Research of the possibility of application of the means of efficient client data management in a credit organization for the purpose of fulfilling regulatory requirements

Bashkova Elizaveta Pavlovna Master's Degree, the department of Financial Monitoring, National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute) 115409, Russia, g. Moscow, shosse Kashirskoe, 31 bashkova_l@list.ru

Dzengelevskii Andrei Evgen'evich PhD in Technical Science Docent, the department of Financial Monitoring, National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute) 115409, Russia, g. Moscow, shosse Kashirskoe, 31 dzengelewski@gmail.com

На сегодняшний день важность управления данными организации неоспорима. Зачастую предприятия от малого до крупного бизнеса стремятся не просто продать свой продукт или услугу клиенту, но и осуществить сбор информации о целевой аудитории для проведения анализа. Аналитические исследования клиентских данных производятся в абсолютно различных целях. Целью может послужить повышение уровня лояльности клиента, анализ целевой аудитории для создания дифференцированного продукта и прочее. Одной из целей может являться выполнение требований регулятора.

Федеральным законом №281-ФЗ "О специальных экономических мерах и принудительных мерах" ^[1] установлен перечень мер, применяемых в отношении как иностранного государства и иностранных граждан, а также лиц без гражданства, проживающих на постоянной основе на территории этого государства. К таким мерам относится в том числе запрет или ограничение на осуществление финансовых операций. В соответствии с федеральным законом №390-ФЗ "О безопасности" ^[2] деятельность по обеспечению безопасности включает в себя упомянутые ранее меры и исполняется федеральными органами исполнительной власти.

На основании данных федеральных законов №281-ФЗ и №390-ФЗ в связи со сложившейся политической ситуацией в России 22 октября 2018 года президентом России Владимиром Путиным был подписан указ «О применении специальных экономических мер в связи с недружественными действиями Украины в отношении граждан и юридических лиц Российской Федерации» ^[3], в соответствии с которым организациям, находящимся под юрисдикцией Российской Федерации, в своей деятельности необходимо учитывать факт введения санкций в отношении отдельных физических и юридических лиц. Правительству Российской Федерации в соответствии с данным Указом было необходимо определить «определить перечни физических и юридических лиц, в отношении которых применяются специальные экономические меры» ^[3]. В результате выполнения указа президента было опубликовано постановление Правительства РФ от 01.11.2018 N 1300 ^[4], включающее в себя приложение №1 и приложение №2, содержащие перечни физических и юридических лиц соответственно, в отношении которых и применяются специальные экономические меры, а именно – замораживание счетов, блокирование бездокументарных ценных бумаг и имущества на территории РФ, а также запрет на вывод капитала за пределы России. Исполнение пункта 1 ^[4] постановления о мерах по реализации данного указа осуществляется силами федеральных органов исполнительной власти. К органам исполнительной власти относятся Министерство финансов Российской Федерации, а также Федеральная служба по финансовому мониторингу ^[5] (далее – регуляторы кредитной организации).

Позднее, 25 декабря 2018 года Дмитрием Медведевым было подписано «Постановление Правительства Российской Федерации № 1656» ^[6], в соответствии с которым были введены специальные экономические меры в отношении более пятисот физических лиц и порядка семидесяти юридических лиц.

Таким образом, в связи с тенденцией развития санкций правительства России в отношении прочих стран, в т. ч. Украины, а также ввиду возможности применения мер к иным гражданам иностранного государства или гражданам без гражданства, постоянно проживающим на территории иностранного государства, у кредитных организаций и других коммерческих компаний появилась явная потребность в сегментировании клиентов по территориальному признаку.

В целом, организации, желающие извлечь выгоду из свои данных, в частности – информации о клиентах, отмечают, что высококачественные данные более ценны, чем данные низкого качества. В рамках данной работы будет рассмотрен процесс управления данными кредитной организации в целях удовлетворения требований регулятора.

