Технологии | Интервью
20 мин.
«Купить множество разных сервисов – это не экосистема»

«Купить множество разных сервисов – это не экосистема»

28.01.2020 Цифровизация

Константин Маркелов

Вице-президент по бизнес-технологиям «Тинькофф»

Константин Маркелов

Банковский сектор в России сегодня находится на передовой технологических изменений. Удобным приложением и кэшбеком уже никого не удивить, и лидеры идут по пути построения экосистем. Как это делает «Тинькофф» и какие новые сервисы ждут нас в будущем  об этом в интервью партнеру КПМГ Елене Устюговой рассказал Константин Маркелов, вице-президент по бизнес-технологиям «Тинькофф».

Константин, сегодня на рынке есть два противоположных мнения: первое  несмотря на возросшую роль технологий, банк все равно по сути своей остается банком. Второе  финансовая сущность отходит на второй план, и банки становятся технологическими компаниями, особенно в разрезе развития экосистем. Ваш взгляд какой?

Я, конечно, нахожусь во второй когорте людей, которые уже не просто думают, а констатируют, что их банк находится далеко за пределами традиционного банкинга и финансов.

Технологии появляются из операционной эффективности именно там, где прямо здесь и сейчас можно получать из них деньги. Накапливаются знания и опыт, компания внутри меняется, а потом понимает: «Ага, мы в этом преуспели, у нас классные разработчики, классные процессы, и мы в принципе можем делать классные продукты и для внешнего пользователя». Так появляются стратегии, суть которых в том, что можно строить не только эффективный банкинг, но и применять все эти технологии, инновации в других смежных сферах. Мы целенаправленно строим экосистему, переосмысливая пользовательский опыт как с точки зрения финансов, так и с точки зрения всей остальной его жизни. И мы точно вышли уже далеко за пределы традиционных финансов.


Я, конечно, отношусь к  тем людям, кто не просто думает, а констатирует, что их банк находится далеко за пределами традиционного банкинга и финансов.

С учетом того, что развивается экосистема и появляются новые продукты, есть какая-то стратегия развития: сначала мы делаем раз, два, три? Либо это те идеи, которые рождаются у команды менеджмента, может быть, какая-то фабрика идей снизу? Как происходит развитие технологических решений?

Идеи действительно рождаются на всех уровнях: это и топ-менеджмент, и акционеры  идея может прийти откуда угодно. У любой идеи есть некий путь, который она проходит. Если мы решаем, что ее надо делать, мы ее добавляем в текущую стратегию, потом мы эту стратегию декомпозируем: какие у нее цели и как туда прийти. Это превращается уже в более-менее реальный план.

Строить экосистему без стратегии — бессмысленно. Мало кто задумывается, чем же экосистема отличается от простого набора сервисов. Если вы сделали или накупили множество компаний, которые предоставляют разные сервисы, покрывающие все ключевые сферы жизни пользователя,  это вообще не экосистема, это набор сервисов.


Строить экосистему без стратегии  бессмысленно.

Что есть экосистема? Это три слоя. Первый базовый слой — это взаимосвязи всех сервисов, когда все переходы между этими сервисами проходят в два клика, не нужно посещать никаких отделений, для того чтобы подключить новые продукты и т.д. Второй слой — рекомендательный, когда в рамках экосистемы пользователь получает нужный сервис, нужный продукт в нужное время. Не когда его спамят различными предложениями, не когда ему надо листать огромный каталог этих сервисов, а когда он получает тот сервис, который решает его проблему. Третий уровень  продуктовый. Пользователю должно быть удобно находиться в экосистеме и выгодно пользоваться набором этих сервисов.


В нашей завтрашней стратегии самым важным элементом станет второй слой  когда мы не только даем пользователю нужный продукт в нужный момент, а вообще предвосхищаем его ожидания.

Наша текущая сегодняшняя стратегия  про создание этих трех слоев. В нашей завтрашней стратегии самым важным элементом станет второй слой  когда мы не только даем пользователю нужный продукт в нужный момент, а вообще предвосхищаем его ожидания. Не только рекомендуем продукты и сервисы, а в принципе рекомендуем финансовое поведение, стараемся менять его финансовые привычки. Чтобы он, приходя в «Тинькофф», не только закрывал и решал все вопросы, но и знал, что он делает это максимально эффективно, что все его траты, все его покупки сделаны максимально выгодно, что его деньги работают за него, возможно, даже без его участия. Он соглашается с этим один раз, а потом видит, что богаче, чем с нами, он нигде уже не станет. Дальше он начинает доверять нам все основные привычки, не только финансовые, — и здесь мы тоже можем закрыть его потребности наиболее эффективным способом.

