontok mellett a felhasználó érmeket ("Badji") kap, amelyek a profilján megjelennek.
De fontos megjegyezni, hogy az üzletet nem szabad elindítani csak a játékért. A játék célja, hogy érdekesebb kölcsönhatást gyakoroljon a vállalatokkal, megvásárolja a szolgáltatásait és a funkcionális használatát. Csak ebben az esetben a játék segít az üzleti célok elérésében és a hűség növelésében.
Ebben a cikkben megosztom Önnel tapasztalatainkat a nem szabványos vizuális eszközök használatával érdekes analitikai feladat megoldásában. A cikk érdekes lesz, hogy az emberek, akik foglalkoznak az adatok elemzése, valamint a banki vezetők, akik specializálódtak nyomon követését és elemzését Bank hitelállománya.Az alkalmazás, amelyről valójában az alábbiakban íródnak, az IDVP (interaktív adatmegjelenítési platform) platformon alapul.
A Bank nagy jogalanyok - hitelfelvevők kölcsönzése. A nagy hitelfelvevők száma egy időpontban nem haladja meg az 1000-et. Bankvezetéskényelmes eszközre van szükség, amellyel a bank hitelportfóliójának holisztikus képét (felügyeletet végezne). Ugyanakkor lehetővé kell tenni, hogy a hitelportfólió egészének tekintse meg a hitelfelvevők mindegyikét.
Már beszéltem az előző cikk adatelemzéséhez szükséges feladatokkal kapcsolatos megközelítésünkről, ha vágyakozik - elolvashatja.
A cikk fő tézisei
Hadd emlékeztessem Önt az alkalmazások tervezési szakaszaira:
Természetesen a kérelemnek meg kell felelnie a fent felsorolt \u200b\u200bbank vezetésének minden konkrét követelményeinek.
A legtöbb bank főbevétele a vállalatok és a lakosság számára nyújt kölcsönök biztosítása.Egyes bankok szakosodtak a lakosság számára, mások a jogi személyek hitelezéséről.
Ebben a bankban különösen akut volt a hitelfelvételi vállalatoknak nyújtott hitelek megfigyelési feladata. A hitelfelvevő vállalatok különböző iparágakhoz kapcsolódnak, ezzel kapcsolatban portfólióelemzést igényel mind a vállalatok, mind az iparág által.
Az egyes hitelfelvevő bankja magában foglalja és folyamatosan frissíti profilját, amely információkat tartalmaz a hitelfelvevő megbízhatóságáról, pénzügyi mutatókról.
Bank elemzői is gyűjt információt a pénzforgalom (Cash Flow) az adós és egyéb mutatók, építmények Cash Flow - modellek. Az információt több banki információs rendszerből gyűjtik össze.
Az eredmények szerint az elemzés az összegyűjtött információk, problémák merülnek fel a hitelfelvevő, és hozzá egy hitelfelvevő egyike az 5 „Problémás zónák” kifejezés alatt a hitelfelvevő csoportosítás bank:
A hitelfelvevő problémájának függvényében a Bank köteles külön számlákat küldeni a lehetséges veszteségekért, amelynek összege a hitelfelvevő hitelösszegétől és megbízhatóságától függ. E tekintetben szükség van a tartalékok méretére, és megakadályozni növekedését, mert A foglalás a bank pénzének "halott", hogy nem tudja használni.
- A zöld terület ezen a zónában van egy olyan hitelfelvevő, aki nem rendelkezik olyan problémával, amely befolyásolhatja a hitel-visszatérítést;
- Sárga zóna - A hitelfelvevő néhány problémát azonosított;
- Vörös zóna - A hitelfelvevőnek jelentős problémája van;
- A fekete zóna 100 százalékos valószínűséggel járó hitelfelvevő, nem fizet kölcsönt;
- Fehér zóna - A hitelfelvevő problémája még nem került kiszámításra.
A Bank elemzői is elvégzik a hitelfelvevő késedelmes adósságát (NPL - nem teljesítő hitelek). A hitelfelvevő elemzésének eredményei szerint lásd az NPL 4 zónájának egyikét:
A hitelfelvevő összes mutatójának figyelembevételének köszönhetően a Bank elvárja, hogy teljes minősítése megmutatja, hogy a hitelfelvevő mennyire megbízható.
- Zöld zóna - A hitelfelvevő által hitelfelvevő hitelköltségei legfeljebb 4 napig késedelmesek vagy késedelmesek;
- Sárga zóna - A rajz 5-től 29 napig terjed;
- Vörös zóna - 30 és 89 nap között;
- Fekete zóna - 90 nap múlva.
