Безбанковское будущее банкинга?

Суммируя весь свой накопленный опыт, мы предложили рынку собственное видение концепции «Банка 3.0», основной тезис которой звучит как «Будущее банковского сектора не связано с традиционными банками». Иными словами, в рамках этой концепции мы объясняем, когда и каким образом банки исчезнут.

Внимательно отслеживая и анализируя все происходящее в российском и мировом банковском секторе благодаря ресурсам компании «Делойт», мы четко различаем фазы постепенного перехода банковского сектора в «безбанковское» будущее. Здесь можно выделить три основных периода: инновации в производительность, инновации в рост (в увеличение доли на рынке) и инновации, связанные с изобретением новой банковской модели («Game change»). Финальная, третья стадия будет сопровождаться весьма неприятными моментами для всей банковской экосистемы, а именно – исчезновением крупнейших финансовых организаций и приходом на их место совершенно новых структур и видов взаимодействия. Причем речь будет идти даже не о «нео-банках», как этого многим хотелось бы, а о совершенно ином укладе финансовой системы, построенном по принципам «эффективной экономики». Что это означает?

Читайте также:

ЦФА. Искусственные острова пора превращать в материк - РФФР

Цифровая трансформация в экономике

В последнее время мы все чаще слышим такие термины, как цифровая трансформация, цифровая экономика и тому подобные. Почему правильное понимание этих понятий критически важно, мы и попытаемся разъяснить в этой статье.

Цифровая экономика является результатом проникновения компьютерных технологий во все сферы человеческой жизни. Дома, на работе, в общественном или личном транспорте мы постоянно контактируем с различными программами, которые упрощают нашу жизнь. Параллельно с тем, как наша жизнь становится комфортнее и удобнее, в экономике происходит фундаментальный процесс, а именно расщепление постиндустриальной экономики на экономику цифровую и экспоненциальную. Давайте рассмотрим эти две новые сущности по отдельности.

Экспоненциальная экономика, исходя из определения, подразумевает применение экспоненциальных технологий, таких как искусственный интеллект, распределенные реестры, роботизация процессов и т. п., позволяя бизнесу существенно повысить эффективность своей деятельности. Повышение эффективности приводит к тому, что продукты и сервисы, производимые компаниями, начинают новую гонку за новые рынки. Глобализация торговли под действием экспоненциальных технологий будет ускоряться, компании от локально конкурентных будут становиться глобально конкурентными, что сильно изменит коммерческий ландшафт на локальных рынках.

Индикатором успешного внедрения экспоненциальных технологий является кратное увеличение капитализации компании и ее успешное функционирование на глобальных рынках. Таким образом, основным драйвером к внедрению экспоненциальных технологий станет борьба за экспансию на глобальные рынки и рост капитализации. Данная экономика станет предметом компаний, чей продукт не может быть дематериализован, например, сельское хозяйство, добыча полезных ископаемых и т. п. Ключевыми навыками, необходимыми компаниям, чтобы быть успешными в такого рода экономике, является умение быстро внедрять экспоненциальные технологии в свои производственные цепочки. Это потребует большого числа изменений, реализация которых будет очень сложной в силу традиционного уклада такого рода отраслей.

Цифровая экономика является новым видом экономики, который существует только в виртуальном представлении. Все, что придумало человечество за все время своего существования, например, деньги, может быть (и будет) оцифровано, так как наличие физического представления придуманных человеком сущностей существенно замедляет обмен товарами и услугами, и это в то время, когда компании экспоненциальной экономики ведут войну за эффективность и глобальные рынки сбыта.

[caption id="attachment_421833" align="alignleft" width="750"] Рис. 1. Технологически банкинг эволюционирует в P2P-платформу управления ликвидностью экономики страны[/caption]

По версии Университета сингулярности (Singularity University, SU), цифровая экономика создается по принципу «6D». Цифровизация (Digitalisation) является следствием внедрения прорывных (Disruptive) и пустых/нелепых (Deceptive) технологий. Вторые ведут к появлению так называемых хайпов и быстро исчезают, не оказав существенного влияния на индустрию. Первые, напротив, реально меняют индустриальный ландшафт, что выливается в три аспекта, а именно: дематериализацию (Dematerialization), демонетизацию (Demonetization) и демократизацию (Democratization) продуктов и услуг.

Дематериализация означает, что товар или услуга становится «цифрой». Это обстоятельство существенно меняет физические ограничения, свойственные материальным продуктам, такие как пространство и время, и делает его мгновенно и глобально доступным при гораздо меньших затратах на продвижение и реализацию. Именно это обстоятельство позволяет продукту быть доступным на всех рынках, где есть доступ в интернет (т. е. практически по всему миру), что делает его продуктом «вне регулирования» либо с «ограниченными возможностями» по регулированию.

