La primul Finmachine Forum, directorul departamentului de modelare a riscurilor din Sberbank, Maxim Yeremenko și șeful cercetării și dezvoltării din regiunea științei datelor, Andrei DotTok, ca și în cea mai mare bancă a țării, printre altele, generează pretenții și găsiți afaceri parteneri pentru clienții lor.
Andrey Doltok.: Ca parte a participării la unul dintre proiectele bancare, descoperăm modelele de comportament ale clienților băncii pe tranzacțiile sale. Primele modele au fost asociate cu analiza descriptivă a comportamentului tranzacțiilor. De exemplu, clientul nu a avut achiziții asociate cu mașinile - au apărut. A cumpărat o mașină și acum puteți oferi, de exemplu, un astfel de client sau servicii utile pentru proprietarii de mașini.
Următoarea sarcină este de a prezice anumite evenimente, inclusiv de a se achiziționa în sine. În plus față de modelele, cu apariția anumitor coduri MCC, devine posibil să se scoată suficiente povestiri interesante din date, inclusiv cele asociate activităților acumulative ale deținătorilor de carduri. Adică, vedem cine de la clienții băncii economisesc bani și avertizează una sau alte achiziții majore. Se poate întări semnificativ modelele. Banca poate da un spectru mai mare de propuneri. În același timp, acest lucru înseamnă că aceste modele trebuie să se adapteze constant.
Pe diapozitiv, vedem trei cazuri suficient de intuitive: cumpărarea unei mașini, reparații într-un apartament / cumpărarea de mobilier și costuri de tratament. Este deosebit de valoros dacă feedback cu privire la produsele oferite este posibil. Prin urmare, este necesar să se facă modele capabile să ia în considerare acest feedback. În multe privințe, acesta este același principiu care stă la baza modelelor de învățare întărire, pe care acum începem să le dezvoltăm.
Învățarea de întărire sau învățare întărire, care acum se dezvoltă, inclusiv OpenAI și adâncime - acesta este un harbinger de Ai, cum vor ei să-l vadă. În prealabil, nu puneți niciun model al lumii în avans, iar sistemul nu știe de fapt despre asta. Sistemul începe să interacționeze cu lumea, primind feedback, așa-numitele recompense. După aceasta, sistemul și-a corectat comportamentul pe baza modului în care sunt obținute recompense bune sau rele. În cazul recompenselor bancare, recompensa este, de exemplu, cât de interesantă sau neinteresantă pentru clienți este aceasta sau propunerea băncii.
Folosind metode cu anumite proprietăți care asigură învățarea întăririi, putem adapta acești algoritmi în timp real. Din noile abordări, se poate observa că, literal recent, a fost un articol pe aceeași adâncime, unde spun despre modul în care elementele mașinii Turing au fost introduse în rețeaua neuronală. Ca urmare, rețeaua neuronală a fost posibilitatea de a avea o amintire că rețelele neuronale nu sunt suficiente în această etapă.
Cazul 2. Optimizarea pâlniei de vânzări
Andrey Doltok.: În acest caz, analizăm activitatea tranzacțională, căutând clustere de clienți cu anumite modele de comportament. Dar, în acest caz, nu le asociați cu predicția oricărui eveniment. De exemplu, putem găsi clienți care fac adesea zboruri, excursii în străinătate și adesea convertesc valutele. Bazându-se pe acest lucru, face mai eficient oferte pentru astfel de clienți.
Diapozitivele arată ce modele pe care le găsim și ce produse în acest caz pot oferi. În general, se presupune o poveste de înțeles - anumite metode asociate cu clustering. De exemplu, proiecția datelor.
Cazul 3. Optimizarea numerarului
Andrey Doltok.: Sberbank are o rețea largă de ATM-uri, birouri și o schemă de lucru cu clienții corporativi. În consecință, sarcina este de a prezice cererea de mâine pentru numerar. Mai precis, vom face această prognoză, de exemplu, putem distribui cu atenție acești bani. Pe de o parte, este important ca banii să nu stabilească fără afaceri în ATM-uri și, în schimb, am putea să le punem pe depozitul pe termen scurt. Pe de altă parte, ne străduim să evităm pierderile de reputație - banii se termină mai devreme decât planificarea, iar ATM-ul încetează să lucreze, iar clientul rămâne nemulțumit.
