Что такое ису в сбербанке
Как работает интеллектуальная система управления сетью отделений Сбербанка
О внедрении в крупнейшем банке страны интеллектуальной системы управления, призванной подтянуть «худших к средним» и добавить структуре управления отделениями прозрачности, в рамках своего выступления на FinBranch-2016 рассказал директор департамента продаж и обслуживания сети ВСП Сбербанка Василий Палаткин.
Интеллектуальная система управления продажами розничного бизнеса Сбербанка (ИСУ) – это система, позволяющая нам оптимизировать работу сети, на всех уровнях сокращать объем работы менеджера и многие процессы переводить в автоматический режим. Мы рассматриваем организацию как живой организм, и критические отклонения от реализуемых моделей в ряде случаев представляют угрозу. Важно поставить правильный диагноз, выявить болезнь или отклонение, которые у нас возникают, и применить лучшую практику, позволяющую устранить подобное отклонение.
В Сбербанке более десяти уровней управления. Возникает проблема – любой управленческий сигнал по пути сверху вниз искажается. Руководители точек продаж тратят около 1,5-2 часов только на анализ отчетности, просмотр выгрузок, сбор информации для принятия решений. Несмотря на то, что мы идем к централизованным решениям, сейчас один сотрудник все еще может работать с несколькими системами. И на это уходит много времени, а время для нашего фронта дорого.
В ряде случаев начинают работу не с причины, а со следствия – «лечат градусник», как это у нас называют. В связи с этим организация системной работы по части сбора лучших практик – это тоже всегда область роста. Когда у тебя в управлении 100 тысяч сотрудников, то интересные решения, которым научились в Волгограде, всегда не быстро доходят до Байкала, и наоборот. Начинается изобретение чего-то своего, что не всегда хорошо.
Основные принципы
Главное правило – экономия времени и исключение ошибок при самостоятельном поиске отклонений. Мы помогаем менеджеру, сотруднику внизу увидеть конкретное отклонение. Например, у него может быть низкий уровень конвертации, вследствие плохого знания продукта, или операционная ошибка, когда человек неправильно оформляет приходно-кассовые документы – нарушение процедуры закрытия операционного дня.
У нас есть набор определенных маркеров, и, что критически важно – большинство этих маркеров должно быть автоматическим – исключаем ручной труд. Далее, на основании лучшей практики, мы делаем рекомендации, как это отклонение устранить. Система работает очень просто. На конкретный управленческий уровень выставляется отклонение по качеству работы с клиентами, операционному обслуживанию, численности сотрудников, режиму работы, нагрузке на сотрудника. Это отклонение должно быть устранено.
Если мы видим через наши системы, что отклонение не устраняется, то оно выставляется повторно. В третий раз – уже эскалируется на более высокий уровень. И так любое отклонение по ступенькам может дойти до меня и даже до моего руководителя в центральном аппарате. И если это самая небольшая проблема, но она сохраняется в течение 20 недель – это либо проблема не работающей управленческой вертикали, и нужно разбираться с уровнем ниже, либо причины возникновения этого отклонения таковы, что нужно подключаться нам.
Как работает система
Первое – определяются маркеры по процессам, происходит анализ данных автоматизированных банковских систем, выявляются отклонения в разных видах. У нас в системе сейчас около 120 видов отклонений в продажах, около 2 тысяч – в операционном качестве, и 50 видов отклонений по отдельным моделям «Сбербанк Премьер» – в обслуживании массового высокодоходного сегмента.
Второе – руководителям на конкретных уровнях направляются рекомендации по устранению отклонения на основе лучших практик. Принципиальный момент – в системе не должно быть общих рекомендаций. «Иди и реши проблему», – это не рекомендация.
Очень важно разбить весь процесс на атомы, на максимально мелкие детали, выявить то неработающее звено, из-за которого возникает отклонение и дать рекомендацию, как это отклонение устранить. Ежемесячно у нас выставляется около 300 тысяч задач на устранение отклонений.
Последнее – мы собираем обратную связь с территории и совершенствуем наши алгоритмы. Это постоянный процесс обучения, так как меняются наши процессы, наши клиенты, наши модели обслуживания. Система должна постоянно учиться, выявлять, где наши рекомендации не срабатывают.
Пример: Безбумажный фронт-офис
Одна из наших задач – перевести наших клиентов на безбумажный фронт-офис (БФО) – операции с использованием карты и т.д. Допустим, по каким-то причинам конкретный сотрудник этого не делает – не переводит своих клиентов при обслуживании на БФО. Тогда система выявляет, что этот сотрудник отличается от среднего уровня по системе.