Minden egyes kölcsön esetében a kifizetések időszerűségét figyelemmel kísérik, és a hitelszerződés egyéb feltételeinek teljesítése.
A következő kifizetés késedelme esetén a Bank megmutatja a késedelem okait, és intézkedéseket hoz a hitelfelvevő társaság ellen. Ezek lehetnek bírságok vagy a hitelszerződés feltételeinek szigorítása.
A hitelszerződések, „szövetségek” is jelzi - ezek speciális szerződéses feltételek, amelyek tiltják a hitelfelvevő vállalat intézkedések megtételére, amelyek negatívan befolyásolják a lehetőségét, hogy egy adós fizetni a kölcsönt. Példák Coventov közül a kötelezettség a hitelfelvevő pénzügyi kimutatások a bank, a záró beszámoló más bankok, a tilalmat hitelhez más bankok, biztosító jelzáloghitel.
Minél több "rossz" hitelek a bank monetáris feltételei, annál rosszabb a minősége a hitelportfólió. Ezért a bank vezetése igényeinek, és azonnal láthatja a „rossz” hitelek és a „rossz” adósok, hogy a lehetőséget, hogy megtekinthesse részletes helyzet a probléma hitelfelvevő és dönt a további lépésekről a saját szempontjából.
Úgy döntöttünk, hogy a felhasználói menedzser munkája a függelékben a végén hasonlónak kell lennie a játékhoz "Keressen egy problémát hitelfelvevő, és megtudja, mit jelent a probléma."
Továbbá, hogy az alkalmazás kényelmes a Bank menedzsmenthez, úgy döntöttünk, hogy nem csak asztali verziót állítunk elő az ablakokhoz, hanem a Mac OS, az iOS és az Android számára is. Ráadásul a platform, amelyen ezeket az alkalmazásokat fejlesztjük, lehetővé teszi, hogy mit hívnak, "egy érintés".
Az elemzést követően a következő mutatókat azonosították, amelyeknek minden hitelfelvevőre nyomon kell követniük:
Ahogy fentebb beszéltem, az alkalmazás kényelme és szépsége nagyon fontos lesz. Ezért nemcsak az elemzők, hanem 3D tervezők is, és a felhasználók vonzódnak az alkalmazási képernyőkön.
Ennek eredményeképpen megkaptuk az IDVP alkalmazások fő képernyőjét. Hitelfolyamatok (lásd az alábbi ábrát).
Első pillantásra a képernyő meglehetősen telített, de ugyanakkor minden információt a zónák fölé osztják, amelyek megkönnyítik az észleléseket. Milyen zónák alakultak ki a végén?
Ebben a zónában többszínű bolygók (golyók) formájában bemutatták a bank hitelfelvevőit. A bolygó mérete megfelel az adósság volumenének a hitelfelvevő hitelorvosának. A bolygó színe megfelel a hitelfelvevő problémájának zónájának. Ugyanakkor ugyanabban a színű hitelfelvevők csoportosítják őket, hogy vizuálisan értékeljék megosztását (mennyiségi és az adósság összege) a hitelportfólióban. Így úgy döntöttünk, hogy "az összes hitelfelvevőt egy képernyőn" látjuk.
Ugyanabban a zónában van egy szűrő a bolygók méretében (figyeljen a bolygók jobb oldalán található skálára és körre). Ezzel a szűrővel megadhatja a megjelenített hitelfelvevők minimális és maximális adósságméretét. Például csak nagy hitelfelvevőket hagyhat ki a képernyőn. A "szűrő hitelfelvevők az adósság szempontjából" feladata megoldódott.
Ha bármelyik bolygón kattint, akkor a "Borrower kártya" képernyőre való áttérés (lásd az alábbi képet), részletes információkat tartalmaz a hitelfelvevő és annak hitelére jellemző mutatókról.
A "átmenet az általános képből a hitelállományról egy adott hitelfelvevőre" a helyzet értelmezéséhez a "megoldott kattintással" megoldható.
A kis méretű bolygó képernyőjének kezdeti állapotában nem mindig kattanulhat - egyszerűen nehéz bejutni őket, ha az érintéses interfészek - ujjal rendelkeznek. Ennek a nehézségnek a kompenzálásához a központi övezetben lehetőség van a bolygórendszer bármely részének (zoom-in és kicsinyítésére) elérésére és eltávolítására és eltávolítására és eltávolítására. Ez az egérkerék használatával történik, vagy ha az érintőképernyő a csípő művelet használatával történik.