Aici avem nevoie de modele care pot lucra cu erori asimetrice. Primele modele sunt foarte simple și bazate pe metode clasice de analiză a seriei de timp asociate cu netezirea acestora. Acum sunt necesare abordări mai precise, iar metodele de învățare a mașinilor sunt deja utilizate. În mod natural, metodele similare trebuie adaptate, deoarece cererea depinde atât de factori macroeconomici, cât și de parametrii, cum ar fi localizarea ATM-urilor din oraș și prognoza meteo. Combinația de caracteristici eterogene oferă un rezultat mai semnificativ decât utilizarea altor modele de învățare a mașinilor.
Cazul 4. Simularea probabilității de neplată pentru întreprinderile mici în timp real
Maxim Eremenko.: În 2014, toată lumea a vorbit despre date mari. În 2015, disruptivul și marginea au devenit învățarea mașinilor. În acest an, tendința principală a fost o pregătire profundă. Anul viitor, evident, vor vorbi despre învățarea întăririi.
Spre deosebire de cele trei tendințe anterioare, învățarea întărire este ușor de încercat pe platforme deschise. Deschideți inteligența artificială, finanțată de Elon Mask, iar platforma DeepMind este instruită în jocuri pe calculator folosind API-ul deschis pe care puteți intra în codul de joc.
Avem bătălia de doi algoritmi. Dacă în anii 80-90 am jucat un pacare, acum mașina le gestionează și acest algoritm poate fi modificat. Adâncime pe această cale a mers oarecum mai mult și împreună cu Blizzard a construit un algoritm pentru starcraft.yay
Algoritmi se antrenează în așa fel încât să le raționalizeze pentru sarcini destul de aplicate. În viitor, ele pot fi eficiente de curse pe sarcinile asociate, de exemplu, cu traducerea informațiilor textuale în vector.
Sarcini similare reprezintă baza motorului Google Word2VEC, care este tradus din informațiile text din vector, căutare și întreaga analiză a textului semantic pe care se bazează.
Dar cazul în sine este un pic despre prieten. Am văzut clienții activi ai portofoliului nostru în segmentele B2B și B2C, acordând o atenție deosebită reprezentanților întreprinderilor mici schimbând în mod activ plățile. Și când lucrează cu ei, au încercat să abandoneze scorul clasic de credite, de la analiza situațiilor financiare și de expertiza calitativă a riscurilor cu privire la reputația beneficiarului, managerilor și a parametrilor asemănători. În schimb, am început să folosim o anumită metrică agregată, bazată exclusiv pe tranzacție, de fapt, de a face notificarea analitică, pe baza datelor disponibile băncii.
Ca rezultat, sa dovedit că modelul bazat pe scorul de credite, clienții clasificați pentru probabilitatea de neplată, nu este practic diferită în măsura cantitativă a acurateței din modelele clasice. Gini este aproape același la 60-65%. Dar dacă informațiile proprii ale băncii îmbogățește datele externe, să spunem, din rețelele sociale și le folosim pentru clasament, puteți îmbunătăți mai mult acuratețea.
În practică, aceasta înseamnă că nu este necesar să se petreacă timpul cu privire la evaluarea riscurilor din punctul de vedere al analizei clasice. Puteți gestiona acele date care se află în sistem și puteți obține statistic ca măsură de calitate relevantă.
Acest model acum poate fi utilizat numai pentru a forma o listă de propuneri pre-parfumate. Dacă clientul spune: "OK, sunt de acord," atunci procesul este mai complicat. De-a lungul timpului, dacă vedem că calitatea fluxului a fost menținută la nivelul curent sau mai înalt, iar modelul va arăta mai multă precizie predictivă, poate fi folosit ca o anumită alternativă.
Cazul 5. Algoritmi de prelucrare a limbii naturale pentru analiza și generarea de revendicări
Maxim Eremenko.: Ca parte a utilizării instrumentelor pentru a lucra cu textul sau prelucrarea limbajului natural, ne-am confruntat cu faptul că Sberbank cheltuiește un număr suficient de mare de resurse umane și timp pentru a analiza revendicările și pregătirea răspunsului. În același timp, analiza majorității informațiilor despre reclamanți și revendicările în sine către Sberbank pot fi automatizate. Nu utilizați activitatea persoanelor care conduc informații despre datele pașapoarte în partea operativă a revendicării și puteți, toate acestea: data nașterii, datele pașaportului, detaliile și partea operativă pentru a extrage. În a doua etapă, pentru a pregăti răspunsul proceselor, am sugerat utilizarea unui anumit șablon ca optimizare.
