Когда профиль клиента не сходится: цена ошибок в банковских данных

Любое кредитное учреждение стремится сформировать точный клиентский профиль — детальную аналитическую базу данных, содержащую исчерпывающие сведения о физическом лице или организации, необходимые банку для качественного оказания услуг, эффективного продвижения финансовых продуктов и управления рисками. Источниками данных выступают различные корпоративные информационные системы банка: CRM-системы, фиксирующие взаимодействие с клиентом, АБС — кредитная система, хранящая кредитные истории и договоры, системы на фронт-офисе отделений, специализированные решения вроде антифрод-платформ, обеспечивающих защиту от мошенничества, и так далее.

Однако данные из разных источников часто содержат незначительные различия и противоречия, вызванные техническими сбоями, человеческими ошибками или изменениями персональных сведений клиентов. Например, в одной системе может присутствовать неверно указанное отчество клиента, в другой — сохранен устаревший паспорт гражданина, а третья отображает адрес регистрации до последнего изменения места жительства.

Пока речь идет лишь о простых операциях типа открытия текущего счета или выпуска карты, подобные несоответствия остаются незамеченными. Однако ситуация кардинально меняется, когда клиент обращается за крупной финансовой операцией, например ипотекой. Здесь даже мелкие разночтения становятся критическими факторами угроз: банки обязаны соблюдать строгие нормативные требования по идентификации клиентов (KYC: Know Your Customer) и оценке кредитных рисков. Любые сомнения снижают шансы одобрения или увеличивают сроки рассмотрения заявки, что может привести к тому, что клиент уйдет в другой банк.

Даже минимальные отклонения в структуре или содержании данных способны спровоцировать серьезные последствия: отказ в проведении транзакций вследствие проблем идентификации (AML: Anti-Money-Laundering-процедуры), искаженные показатели оценки кредитоспособности клиентов (скоринговые модели), нарушение обязательных регламентов раскрытия отчетности перед контролирующими органами и возникновение потенциальных штрафных санкций со стороны регуляторов и Центрального банка России.

Ранее процесс устранения ошибок и повышения качества данных в банковских структурах осуществлялся преимущественно ручным способом: специалисты вносили правки непосредственно в конкретные информационные системы при обнаружении дублей или конфликтующих значений. Подобный подход позволял справляться с ограниченным объемом проблемных ситуаций, возникающих в рамках небольших массивов данных.

Однако с ростом количества цифровых сервисов и увеличением объема проводимых транзакций традиционные методы перестали удовлетворять требованиям рынка. Увеличились объемы обрабатываемых данных, повысилась скорость осуществления финансовых операций, возросла сложность взаимосвязей между источниками данных внутри крупных банков. Все это привело к существенному росту числа возможных отклонений и снижению уровня доверия к данным и возможным ошибкам при принятии бизнес-решений.

Сегодня основным инструментом обеспечения высокого качества данных становится автоматизация процессов контроля и мониторинга качества, реализуемая посредством внедрения специализированных технологий — Data Quality, которые относятся к степени пригодности данных для использования в различных операциях и процессах. Современные подходы включают постоянный мониторинг ключевых метрик качества, применение механизмов непрерывной валидации, проверку атрибутов данных на предмет соответствия установленным стандартам и нормам. Особое внимание уделяется построению масштабируемых инфраструктурных решений, позволяющих эффективно обнаруживать аномалии и сбои в потоках данных еще на этапе обработки первичной информации и справляться с нагрузкой в тысячи проверок качества данных в секунду.

Качество данных представляет собой основополагающий элемент, определяющий «здоровье» бизнес-процессов в финансовом учреждении. Недостаточная полнота либо несогласованность сведений о клиентской базе негативно сказывается на результатах скоринга, адекватности расчетов кредитных рисков, уровне персонализации продуктовых предложений и способности соответствовать внешним регуляторным требованиям. Современный подход к управлению качеством данных предполагает переход к созданию целостной инфраструктуры, автоматизирующей выявление дефектов данных. Речь идет не только о выполнении норм регулирования, но и о повышении общей операционной эффективности банка.

Сегодня управление качеством данных стало неотъемлемой частью архитектуры современных банков. Задача компаний не только поддерживать чистоту информации, но и делать ее качественным и доверенным инструментом для принятия решений: использования в аналитике, моделях и внешней отчетности. Потому что в финансовой сфере не бывает незначительных ошибок, так как каждая из них может стоить дорого.