Ez a zóna egy szűrőt tartalmaz a hitelfelvevők problémásségének színzónákban. A problémák problémáinak szükséges / felesleges zónáira kattintva. Ennek eredményeként csak a középső zónában szükséges hitelfelvevő bolygók maradnak a központi övezetben. A "szűrő hitelfelvevők a probléma zónájában", a "szűrő hitelfelvevők az NPL zónákhoz" megoldódott. A figyelmes olvasó minden bizonnyal megkérdezi, hogyan szűrjük a hitelfelvevőket az NPL zónák mentén ezzel az eszközzel, mert csak a problémamennyiség zónáit szűri. Minden egyszerű: a képernyő bal felső sarkában van a szöveg "adósságmaradvány" - Ez valójában a legördülő listája a hitelfelvevők megjelenítési módjainak kiválasztása. A következő módok állnak rendelkezésre a kiválasztáshoz:
Ez a zóna egy "harmonika" szűrőelemet tartalmaz, amely három szűrőt tartalmaz:
A kihívás "szűrő hitelfelvevők a bank ágai, az ipar ipara, a problémás" megoldódott.
A zónába kerül egy grafikon, amely a problématerhetőség vagy az NPL zónák zónáinak időben történő változását időben jeleníti meg. Ez a grafika típusát használja a "lineáris ütemezés felhalmozódásával". A grafika megfelel a problémás területeknek vagy az NPL zónáknak.
A felhasználó képes a csúszkát a grafikon bármely dátumára telepíteni, és csak azok a hitelfelvevők, akik ugyanabban az időben voltak, megjelennek a központi övezetben. A bolygók és színek dimenziói megfelelnek az adósság mennyiségének és az egyes hitelfelvevőnek a kiválasztott időpontban.
Az alábbiakban csatolom az alkalmazás fennmaradó képernyõit: vázlatok és nevek. És lehetősége lesz arra, hogy tanulmányozza őket, elemezze magát. Ha vannak kérdések a tartalomról - kérdezd meg őket a megjegyzésekben, határozottan válaszolok.
Fő képernyő a színzónák elosztási tartományának körkörös diagramjával
A fő képernyő a hitelfelvevő-szűrt adóssággal (a bolygók bal oldalán található skálán a kijelző alsó határa a maximális érték 20% -a van beállítva)
Fő képernyő. Közeledő bolygók (zoom-in)
Hitelfelvevő kártya
A pénzügyi szimulátor segít az embereknek a bank munkájának megtekintésében
Könyvjelzőknek
Képviselői a bank „Home Credit” mondta a szerkesztőség, hogy milyen a cég kifejlesztett egy online játék bankár, amely lehetővé teszi a játékosoknak, hogy érzik magukat, mint a rendező a bank. A szimulátornak köszönhetően a közönség pontosan meg tudja érteni, hogy a pénzügyi szervezet hogyan működik, ami lehetővé teszi, hogy bevonja azt a márka.
A pénzügyi online játék fejlesztésének ötlete 2015-ben jelent meg a bankban. A vállalat az érdeklődő emberek banki tevékenységének célját, a márka bevonásával és a játék formájában foglalja el, hogy elmondja a bank munkájának alapelveiről.
"A tapasztalat azt mutatja, hogy az emberek hajlandóak egymással kölcsönhatásba lépni azzal, amit értenek. És a játék megadja az embereknek a lehetőséget, hogy nézd meg a bank belülről: a játékosok maguk határozzák meg, hogy milyen „saját” bank fog működni, és akkor a rendszer automatikusan kiszámítja nyereség vagy veszteség „, mondja Maria Bukuk igazgatója, a marketing osztály és Marketing Kommunikáció.
A banki menedzsment kilenc területre oszlik (hiteltermékek, kockázatok, ügyfélszolgálat és így tovább). A menüpont kiválasztása, a lejátszónak válaszolnia kell a kérdésre, vagy állítsa be a pénzügyi teljesítmény értékeit.
Miután a felhasználó meghatározza a szervezet politikáját, a rendszer kiszámítja, mennyire sikeres a bank, és hány játékos lesz képes keresni (vagy elveszíteni).
A játék 2016 közepén kezdődött. A megnyitás pillanatától több mint 32 ezer ember vett részt benne. "Kezdetben azt vártuk, hogy 2016 végére a játék legalább 10 ezer ember lesz. Ennek eredményeképpen több mint háromszor túlléptük a kezdeti terveinket, "a Borok megjegyzi.