Cazul 6. DefinițieB2.B- I.B2.B-lanț
Maxim Eremenko.: Pentru utilizatorii activi B2B, nu numai că veți face o evaluare a riscului de credit, ci și să selectați modelele de eșantion ale partenerului său. Dacă vedem portofoliul companiei cu un profil similar al activității economice, în timp ce ambele sunt aproximativ aceeași cohortă, adică, aceasta nu este o investiție mare și întreprinderi mici, apoi, pe baza acestor modele, selectați parteneri și recomandăm ce fel de relații pot fi interesante pentru ei.
Cazul 7. Algoritmi pentru chatbot @sberbankml_bot
Maxim Eremenko.: Botul nostru de chat este încă studiat, dar unele lucruri care știu cum să facă, de exemplu, o transmitere prin API, la deschiderea surselor de tip Wikipedia, se efectuează, de asemenea. Dacă îl întrebați cine este un astfel de gref sau Putin, el va răspunde.
Avem un angajament intern față de șefii noștri că, până în vara anului 2017, botul va putea să vorbească cu teme bancare, plus va avea abilități cognitive de bază și va putea să susțină comunicarea privind subiectele abstracte. În prezent, botul are sediul în telegramă, dar ne dezvoltăm deja propriul mesager [unde va fi mutat].
Cazul 8. Algoritmii noștri nu numai că sunt egoiste, ci și scrie poezii
Maxim Eremenko:Acesta este un proiect mai distractiv. Am luat o rețea neuronală recurentă bazată pe versurile lui Pușkin, Lermontov și puțin pe Jira-chat-ul dezvoltatorilor și au instruit sistemul de a scrie poezie. La început, ea nu a făcut față unor bine chiar cu un yamb cu patru catenci, dar chiar și rima a început să apară. Acum a reușit să scrie poezii chiar despre Sberbank.
Jocul face ca orice proces să fie mai ușor și mai fascinant. De aceea există aplicații în creștere bazate pe gamefice. În joc, utilizatorii primesc cunoștințe noi, produc obiceiuri utile sau, dimpotrivă, scapa de nocive.
"Gymificarea" este, de fapt, sistemul de motivație și stimulare. În vremurile sovietice a existat o consiliu de onoare, la care au existat fotografii ale celor mai buni muncitori (despre stimularea cumpărătorilor la acel moment nu au mers). Acum, mult mai multe oportunități de a face un sistem de motivație interesant, fascinant, neliniar. Este transformarea sa în joc și există un joc.
Gamificarea este concepută pentru a captiva utilizatorul, o persoană se va strădui pentru realizări noi. Este important ca această cale să fie vizuală. De exemplu, utilizatorul nu primește doar un nou statut în apendice, dar vede mișcarea la el, înțelege ce ar trebui făcut pentru acest lucru. Toate acestea cu grafică frumoasă.
Creierul uman se străduiește întotdeauna pentru simplificare. Prin urmare, suntem mai rapizi pentru cei care sunt de înțeles pentru noi, dar am renunțat mai târziu. Gimlificarea este una dintre modalitățile de a simplifica, reduce disconfortul.
Activitatea creierului nu depinde de rolul social. Prin urmare, gamefice funcționează atât cu clienți, cât și cu angajați. Acum, în companie vine din ce în ce mai mult specialiștii generației Y. Pentru ei, un acord semnat nu este cel mai important motiv pentru munca altruistă, iar încurajarea financiară nu include întotdeauna motivația completă.
Lucrările ar trebui să treacă, angajații doresc dezvoltarea și independența. Prin urmare, jocul poate începe deja atunci când angajează un angajat și să fie utilizat pentru a crește motivația.
Și, bineînțeles, GameFice ajută la construirea relațiilor cu clienții, să-și sporească loialitatea, să formeze un obicei de a folosi un serviciu sau un produs specific. Este în jocul pe care îl puteți aduce în mod discret la acțiunea țintă. Pe această audiență și oprire și în raport cu sectorul financiar.
De mulți ani sa crezut că băncile și instituțiile financiare trebuie să creeze și să mențină imaginea companiilor serioase, ele nu permit glume. Numai în cazul clienților vor avea încredere în ei cu banii lor. Dar situația sa schimbat: Finanțatorii folosesc, de asemenea, gamefice.
