Архив автора admin

Автор:admin

Big Data

Понятие Big Data и для чего оно нужно

В связи с постоянным ростом данных, которыми приходится оперировать крупным компаниям, существует большой спрос к технологиям класса Big data.

Что такое Big Data? Понятие больших данных подразумевает работу с информацией огромного объема и разнообразного состава, весьма часто обновляемой и находящейся в разных источниках в целях увеличения эффективности работы, создания новых продуктов и повышения конкурентоспособности.

Как правило, когда говорят о термине Big data, то используют наиболее популярное определение трех «V», что означает Volume – объем данных, Velocity – необходимость обрабатывать информацию с большой скоростью и Variety – многообразие и часто недостаточную структурированность данных.

Вместе со стремительным накоплением информации быстрыми темпами развиваются и технологии анализа данных. Если еще несколько лет назад было возможно, скажем, лишь сегментировать клиентов на группы со схожими предпочтениями, то теперь возможно строить модели для каждого клиента в режиме реального времени, анализируя, например, его перемещение по сети Интернет для поиска конкретного товара. Интересы потребителя могут быть проанализированы, и в соответствии с построенной моделью выведена подходящая реклама или конкретные предложения. Модель также может настраиваться и перестраиваться в режиме реального времени, что было немыслимо еще несколько лет назад.

Методы и техники анализа Big Data

Существует множество разнообразных методик анализа массивов данных, в основе которых лежит инструмент, позволяющий рассчитывать любые показатели, применяемые в моделировании/прогнозировании/оценке вероятности события.

Компания Prime Source предлагает:

  1. Внедрение инструмента углубленной аналитики IBM SPSS.
  2. Интеграция инструмента в ИТ-среду и построение аналитической витрины, на базе которой строятся модели.
  3. Обучение использованию инструмента, чтобы сотрудники Заказчика самостоятельно могли строить прогнозные модели, анализировать информацию компании.
  4. Построение прогнозных моделей:
    1. С какой вероятностью какой клиент купит продукт, если ему позвонить или отправить смс?
    2. Кому позвонить/отправить имейл/смс, чтобы увеличить депозитный портфель на 20%?
    3. Какой компании предложить зарплатный проект, чтобы увеличить долю зарплатников в банке на 30%?
    4. Какому заемщику давать кредит, какому – не давать?
    5. Какие клиенты уйдут в течение ближайшего месяца/квартала/полугода?
    6. В какой момент времени и на какую сумму необходимо пополнить данный банкомат наличностью?
    7. Какой товар рядом с каким выставить в магазине?
    8. Какое индивидуальное предложение сделать 300 000 клиентам, чтобы каждый из них приобрел хотя бы один товар/услугу?
    9. Любые другие на основе имеющихся данных.
    10. Как определить мошеннические операции сотрудников?
    11. Как определить мошенников-клиентов?
    12. Любые другие, где требуется применение технологии data mining.

IBM SPSS является лидером в области углубленной аналитики

ibm_spss

ACRM — продажи

Аналитический CRM — позволяет автоматизировать управленческие процессы, связанные с глубоким анализом данных о клиентской базе компании.

Жизненная ценность клиента (CLV) – понимание доходности клиента, которая обеспечивает формирование правильной стратегии работы с клиентом. К примеру, компания тратит огромные средства для привлечения клиентов, которые в итоге не приносят прибыль. CLV помогает определить, какой клиент важен для компании и как сделать не доходного клиента прибыльным.