Важно отметить, что мы не стараемся придумывать каких-то желаемых значений, вроде: «Хочу, чтобы сотрудник продавал в день два кредита». Мы берем средний уровень и мерилом выступает не вся Россия, а конкретная территория. Если, например, на территории республики Башкортостан сотрудники в среднем проводят 50% операций по БФО, но есть сотрудник, который проводит только 30%, то мы на основании ряда маркеров определяем конкретного сотрудника и даем задание на устранение [отклонения – FutureBanking].
На следующем этапе руководителю или заместителю руководителя офиса ставится задача: проверить, умеет ли технически работать сотрудник, нет ли каких-либо проблем с реализацией функций на рабочем месте, после чего проводится наставническая сессия. Если мы видим, что проблема системная, то запускаем дополнительные процессы обучения, рассчитанные на массовый сегмент сотрудников фронт-офиса.
Результаты
В течение последнего года нам удалось на 22% снизить время ожидания в очереди к менеджерам по продажам, теперь в среднем клиенты ожидают пять минут. Рост активности использования подключенных услуг – мобильного банка, «Сбербанк Онлайн», автоплатежей, дебетовых карт и пр. – составил 20%. Мы мониторим, как активируются продукты, которые продал конкретный сотрудник или офис. В случае, когда много пустых продаж – карты выдаются, но в дальнейшем не используются, или подключается интернет-банк, и он в дальнейшем не активен, мы понимаем, что по данному сотруднику или точке продаж нужно разобраться. Либо нет понимания, как пользоваться продуктом, либо это фрод – сотрудник или навязывает эту продажу, или в худшем случае продажа делается без ведома клиента – такие случае тоже бывают. В зависимости от конкретной причины реализуются меры по устранению отклонения.
Другая наша проблема – это обслуживание в живой очереди, когда вместо системы электронных очередей сотрудники выстраивают [живую] очередь. Такие случаи нам удалось сократить в 4 раза.
Финансовые потери от продаж продуктов, не востребованных клиентами, нам удалось сократить на 42%. Очень хорошим результатом считаем сокращение на 30% финансовых потерь вследствие ошибок и нарушений в операционной работе.
Что дальше
1) Включение в ИСУ обеспечивающих служб (забота о клиентах, управление сетью устройств самообслуживания и др.). Пока система работает по бизнес-вертикали, но мы распространяем ее и на поддерживающий сегмент.
2) Создание wiki-площадки по устранению отклонений внутри нашей команды. Любой из 200 тысяч сотрудников региональной сети может внести свое предложение, и мы его отработаем.
3) Предоставление сотруднику определенной свободы действий, права отступления от стандартов, если у него отсутствуют хронические отклонения, он работает качественно и успешно, то мы меньше его контролируем.
4) Внедрение мобильной версии.
Эта статья была разослана 681 человеку, которые подписались на тему «Банковские отделения»
Чтобы подписаться на «Банковские отделения», просто введите Ваш
электронный адрес.
Как работает машина продаж в Сбере: цифровые следы и интеллектуальная система управления
Сергей Меламед
В Сбере нам важно обеспечить индивидуальный подход в работе с клиентами. При этом с учётом масштабов бизнеса без технологий и стандартизации сложно достигать стабильно высокой производительности подразделений продаж. Поэтому мы построили собственную модель продаж. Её главная задача — удовлетворить потребность клиента в достижении успеха за счёт наших сервисов и продуктов. На решение этой задачи мы нацеливаем все её элементы: оргструктуру, модели мотивации и обучения, инструменты и процессы.
В первой части статьи мы рассказали о клиентско-продуктовых командах (КПК) Сбера и развитии отраслевой экспертизы. Это важные элементы модели продаж. Однако с учётом масштабов Сбера необходимо организовать работу за счёт стандартизации и внедрения цифровых инструментов.
Анализируя взаимодействие менеджеров с клиентами, мы выделили 5 процессов, которые легли в основу цифровой платформы, поддерживающей нашу модель продаж. Каждый из этих процессов играет свою роль, а их совокупность позволяет построить совершенную машину продаж. Остановимся подробнее на них.
Наши продуктовые трайбы (команды в agile. — Прим. СберПро Медиа) активно разрабатывают новые продукты и сервисы. Для продуктов, продажи которых требуют поддержки КПК, мы внедряем процесс «постановки на полку». Процесс автоматизирован на основе адаптированного BPM (business process management, управление бизнес-процессами. — Прим. СберПро Медиа), связанного с продуктовыми трайбами, и включает в себя последовательные процедуры: от описания ценности продукта для клиента и его операционного качества до отлаживания процесса поддержки на этапах продаж и последующего обслуживания, а также составления необходимых маркетинговых материалов и настройки систем учёта продаж.
Продукты на полке — основа продуктового предложения Сбера, такт процесса продаж по ним настроен оптимально с точки зрения логики «время — деньги». Продукты, не попавшие на полку, но несущую ценность для клиентов, доступны в ином, проектном, такте и предлагаются клиентам опционально, при реализации сложных проектов.