Este un lucru când vorbiți despre beneficiile produsului și complet diferit dacă invitați utilizatorul să participe la joc.
Caz
Anul trecut, Rocketbank a avut loc o căutare online cu referiri la URSS. Utilizatorii ar putea câștiga iphone 7, spaniolă hamon sau dulciuri franceze Makaruna. Participanții au trebuit să îndeplinească 12 sarcini pentru care punctele sunt percepute și puse într-un cupon virtual. Unele dintre ele au fost asociate cu diseminarea informațiilor despre Rocktabank în rețelele sociale. Și una dintre sarcini este "biletul de partid" - sa presupus că depune o cerere de eliberare a cardului "Rocktabank".
Astfel, participanții la căutare, care se referă la recunoașterea băncii, l-au extins la audiență și între caz au devenit clienți.
Produsele financiare sunt adesea destul de complexe, utilizatorul are nevoie și explică serviciul însuși și oferă instrucțiuni pentru utilizarea sa.
Caz
Olanda Robobank a adus elementul jocului într-un proces destul de complicat și încurcat de obținere a unui împrumut ipotecar. Pentru a face acest lucru, împrumutatul trebuie să treacă prin calea, sunt definite pașii specifici și numai după ce execuția lor se deschide nivelul următor și noua pictogramă de acțiune este activată.
Multe servicii bancare și de plată au grijă nu numai că clienții cunosc produsul lor, dar, de asemenea, creșterea cunoștințelor financiare. Adesea, întrebările legate de protecția împotriva fraudelor și deciziilor financiare sunt utilizate în gamefice.
Caz
În America există un program de salvare a remunerației. Utilizatorii sunt încurajați cu acțiuni corecte și eficiente legate de finanțare. Și acesta nu este un program de loialitate al unei bănci particulare, include utilizatori de peste 180 de mii de instituții financiare americane.
Punctele, de exemplu, sunt numărate atunci când utilizatorul contribuie la un cont de pensionare sau un depozit, plătește pentru împrumuturi ipotecare, carduri de credit și alte împrumuturi. În plus, consumatorii participă la cursuri de educație financiară pe resursele de salvare. Punctele pot fi schimbate pentru o șansă de a câștiga premii.
Oamenii nu intră în serviciul de plătit de la plictiseală sau pur și simplu pentru că a existat un moment liber. Trebuie să plătiți - utilizatorul deschide aplicația, face plata și frunze. Dar, cu această abordare, clientul poate chiar să nu cunoască toate trăsăturile serviciului. De exemplu, el și-a dat seama că a fost convenabil să plătească servicii de locuințe și utilități, vine o dată pe lună și face plata. În timp ce HOA sau Marea Britanie nu vor seta următoarea chitanță, utilizatorul nu va putea reveni la serviciu.
Caz
Sistemul central de plăți Cassa are un grup mare de utilizatori care diferă de alte audiențe - șoferi de taxi. Ei primesc plata de la pasageri care au fost plătiți de un card bancar, pe un portofel electronic. Unii dintre ei au tradus pur și simplu banii primiți pe cărțile lor. Pe această interacțiune cu sistemul de plată încheiat.
Prin urmare, sarcina de afaceri: Învățați șoferii de taxi pentru a utiliza cererea de servicii de plată. Pentru a face acest lucru, a lansat jocul. Driverele de taxi au fost plătite pentru călătorie, au primit bonusuri și au plătit serviciile de expediere fără comisie.
Mai mult caz
Alfa Bank a lansat serviciul de activitate al ALFA. Banca a invitat utilizatorii să includă în mod automat banii în "banca de porci" proporțional cu pașii. Pentru a face acest lucru, a fost necesar să asociați un cont de fitness cu o bancă de internet. Rezultatele au fost afișate pe o scară specială, astfel încât utilizatorul să fie clar pentru ceea ce sa acumulat deja.
Și unul mai mult.
Banca americană PNC nu a venit cu o căutare lungă și provocatoare. Doar pe ecran de la utilizator care se află în borcanul Internet, apare o bancă de porc. Când faceți clic pe acesta, mijloacele sunt transferate în contul cumulativ. Mai mult, frecvența și cantitatea de plăți client configurează independent.
