Информационно-сервисные инструменты обслуживания клиентов как основа обеспечения конкурентоустойчивости банков

Изучение процессов широкого введения сетевых технологий подтверждает, что психология пользователей способна существенно изменяться за относительно короткое время в соответствии с направлениями деятельности в сети (особенно молодого поколения). Такая метаморфоза, связанная с «электронным вторжением» в подсознание, представляется как сетевая электронная несвобода. Но именно на этот путь встало человеческое общество на постиндустриальном этапе своего развития.

На основе вышеизложенного в  работе М. Кастельса ⁴⁵ делается весьма интересный вывод, что процесс перехода к информационному обществу можно рассматривать как высшую фазу интенсификации информационных и телекоммуникационных процессов с целью активизации механизмов самоорганизации социосферы и обеспечения устойчивого прогрессивного общественного развития. При этом важнейшим механизмом интенсификации информационных процессов развития является активное вмешательство человека в сам процесс отражения. Совершенствование этого процесса при целенаправленном сетевом управлении развитием сложными социальными и экономическими системами обусловлено интенсивным ростом объемов информации и ограниченными возможностями человека к ее восприятию.

Социально-содержательный аспект процессов  технизированной интеллектуализации общества предполагает возможность формирования в перспективе систем «коллективного интеллекта», которые должны стать основой той информационной (виртуальной) реальности, которая сможет обеспечить принятие и реализацию достаточно обоснованных решений, обеспечивающих устойчивое и безопасное развитие общества и государства.

Под виртуальной реальностью  в данном случае понимается информационное отображение физического мира в памяти компьютеров с распространением виртуального мира на все основные сферы человеческой деятельности⁴⁶. При этом предполагается модельная форма представления высокоорганизованной информации, отражающая определенные свойства изучаемой реальности. Таким образом, модельная интерпретация информации является одним из проявлений информационной сущности общества, в котором упорядоченная модельная информация начинает играть важнейшую роль в реализации процессов самоорганизации социально-экономических систем. Следовательно, формирование «коллективного интеллекта» является необходимым условием для прогрессивного развития цивилизации с переходом в стадию информационного общества.

Виртуальная реальность в сфере информационной (сетевой) экономики основана на модельном информационном отражении ее функциональных элементов с объединением в целостную систему с проявлением механизмов так называемого «экономического метаболизма». Реализация механизма «экономического метаболизма» направлена на поддержание устойчивости функциональных экономических систем за счет активизации механизмов саморегуляции и обратных связей в распределенной системе кооперативного сетевого управления сложными хозяйственными механизмами⁴⁷.

Формирование систем «коллективного интеллекта» и автоматизированного композиционного информационного моделирования сложных объектов принятия решений основано на модельной системной интерпретации информации и обеспечении распределенного доступа к ней пользователей. На основе систем «коллективного интеллекта» обеспечивается возможность технизированной интеллектуализации общества и активизации естественных механизмов самоорганизации социально-экономических систем⁴⁸.

Российские ученые в самом начале формирования информационно-сетевой модели развития отметили, что если исходить из предпосылки, что скорость роста производительности компьютеров останется на уровне показателей предшествующих десятилетий (на 3-4 порядка за десятилетие), то суммарная производительность компьютеров (развивающихся на электронной и даже фотонной основе) вряд ли превысит 10 2 -1024 бит/с, т.е. не достигнет необходимого уровня 1036 бит/с.⁴⁹.

Поэтому значительную роль приобретает  проблема информатизации в широком  ее понимании, включая формирование новой философии управления, снижение энерго– и материалозатратности процессов развития техносферы и переход на новую модель развития. Эта модель уже не будет иметь технократическую вещественно-энергетическую ориентацию, а перейдет на информационно-биологическую стратегию.

По прогнозным оценкам компании Intel, к 2020 году число транзисторов, размещаемых в одном кристалле, достигнет уровня 1 млрд при тактовой частоте процессора до 10 Гигагерц. Высоким уровнем производительности уже обладают современные суперкомпьютеры при скорости вычислений до 1,06 трлн операций в секунду, 573 Гигабайт оперативной и 2,25 Терабайт дисковой памяти. Существенный рост мощности вычислительных систем может быть также достигнут при использовании сверхпроводящих интегральных схем и оптической электроники, в том числе основанной на голографической технике. Еще одной перспективной технологией являются биохимические компьютерные компоненты, которые будут иметь способность к биологическому воспроизводству своих элементов⁵⁰.