C учетом того, что вы начинаете влиять на финансовое поведение вашего клиента, наверняка существенную роль играют вопросы персонализации. Как вы развиваете это направление — предложение именно каких-то таргетированных для конкретного человека сервисов?

Очень хороший вопрос. Многие пророчат банкам печальную участь — инфраструктура, проведение операций. Банки превратятся просто в некие процессинговые центры. Интерфейс, продуктовую составляющую и все остальное заберет кто-то другой. А классные продукты будут строить технологические компании, которые сегодня закрывают основную массу потребностей. В наших головах, в нашей стратегии  мы этому сопротивляемся, трансформируясь в банк, который закрывает большое количество потребностей, причем не массово, а персонализированно.

Например, мы видим финансовую историю клиента, все транзакции, понимаем его образ жизни. Мы можем оценить, что он исторически сделал правильно или неправильно; какие траты были сделаны неэффективно — они, например, могли были быть оплачены нашим кэшбеком. Дальше — больше. Мы можем в целом смотреть на его финансовую историю: насколько он действительно успешен, насколько его заработки соответствуют его тратам. Он может находиться в 10-м квантиле по заработку, а по тратам в 20-м квантиле. Мы можем сказать клиенту: «Знаешь, на самом деле с твоими заработками люди больше откладывают и больше инвестируют. Не хочешь сегодня купить акции компании "Тинькофф", например? Или какие-нибудь другие акции, в которых мы или искусственный интеллект видит наибольшую перспективу в данный момент времени в соответствии с твоим риск-профилем?». Еще один элемент персонализации, к которому мы подошли, — это как раз инвестиции. Мы владеем огромным количеством информации: куда, кто и как инвестирует, почему инвестирует, как он принимает эти решения. Пользователь все больше и больше будет доверять таким автоматизированным алгоритмам. Мы можем автоматически профилировать людей, понимать, у кого из них какой аппетит к риску. Мы можем автоматически балансировать и ребалансировать их портфель  всё это мы уже делаем. Кроме того, мы можем автоматизировать эти инвестиции, спросив у клиента один раз, если видим, что его деньги, например, где-то на дебетовой карте не работают.


Мы владеем огромным количеством информации: куда, кто и как инвестирует, почему инвестирует, как он принимает эти решения. Пользователь все больше и больше будет доверять таким автоматизированным алгоритмам.

В рамках этой концепции человек может закрыть практически все свои вопросы, а их очень много: куда тратить, где покупать, что покупать, куда инвестировать, как инвестировать, правильно ли я живу свою жизнь с точки зрения расходов и накоплений? Мы как компания, которая видит десятки миллионов клиентов, пользователей, можем внедрять некие метрики и каждому конкретному пользователю персонально говорить, что он делает не так, давать конкретные советы.

Искусственный интеллект сегодня уже вобрал в себя данные всей России. Он видит, как россияне живут, кто из них эффективен, кто не эффективен, кто молодец, кто нет. Почему бы мне тоже не получить совет? Где я нахожусь по потреблению фастфуда? Наверное, я нахожусь в не очень хорошем квантиле, мне пора что-то менять, с учетом того, сколько я потратил на фитнес-центр. 

Мы видим, что у человека есть белый доход, мы видим, что у него есть операции в медицинских учреждениях.  Мы можем ему посоветовать налоговый вычет в два клика. Почему бы нет? Таких советов мы можем агрегировать сотни, а еще мы можем использовать все новые технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы делать их максимально персональными и полезными.

Возвращаясь все-таки к новым идеям и технологиям. Вы до этого описали, что есть три уровня экосистемы. Означает ли это, что каждая новая идея проходит тестирование на соответствие этим уровням? Либо есть какие-то отдельно стоящие метрики, которые измеряются в отношении каждого из новых проектов или новых идей?