Deschidem portofelul și ceea ce vedem? Un număr mare de carduri de reducere, mulți nu le mai purta cu ei. Prin urmare, programul obișnuit de loialitate nu este surprins. Utilizatorii adesea refuză să intre.
Caz
Revigorați programul Bonus va ajuta din nou la game. Banca spaniolă BBVA a lansat serviciul online de joc BBVA. Clientul primește puncte pentru efectuarea anumitor acțiuni, de exemplu, pentru efectuarea plăților online. Punctele pot fi schimbate pentru premii, plata muzicale și clipuri pe site-ul partenerului BBVA. În plus față de puncte, utilizatorul primește medalii ("badji"), care sunt afișate pe pagina profilului său.
Dar este important să ne amintim că afacerea nu ar trebui lansată doar jocul pentru jocul în sine. Scopul de joc este de a face o interacțiune mai interesantă cu companiile, cumpărând serviciile sale și utilizarea funcțională. Numai în acest caz, jocul va contribui la atingerea obiectivelor de afaceri și va crește loialitatea.
În acest articol, vă voi împărtăși experiența noastră în rezolvarea unei sarcini analitice interesante folosind instrumente vizuale non-standard. Articolul va fi interesant pentru persoanele care se ocupă de analiza datelor, precum și managerii banzi care se specializează în monitorizarea și analizarea portofoliului de credite al băncii.Aplicația, despre care, de fapt, va scrie mai jos, se bazează pe platforma IDVP (platforma de vizualizare a datelor interactive).
Banca emite împrumuturi către entități juridice mari - debitori. Numărul debitorilor mari la un moment dat nu depășește 1.000. Managementul bănciieste necesar un instrument convenabil, cu care ar fi posibil să se vadă (efectuați monitorizarea) o imagine holistică a portofoliului de credite al băncii. În același timp, ar trebui să fie posibilă trecerea de la o privire la portofoliul de împrumut în ansamblu la informații detaliate despre fiecare debitori.
Am vorbit deja despre abordarea noastră de sarcini pentru analiza datelor în articolul precedent, dacă există o dorință - o puteți citi.
Principalele teze ale acestui articol
Permiteți-mi să vă reamintesc etapele de proiectare ale aplicațiilor:
Firește, cererea trebuie să îndeplinească toate cerințele specifice ale conducerii băncii enumerate mai sus.
Principalele câștiguri ale majorității băncilor constă în furnizarea de împrumuturi companiilor și populației.Unele bănci se specializează în creditarea populației, altele pe împrumuturi acordate persoanelor juridice.
În această bancă, a fost deosebit de acută sarcina de monitorizare a împrumuturilor, care sunt eliberate companiilor mari de împrumut. Împrumutatul companiile se referă la diverse industrii, în legătură cu aceasta, este necesară o analiză a portofoliului atât de către companii, cât și de industrie.
Banca pentru fiecare împrumutat include și își actualizează în mod constant profilul, care conține informații privind fiabilitatea debitorului, despre indicatorii săi financiari.
Analiștii băncii colectează, de asemenea, informații despre fluxul de numerar (fluxul de numerar) al debitorului și al altor indicatori, construi fluxul de numerar - modele. Informațiile sunt colectate din mai multe sisteme informatice bancare.
Conform rezultatelor analizei informațiilor colectate, problemele sunt identificate de la debitor și atribuie un împrumutat într-una din cele 5 "zone problematice" utilizate în Banca de grupare împotriva împrumutatului:
În funcție de problema împrumutatului, Banca este obligată să posteze cu privire la conturile speciale pentru posibile pierderi, ale cărei cantitate depinde de suma împrumutului și de fiabilitatea debitorului. În acest sens, este necesar să se controleze dimensiunea acestor rezerve și să prevină creșterea lor, deoarece Rezerva este "mort" pentru banii băncii pe care nu îl pot folosi.
- Zona verde este aceea de a include un împrumutat care nu are probleme care să afecteze rambursarea împrumutului;
- Zona galbenă - debitorul a identificat unele probleme;
- Zona roșie - Împrumutatul are probleme substanțiale;
- Zona Neagră este un împrumutat cu o probabilitate aproape de 100%, nu va plăti un împrumut;
- Zona albă - problema debitorului nu a fost încă calculată.