Знаем своего клиента
Сегодня на продуктовой полке КПК более 100 продуктов и сервисов, более половины которых — это нефинансовые услуги экосистемы. Для удобства работы менеджеров и повышения эффективности продаж, мы построили «фабрику потенциала» регулярно рассчитывающую вероятные потребности клиентов, как юридических лиц, так и холдингов. Расчёт ведётся для всех продуктов на полке с учётом ретроспективы продаж, на основе платёжной аналитики. Отдельный фокус мы взяли на поиск инвестиционного потенциала, системно анализируя региональные и отраслевые программы развития. В результате 100% наших клиентов имеют актуальные продуктовые предложения, основанные на моделях машинного обучения и отраслевых логиках, а наши менеджеры — всегда актуальную повестку для переговоров.
Заинтересовались? Наберите своего клиентского менеджера, уверен, у нас точно есть что вам предложить.
Цифровой пресейл: от лида до баланса
Time to money (TTM) — важный показатель качества продукта и качества взаимодействия, поэтому в Сбере мы считаем полный срок сделок с учётом пресейла. Прежде всего, это важно нашим клиентам, соответственно, это важный показатель конкурентоспособности продукта. В вопросе эффективной модели продаж, TTM ценен для определения оптимальной нагрузки на команды, прогнозирования их результативности. Благодаря единому цифровому пути от верификации лида (потенциального клиента. — Прим. СберПро Медиа) до окончания сделки, мы можем считать показатель ТТМ по каждой реализуемой сделке. Когда сделка заканчивается, мы имеем возможность оценить качество работы команды сделки с точки зрения клиента (CSI), а если сделка не реализована, проанализировать причины неудачи. В этом контексте важно обеспечить фиксацию 100% сделок с клиентами end-to-end (e2e). Эту задачу мы решаем путём внедрения удобного приложения для работы КПК — «Единой фронтальной системы «Мой бизнес»».
Обратная связь по упущенным сделкам — для улучшения продуктов и процессов
Успешная сделка — это наш общий успех с клиентом: win-win. Мы уверены, что сервисы Сбера делают бизнес клиентов более эффективным и успешным, а наши взаимоотношения ещё более крепкими.
ИСУ для вытягивания оптимальных процессов
Цифровизация всех этапов продаж и метрики операционной эффективности КПК позволили нам создать единую модель работы с отклонениями. Реализовали её мы в системе ИСУ, в которую занесены сроки этапов продаж и оптимальные маршруты бизнес-процессов. Любые отклонения от заданных норм автоматически генерируют подсказки руководителям, где и что нужно исправить. Лучшие практики, наряду с отклонениями, также сразу на виду. ИСУ выделяет высокоэффективные результаты для детального разбора и последующего тиража после обязательного анализа на антифрод (предотвращение мошенничества. — Прим. СберПро Медиа). Таким образом планка постоянно повышается, двигая вверх оптимальные значения производительности.
Замыкая круг
Очевидно, что каждый из вышеприведённых элементов сам по себе повышает эффективность любой модели продаж. А интеграция их на единой ИТ-платформе, выстраивание в цепочку взаимосвязанных элементов существенно повышает скорость и точность реакции на потребности клиентов. Каждый элемент нацелен на решение вопросов, важных нашим клиентам:
1. Как предлагаемые нами продукты закрывают их потребности?
2. Какие продукты и сервисы необходимы сейчас, а какие могут скоро понадобиться?
3. Удобно ли взаимодействие с нами при реализации сделок?
4. Как мы реагируем на неуспешные сделки?
В конечном счёте постоянный поиск ответов на эти вопросы предопределяет направления наших изменений. Изменений для успеха наших клиентов.
Интеллектуальная система управления розничной сетью позволила Сбербанку за год сэкономить 1,5 млрд рублей
Интеллектуальная система управления розничной сетью была отмечена как лучшая в мире в категории «Salesforce & Change Management». Василий Палаткин, старший управляющий директор – директор департамента продаж и обслуживания в сети ВСП Сбербанка, только что получивший за нее в Барселоне премию в международном конкурсе инноваций Distribution & Marketing Innovation Awards 2016, рассказал FutureBanking, как работает ИСУ и какие результаты принесла банку.
Интеллектуальная система управления (ИСУ) – это один из основных инструментов существующей модели управления розничной сетью Сбербанка, основанная на анализе Big Data в 10 различных автоматизированных системах банка. Система позволяет централизованно определять отклонения на всех уровнях управления, вплоть до каждого сотрудника офиса, и далее – выставлять адресные задания руководителям по устранению отклонений. Рекомендации основаны на лучших практиках Сбербанка. Таким образом, руководители фронт-линии освобождены от самостоятельной аналитической работы по сбору отчетности и поиску отклонений – задачи по корректировке работы ставит «умная» система в автоматическом режиме. ИСУ внедрена в 2015 году.