Процесса рассматривания конкретных идей у нас нет. У нас есть бизнес-линии, у каждой из них есть большие цели по прибыли, по количеству клиентов и т.д. В рамках этих задач они могут генерить идеи и тестировать различные вещи. Наш подход чаще всего такой  проще что-то протестировать. Нужно это в своем ДНК воспитывать и не бояться расфокуса, не бояться что-то потерять. Протестировал  закрыл, протестировал  закрыл. Это намного проще и эффективнее, чем долго обсуждать, нужна идея или нет.

Кроме того, мы пилотируем сейчас внутренний инкубатор идей, куда любой сотрудник и человек извне может прийти с идеей или каким-то бизнес-планом. Это некий инвесткомитет, состоящий из пяти-шести топ-менеджеров. Соискатель должен продемонстрировать несколько важных пунктов. Первое  это синергия с экосистемой: встраивается ли этот продукт в нее. Например, условно, есть идея  виза на дому. Хорошая идея, но непонятно, причем здесь банк, зачем это делать. С другой стороны, у нас есть собственное трэвел-агентство «Тинькофф Путешествия» и продукты для путешественников. Соответственно, мы можем этот сервис запустить достаточно просто, и он будет синергичен.


Наш подход чаще всего такой  проще что-то протестировать. Это намного эффективнее, чем долго обсуждать, нужна идея или нет.

Второй критерий  это синергия с новыми технологиями. Возможно, этот сервис и продукт не являются частью такой системы, но при этом применяются технологии, которые мы уже используем сегодня, и сервис может улучшить наши продукты. Например, распознавание голоса или распознавание лиц.

Есть еще третий критерий. Если твоя идея на миллиард, мы тоже готовы инвестировать.

А как тогда их приоритизировать? Представим, что к вам одновременно пришли и идея на миллиард, и идея, которая существенно улучшает экосистему. А специалистов ограниченное количество. Как распределить ресурс?

Инкубатор — это не только процесс, это еще идеология, в которой мы даем людям определенную самостоятельность и сами учимся делегировать. Если человек пришел с бизнес-планом на 5 миллионов рублей, то мы говорим друг другу: давайте дадим ему 5 миллионов рублей — пусть он сделает, как предлагает. Давайте дадим ему карт-бланш и на ресурсы  пусть сам их ищет. У него есть бюджет, он может его потратить на поиск разработчиков.

У нас сама по себе культура такая, что она притягивает большое количество классных специалистов, аналитиков и разработчиков. Тут мы очень продвинулись, и топовая молодежь с ВМК и с мехмата знает про Тинькофф, хочет здесь работать. Второе  это идеология «не вмешиваться»: мы должны уметь делегировать, давать свободу, и тогда у них все получится.


Если твоя идея на миллиард, мы тоже готовы инвестировать.

Я на примере нескольких российских компаний, которые можно назвать технологическими, видела, что несмотря на гибкие методы управления, несмотря на новые подходы, есть примеры больших длинных проектов-долгостроев, которые пилятся годами, но так не выходят на рынок. У вас такое возможно?

Про долгострой, который где-то в бэк-логе лежит и не получает монетизацию, я не слышал. В моем понимании у команды, у которой есть какой-то проект, есть цели, а у этих целей есть сроки. Если эти сроки не выполнены, идет жесткий разбор ситуации и перенос сроков.

У нас есть большое количество инфраструктурных проектов, которые действительно могут длиться и год. Но что такое год, если потом эти продукты позволяют нам запускать другие проекты за неделю или две. Назвать это долгостроем? Нет, я назвал бы это, скорее, запланированной акцией по переделке инфраструктуры. Проекты, которые долго живут и генерят убыток, тоже бывают, но это всегда управляемый процесс. Все знают, что мы закрыли «Тинькофф Ипотеку» в какой-то момент: мы думали, что рынок поменяется, и мы сможем на него повлиять, но он не поменялся, он весьма монополизирован. Бороться за 10% общего пирога смысла не имеет. Такие решения, конечно, даются сложно, потому что всегда есть команда, есть потраченный ресурс, потрачены деньги, были какие-то бизнес-планы, часто они были очень красочные.


У нас сама по себе культура такая, что она притягивает большое количество классных специалистов, аналитиков и разработчиков. 

Смотрите ли вы сейчас на какие-то другие отрасли в поисках новых идей/продуктов? Понятно, что отраслей, где вас нет, становится все меньше, но все-таки, есть ли какие-то отрасли, которые, на ваш взгляд, могут быть источником вдохновения или источником новых технологических решений, которые придут в экосистему, в основе которой лежит банк?