De asemenea, analiștii băncii efectuează o analiză a datoriei restante ale împrumutatului (NPL - împrumuturi neperformante). Conform rezultatelor analizei debitorului, se referă la una dintre cele 4 zone ale NPL:
Ca urmare a examinării tuturor indicatorilor debitorului, Banca se așteaptă la evaluarea sa totală care arată cât de mult este de încredere debitorul.
- Zona verde - plățile de împrumut de către debitor nu sunt restante sau restante timp de până la 4 zile;
- Zona galbenă - desenul variază de la 5 la 29 de zile;
- Zona roșie - de la 30 la 89 de zile;
- Zona neagră - de la 90 de zile și mai sus.
Pentru fiecare împrumut, actualitatea plăților este monitorizată și îndeplinirea altor condiții ale contractului de împrumut.
În cazul întârzierii în următoarea plată, Banca constată cauzele de întârziere și ia măsuri împotriva companiei debitorului. Acestea pot fi amenzi sau înăsprirea termenilor acordului de împrumut.
În acordurile de împrumut, sunt indicate "legăminte" - acestea sunt condiții speciale ale contractului, care interzic companiei debitorului să ia măsuri care afectează negativ posibilitatea unui împrumutat să plătească un împrumut. Exemple de Coventov sunt: \u200b\u200bobligația debitorului de a oferi situații financiare băncii, închiderea conturilor în alte bănci, interzicerea obținerii de împrumuturi în alte bănci, oferind împrumut ipotecar.
Cu cât creditele mai "rele" în termeni monetari ai băncii, cu atât mai rău calitatea portofoliului de credite. Prin urmare, managementul băncii trebuie să vadă imediat creditele "rele" și "răi" debitori, să aibă posibilitatea de a vedea o situație detaliată cu privire la debitorul și să decidă asupra acțiunilor ulterioare în ceea ce privește respectul său.
Am decis că activitatea managerului de utilizator cu apendicele în cele din urmă ar trebui să fie similară jocului "Găsiți o problemă debitor și aflați ce este problema lui."
De asemenea, că aplicația este convenabilă pentru gestionarea băncii, am decis să facem nu numai o versiune desktop pentru Windows, ci și pentru Mac OS, IOS și Android. Mai mult, platforma pe care dezvoltăm aceste aplicații vă permite să faceți ceea ce se numește "o singură atingere".
După analiză, au fost identificați următorii indicatori, care trebuie să urmărească pentru fiecare debitor:
Așa cum am vorbit mai sus, confortul și frumusețea aplicației pe care o vom avea foarte importante. Prin urmare, nu numai analiștii, ci și designerii 3D, iar utilizatorii sunt atrași să lucreze la ecrane de aplicație.
Ca rezultat, am primit acest ecran principal al aplicațiilor IDVP. Procese de credit (a se vedea figura de mai jos).
La prima vedere, ecranul pare destul de saturat, dar, în același timp, toate informațiile sunt distribuite în zone, ceea ce facilitează percepția. Ce fel de zone s-au dovedit în cele din urmă?
În această zonă sub formă de planete multi-colorate (bile) au prezentat debitorilor băncii. Dimensiunea planetei corespunde volumului datoriei la împrumutul de la acest împrumutat. Culoarea planetei corespunde zonei problemei debitorului. În același timp, debitorii de aceeași culoare sunt grupate împreună, astfel încât să fie posibilă evaluarea vizuală a acțiunii (cantitativ și asupra valorii datoriei) în portofoliul de credite. Astfel, am decis să "vedem toți debitorii pe un singur ecran".
În aceeași zonă există un filtru în dimensiunea planetelor (acordați atenție scalei și cercului, situată în partea dreaptă a planetelor). Cu acest filtru, puteți specifica dimensiunea minimă și maximă a datoriilor pentru debitorilor afișați. Puteți lăsa numai debarii mari pe ecran, de exemplu. Sarcina de "filtrarea debitorilor în ceea ce privește datoria" este rezolvată.
Când faceți clic pe orice planetă, trecerea la ecranul "Borrower Card" (vezi imaginea de mai jos), prezintă informații detaliate despre indicatorii care caracterizează acest împrumutat și creditul acesteia.
Sarcina "Tranziția de la imaginea generală a portofoliului de credite la un debitor specific" pentru a analiza situația ar trebui să fie făcută cu un număr minim de clicuri "rezolvată.