Данное явление называется эффектом демократизации цифровых продуктов.

Последнее обстоятельство, связанное с демонетизацией цифровых продуктов, является наиболее неприятным для бизнеса. Схемы монетизации цифровых продуктов являются не прямыми, т. е. бизнесу приходится искать сложные схемы монетизации, при которых финальный продукт для конечного пользователя бесплатен.

Сочетание этих обстоятельств приводит к тому, что ряд направлений бизнеса начинают доживать свои последние десятилетия в текущем виде. Основными индустриями, которых коснется цифровая экономика, станут банковская отрасль, ритейл, телекоммуникации, телевидение, развлечения, то есть все те, где продукт может существовать в цифре. Важным свойством цифровой экономики является ее глобальность. Цифровая экономика является предметом, не принадлежащим отдельным государствам, она является глобальной надстройкой над экспоненциальными экономиками. Она будет обеспечивать глобальную конкурентность продуктов экономик экспоненциальных, а также необходимые средства обмена товарами и услугами. Цифровая экономика станет своего рода глобальным маркетплейсом, в котором страновые экономики смогут обмениваться товарами и услугами, избегая информационной асимметрии «покупателя-продавца». Это приведет, в свою очередь, к становлению «эффективного рынка».

Таким образом, цифровая экономика, как видно из ее описания, будет практически автономной, она создается машинными алгоритмами для работы в ней машинных алгоритмов. Таким образом, она сможет функционировать без привлечения людей, более того, людям в ней будет некомфортно – чтобы быть успешным, в этой экономике нужно будет уметь работать с Большими данными почти со скоростью света. Экспоненциальная экономика, в свою очередь, будет экономикой игры на поражение. Ценовые войны, борьба за минимальную себестоимость и доступ на глобальные рынки существенно изменят сегодняшний ландшафт корпоративного сектора, а также требования к компетенциям сотрудников и потребуют существенно трансформировать подходы к формированию человеческого капитала.

Финансовая индустрия – в ожидании сверхновой?

Теперь остановимся более подробно на финансовой индустрии. Последнюю ждут серьезные изменения в самое ближайшее время. Это связано с тем, что деньги уже давно стали электронными (строго говоря, продолжающееся использование наличных денег обусловлено только несовершенством существующих платежных систем, а также потребностями некоторых экономических агентов в анонимности расчетов). Теперь же они вдобавок становятся и объектом для демократизации в системах распределенных реестров. Параллельно с этим в корпоративном сегменте полным ходом идет цифровизация процессов для того, чтобы было можно внедрять экспоненциальные технологии.

Как это меняет привычный нам банкинг? Рассмотрим данные изменения на примере кредитного процесса. Сегодня банк анализирует данные о своем клиенте, получая данные от него самого, применяя к ним различного рода модели и процедуры и обогащая эти наборы различными данными для проверки их корректности. Мы знаем, что низкое качество скоринговых моделей, фрод в предоставляемых данных и тому подобные аспекты изначально закладываются в риск невозврата кредита. Традиционный банкинг основан на асимметрии информации между кредитором и заемщиком (в обе стороны, депозитную и кредитную), что создает существенную неэффективность на рынках. Таким образом, банк торгует риском в обмен на деньги и наоборот.

Как показывает история, банки далеко не всегда умеют эффективно управлять рисками. Чаще всего они просто накапливают риски до того момента, когда последние становятся неподконтрольными, и банк теряет финансовую устойчивость, уничтожая доверие потребителей к банковской системе в целом и, как следствие, лишая ее устойчивости и создавая неприятные последствия для экономики. Но, к счастью, технологии приходят к нам на помощь и позволяют повысить способность банковской системы в части управления рисками.

По мере цифровизации корпоративного сегмента банки будут создавать экосистемы неких бизнес-сенсоров, которые позволят им существенно выровнять упомянутую информационную асимметрию между заемщиком и банком. Для сбора данных будут использоваться «бизнес-сенсоры» (источники данных) двух типов: корпоративные (например, данные финансовой отчетности либо данные о наличии товаров на складе или автомобилей в пути) и внекорпоративные (например, данные по макроэкономике или наличию дыма, выходящего из трубы завода). Первые будут предоставляться банку заемщиком в обмен на более выгодные условия обслуживания, так как это снижает банковские риски, вторые будут использоваться банком, чтобы видеть не только риски заемщика как такового, но и риски всей его экосистемы по всей цепочке создания стоимости.