Меня лично вдохновляет всё, что сейчас связано с машинным обучением или, как это принято сейчас называть, искусственным интеллектом. Мне режет слух немножко, как человеку с мехмата, эта подмена понятий. Но давайте для простоты называть это искусственным интеллектом.

Везде, где эта технология применяется, где пользователь с ней сталкивается, у него возникает вау-эффект, некий новый пользовательский опыт. Мы однозначно должны в это инвестировать, ведь для того, чтобы лучше отвечать на запрос пользователя и давать ему те самые персональные рекомендации, нужно использовать технологию ML. Здесь тоже может быть персонификация  некоего интерфейса, уникального не только под пользователя, но и под его текущую ситуацию. Это то, что очень сильно поменяет банкинг и пользовательский опыт в различных сервисах и приложениях.

Простой пример. Человек ввел три раза неправильный ПИН. Ему сейчас нужен новый ПИН-код, потому что он стоит у банкомата с картой. Мы это знаем, мы это видим. Почему бы ему не зайти в мобильный банк, где мы ему прямо сразу покажем этот ПИН-код или интерфейс, в котором он его получит? Зачем мы показываем ему главный экран, заставляем его совершать ненужные клики, с чем-то разбираться… 

Насколько внутри банка вы готовы довериться искусственному интеллекту? Я общалась с крупным ритейлером, и один из топ-менеджеров сказал: «Я хочу увидеть тот момент, когда нашу ассортиментную матрицу будет полностью контролировать искусственный интеллект, принимать решения, что закупаем, когда закупаем. Но мы при этом должны получить необходимый уровень развития искусственного интеллекта, а с другой стороны, мы должны быть готовы доверить принятие этого решения искусственному интеллекту». Сегодня многие предприятия и компании пока еще не готовы к этому. Как у вас?

Всё, что не интерпретируемо, но при этом очень существенно влияет на финансы, никто не готов применять. Но есть несколько уровней развития искусственного интеллекта. Первый и базовый — это конкретный ML-алгоритм, который решает какую-то прикладную задачу. Это используется повсеместно, это используем и мы, и ритейлеры, чтобы получить свою матрицу. Второй — это искусственный интеллект, сравнимый с человеческим. До этого еще далеко, так что доверять пока некому. Третий  это сверхинтеллект, технологическая сингулярность и всё, что с этим связано.

Но первый уровень — это просто некий алгоритм, который решает некую задачу, и к нему, кажется, готовы все. Я просто знаю статистику того, как он ошибается, и того, как он принимает решения. Например, в финансах есть кредитный скоринг, где интерпретируемость важна, потому что есть финансовые кризисы, есть очень существенный человеческий фактор, политический фактор. Когда ты обучал свой алгоритм на стабильном хорошем периоде, а потом случился кризис, то очевидно, что он будет ошибаться. Это как если бы мы доверили self-driving машинам ездить по улицам, а потом сказали, что красный свет  это черный. Конечно, они бы все стали врезаться.


Всё, что не интерпретируемо, но при этом очень существенно влияет на финансы, никто не готов применять.

Мы готовы идти туда, где есть оптимизация ресурсов и конкретная ощутимая монетизация. Мы делаем телефонных роботов, которые общаются с пользователями в чате и умеют отвечать на практически все вопросы. Есть наш голосовой ассистент Олег, которого постепенно раскатываем и масштабируем, потому что могут возникать репутационные риски для бренда. Все про это тоже слышали. Тем не менее, мы такие проекты не закрываем, они в некотором смысле флагманские, они про операционную эффективность. Тот же чат-бот, который просто в чатах общается с пользователями. Сегодня он целиком без участия человека решает уже около 35% клиентских обращений в чатах — это экономия в почти 100 миллионов в месяц. Чтобы вы понимали  не каждая даже бизнес-линия у нас столько в год зарабатывает. Это огромные деньги, очевидно, мы сюда будем больше и больше инвестировать.

Вы сказали, что молодые специалисты ценят вас как работодателя. Я знаю, что в последнее время вы начали работать уже не только с вузами, но и со школами. Зачем тогда работать со школами, если все и так хотят прийти к вам работать?

