Главная концептуальная ошибка банков РФ в построении экосистем

Главная концептуальная ошибка банков РФ в построении экосистем

Александр Шохов

Главная концептуальная ошибка банков РФ в построении экосистем

В последние годы термин “экосистема” стал очень популярен в банковской деятельности. Многие банки РФ начали строить свои экосистемы. Общая конфигурация построенных экосистем оказывалась банкоцентричной. Иными словами, каждый клиент банка мог воспользоваться одним из многих банковских сервисов. При этом банк получал возможность видеть всех участников создаваемой им экосистемы, а остальные участники экосистемы не могли видеть друг друга, и видят только банк и его услуги.  

Такая конфигурация банковской экосистемы не может быть названа сетью: это двухуровневая иерархическая структура. Концептуально в деятельности банка после построения такой псевдоэкосистемы ничего не изменяется: он по-прежнему работает с каждым клиентом отдельно, немного упрощая и облегчая взаимодействие засчёт онлайн сервисов. При этом не меняется содержание понятий “банковская услуга”, “управление финансовыми рисками”, “коммуникация с клиентами”.

В чем же состоит главная концептуальная ошибка банков РФ в построении экосистем? И почему понять это важно сейчас?
Преимущество получит тот банк, который начнёт строить не псевдо-, а настоящую, природоподобную экосистему, которая представляет собой сеть взаимосвязанных друг с другом акторов, некоторые из которых соединены в цепочки создания добавленной стоимости.

В природоподобной экосистеме каждый участник потенциально может видеть других участников и взаимодействовать с ними. Алгоритмы, являющиеся основой банковской платформы, могут рекомендовать участников экосистемы друг другу, обнаруживая взаимодополняющие интересы:

 

  • одни покупают цемент, другие продают его,
  • одни собирают автомобили, другие изготавливают запасные части для автомобилей,
  • одни перерабатывают зерно, другие его выращивают, третьи изготавливают и продают хлебо-булочные изделия
  • одни производят молочные продукты, другие производят молоко, третьи продают молочные продукты, четвёртые обеспечивают логистику и дистрибуцию и т.д.  

Алгоритмы банковской платформы способны обнаруживать вовлечение клиентов банка в различные уже существующие цепочки создания стоимости: от сырья до готового продукта. Активные цепочки создания стоимости могут быть продлены за счёт включения в них новых участников, либо в каждой из цепочек может быть увеличен поток сырья и производимых товаров.

Для чего банку нужно изучать цепочки создания стоимости и вникать в деятельность и деловые взаимосвязи своих клиентов? Легко представить ситуацию, в которой цепочка создания стоимости от производства кормов для КРС до производства молока, молочной продукции и продажи готовой продукции в магазинах начинает испытывать трудности из-за кассовых разрывов.  

Допустим, у производителя молочных продуктов нет возможности заплатить молочно-товарным фермам за уже отгруженное молоко. Видя эту ситуацию, алгоритм банковской платформы предлагает один из банковских инструментов для решения проблемы: это может быть кредитование для пополнения оборотных средств, факторинг за уже отгруженный в торговые сети товар, за который ритейлер ещё не заплатил производителю, пользуясь отсрочкой платежа и т.п. Благодаря своевременному финансированию цепочка производства не будет остановлена, все участники цепочки получат деньги, которые необходимы им для запуска следующего цикла производства.

Отметим, что при таком реально экосистемном подходе совершенно изменяется смысл терминов “банковская услуга”, “управление финансовыми рисками”, “коммуникация с клиентами”.

Изменение смысла термина “банковская услуга”. Не клиент приходит в банк, чтобы получить услугу, а алгоритм банковской платформы обнаруживает необходимость в услуге и конфигурирует услугу таким образом, чтобы она оптимально решала проблему цепочки связанных друг с другом клиентов. За счёт алгоритмизации и платформизации банковской деятельности решение проблемы клиента может занять минуты, а не дни и недели. Если в старой концепции банковской деятельности каждая услуга оказывалась банком в неспешном бюрократическом режиме, то в возникающей сегодня реальности бюрократические процедуры становятся частью алгоритма, который может выполняться практически мгновенно.