[caption id="attachment_421834" align="alignleft" width="750"] Рис. 2. Трансформация бизнес-модели организации в условиях цифровой экономики – модель сэндвича[/caption]

Например, в случае экосистемы выращивания и переработки пшеницы это были бы производители семян, поля и фермерские хозяйства, производители гербицидов и  пестицидов, фермерской техники, склады, логисты, порты и перевалочные станции, экспортеры/импортеры, мукомольные заводы, пекарни, ритейл. Одна такая экосистема генерирует гигантские объемы корпоративных и внекорпоративных данных от различных «бизнес-сенсоров». Для работы с такими огромными объемами разнообразных данных, которые будут поступать с бизнес-сенсоров экосистем, банкам потребуется внедрение алгоритмов анализа данных, которые позволят обрабатывать подобные объемы данных и принимать правильные управленческие решения.

Параллельно с этим процессом на рынок все больше будут проникать такие платформы (или объекты цифровой экономики), целью которых является наиболее удобное предоставление всех возможных продуктов конечному пользователю, – финансовые маркетплейсы. Чтобы работать с ними, финансовым структурам придется использовать алгоритмы-роботы, которые и будут взаимодействовать с аналогичными алгоритмами-роботами заемщиками через финансовый маркетплейс, обеспечивая необходимые объемы ликвидности.

Таким образом алгоритмы банка, которые окажутся наиболее эффективными, мгновенно переподчинят рынок в пользу своей организации. Системы такого рода, это алгоритмы машинного обучения, которым необходимы данные для обучения. Чем больше данных – тем лучше модели. Т. е. чем больше экосистем у банка, тем больше у него данных. А чем больше данных, тем лучше алгоритмы, если они есть. Наличие и того и другого, т. е. необходимых по объему данных и компетенций в области создания моделей машинного обучения, приведет к существенной консолидации финансовых учреждений и укрупнению их экосистем бизнес-сенсоров.

Здесь работает принцип «победитель получает все». Банки начнут объединяться для укрупнения своих экосистем или покупки компетенций в области искусственного интеллекта. Это будет «война экосистем» и «война компетенций/алгоритмов». В свою очередь регуляторы, имея доступ к данным банков, могут анализировать успешность различных подходов и качество работы алгоритмов.

Постоянная потребность в новых продуктах в борьбе за клиента на маркетплейсе и компетенциях в области искусственного интеллекта будет фокусировать все внимание банка, что не позволит большинству кредитных организаций успевать подстраивать к новым задачам необходимую ИТ-инфраструктуру, поскольку она не может обновляться быстро, дорого стоит, и с финансовой точки зрения инвестиции в нее нецелесообразны, точнее, могут быть целесообразны только при условии отдачи от масштаба. Таким образом, вполне вероятно, что на рынке появятся новые платформы – поставщики ИТ-инфраструктуры для различных банков, цель которых создавать легкомасштабируемые решения для банков различного размера и фокуса.

Данная модель трансформации бизнеса в условиях цифровизации была предложена рядом ведущих технологических университетов и видится наиболее вероятной, мы ее называем N1M1. N клиентов обслуживается через единый маркетплейс, получая М продуктов, размещенных на единой инфраструктуре. Как пример такой модели я предлагаю свое видение разновидности банковской модели ближайшего будущего.

Такие модели уже были реализованы некоторыми известными игроками, например Uber и Apple, а также менее известными структурами из более традиционных отраслей, например компанией Towngas.

Если экстраполировать ситуацию, скажем, до 2030 года, то с технологической точки зрения рано или поздно все конкурентоспособные банки могут «схлопнуться» в один банк, все решения и продукты которого построены максимально объективно вокруг потребностей клиента и имеющихся регуляторных ограничений. Это произойдет в ходе объективизации принятия решений, а также устранения информационного дисбаланса между заемщиками и банками. Таким образом, мы окажемся в ситуации, когда у нас есть один банк и один регулятор, что нелогично с точки зрения целесообразности наличия обоих. Логичным шагом станет объединение регулятора и этого единственного банка.

В результате, как при рождении сверхновой звезды, произойдет становление единой платформы управления ликвидностью экономики и эффективного рынка капитала, сопровождающегося огромным выбросом ликвидности, которая раньше пролеживала на корпоративных счетах в не­эффективных банках. Такая платформа позволит экономике той страны, в которой она впервые возникнет, получить уникальное конкурентное преимущество за счет наиболее оптимального финансирования собственных экосистем. При условии, что целевой функцией для оптимизации будет являться разрешение цепочек спроса и предложения, система автоматически сможет выбирать объекты для инвестирования таким образом, чтобы позволять разрешать противоречия на пути реализации спроса и предложения. Такой подход к финансированию позволит не накапливать риски в банковской системе и существенно улучшить скорость оборачиваемости средств, что приведет к максимально эффективному использованию денег. Но что особенно важно, такая платформа может стать одним из основных драйверов страновой экономики, так как существенно расширяет возможности бизнеса оперативно удовлетворять спрос и предложение ликвидности.