Концепция информационного хранилища (data warehouse) является новым подходом к управлению данными. Информационное хранилище по запросу предоставляет необходимый объем знаний для принятия наиболее эффективных решений, при этом данные организуются по предметному принципу с их накоплением с течением времени (что позволяет использовать статистический анализ для выявления причинно-следственных связей и построения временных рядов). Информация в хранилище объединяется в целостную структуру по различным уровням детализации и с формированием метаданных – данных о данных. Аналитическая обработка данных производится с использованием нейроподобных сетей, методов статистики, регрессионного анализа, систем контроля качества и визуализации данных, геоинформационных систем и методов интеллектуального поиска.

Для реализации функций анализа  больших объемов информации, построения моделей данных и управления ими используются (в рамках обычного интерфейса системы управления базой данных) дополнительные программные средства оперативной аналитической обработки данных (OLAP). Среди инструментов OLAP можно отметить системы SAS корпорации SAS Institute, Express фирмы Information Resources и Assumate Enterprise компании Kenan Systems⁵¹.

Информационные системы руководителей (EIS) являются проблемно– и предметно-ориентированной надстройкой над информационным хранилищем. Они обладают средствами для углубленной многомерной детализации данных, расширенными возможностями для их визуализации, анализа и моделирования. Системы поддержки принятия решений (DSS) предназначены для обеспечения расширенного доступа к данным, их анализа и преобразования в значимую информацию, т. е. в знания, предоставляемые пользователям. При использовании технологий Интернет пользователь может работать через свой терминал с системой поддержки принятия решений через WWW-сервер, что позволяет существенно снизить требования к скорости передачи данных в сети и мощности пользовательского компьютера.

Одним из новых направлений анализа  данных является использование нейроподобных  сетей, которые представляют собой многослойную сетевую структуру, состоящую из простейших элементов анализа данных («нейронами»), связанных между собой сложной системой соединений и объединений. Входной слой получает исходные данные, а выходной слой выдает значения прогнозируемых переменных. Перед началом работы нейронная сеть проходит период обучения на основе анализа значительного количества примеров входных данных, для каждого из которых известна требуемая реакция сети. Если сеть неадекватно реагирует на очередной пример, то внутренняя структура сети модифицируется с целью минимизации возникающей ошибки. Это позволяет существенно снизить чувствительность системы к полноте и достоверности исходных данных и обеспечить автоматизацию процессов ввода и первичной обработки данных. В настоящее время нейронные сети реализуются с помощью специализированных программ, например программ Brain Maker фирмы Colifornia Scientific Software, плат-акселераторов для персональных ЭВМ, а также с помощью специализированных нейрокомпьютеров.

Традиционными средствами «интеллектуального»  анализа информации являются экспертные системы, методы классической статистики. В общем случае экспертная система  состоит из базы знаний, средств  вывода информации и подсистемы моделирования. В базе знаний хранятся определения объектов, информация об объектах, правила и процедуры. Средства вывода осуществляют анализ данных с помощью методов логического вывода и нечеткой логики на основе правил и процедур из базы знаний. Подсистема моделирования используется для информационной имитации объектов реального мира при формировании экспертной системы и для верификации поступающей информации при ее эксплуатации⁵².

Среди средств для создания современных  экспертных систем реального времени  следует отметить программы G2, RT Works, COMDALE/C, COGSYS, ILOG Rules. Для статистического анализа информации существует значительное количество программных продуктов, но наибольшее распространение получили пакеты SAS (Система обработки данных, ориентированная на обеспечение анализа информации в масштабе крупной корпорации) и SPSS (Программный продукт, ориентированный на использование в сфере деятельности социологических служб для проведения стат. исследований).