Процесс повышения уровня качества данных не является самоцелью, это лишь одна из функций процесса управления данными согласно Своду знаний по управлению данными (DAMA-DMBOK) ^[7]. Самым распространенным фактором управления данными является именно соблюдение нормативных требований, особенно в сильно регулируемых отраслях, таких как финансовые услуги и здравоохранение. В связи с этим многие кредитные организации обязаны информировать регулятора о своих действиях в отношении клиентов, так или иначе относящихся к сегменту лиц, требующих контроля. Для определения такого круга лиц и построения политики работы с такими клиентами требуется обеспечение высокого качества данных, позволяющее без дополнительных временных и финансовых затрат осуществлять анализ и сбор статистики по клиентам Банка.

Определение требований к данным осуществляется посредством проектирования данных. Основным объектом при проектировании является Сущность. В данном контексте под сущностью понимается то, о чем организация собирает информацию. При формировании сущностей учитываются три основные характеристики:

· Ясность. Определение должно быть легко читаемым и понятным;

· Точность. Определение должно в полной мере описывать соответствующий объект. Зачастую для консультации привлекаются бизнес-эксперты с целью подтверждения точности формулировки;

· Полнота. В определении должны присутствовать все его значимые с точки зрения бизнеса части;

Поскольку основной клиентской информацией, необходимой для сегментирования по территориальному признаку, является адрес, номер мобильного телефона, документ, удостоверяющий личность, и ИНН, основной сущностью будет является «Клиент». Сущности «Адреса», «Телефоны» и «Документы» будут является связанными сущностями.

Для установления взаимосвязей между сущностями используются отношения, а в качестве свойств, которые идентифицирует объект – атрибуты. Поскольку каждый из клиентов кредитной организации должен иметь как минимум один адрес постоянной регистрации, как минимум один документ, удостоверяющий личность, и как минимум один телефон для нотификаций, связи между данными сущностями должны быть соответствующими.

Один из обязательных атрибутов – идентификатор объекта – представляет собой некоторый ключ, который однозначно определяет экземпляр объекта. В контексте поставленной задачи ключом является ID (identificator). Прочие атрибуты описывают оставшиеся аспекты клиентских данных. При этом к атрибутам применяются домены, то есть полные наборы возможных значений, которые могут быть присвоены атрибуту.

Домены могут быть определены по-разному, а именно:

· По типу данных. Домены, которые задают стандартные типы данных, возможные для определенного атрибута. Это могут быть Date (дата), Integer (целочисленное значение), Boolean (логическое значение) и прочие;

· По формату данных. Домены, включающие в себя шаблоны данных, маски, а также ограничения. Это могут быть ограничения на ввод только цифровых символов или только буквенных символов, или, например, маска для ввода номера телефона;

· Списком. Домены, содержащие конечный список возможных для выбора значений, например, для указания пола клиента;

Так, например, доменом даты рождения клиента будет являться Дата, включающая в себя все возможные действительные даты, а доменом кода подразделения для паспорта гражданина РФ будет являться маска формата «ххх-ххх».

С точки зрения повышения качества клиентских данных можно выделить следующие рекомендации в разрезе их точности, полноты и актуальности:

Для повышения точности следует осуществлять классификацию источников данных на доверительные и недоверительные источники, что поможет избежать конфликтов данных при многоканальном поступлении информации;

Для обеспечения полноты данных следует определить минимально-допустимый состав данных и обеспечить его наличие. Как правило, сокращение времени обслуживания клиента требует сокращения ручных действия оператора, в то время как повышение полноты данных приведет к увеличению времени. Тогда в отношении клиентских данных, рассматриваемых в рамках данной работы, можно осуществить интеграционное взаимодействие с такими решениями, как «Loginom Data Quality» ^[8] или «Human Factor Labs Фактор» ^[9] в рамках всех процессов ввода клиентских данных с целью нормализации и обогащения данных. По результатам проведения интеграционного взаимодействия с вышеописанными решениями модель клиентских данных будет расширена такими атрибутами, как (для сущности «Адрес»):

· «Адрес восстановленный». Атрибут включает в себя полный адрес, составленный путем соединения компонент, полученных по результатам разбора введенного адреса;

· «Индекс», «Страна», «Регион», «Район», «Город», «Населенный пункт», «Тип населенного пункта», «Улица», «Тип улицы», «Дом», «Корпус / строение», «Квартира» и «Офис». При этом атрибуты «Тип улицы» и «Тип населённого пункта» не позволят перепутать «Электродную улицу», «Электродный проспект» и «Электродный проезд», а также «деревню Красная Пахра» и «село Красная Пахра» соответственно;

· «Код ФИАС», «Код ОКАТО» и «Код ОКТМО», позволяющие составлять отчетность для ЦБ и ФНС, а также «Часовой пояс».

