Семинар по теме "Роль данных в современном банковском бизнесе"

Приглашаеми на встречу со специалистом

Заявка подается на сайте НОЦ "Профтест"

Оргкомитет УМКО-2024 приглашает студенческие команды университетов принять участие в знакомстве, исследованиях и дискуссии по актуальной теме современной экономики "Big Data в финансах".

• Семинар
• Дискуссия
• Источники

Семинар: "Роль данных в современном банковском бизнесе"

Дата и время:

09 апреля 2024 года. С 10 до 12 часов по московскому времени.

Лектор:

• Давит Саакович Биджоян, к.э.н., практикующий эксперт (более 8 лет практического опыта в качестве риск-аналитика в Банке России, коммерческих банках, корпорации "Deloitte", других компаниях); ранее преподавал на кафедре бизнес-аналитики НИУ "ВШЭ".
  
• Просьба подготовить заранее интересующие вас вопросы нашему гостю, так как его ответы помогут каждой команде найти свою нить в предстоящей дискуссии.

Вопросы встречи:

Часть 1:

• 1. Соответствие университетских курсов и реальных бизнес-задач
• 2. Инкорпорирование студентов в решении бизнес-задач банков
• 3. Формат инкорпорирования студентов в решении бизнес-задач банков

Часть 2:

• 1. Data-driven vs knowledge-driven
• 2. РСБУ vs IFRS-9
• 3. Замена Базеля
• 4. Black-box models vs White-box models
• 5. Какие модели и для каких целей могут быть использованы для решения бизнес-задач.

Дискуссия по теме

Возможна организация последующей онлайн-дискуссии между командами университетов и колледжей по теме Big data.

Дата и время: Дата и время дискуссии будут определены с учётом поступивших заявок и пожеланий.

Приглашенные эксперты:

• Давит Саакович Биджоян, к.э.н., практикующий эксперт (более 8 лет практического опыта в качестве риск-аналитика в Банке России, коммерческих банках, корпорации "Deloitte", других компаниях); ранее преподавал на кафедре бизнес-аналитики НИУ "ВШЭ".
  

! - Эксперты дополняют и комментируют выступления, и оценивают команды.

Команды-участницы

О предмете дискуссии

Большие данные (Big Data) - это большие массивы данных, отличающиеся такими характеристиками, как объем, разнообразие, скорость обработки и/или вариативность, которые требуют использования технологии масштабирования для эффективного хранения, обработки, управления и анализа (ГОСТ Р ИСО/МЭК 205462021).

Большие данные сегодня составляют основу банковской аналитики. Они необходимы при управлении клиентской базой, в риск-менеджменте, в разработке персонализированных продуктов, в снижении затрат. В конечном итоге именно благодаря применению Big Data сделалось возможным конструировать "экосистемы" коммерческих банков.

В условиях цифровой трансформации кредитно-финансовой системы коммерческие банки кардинальным образом меняют свой подход к работе с информацией, отдавая предпочтение сквозной технологии Big Data, которая в сочетании с платформенными решениями позволяет быстро получать точные оценки и выявлять неочевидные зависимости для решения традиционных вопросов, связанных с разработкой и предоставлением финансовых услуг.

Но при этом Big Data создают угрозы информационной безопасности и некоторые другие, менее изученные риски. Недостаточно хорошо известны, взвешены и сравнены плюсы и минусы больших баз данных. Несовершенны пока еще регулятивные принципы и подходы к использованию и обмену большими данными, которые предлагает Банк России для российских кредитных организаций.

Другая проблема состоит в том, что существующие базы данных не всегда полны, их создатели игнорируют значительный объем информации, что делает БД бесполезными и даже вредными для серьезного исследования. Взять, к примеру, потребительские кредиты, выдаваемые российскими банками. Что мы знаем об этих кредитах? Увы, только то, что предоставляет нам Банк России - общий объем выданных кредитов за период, объем кредитов, выданных сильно закредитованным заемщикам, объем автокредитов, объем просроченной задолженности, и средневзвешенные процентные ставки. И это только итоговые данные. К исходным данным у нас с вами нет доступа. А ведь это самое интересное. И будь доступ к таким базам, к данным всех или многих выданных кредитов, мы могли бы анализировать эти кредиты как-то иначе - по регионам, по видам заемщиков, по суммам, срокам и т.д.