Изменение смысла термина “управление финансовыми рисками”. В старой концепции банковской деятельности финансовый риск банка оценивала скоринг-система. Оценка риска сводилась к оценке вероятности потери банком денежных средств, иными словами деньги считались абсолютной ценностью, и нужно было передавать деньги банка клиенту только в том случае, если риск невозврата не превышает определённой статистически оцениваемой величины. Банковский риск мог компенсироваться стоимостью залогового имущества. В возникающей сегодня реальности управление финансовыми рисками выглядит совершенно иначе: если у клиентов банка возникает риск остановки производства/бизнеса и неполучения прибыли, то банк потеряет клиента, а значит потеряет потенциальную прибыль, которую мог бы получать в течение многих лет, если бы клиент продолжал свою деятельность. Иными словами, забота банка о клиентах, их бизнесе и работоспособности цепочки создания стоимости, в которую вовлечены клиенты, становится главным условием получения банком будущей прибыли. Управление финансовыми рисками становится управлением финансовыми потоками цепочек создания стоимости в экономике. Современные банки могут отойти от хорошо освоенной ими чисто ростовщической позиции к позиции финансовых институтов, заботящихся о росте создаваемой в экономике страны добавленной стоимости.

Изменение смысла термина “коммуникация с клиентами”. В старой концепции банковской деятельности термин “коммуникация с клиентами” сводился либо к скриптам в CRM-системе либо к вежливости при ответах на обращения клиентов. В создающейся сегодня реальности банк становится источником коммуникации о том, что важно для данного конкретного клиента, включённого в конкретные цепочки создания добавленной стоимости. Иными словами, коммуникация с клиентами становится инструментом развития бизнеса клиентов за счёт ресурсов и возможностей банка.

Алгоритмы банковской платформы способны обнаруживать не только уже существующие, но и потенциальные, пока ещё не построенные цепочки создания добавленной стоимости, и тогда отдельные клиенты банка начинают сотрудничать друг с другом, что даёт каждому из них стимул для успешного развития. Например, цепочки создания стоимости, хорошо работающие в одних субъектах РФ, вполне могут работать в другом субъекте РФ, в котором они пока не развиты, хотя клиенты, вовлечённые в те же виды экономической деятельности, там есть.

Возможности природоподобных экосистем не исчерпываются темой поиска и оптимизации работы цепочек создания добавленной стоимости в экономике. Любые обнаруженные алгоритмами взаимные интересы, когда одни клиенты располагают тем, что нужно другим, могут создавать внутри экосистемы дополнительное движение средств, увеличивая денежный оборот внутри экосистемы и, соответственно, сумму банковских комиссий. Например, высококлассный юрист или финансовый аналитик — это дорогостоящий специалист, содержать которого на постоянной зарплате средний бизнес не в состоянии, но этот специалист может уделить несколько часов в месяц анализу среднего бизнеса, за что получит почасовой гонорар, а средний бизнес благодаря участию высококвалифицированного специалиста, может получить новый стимул для роста и развития, что выгодно экосистеме и построившему её банку. Будучи включенными в одну экосистему, и средний бизнес, и высококлассный специалист будут выбирать друг друга на основе отзывов, рекомендаций, рейтингов, а их успешное взаимодействие будет взаимно повышать их рейтинги внутри экосистемы, что тоже немаловажно.

Можно предположить, что обрисованный вектор развития банковских сервисов является естественным эволюционным трендом. Те банки, которые окажутся способны отойти от старых концептуальных представлений и внедрить в своей деятельности новые модели, опирающиеся на природоподобные экосистемы и платформенные алгоритмы, получат львиную долю банковского рынка в течение ближайших лет. 

Яндекс.Метрика