Для сущности «Телефон» модель данных может включать в себя дополнительные атрибуты:

· «Номер восстановленный», представляющий собой номер телефона клиента, составленный по принятому шаблону;

· «Добавочный код». Атрибут, включающий в себя персональный код сотрудника организации, актуален для номеров по месту работы;

· «Оператор», «Регион» и «Часовой пояс» - атрибуты, позволяющие осуществлять корректную и уместную маркетинговую кампанию, высылать предложения клиентам в рабочее время, а также сегментировать клиентов по территориальному признаку;

Для мониторинга актуальности данных следует определить дату последнего обновления сведений (атрибут «Дата послед. обн. сведений»), рассчитать дату планового обновления сведений (атрибут «Дата план. обн. сведений») и осуществить ряд мероприятий, нацеленных на выстраивание коммуникации с клиентом для получения актуальных сведений.

Рисунок 1. Оптимизированная по результатам проектирования модель данных клиентской информации

Как упоминалось ранее, основной целью управления НСИ является обеспечение организации полными, согласованными и своевременными ссылочными и основными справочными данными по всем организационным процессам, а также обеспечение общего доступа к ним в разрезе функций предприятия.

Очевидно, для выполнения функции территориальной сегментации клиентов потребуются различные территориальные классификаторы (см. Рисунок 2). В первую очередь необходимо наличие справочника стран, включающего себя цифровые коды стран, а также двух и трехбуквенные коды согласно ISO 3166-1. Такой справочник позволит однозначно определить страну, к которой относится адрес клиента, его телефон или документ, удостоверяющий личность. Таким образом, для применения специальных программ к клиентам, относящимся к определенной стране, достаточно определить код данной страны по справочнику, после чего уже можно определить перечень клиентов, имеющих то или иное отношение к данной стране.

Российские адреса могут быть классифицированы по регионам (субъектам) РФ в соответствии со справочником ОКАТО. Иными словами, по аналогии со справочником стран, зная код субъекта РФ по ОКАТО можно составить перечень клиентов, которым в данном субъекте был выдан паспорт гражданина РФ (поскольку первые две цифры серии паспорта соответствуют коду субъекта, выдавшего документ, удостоверяющий личность), а также клиентов, проживающих или имеющих домашний регион мобильного оператора в выбранном субъекте.

Описанные выше выборки могут быть кастомизированы под нужды бизнеса. В зависимости территориальной расположенности и от типа адреса (адрес постоянной регистрации, адрес временной регистрации, в некоторых случаях – адрес рождения) могут быть настроены разные стратегии обслуживания. Для сохранения «метки» принадлежности к той или иной территории сущность Клиента может быть расширена атрибутом «Сегменты», включающем в себя наименования всех территориальных кластеров, к которым данный клиент относится.

Рисунок 2. Оптимизированная по результатам добавления НСИ модель данных клиентской информации

В результате проведенного исследования можно сделать вывод, что схема, описывающая модель данных клиентской информации, представленная на Рисунок 1, минимальна и достаточна для проведения анализа клиентских данных с целью их сегментирования по территориальному признаку в соответствии с требованиями регулятора. Для достижения желаемых результатов, а именно – формирования указанной модели данных и построения алгоритмов сегментации клиентов, необходима реализация проекта по одному из двух путей в зависимости от бюджета, ИТ-ландшафта и конечных целей организации:

· Внедрение решения класса DQM (Data Quality Management) от Informatica, SAP или IBM;

· Интеграция с решениями по нормализации и обогащению данных «Loginom Data Quality» или «Human Factor Labs Фактор», а также кастомная настройка алгоритмов по управлению данными на основании имеющихся в компании информационных систем;

В известных на настроящий момент исследованиях, касающихся процессов построения схем данных в кредитных организациях, российских авторов ^[10] описываются способы проектирования банковского хранилища данных, однако не конкретизируются способы проектирования хранилищ клиентских данных, в том числе не рассматривается корреляция такого хранилища и нормативно-правовой составляющей.