Исследование уровня автоматизации российских банков провели «ЛАНИТ — Би Пи Эм» (входит в группу ЛАНИТ) и аналитический центр TAdviser . Были опрошены представители 50 российских банков из списка топ-100. Таким образом, были определены приоритетные для участников отрасли технологии и продукты, объем инвестиций в ИТ-проекты, а также цели по цифровизации на ближайший год.
Ключевые выводы исследования:
* у 52% опрошенных выросли бюджеты на автоматизацию;
* крупные банки в этом году планируют потратить на автоматизацию более 500 млн рублей;
* 90% банков планируют внедрять разработки для самообслуживания;
* в 74% банков наблюдается острая нехватка ИТ-специалистов;
* 92% ведущих банков автоматизировали свой бэк-офис;
* больше всего автоматизация коснулась кредитных процессов малого (58%) и среднего бизнеса (54%).
Как реализуются проекты по автоматизации бизнес-процессов в 2021 году
Больше половины опрошенных (68%) будут сохранять достигнутые темпы автоматизации в течение ближайшего года, а 30% планируют их нарастить. При этом крупные банки продолжают вести проекты по автоматизации, действуя в рамках утвержденной стратегии. В банках среднего размера число проектов было сокращено, в основном, в пользу обеспечения кибербезопасности, непрерывности бизнеса и развития дистанционных каналов предоставления услуг.
Игорь Потоцкий, генеральный директор «ЛАНИТ — Би Пи Эм», рассказал, что пандемия повлияла на рост автоматизации и скорость создания новых цифровых продуктов. Так как российские банки рассматривают автоматизацию бизнес-процессов как приоритетную задачу, темпы автоматизации будут увеличиваться. “Именно автоматизация становится все более значимым фактором, который позволяет компаниям становиться более конкурентоспособными”, — резюмировал Потоцкий.
Изменение бюджетов банков на автоматизацию в 2021
По сравнению с периодом с 2018 по 2020 год, в 2021 году бюджеты на автоматизацию увеличились у 44% банков. 36% опрошенных отметили, что размер выделяемых средств остался прежним.Более чем половина крупных банков в 2021 году вложила в автоматизацию свыше 500 млн руб.
Причины запуска проектов по автоматизации бизнес-процессов
Основной причиной возникновения новых проектов по автоматизации в банках являются растущие ожидания клиентов относительно качества сервисов и способа их доставки (88%). Более трети опрошенных подчеркивают необходимость предоставлять 100% банковских услуг онлайн. Также отмечалась необходимость увеличения скорости вывода на рынок новых продуктов в условиях ужесточающейся конкуренции.
Сергей Русанов, член правления, руководитель ИТ-блока банка “Открытие” рассказал, что внимание банка сфокусировано на всех сегментах бизнеса. Он подчеркнул, что основной задачей является уменьшение рутинных операций для сотрудников и клиентов через повышение степени автоматизации бизнес-процессов. “Это заполнение заявок на кредит из сканов предоставленных документов, внедрение чат-ботов, интеграция с ЕСИА и многое другое”, — пояснил Русанов.
Какие ресурсы используют банки в проектах по автоматизации
Более 50% опрошенных банков при реализации проектов автоматизации объединяют внутреннюю разработку и услуги внешних поставщиков. 18% делают упор на использование инсорсинга, и 16% — аутсорсинга. Более 80% участвующих в опросе банков при взаимодействии с внешним поставщиком рассчитывают, в первую очередь, на высокий уровень его технологической экспертизы.
Приоритетные технологии
Учитывая огромное количество накопленных данных, банки, для повышения качества и скорости принимаемых решений, активнее всего используют технологии BigData (81%) и решения на базе AI, ML (62%). Также актуальными ИТ-продуктами становятся микросервисы (76%), решения на базе искусственного интеллекта и машинного обучения (62%), RPA (50%).
Виталий Лавринец, управляющий директор, руководитель управления клиентского счастья и монетизации Райффайзенбанка, считает, что автоматизация процессов дает возможность предоставить “лучший пользовательский опыт клиентам”. Помимо этого, уверен Лавринец, это позволяет сотрудникам меньше времени уделять рутинным операциям и заниматься интересными и творческими задачами. “Есть примеры, когда автоматизировать процесс на 100% не получается, и тогда ML используется для помощи в принятии решений”, — рассказал Лавринец.