Как региональному банку эффективно конкурировать с помощью данных

Как региональному банку эффективно конкурировать с помощью данных — На XIV Международном Форуме «ИТ-Диалог». Фото: пресс-служба «ИТ-Диалог»

Современная банковская реальность – терабайты и петабайты разнородной информации о клиентах. Данные сегодня - новая нефть, но сами по себе они еще не конкурентное преимущество. Как сделать данные своей уникальной ценностью, когда ты - не огромная экосистема, а региональный банк?

По данным Банка России, в 2026 году в России 142 региональных банка. В отечественном законодательстве такого определения, как «региональный банк», нет. На практике к этой категории, как правило, относят кредитные организации, головные офисы которых зарегистрированы за пределами столичного региона, а основная деятельность сосредоточена в одном или нескольких субъектах РФ.

У региональных банков есть свои сильные стороны и ценные качества. Это понимание местной специфики и особенностей ведения бизнеса в регионе, гибкость и способность быстрой адаптации к изменениям, готовность работать в экономически сложных локациях, развивать нишевые и специфические продукты и выстраивать к своим клиентам индивидуальный подход, обеспечивая им доступность банковских продуктов и услуг.

Именно за эти качества их и ценят клиенты, в особенности местный средний и малый бизнес, интересы которого крупными экосистемными банками учитываются далеко не всегда.

Современная банковская реальность – шквал информации о взаимодействиях с клиентами и проведенных ими финансовых транзакциях. Данных такое количество, что обработать их массивы уже не представляется возможным без ИИ.

Как региональному банку конкурировать с теми, у кого данных в несколько сот раз больше? Как и чем все эти данные о клиентах помогут выдерживать конкуренцию с экосистемами? Как использовать данные, чтобы превратить их в доход? И какой подход здесь будет эффективен?

Ответ на этот на этот вопрос – в особенностях отношений между банком и клиентом. Сам по себе объем собираемых о клиентской базе данных — не единственная ценность.

Для банка, конкурентное преимущество которого – индивидуальные отношения с клиентами, глубина знаний о каждом из них гораздо важнее. Здесь на первый план выходят скорость реакции банка на любые изменения в финансовых транзакциях любого из пользователя банковских продуктов и услуг, и скорость принятия решений. Данные, собираемые о клиентах, дают возможность выстроить грамотную промышленную систему персонализации коммуникаций.

«Крупные площадки берут объемами, мы - тем, что знаем очень многое о своих клиентах. Мы можем предложить конкретному клиенту ровно тот продукт, который ему нужен, и именно в тот момент, в который ему необходим. И, помимо этого, с таким большим знанием мы можем предложить продукт в том канале коммуникаций, к которому клиент привык и где ему удобно получать ту или иную информацию».

Маргарита Анисимова, ПАО «Банк Санкт-Петербург».

Например, кейс «Банка Санкт-Петербург», представленный в рамках III международного Петербургского Цифрового Форума Маргаритой Анисимовой, директором дирекции массового корпоративного бизнеса и развития продаж, – промышленная система персонализации B2B коммуникаций. ИИ-алгоритмы собственной разработки полностью встроены в бизнес-логику банка, работают по его правилам, знают все продукты банка, тарифы, условия их предоставления и ограничения. Это и позволило банку глубоко адаптировать сообщения, предложения и сам процесс коммуникации под потребности и интересы каждого конкретного клиента. По сути, для каждого клиента создаются индивидуальные маркетинговые коммуникации. Он получает их в нужный именно для него момент, в привычных ему интонациях и стиле общения, и приходят эти сообщения по тем каналам, которые каждому клиенту привычны и удобны для общения с банком.

Точечность коммуникаций позволяет снять напряжение. Ни один клиент не хочет получать всю информацию подряд и расходовать ресурсы на ознакомление с ней. Компании нужно то, что решит ее текущие потребности и задачи.

При этом важен не только контекст, но и правильно выбранный канал коммуникаций. Когда алгоритм понимает потребности клиента, коммуникации из категории «спам» переходят в категорию действительно полезного сервиса.

И речь не только о снижении риска предложить клиенту неподходящий или неприемлемый для него вариант. И даже не только о максимизации интереса клиента.

Сам банк получает возможность избавиться не только от расходов на ненужные или неуместные коммуникации, но и от рисков репутационных потерь, отказываясь от лишних контактов с клиентами.

Точность отбора клиентской базы

В 88 случаев из 100 алгоритм определяет правильно, какому клиенту и в какой момент предложить тот или иной продукт, услугу или сервис. Итог персонального отбора – рост числа клиентов, откликающихся на персональное предложение, на 178%.

Персонализация текста

Дополнительный рост числа откликов от клиентов на 38% банк получил за счет персонального текста предложения. Текст, который получает каждый клиент, составлен не по общему шаблону, а полностью уникален – учитывает сферу и характер деятельности компании, ее жизненный цикл и т.д.

Барьеры на пути к росту

Созданный банком алгоритм персонализированных коммуникаций отлично и точно работает на базе данных, собранных о действующих клиентах банка, бизнес которых он знает. Для выхода на новые рынки, для роста клиентской базы нужны данные о клиентах, которых банк только собирается привлечь. И оценить реальную потребность бизнеса таких клиентов, не имея истории работы с ними, алгоритм не может.