Мобильное приложение журнала
Google Play Apple Store
курс цб на 22.10: USD 63.7606 EUR 71.1696
криптовалют: BTC 8210.4$ ETH 174.31$
lupa
1094 просмотра

NCR представила в Барселоне emerging technologies для банкинга и ритейла

NCR представила в Барселоне emerging technologies  для банкинга и ритейла

Итоги NCR Interact Channel Partner 2017: Big Data и искусственный интеллект – новые реалии индустрии. Cвоими впечатлениями о прошедшей в октябре в Барселоне конференции NCR Interact Channel Partner 2017 с журналом «ПЛАС» поделился Андрей Поваров, директор Международного центра программ и проектов в бизнес-образовании РАНХиГС. Данное мероприятие он посетил в ходе анализа внедрения новейших технологий наиболее инновационными международными вендорами.

В последние годы вновь возникающие потенциально значимые технологии (emerging technologies) находят свой путь в реальный бизнес удивительно быстро. Этому способствуют как усилия всей экосистемы по удешевлению и повышению удобства их использования, так и уже явно прослеживаемое растущее понимание крупными игроками индустрии потенциала этих технологий и готовности вкладываться в их практическое внедрение.

Андрей Поваров, директор Международного центра программ и проектов в бизнес-образовании РАНХиГС
Андрей Поваров,
директор Международного центра программ и проектов в бизнес-образовании РАНХиГС

Наиболее широко известный пример – быстрое развитие машинного (искусственного) интеллекта такими компаниями, как Google, Apple, Facebook, Intel, Baidu и другими, сопровождающийся, с одной стороны, поглощением перспективных стартапов по всему миру (за первый квартал 2017 года было куплено 34 компании, занимающиеся машинным интеллектом в узкоспециализированных областях), а с другой – запуском реальных программ, уже сегодня работающих и приносящих реальную пользу как в решении индустриальных задач, так и миллионам конечных пользователей.

В каждой отдельно взятой индустрии понимание необходимости внедрения новейших технологий приходит с разной скоростью, а само внедрение – с разными темпом, осведомленностью и вовлеченностью компаний в этот процесс. При этом те, кто не увидел необходимости перемен, а затем и уже вызванные этими переменами и меняющиеся на глазах способы ведения бизнеса в индустрии, часто до последнего не видят, что они сами уже неотвратимо «идут на выбывание».

37-3Ранее мы уже рассматривали, как блокчейн может быть использован и уже начинает применяться в ритейле. Другие новейшие технологии, радикально преобразующие целые индустрии, в т. ч. банкинг и ритейл, – это аналитика больших данных (Big Data) и машинный интеллект, или, как его часто, но неточно называют «искусственный интеллект» (Machine Intelligence – Artificial Intelligence, AI).

Обе эти технологии глубоко и органично связаны друг с другом – например, наиболее эффективный на сегодняшний день метод глубинных нейронных сетей и машинного обучения на их основе (Deep Learning) критически зависит от существенно больших объемов, высокой скорости сбора и качественного разнообразия подаваемых реальных данных – а это и есть Big Data, причем в классическом 3V-определении (Volume, Velocity, Variety).

По оценкам McKinsey, ритейлеры в США уже сейчас используют порядка 30–40% собираемых данных

В современном банкинге выработка на основе аналитики данных и искусственного интеллекта оптимальных финансовых стратегий для конечных пользователей и практических рекомендаций, поддержанных персонализированными специальными предложениями от банка, – это еще только полпути. Дальше начинается самое интересное, потому что принятие такого плана действий пользователем в гораздо большей степени предопределено в атмосфере его эмоциональной в-овлеченности, создаваемой с помощью того же ИИ, во всех точках взаимодействия (Customer Touchpoint), с учетом их многообразия и тонкой координацией действий по каждой из них (Omnichannel). Как отмечается в недавнем отчете Deloitte (AI and you. Perceptions of Artificial Intelligence from the EMEA financial services industry, Deloitte, April 2017), такое вовлечение пользователя (Cognitive Engagement) дает в конечном счете существенное увеличение доходов банка. Что касается ритейла, хорошо известно, что именно ритейл очень богат данными, сочетающими огромные объемы детально фиксируемых совершаемых транзакций и знаний о профилях покупателей, их истории и предпочтениях. Дополнительные, реже упоминаемые, но не менее важные данные относятся к производителям, перевозчикам, дистрибьюторам, к логистике поставок, особенностям исторического развития и продвижения товаров, динамики рынков, организации работы самих ритейлеров и других участников.

38Но что еще более важно, на сегодняшний день процент использования собираемых данных именно ритейлом очень высок. По оценкам McKinsey (The age of analytics: Competing in a data-driven world. McKinsey Global Institute, декабрь 2016), ритейлеры в США уже сейчас используют 30–40% собираемых данных, при этом другие отрасли или сферы применения аналитики данных имеют более низкий процент, за исключением единственной – опережающей ритейл аналитики данных о местоположении, где использование собираемых данных достигает 50–60%.    

Итак, наиболее востребованные применения Big Data аналитики в ритейле таковы:

  • Предсказание восходящих трендов – они очень изменчивы, но только Big Data с анализом не только истории покупок и  ситуации на рынках, но и историей интернет-поисков, информации из социальных сетей, отклика на рекламу и других источников может решить эту задачу;
  • Предсказание спроса на продукт – за счет анализа предыдущих историй покупок, устойчивого поведения при покупках (spending habits), региональной демографии, экономических индикаторов и других особенностей рынков (в том числе и новых);
  • Оптимизация цен – не только понимание «тонкой настройки» по анализу проведенных (и не проведенных – особенно в случае онлайн-покупок) транзакций, но и выявление закономерностей, как, например, существенное усиление спроса и продаж при комбинировании данного продукта с точно подобранными сопутствующими продуктами;
  • Привлечение новых клиентов – через выявление наиболее востребованных продуктов и сервисов с помощью анализа данных групп не-клиентов и прицельное обращение с использованием геолокации и точек возможного прикосновения (Touchpoints) с потенциальными клиентами.