În starea inițială a ecranului planetei de dimensiuni mici, nu este întotdeauna convenabil să faceți clic pe - ele sunt pur și simplu dificil de intrat în ele dacă cazul cu interfețele cu atingere - degetul. Pentru a compensa această dificultate, în zona centrală există o oportunitate de a aduce și de a elimina (zoom-in și zoom-out) orice parte a sistemului planetar. Acest lucru se face fie folosind roata mouse-ului, fie dacă ecranul tactil este utilizat utilizând acțiunea de prindere.
Această zonă conține un filtru în zonele de culoare ale problemei debitorilor. Puteți face clic pe / detectarea zonelor necesare / inutile ale problemelor problemelor. Ca urmare, numai planetele debitorului necesare în zona centrală vor rămâne în zona centrală. Sarcina "debitori de filtru în zonele de problemă", se rezolvă debitorii de filtre pentru zonele NPL ". Cititorul atent va întreba cu siguranță modul în care filtrăm debitorii de-a lungul zonelor NPL cu acest instrument, deoarece filtrează numai zonele de problemă. Totul este simplu: în partea stângă sus a ecranului există textul "reziduul datoriei" - aceasta este, de fapt, lista derulantă a modurilor de afișare a debitorilor. Următoarele moduri sunt disponibile pentru selecție:
Această zonă conține un element de filtrare "acordeon", care conține trei filtre:
Challenge "debitori de filtre pe sucursalele băncii, de către industria industriei, pentru probleme" rezolvate.
Un grafic este plasat în această zonă, care afișează modificarea raportului de zone ale imaginilor sau zonelor NPL în timp. Aceasta utilizează tipul de grafică "Program linear cu acumulare". Grafica se potrivește cu zonele problematice sau zonele NPL.
Utilizatorul are capacitatea de a instala cursorul la o dată pe grafic și numai acei debitori care au avut în același timp vor fi afișați în zona centrală. Dimensiunile planetelor și culorile lor vor corespunde volumului datoriei și zonei de problemă pe care fiecare debitor are la data aleasă.
Mai jos atașează ecranele rămase ale aplicației: schițe și nume. Și veți avea ocazia să le studiați, să vă analizați. Dacă există întrebări privind conținutul - cereți-le în comentarii, voi răspunde cu siguranță.
Ecranul principal cu o diagramă circulară a gamei de distribuție a zonelor color
Ecranul principal Cu datoria cu debitorul (pe scara din stânga planetelor, limita inferioară a afișajului este setată la 20% din maxim)
Ecranul principal. Apropierea planetelor (zoom-in)
Borrower Card.
Simulatorul financiar îi ajută pe oameni să se uite la munca băncii din interior
La marcaje
Reprezentanții băncii "Home Credit" au spus Consiliului de redacție privind modul în care compania a dezvoltat un joc de bancher online, ceea ce permite jucătorilor să se simtă ca director al băncii. Datorită simulatorului, audiența poate înțelege exact modul în care funcționează organizarea financiară, ceea ce vă permite să îl implicați în brand.
Ideea de a dezvolta un joc financiar online a apărut într-o bancă în 2015. Compania și-a stabilit obiectivul de persoane interesate de către bancare, implică în marcă și în forma de joc pentru a spune despre principiile de bază ale lucrării băncii.
"Experiența arată că oamenii sunt mai dispuși să interacționeze cu ceea ce înțeleg ei. Iar jocul nostru oferă oamenilor posibilitatea de a privi banca din interior: jucătorii înșiși determină modul în care banca lor "și apoi sistemul calculează automat profitul sau pierderea", spune Maria Bukuk, director al Departamentului de Marketing și Marketing Comunicații.
Gestionarea băncii este împărțită în nouă zone (produse de credit, riscuri, servicii client și așa mai departe). Alegerea elementului de meniu, playerul trebuie să răspundă fie la întrebare, fie să stabilească valorile performanței financiare.
După ce utilizatorul determină politica organizației, sistemul va calcula cât de succes este banca și câți jucători vor putea câștiga (sau pierde).
Jocul a început la mijlocul anului 2016. Din momentul deschiderii, au participat mai mult de 32 de mii de oameni. "Inițial, ne-am așteptat ca până la sfârșitul anului 2016, jocul va avea loc cel puțin 10 mii de oameni. Ca rezultat, am depășit planurile noastre inițiale de mai mult de trei ori, "Borok notează.