Здесь очень интересный момент. Сейчас в качестве шутки расскажу историю. Очень часто среди умных людей бывают люди не от мира сего: которые по-другому привыкли мыслить, не умеют общаться, но при этом они гениальны. Я с такими людьми достаточно часто общаюсь, вижу их на собеседовании. Один такой человек сказал простую вещь: «Костя, вы же бизнес-аналитиков воспитываете и разработчиков. Зачем же вы ждете 10 лет школы, потом 5 лет вуза? Потом собеседования, техшкола, магистратура. Я могу за полгода обучить любого ребенка бизнес-анализу, за год  программированию. В 12 лет уже будут готовые кадры». Я сказал: «Да, ты прав. Общество просто не готово к этому».


Cемь-восемь лет назад у нас был просто потрясающий поток суперсильных выпускников вузов. Он и сейчас есть, но конкуренция усиливается, и в какой-то момент мы поняли, что уже на третьем курсе всех самых умных разбирают.

Школа дает широкий кругозор, это не просто так сделано — ребенок должен развиваться гармонично. При этом школа достаточно консервативна и меняется с очень серьезным опозданием. Она построена в Советском Союзе, это очень сильная фундаментальная основа, на которую ты можешь положить всё, что угодно. Тем не менее, уже давным-давно появляются новые и новые дисциплины. В школах Америки преподают навыки публичных выступлений, маркетинг. Если вы посмотрите на TED и сравните с тем, как выступают наши ребята без подготовки,  это большая разница. Они там выгоднее смотрятся.

В какой-то момент ты понимаешь, что уже поздно после вуза этому учиться  это что-то, что должно быть на базовом уровне. Сегодня ничего не мешает отдать 10-летнего школьника в секцию робототехники, и для него будет вообще не вопрос спаять микросхему робота, который ездит и в стены врезается. Взрослые умные люди обсуждают и рассказывают, какая сложная проблема искусственный интеллект или еще что-то. Нет там ничего сложного, просто важно это в нужный момент людям дать, в нужный момент обучить.

То есть это такая социальная миссия у вас? Самой группе «Тинькофф» это нужно для чего?

Cемь-восемь лет назад топовые выпускники знали, что есть Яндекс, Тинькофф  можно найти себя там. Есть консалтинг еще, можно туда пойти. У нас был просто потрясающий поток суперсильных людей. Он и сейчас есть, но конкуренция усиливается: международные игроки поняли, что в России очень дешевые и очень крутые кадры. Гуглы, Хуавеи и Фейсбуки «пылесосят» рынок. В какой-то момент мы поняли, что уже на третьем курсе всех самых умных разбирают. Сначала мы стали брать на трехмесячную стажировку людей с графиком в 20 часов, потом решили запустить школу, в которой, как в инкубаторе, можно разрабатывать реальный продукт. У нас огромное количество очень сильных школьников, которые побеждают на олимпиадах. Мы не меняем образование в России, мы его дополняем. Уравновешиваем консерватизм.


Мы не меняем образование в России, мы его дополняем. Уравновешиваем консерватизм.

Константин Маркелов

Вице-президент по бизнес-технологиям «Тинькофф»

Константин Маркелов отвечает за внедрение новых технологий, бизнес-аналитику, партнерство с техническими университетами, найм талантов и образовательные программы «Тинькофф».

Работает в компании с 2007 года. Начал карьеру на позиции аналитика, принимал активное участие в развитии компании: запустил несколько ключевых проектов и организовал институт бизнес-аналитиков (технологов). В 2012 году был назначен вице-президентом компании.








Подписаться на рассылку
Зарегистрируйтесь, если хотите получать наши материалы
  • Эксперт: Константин Маркелов

поделиться:

2

Комментарии

Загрузка комментариев...
Вам может быть интересно
«Наша бизнес-модель работает, только если сотрудники любят свою работу»
«Азбука Вкуса» о работе в период пандемии, управлении персоналом и клиентском сервисе
«Обеспечение устойчивости бизнеса, команды и себя самого ложится на плечи лидера»
Станислав Шекшня о том, что отличает эффективных лидеров, чего собственники ждут от CEO и почему так важно доверие
21 мин.
Персонал
«Рост конкуренции в экономике — главный посыл для системы образования»
Андрей Шаронов о  том, зачем нужно бизнес-образование, умирает ли МВА и почему корни проблем российского образования стоит искать в экономике
20 мин.
Персонал