По исследованиям IBM, уже сейчас 62% ритейлеров реально используют аналитику данных (и в частности Big Data) в своей практике.

Использование машинного интеллекта в наибольшей степени зарекомендовало себя в таких задачах, как:

  • Точное понимание демографического и регионального профиля покупателей, их вовлеченности в историю и ощущение данного бренда, и через это – выстраивание оптимальных точек соприкосновения, дизайна магазинов и распределения товара на полках, содержания и формата маркетинговых компаний, и в конечном итоге – всего опыта пользователя (Customer Experience, CX);
  • Исследование всех активностей покупателей, включая те, которые не заканчиваются покупкой (например, взятый, рассмотренный и положенный обратно товар), а также сценарии поведения персонала;
  • Понимание, что случится в данном магазине завтра или в выходные, а также где именно надо открыть следующий магазин;
  • Распознавание изображений как в кассах самообслуживания (товар), так и при идентификации клиентов для точного понимания их профиля (лица).

NCR: технологии стратегического прорыва и не только

Очень наглядной демонстрацией текущего состояния применения новейших технологий в банкинге и ритейле стала прошедшая 4 октября в Барселоне конференция NCR Interact Channel Partner 2017.  Вопреки уже уходящему, но все еще порой имеющему место представлению о том, что NCR – это компания, производящая прежде всего устройства банковского самообслуживания, а также и Self Service и POS-системы, на самом деле NCR уже давно активно диверсифицирует свою деятельность. При этом производство оборудования приносит только одну треть доходов компании, а еще по одной трети дают программное обеспечение и сервисы.

Весьма эффектно прошла демонстрация новинок для банковского сектора и ритейла, к наиболее ярким из которых можно отнести банкомат из SelfServ 80 Series ATM Family

Такая пропорция – закономерный результат следования современным тенденциям развития бизнеса для тех компаний, которые раньше концентрировались на аппаратных решениях (например, тем же путем пошла и IBM). При этом новейшие технологии, которые в долгосрочной перспективе влияют на увеличение доли именно последних двух составляющих и в NCR развиваются с явным опережением, призваны решить наиболее актуальные проблемы банкинга и ритейла. К ним относятся, например, персонализация – а не уже давно устаревшая сегментация по группам – при любых интеракциях с оконечным потребителем (Customer Touchpoints), связывание данных этих интеракций и регистрируемого пользовательского поведения (User Behavior), глубокое координирование взаимодействий с ним по всем доступным каналам (Omnichannel Experience) и обогащение его клиентского опыта (Customer Experience, CX).

Таким образом, достигается восприятие бренда банка или ритейлера не просто как одного из многих, предлагающих похожие продукты и сервисы на коммодитизирующихся рынках, а как бренда, ассоциирующегося со стилем жизни данного покупателя (Life-Style Brand). Об этом как раз и говорил в ходе конференции Кен Ричард (Kenneth L. Richard), VP & GM Global Channels, отмечая, что миссия NCR заключается именно в том, чтобы помочь своим клиентам создать такую среду взаимодействия с их оконечными пользователями, где сам стиль их жизни будет характеризоваться эмоциональной привязанностью к данному бренду. И именно новейшие технологии, такие как аналитика больших данных и машинный интеллект, дают все возможности такую среду создать.

Обороты NCR в сегменте российского ритейла за последние несколько лет увеличились многократно

Интересно, что в России развитие бизнеса NCR именно в ритейле дает очень высокие результаты, и за последние несколько лет обороты увеличились многократно, о чем рассказал Андрей Пинкевич, руководитель по решениям для ритейла NCR в России и странах СНГ. А взаимодополняющие друг друга точный персонализированный рекомендательный план (Actionable Insight) и эмоциональное вовлечение пользователей (Cognitive Engagement) детально рассмотрели Энди Ацето (Andy Aceto), старший директор по маркетингу финансовых услуг, и Энди Браун (Andy Braun), директор по маркетингу в области платежей NCR.

Наконец, весьма эффектно прошла демонстрация новинок для банковского сектора и ритейла, к наиболее ярким из которых можно отнести банкомат из SelfServ 80 Series ATM Family и конвертируемую и визуально распознающую товар кассу самообслуживания NCR FastLane SelfServ Checkout Release 6.

Таким образом, аналитика больших данных и искусственный интеллект позволяют реализовать современные эффективные способы взаимодействия с клиентами и вносить значительный вклад в то, чтобы бренд банка или ритейлера становился частью стиля жизни каждого из них. Также новые технологии позволяют и самой компании, которая их внедрила, по-другому организовать свои внутренние процессы, с гораздо большей, а иногда и на порядки большей производительностью – и это особенно относится к технологиям стратегического прорыва (Disruptive Technologies), которые представляют те вновь возникающие технологии (Emerging Technologies), которые способны наиболее радикально влиять на глобальную экономику и жизнь миллионов людей. К ним относятся Big Data, искусственный интеллект, блокчейн и Интернет вещей (Internet of Things, IoT). И как результат всего этого, а также поддержки этих технологий главными участниками рынка, банки и ритейлеры уже сегодня могут достигать значительного конкурентного преимущества (Competitive Advantage) и существенного долговременного увеличения прибыли.    

Читайте в этом номере:


Перейти к началу страницы

Подпишитесь на новости индустрии

Нажимая на кнопку "подписаться", вы соглашаетесь с


политикой обработки персональных данных