Potrivit directorului departamentului de marketing, aproximativ 20% dintre jucătorii au jucat de mai multe ori, încercând să-și îmbunătățească rezultatul. Audiența a constat din clienți banca, abonați ai grupurilor sale în rețele sociale, oameni care au venit la repusa altor jucători, precum și angajații băncii.
"Un joc online nu are fond de premii, iar compania nu a plătit pentru promovare. Jucătorii au fost atrași prin intermediul site-ului și al comunității oficiale ale băncii în rețelele sociale. De asemenea, am făcut buletinul informativ cu o propunere de a juca "bancherul meu" clienților și angajaților băncii noastre ", observă ea.
Potrivit lui Burak, Banca rezolvă simultan câteva sarcini importante: atrage interesul față de brand, ridică conștientizarea și alfabetizarea financiară a jucătorilor și le implică, de asemenea, în gameplay.
Maria Bukrak.director al Departamentului de Marketing și Marketing Communications Bank "Home Credit" Nu am avut nici o sarcină de a face publicitate produsele băncii. Am vrut să schimbăm atitudinea oamenilor la afacerile bancare în ansamblu - să spunem despre obiectivele și obiectivele, pentru a explica modul în care băncile își ating rezultatele. Aceasta se referă mai mult la partea de imagine a întrebării decât vânzările de produse.
Idee, model, conceptul de joc vizual - totul a fost inventat și dezvoltat în interiorul băncii. Agenția atrasă a pictat și a programat căutarea. Prototipul creației de căutare online a fost instruirea jocurilor de îmbarcare, create și de angajații băncii noastre.
Se numește și bancherul însuși. Mecanica ei de jocuri este mult mai dificilă: jucând echipe în mai multe runde. Pasajul complet al formării jocului de bord durează de la câteva ore până la întreaga zi. În versiunea online, este posibil să se obțină un rezultat mult mai rapid: în câteva minute. Este demn de remarcat faptul că în interiorul jocului nu promovăm produsele băncii "Home Credit".
Apropo, în timpul existenței jocului, au apărut propriile înregistrări. Jocul poate avea loc un număr nelimitat de ori. O persoană a jucat de 127 ori, a primit și a profit și pierderea. El a înființat o înregistrare absolută - 42.209.768.000 de ruble, care nu se rupe, deși mai mulți oameni au reușit să se apropie îndeaproape și "au câștigat" 42,135,451,000 de ruble.
Promovarea produselor bancare și formarea necesității acestora.
"Gimlificarea este una dintre cele mai populare tendințe în prezent în marketing. Și noi, ca o bancă cu o audiență activă și avansată, a fost logic să o sprijinm, oferind clienților o cotă în care mecanica jocului este implementată la nivelul tehnologic adecvat și este în mare parte personificat ".- Cyril Bobrov, vicepreședinte Tinkoff Bank pentru a atrage clienți
Ca urmare, mulți utilizatori primesc prima experiență de a câștiga un procent de bani, care se află pur și simplu în bancă. Clienții din propriile experiențe înțeleg că contul cumulativ este un produs simplu și avantajos. Și acesta este primul pas spre deschiderea depozitului sau depozitului și pentru a extinde ideea produselor bancare în general.
Un rezultat indirect este, de asemenea, utilizarea regulată a utilizatorului băncii online, deoarece numai acolo puteți vedea progresul dvs.
Mai mult, rezultatul este realizat indirect cu ajutorul mecanicului de joc, este hrănit sub forma unei povestiri despre un stil de viață activ, care este mult mai interesant decât o audiență specifică decât ocazia de a salva și de a obține interes (aceasta oferă orice bancă ) sau apelul de utilizare a băncii online.
"Gimlificarea este o temă super. Aceasta este totul - implicarea. Plictisit pentru a face tranzacții în bancă, plictisitor să utilizeze produse bancare. Și oamenii iubesc să concureze, oamenii iubesc să concureze. Se așează înăuntru și foarte profund. Și puteți exploata aceste calități ale oamenilor. Cum să o faci într-o bancă? Cazurile sunt mici. Dar convingerea mea profundă este cea care învață să implice în mod activ clienții săi, inclusiv utilizarea de gamefice, acea clasă poate face o mulțime de bani ".- Ivan tocuri, director al Departamentului de Serviciu Remote și Vânzări ale Băncii Moscovei