Аналитический CRM используется на всех этапах жизненного цикла клиента:

  1. Привлечение – привлечение нового клиента, первая продажа продукта
  2. Cross-Sell – продажа клиенту, купившему 1 продукт, еще нескольких
  3. Up-Sell – повышение среднего чека клиента путем предложения более дорогостоящих товаров, н-р, повышение кредитного лимита
  4. Пропаганда – повышение удовлетворенности и лояльности клиента (nps), в ходе которого клиент начнет самостоятельно пропагандировать Вашу компанию
  5. Удержание – увеличение жизненного цикла клиента, искоренение причин ухода клиента и правильно сформулированное предложение удержания
  6. Возврат — возвращение клиента, которого не удалось удержать

 

Компания Prime Source предлагает комплексное решение по управлению доходности клиента, созданию и методологической поддержке прогнозных моделей и моделирования жизненного цикла клиента:

  1. Сегментация клиентов, определения профилей клиентов;
  2. Моделирования доходности для определение жизненной ценности клиента (CLV) и прогноза будущей прибыли.
  3. Применение моделей для сегментации клиентское базы с использованием различных математических методов.
  4. Оценка клиентской базы «под продукт» с применение данных Заказчика.
  5. Построение прогнозных моделей для коммуникации с клиентом с высокой вероятностью отклика на предложение/продукт.
  6. Применение аналитических моделей для повышения частоты транзакции и средней суммы покупки.
  7. Внедрение ассоциативных моделей для выявления будущих потребностей клиента.
  8. Внедрение инструмента углубленной аналитики, позволяющего моделировать п.1-7.
  9. Внедрение инструмента управления Маркетинговыми кампаниями, их оптимизации и сбора откликов.
  10. Обучение построению моделей, использованию углубленной аналитики.

 

Бизнес результат:

  1. Повышение доходности продукта и клиента.
  2. Снижение расходов на маркетинговые кампании и повышение их эффективности.
  3. Увеличение продаж за счет cross-sell и up-sell.
  4. Повышение доходности продукта путем увеличения интенсивности ее использования клиентом.
  5. Получение дополнительного дохода от продаж путем построения ассоциативной цепочки по текущим и будущим потребностям клиента.

 

 

Лояльность и удержание клиента

Сегментация рынка — процесс разбивки потребителей или потенциальных потребителей на рынке на различные группы (или сегменты), в рамках которых потребители имеют схожие или аналогичные запросы, удовлетворяемые определенным комплексом маркетинга.

Индекс лояльности NPS (англ. Net Promoter Score) — индекс определения приверженности потребителей товару или компании (индекс готовности рекомендовать), используется для оценки готовности к повторным покупкам.

Удержание клиентов — одно из самых важных направлений в современном бизнесе.

  1. привлечение нового клиента обходится, в зависимости от отрасли, в 5-10 раз дороже, чем удержание уже существующего.
  2. сокращение оттока клиентов на 5-10% может принести компании до 75% дополнительной прибыли.

 

Компания Prime Source предлагает комплексное решение по созданию и методологической поддержке моделей, которые помогут Вам повысить эффективность вашего бизнеса:

  1. Применение моделей для сегментации клиентской базы с использованием различных математических методов.
  2. Моделирование поведения клиента на основе анализа сегмента, мониторинг и прогноз перехода клиента из одного сегмента в другой.
  3. Использование моделей для выявления причин недовольства клиента, определение факторов и причинно-следственных связей, в результате которого клиент уходит из компании.
  4. Прогнозирование оттока клиента.
  5. Подбор предложении по удержанию клиента.
  6. Внедрение инструмента углубленной аналитики, позволяющего моделировать п.1-5.
  7. Внедрение инструмента управления Маркетинговыми кампаниями по повышению лояльности и удержанию клиента.
  8. Обучение построению моделей, использованию углубленной аналитики.

 

Бизнес результат.

Внедрение прогнозных моделей позволит:

  1. Увеличить лояльность и доверие клиента к компании.
  2. Снизить расходы на привлечение новых клиентов за счет активной агитации компании существующими клиентами.
  3. Минимизировать усилия по удержанию клиентов.
  4. Выявить и устранить причины ухода клиентов.
  5. Получить дополнительную прибыль от удержанных клиентов.