Достоверность данных также под сомнением. Учитываемые процентные ставки по потребительским кредитам - 5, 6, 7% годовых. На самом же деле нет ничего такого. Банки взимают различные комиссии, продают кросс-продукты, т.е. фактическая сумма, которую выплачивает потребитель банку, порой кратно отличается от тех ставок, которые декламируются и значатся в договоре. Это не находит отражения в Big Data.

Перечисленные проблемы - важная и очень интересная тема для развернутой дискуссии.

Вопросы дискуссии (пример)

• Каковы преимущества использования технологий Big Data в банковской сфере?
• Какие меры принимаются для повышения безопасности цифровых платформ банков?
• Каким образом направить технологию Big Data на создание банков знаний - достоверных, точных и полноценных?
• Обеспечивает ли технология Big Data соблюдение законодательства о персональных данных и защиту информации о клиентах?
• Почему банковские Big Data слабо применяются в моделировании? Как вернуть экономическое моделирование в повседневную практику российских финансовых организаций?
• Как мотивировать аналитические исследования банковских кредитов по тем параметрам, которые сегодня почти неисследованы: по регионам, по видам заемщиков, по суммам, срокам и т.д.?
• И другие.

Мы ждем вопросов команд.

Внимание, установка: если команда предлагает вопрос для дискуссии, она должна:

а) указать основные (полярные) мнения по вопросу
б) сформулировать позицию команды по вопросу, которое команда планирует защищать 

Рекомендуемые источники:

• Быканова Н.И. Тренды в банковской отрасли в эпоху развития цифровых технологий // Научный результат. Экономические исследования. 2022. Т.8. N2. С.107-118.
• Васильев С.А., Никонова И.А., Мирошниченко О.С. Банки, финансовые платформы и Big Data: тенденции развития и направления регулирования // Финансовый журнал. 2022. Т.14. N5. С.105-119.
• Гостев Д.В., Гайдук А.Е. Совершенствование системы информационно-аналитического учета объектов недвижимости для решения вопроса Big Data в банковском секторе // Индустриальная экономика. 2022. Т.5. N5. С.445-450.
• Иванченко О.В. Интеллектуальный анализ больших данных в развитии маркетинга отношений в банковской сфере // Региональные проблемы преобразования экономики. 2019. N10(108). С.283-288.
• Карих Д.А. Методы оценки стоимости цифровых интеллектуальных активов в банке // Инновационная наука. 2023. N9-2. С.29-32.
• Ниязбекова Ш.У., Иванова О.С. Развитие fintech и Big Data в финансовой сфере: особенности, проблемы, возможности // Вестник Московского университета им. С.Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. 2020. N1(32). С.30-36.

Условия участия

Итак, мы приглашаем умных и смелых к онлайн-дискуссии. Для участия необходимо:

1. Направить заявку вашей команды на участие в дискуссии;
2. Выработать позицию команды по вопросам, предложенных к дискуссии нами;
3. Предложить свои вопросы для обсуждения по проблеме цифрового рубля и прислать свои тезисы.

О командных дискуссиях

Дискуссии студенческих команд - это отличная школа, которая учит молодых специалистов:

• критически мыслить;
• глубоко вникать в каждую проблему и поднимать острые вопросы;
• смело, грамотно и аргументированно обосновывать свою позицию;
• слаженно работать в составе "коллективного разума" своей команды.

Образец диплома участника дискуссии студенческих отрядов

Со всеми вопросами просьба обращаться в Оргкомитет конференции.

Контакты Оргкомитета УМКО-2024:

Чащухина Татьяна Борисовна, Секретарь Оргкомитета конференции

Тел.: (343) 379-01-69, 379-01-71, 379-01-73. E-Mail: umko@vep.ru.