A marketing osztály igazgatója szerint a játékosok mintegy 20% -a többször játszott, és megpróbálta javítani az eredményüket. A közönség banki ügyfelekből állt, a társadalmi hálózatok csoportjainak előfizetői, az emberek, akik más játékosok, valamint a banki alkalmazottak reprodíciójához jöttek.
"Az online játéknak nincs nyereményalapja, és a vállalat nem fizetett a promócióért. A játékosok vonzódtak a bank honlapján és hivatalos közösségén a szociális hálózatokban. A hírlevelet is javaslatot tettünk arra, hogy "Magam Banker" -t játszottak az ügyfelek és a munkavállalók számára, "Megjegyzi.
Burak szerint, így a bank egyszerre több fontos feladatot megold: vonzza a márkát érdeklődőket, növeli a játékosok tudatosságát és pénzügyi műveltségét, és magában foglalja a játékmenetben is.
Maria Bukraka Marketing Osztály és Marketing Kommunikációs Bank "Home Credit" igazgatója Nem volt feladata, hogy reklámozzuk a bank termékeit. Szeretnénk megváltoztatni az emberek hozzáállását a banki vállalkozás egészére - hogy elmondja a célok és célok, hogy megmagyarázza, hogy a bankok elérik az eredményeket. Ez inkább a kérdés képoldalára vonatkozik, mint a termékek értékesítése.
Ötlet, modell, vizuális játék koncepció - mindent feltaláltak és fejlesztették ki a bank belsejében. A vonzott ügynökség csak festett és programozta a küldetést. Az online küldetés létrehozásának prototípusa volt a Balépési Game-képzés, amelyet a bankunk alkalmazottai is hoztak létre.
Azt is nevezik a bankárnak is. A szerencsejáték mechanikája sokkal nehezebb: a csapatok több fordulóban játszanak. A Tábla-játék edzés teljes átjárása néhány órától egész napig tart. Az online verzióban sokkal gyorsabban érhető el: néhány perc alatt. Érdemes megjegyezni, hogy a játékon belül nem támogatjuk a bank "otthoni hitel" termékeit.
By the way, a játék létezése során megjelent saját rekordjai. A játék korlátlan számú alkalommal lehet tartani. Egy személy játszott 127 alkalommal, beérkezett és nyereség és veszteség. Abszolút rekordot hozott létre - 42,209,768 000 rubel, amely nem szakad meg, bár több ember képes volt megközelíteni, és "szerzett" 42,135,451 000 rubel.
A banki termékek előmozdítása és a szükségesség képződése.
"Az edzés az egyik legnépszerűbb trendje jelenleg a marketingben. És mi, mint egy bank egy aktív és haladó közönség, logikus volt, hogy támogassa azt, így az ügyfelek egy részét, ahol a játék mechanika végrehajtsák a megfelelő technológiai színvonal és a nagyrészt megszemélyesített ".- Cyril Bobrov, Tinkoff Bank alelnöke, hogy vonzza az ügyfeleket
Ennek eredményeképpen sok felhasználó megkapja az első tapasztalat, hogy megszerezzék a pénz százalékos arányát, amely egyszerűen a bankban fekszik. Az ügyfelek saját tapasztalatai szerint megértik, hogy a kumulatív fiók egyszerű és előnyös termék. És ez az első lépés a betét vagy letét megnyitása felé, és bővíteni a banki termékek ötletét általában.
A közvetett eredmény az online bank felhasználójának rendszeres használatát is, mivel csak ott láthatod a haladást.
Ezenkívül az eredményt közvetetten a mechanikus segítségével érik el, egy aktív életmódról szóló történet formájában, amely sokkal érdekesebb, mint egy konkrét közönség, mint a lehetőséget, hogy megmentse és érdeklődjön ) vagy az online bank használata.
"A tornaterem szuper téma. Ez mind - részvétel. Unatkozott, hogy tranzakciókat készítsenek a bankban, fúrás a banki termékek használatához. És az emberek szeretnek versenyezni, az emberek szeretnek versenyezni. Ez belül és nagyon mélyen ül. És kihasználhatja ezeket az emberek tulajdonságait. Hogyan kell csinálni egy bankban? Az esetek kicsiek. De a mély meggyőződésem az, aki megtanulja aktívan magában foglalja ügyfeleit, beleértve a játékfizőt is, az osztály sok pénzt hozhat. "- Ivan sarkú cipő, a távközlési tanszék igazgatója és a Moszkvai Bank értékesítése