Россия пока существенно отстает  от западных стран и только вступает в информационное сообщество. Но в ряде научных институтов уже начаты исследования в области анализа информации в условиях формирования информационного общества, в области анализа различных социальных систем, построения объяснительных моделей исследуемых систем и прогнозирования их поведения в будущем⁵³. В частности, разработана экспертно-диагностическая система МАКС, предназначенная для анализа различных социальных систем, таких, как фирма, город, регион, с использованием методологии OLAP. Программа ФЛЕКС позволяет пользователю выявлять математические закономерности в рассматриваемых процессах и на их основе решать прогностические задачи. Система Контент-анализ обеспечивает исследование различных текстов с целью анализа рекламной стратегии фирм и политической ориентации средств массовой информации, изучения социально-психологических портретов респондентов⁵⁴.

Наиболее значительные успехи по использованию  информационных ресурсов достигнуты в  сфере обеспечения функций общения. Результатом чего явилось создание многочисленных технических средств извлечения, обработки, хранения, отображения информации и телекоммуникационных сетей, примером чему служит создание системы Интернет.

Происходит интенсификация использования  информационных ресурсов в сфере наблюдения, контроля и оперативного управления в интересах обеспечения эффективного функционирования производственных, экономических, финансовых, технических систем, проведения научных исследований, экологического мониторинга.

Создание новых информационных технологий технико-экономического и бизнес-моделирования приобретает в современных условиях роль стратегического направления повышения эффективности регулирования социально-экономического развития общества.

По данным Международной  организации интернет-статистики, на 30 июня 2010 г. насчитывалось около 2 млрд пользователей сети Интернет – порядка 28,7% населения земного шара. ⁵⁵

Активное развитие интернет-технологий также повлияло на банковскую деятельность: возникли новые виды финансовых услуг, изменилась структура банковских рынков и даже непосредственно сущность банковского дела (рис. 1, рис. 2).

Рисунок 1. Динамика количество человек пользовавшихся

Интернетом  в России⁵⁶

Формирование и развитие интернет-банкинга обуславливается  количеством растущих пользователей Интернет-технологий. Для обеспечения конкурентоспособности большинство российских банков стремятся предоставлять максимально широкий перечень услуг по средствам интернет-технологий.

Рисунок 2. Изменение  приоритетов при получении 

массовой информации в России, в минутах⁵⁷

На рынке интернет-банкинга (ИБ), как одной из ключевых составляющих дистанционного банковского обслуживания (ДБО), текущая ситуация, как это следует из исследования консалтинговой компании «Финист»⁵⁸, характеризуется достаточно низкой осведомленностью клиентов о возможностях ИБ на фоне растущего интереса к ним.

Среди опрошенных респондентов были выделены 3 группы – пользователи ИБ, осведомленные клиенты и неосведомленные. Распределение респондентов по отношению к системам ИБ представлено на рис. 3. Более 70% опрошенных вообще ничего не слышали о данных системах, 18% знают, но по тем или иным причинам не пользуются ими. Лишь 7% опрошенных указали, что они пользовались/пользуются ИБ. При столь низкой активности пользования системами ИБ и слабой информированности населения о данных системах, все же характерен высокий интерес к данным системам – 60% респондентов отметили ИБ как интересующую их услугу.

Рисунок 3. Ранжирование клиентов по уровню пользования 

услугами интернет-банкинга⁵⁹

Интенсивность пользования интернетом является одним из базовых условий использования возможностей ИБ. При этом, как показывают данные, необходима достаточно высокая интенсивность, которая формирует общую предрасположенность клиента к использованию веб-интерфейсов для совершения финансовых операций, а также повышает уровень доверия к дистанционным трансакциям.

Около 74% респондентов являются пользователями интернета, причем 41% пользуется им ежедневно, еще 19% обращаются в сеть несколько раз в неделю (таблица 1).

Зафиксированный уровень  интенсивности указывает на то, что  средний клиент банка является более  активным пользователем интернета, нежели средний житель Москвы. Так, по данным Фонда общественного мнения, ежедневная аудитория интернета  в Москве составляет около 32%, тогда как среди клиентов коммерческих банков, по данным проведенного исследования, она составляет 41%.

Таблица 1. Активность пользования интернетом, % от общего числа респондентов⁶⁰