 

 

Кредитный скоринг

Кредитный скоринг — система оценки кредитоспособности (кредитных рисков) лица, основанная на численных статистических методах (скоринговая модель).

Скоринговая модель — математическая модель, позволяющая сопоставить характеристикам заемщика численное значение – скоринговый рейтинг, характеризующий кредитоспособность (вероятность успешного исхода кредитной сделки или PD).

 

Компания Prime Source предлагает комплексное решение по созданию и методологической поддержке скоринговых моделей, а также автоматизации кредитного скоринга (application, behavioral):

  1. Разработка скоринговых моделей специалистами Prime Source на данных Заказчика;
  2. Интеграция построенной скоринговой модели в ИТ-инфраструктуру Заказчика;
  3. Внедрение инструмента построения скоринговых моделей для собственной разработки силами Заказчика;
  4. Обучение построению скоринговых моделей;
  5. Услуги по сопровождению скоринговых моделей:
    1. Мониторинг работы скоринговых моделей с дальнейшим статистическим анализом, оценкой и возможной корректировкой работы скоринговой модели.
    2. Анализ качества работы сопровождаемых скоринговых моделей.
    3. Разработка рекомендаций и внесение корректировок в разработанную карту.
    4. Калибровка скоринговых моделей.
    5. Методологические консультации по использованию, разработке и корректировке скоринговой модели.

 

Бизнес результат:

 Внедрение Application scoring позволит:

  1. Повысить точность оценки заемщика;
  2. Ускорить процедуру оценки и минимизировать человеческий фактор в принятии решения;
  3. Снизить формируемые резервы на возможные потери по кредитным обязательствам.

Внедрение Behavioral scoring позволит:

  1. Оценить/спрогнозировать динамику изменений кредитного счета индивидуального заемщика и кредитного портфеля в целом на основании поведенческого анализа по кредитному счету заемщика;
  2. Оптимизировать стратегию работы с клиентами, повысить качество принятия решений относительно развития или прекращения отношений с клиентами.

 

 

Collection

Основная проблема организации, занимающихся продажей кредитных продуктов — сбор просроченной задолженности.

Досудебный процесс взыскания задолженности включает в себя стадии:

  • Soft-collection — дистанционное (без прямого контакта) уведомление клиента о наличии просроченной задолженности путем: СМС уведомления, телефонных звонков, сообщений посредством интернета (сообщение на электронный ящик, социальные сети).
  • Hard-collection — непосредственный контакт с клиентом, при котором коллектор информирует лично должника о наличии долга путем: выезда по адресу регистрации, фактического проживания, юридическому адресу, и вручения: уведомления, извещения, требования лично либо посредством почтовой корреспонденции.

 

Компания Prime Source предлагает комплексное решение по созданию и методологической поддержке скоринговых моделей, отвечающих на целый ряд важных вопросов:

  1. кто из клиентов выйдет на просрочку?
  2. закроет ли клиент просрочку по кредиту самостоятельно и на какой день просрочки?
  3. каков прогнозируемый уровень NPL, что нужно сделать для того чтобы ее снизить?
  4. каков прогнозируемый эффект от принятых мер по сбору задолженности?
  5. какие меры нужно предпринять для возврата задолженности?

 

Бизнес результат:

Использование аналитических моделей в collection позволит:

  1. Снизить долю просроченных кредитов в портфеле Банка.
  2. Принять мер по возврату задолженности до выхода клиента на просрочку или на ранних стадиях просрочки.
  3. Уменьшить операционные расходы по возврату задолженности.
  4. Снизить уровень NPL.
  5. Оптимально использовать средства, направленные для покрытия рисковых кредитов, за счет уменьшения суммы просроченной задолженности.
  6. Снизить процентные ставки по кредитам за счет уменьшения количества невозвратных кредитов.
  7. Повысить лояльность клиента путем прекращения уведомлении «хороших» клиентов.
Автор:admin

AML / ANTIFRAUD

Система «AML» является собственной разработкой компании ТОО «Prime Source», которая является правообладателем данной системы в соответствии с полученным свидетельством о государственной регистрации прав на программное обеспечение в Республике Казахстан.

