Для стандартизации данных физических лиц Альфа-Банк использует программное обеспечение «Фактор», а для корректного ввода реквизитов компаний — «Подсказки».
Предпосылки проекта
Ежедневно в Альфа-Банк поступают тысячи обращений — через отделения, онлайн-банк, мобильное приложение и кол-центр. Чтобы обеспечить точность и полноту данных во всей ИТ-экосистеме — от оформления продуктов в АБС и коммуникаций в CRM до аналитики в корпоративном хранилище и запуска маркетинговых кампаний, — банку требовался единый стандарт их автоматизированной обработки, верификации, а также внедрение инструментов для подсказки реквизитов организаций.
Решение
Для этой задачи Альфа-Банк выбрал продукты HFLabs. Система «Фактор» представляет собой полностью готовое решение для работы с клиентскими данными: в автоматическом режиме приводит к единому формату адреса, телефоны, email и паспортные данные. Это исключает дубли и ошибки, вызванные «человеческим фактором».
Для работы с корпоративными клиентами банк интегрировал «Подсказки». Сервис помогает сотрудникам и клиентам заполнять реквизиты организаций по минимальному количеству символов, подтягивая актуальную информацию из официальных справочников.
Игорь Зубов, руководитель по развитию технологий платформы MDM Альфа-Банка:
— Система представляет собой полностью готовое решение для работы с клиентскими данными. Благодаря автоматизированной обработке и очистке, актуальные сведения бесшовно поступают в смежные ИТ-системы, включая АБС и кредитный конвейер.
На что влияет качество данных
В качественных данных заинтересованы практически все подразделения банка. Полные сведения о клиентах нужны и для аналитики, и для качественного сервиса. Вот ситуации, в которых без них не обойтись:
- Подготовка отчетности. Банк сдает отчетность в ЦБ РФ и Агентство по страхованию вкладов — эти данные должны быть корректными, иначе отчет могут не принять.
- Кредитный скоринг. Чтобы правильно оценить платежеспособность клиента, нужны точные сведения о нем.
- Борьба с мошенниками. Верификация клиентской информации позволяет предотвращать мошеннические действия.
- Персонализация предложений. Располагая точной информацией о клиенте, банк предлагает продукты под его реальные потребности.
- Улучшение клиентского сервиса. Банк общается с клиентом в тех каналах, которые удобны человеку. Вся информация о клиенте под рукой, не нужно тратить его время на ввод данных.
- Обучение AI-моделей. Без качественных данных модели будут неточными, а агенты допускать ошибки.