 

Преимущества системы AML от компании Prime Source:

Первое промышленное внедрение системы было выполнено с началом действия закона с 09.03.2010 года. Система постоянно совершенствуется и дорабатывается, накапливая в себе лучшие практики и механизмы работы департаментов и отделов по противодействию отмыванию доходов и финансированию терроризма на основе банков клиентов.

 

Функции системы:

1. Выявление совпадений со списками террористов и публичных лиц клиентов банка и их учредителей по частичному совпадению с приостановкой операции в банковской учетной системе;
2. Выявление из всего объема банковских операций подозрительные и подлежащие финансовому мониторингу операции. Предназначено мониторинга и предотвращения использования в банке криминальных схем обналичивания, использования в качестве транзитного банка при отправке и получении крупных сумм из оффшорных зон и т.д. Обеспечивает глубину анализа до 1 года;
3. Автоматическое проставление степени риска по клиенту на основе скоринговых карт;
4. Ведение и консолидация данных по клиенту;
5. Автоматическое выявление подозрительных операций на основе сценариев;
6. Автоматическое выявление связей между клиентскими счетами;
7. Формирование сводной, управленческой и обязательной отчетности;
8. Формирование сообщения в форме ФМ-1, заверение электронной цифровой подписью и отправка по защищенным каналам связи в комитет финансового мониторинга Республики Казахстан.

 

Параметры системы:

1. Интуитивно понятный пользовательский web интерфейс;
2. Хранилище на основе СУБД Oracle 10-11g;
3. Возможность подключения любого количества банковских систем;
4. Обработка и анализ больших объемов данных;
5. Отправка сообщений в комитет финансового мониторинга Республики Казахстан без использования дополнительных транспортных программ.

 

Дополнительные аналитические модули

Модуль «Подозрительные схемы»

Модуль предназначен для выявления цепочек между счетами и клиентами по указанным условиям. Производится анализ всех операций за указанный период. Модуль позволяет выявлять всех участников схемы, а не только последнего как в подозрительных или при условиях финансового мониторинга. Результат отображается пользователю в графическом виде.

module_pic1

 

Модуль «Внешние переводы»

Модуль предназначен для отображения в графическом виде на карте внешних переводов по направлениям:
1. Внешние переводы исходящие (за указанный период);
2. Внешние переводы входящие (за указанный период);
3. Внешние переводы входящие / исходящие в оффшорные зоны (за указанный период);
4. Внешние переводы входящие / исходящие в страны с высокой степенью риска (за указанный период).

module_pic2

 

Модуль «Денежные потоки»

Модуль предназначен для предоставления возможности пользователю отследить денежные потоки по указанному счету за указанный период среди всех операций в банке. Для выполнения анализа требуется ввести период анализа и номер счета, по которому будем производить анализ.

module_pic3

 

 

Antifraud

Мошенничество — один из видов риска, который сложно контролируем по причине:

  • участия в нем внутренних ресурсов
  • появление новых типов мошенничества (постоянно совершенствующихся информационных атак, сложных групповых схем и т.д.)
  • развитие технологий, а соответственно и увеличение вектора атак мошенничества

 

Виды мошенничества

  • Внутреннее мошенничество
  • Мошенничество в сфере ДБО
  • Мошенничество в сфере кредитования
  • Карточный фрод
  • Сложные схемы мошенничества, включающие в себя мошенничество разных видов

 

 

Внутреннее мошенничество

Основные векторы фрода:

  • Торговля информацией в собственных интересах;
  • Хищения денежных средств организации/клиента;
  • Кража информации организации/клиента;
  • Подмена данных платежей клиента;
  • Нарушения внутренних правил;
  • Промышленный шпионаж;
  • Другие виды мошенничества персонала.

 

 

Мошенничество в сфере ДБО

Основные векторы фрода:

  • Кража данных клиента с целью проведения платежей в свою пользу;
  • Подмена данных платежей клиента;

Средства атаки:

  • вредоносное ПО (трояны, клиенты бот-сетей и т.д.);
  • фишинг;
  • использование атак типа Man-in-the-Middle (Человек по посередине) для проведения подложных транзакций;
  • внутренние атаки (для корпоративных клиентов);
  • направленные атаки на клиентские места (для корпоративных клиентов);

Направления атак:

  • хищение ключевой и/или аутентификационной информации с последующим ее использованием либо на месте, либо на удалённом компьютере;
  • проведение транзакций непосредственно с компьютера клиента;
  • подмена легитимных транзакций подложными.

 

 

Мошенничество в сфере кредитования

Основные векторы фрода:

  • Получение крупных кредитов, с последующим уходом от оплаты;
  • Получение кредитов по ложных данным;
  • Получения кредитов по украденным документам;

Средства атаки:

  • Предъявление юридических документов с различной степенью фальсификации: фиктивные учредители, похищенные или подделанные учредительные и регистрационные документы, подложные документы по руководителям предприятия;
  • Специально созданные для хищения кредитных ресурсов предприятия;
  • Подделка финансовых документов с целью отражения высокой кредитоспособности и финансовой устойчивости предприятия;
  • Фальсификация залоговых документов, отражающих наличие или качество обеспечения, отсутствие действующего обременения, завышение ликвидационной стоимости обеспечения;
  • Использование подложных гарантийных писем (скажем, от структур, имеющих безупречную репутацию), договоров в обоснование кредитной заявки, несуществующих поручителей;

 

 

Карточный Фрод

Основные векторы фрода:

  • Кража данных с карты клиента для проведения транзакций в свою пользу;

Средства атаки:

  • Скимминговые атаки;
  • Установка «фальшивых» банкоматов;
  • Внедрение инсайдеров;
  • Взлом каналов связи для подмены данных по картам;
Автор:admin

TAJ-BANKING — 2017 Dushanbe (Advanced Banking Technologies Confference)

Компания ООО «НАВИН-ТДЖ» выражает Вам свое почтение и приглашает к участию на конференции посвященной развитию передовых банковских технологий, которая пройдет 11-июля 2017г., в г.Душанбе

Подробнее -> Novation.tj/conference

Автор:admin

НУМЕРОН





Title


PASSWORD

HTML (HyperText Markup Language, язык разметки гипертекста) —
это система верстки, которая определяет, как и какие элементы
должны располагаться на веб-странице. Информация на сайте,
способ ее представления и оформления зависят исключительно
от разработчика и тех целей, которые он перед собой ставит.


Автор:admin

Сервисное сопровождение и профилактика банкоматов

Сервисное сопровождение и профилактика банкоматов, сортировщиков и прочего банковского оборудования, расходные материалы для касс, реализация канцелярских товаров (с использованием системы отслеживания исполнения услуг по условиям SLA сервисных контрактов).

[catablog_gallery id=»227″]

Автор:admin

Карточные принтеры

Принтера для печати дизайна и данных на различные типы карт: банковские, здравоохранение, компании, водительские удостоверения, удостоверения личности и т.д. (магнитная полоса, чип, бесконтактные) от Французской Компании EVOLIS;

Автор:admin

Вакуумные упаковщики

Вакуумные упаковщики, ленточные обондерователи, детекторы банкнот разных марок и моделей от PRO, Dors, Cassida (автоматизированные и ручные высокой степени надежности);

Автор:admin

Центры обработки наличности

«Центры обработки наличности» — с полным спектром автоматизации процесса сортировки купюр (номинал, подлинность, ATM/годные/ветхие), пересчета, упаковки с штампами организации на накладках с подкладками и обандерованием (комбайн).

Наши Клиенты