Система ежедневно анализирует информацию о работе 6 300 офисов Сбербанка и 15 000 сетевых менеджеров и управленцев розничной сети. Через ИСУ еженедельно формируется свыше 300 000 рекомендаций по устранению отклонений для менеджмента. Рекомендации основаны на лучших практиках Сбербанка.
В периметр заданий ИСУ входят блоки отклонений: по работе с клиентами, фиктивным продажам, управлению численностью, работе с сотрудниками, организации работы и технологии продаж. Также ИСУ помогает устранять отклонения по операционному качеству. Руководство розничного блока из Москвы может зайти в профиль любого офиса и посмотреть по каждому конкретному сотруднику, существуют ли отклонения в его работе.
Внедрение интеллектуальной системы управления (ИСУ) позволило Сбербанку за год сэкономить 1,5 млрд рублей и повысить продажи на 10%. Клиенты на 20% чаще стали пользоваться подключенными услугами: мобильным банком, «Сбербанк-онлайн», автоплатежом, дебетовыми картами и др. Плюс системы в том, что перечисленные цифры – не одноразовое достижение, мы будем видеть этот эффект и в будущем.
Внедрение ИСУ позволило высвободить 55% времени руководителей 6300 розничных офисов Сбербанка, освободив их от рутинной работы. В результате теперь 90% времени руководитель офиса – занимается работой с клиентами и развитием своего персонала.
О премии
Сбербанк признан победителем международного конкурса инноваций Distribution & Marketing Innovation Awards 2016 в номинации «Salesforce & Change Management». Организаторам конкурса являются Европейская ассоциация финансового менеджмента Efma и консалтинговая компания Accenture. Церемония награждения победителей прошла в Барселоне.
Конкурс ежегодно проводится Европейской ассоциацией финансового менеджмента EFMA и консалтинговой компанией Accenture. В этом году в нем приняло участие более 200 финансовых организаций из 61 страны, было заявлено более 460 инновационных проектов в 10 номинациях.
Эта статья была разослана 681 человеку, которые подписались на тему «Банковские отделения»
Чтобы подписаться на «Банковские отделения», просто введите Ваш
электронный адрес.
Я обнаружил, что разработчики «Сбербанка» использовали реальные данные на тестовых серверах, и поплатился за это
Осенью прошлого года я устроился в «Сбербанк» и в качестве iOS разработчика делал iPad-версию ИСУ (Интеллектуальная Система Управления Сбербанка).
Чтобы не “ждать полгода бюрократии и согласований” для вывода приложения на продуктовые сервера и реализовать побыстрее MVP проекта, чтобы получить хорошие оценки за квартал и, соответственно, годовые премии, backend разработчики по распоряжению руководства использовали тестовые сервера с реальными данными сотрудников.
Моим функциональным руководителем был один менеджер из трайба Банк Рядом. Я указал ему на то, что в моем iOS приложении мы используем реальные данные, запрашивая их на тестовых серверах, и получим за это все «по шапке». Вот так у нас произошло начало конфликта.
Лучшим способом избавиться от “некомфортного” разработчика, который нашли, оказался переписать проект с Swift на ReactNative (что является крайне сомнительным решением).
Я понял, что нужно двигаться дальше и искать новый проект, начал искать работу, ездить по собеседованиями. Когда уже было понятно, что надо выбирать, я написал заявление по собственному. В одно утро я сильно задержался на собеседовании и руководитель подошел ко мне, начал угрожать, предложил написать заявление по сообственному, а когда я ему сказал что оно уже написано, он побежал в HR отдел, попросил их решить со мной вопрос за день, чтобы не ждать две недели, а меня: “как только тебя уволят, пригласи меня на улицу, я с тобой встречусь, поговорю и объясню тебе все что я хотел сказать”.
Радостный, получив трудовую книжку, я все таки написал ему, как она просил, чтобы встретиться со мной, но он как и положено мужчине, так со мной и не встретился.
А через полгода от знакомой HR я узнал, что они добавили меня в “черный список”, и захотел рассказать вам эту историю. Неудивительно, что с таким подходом на vc регулярно появляются новости про Сбер.
Если среди читателей есть юристы, буду очень признателен, если кто нибудь подскажет, как в судебном порядке можно решить вопрос с черным списком. Хочется не в Сбер, а справедливости.
Дописал: у меня нет претензий к Сбербанку как к компании, желаю ему процветания и надеюсь, что компания обратит внимание на проблему и разберется с тем, что происходит в ней.
HR-tv.ru
Рекомендуемые онлайн-курсы
Рекомендуемые материалы
Рекомендуемые статьи
Интеллектуальный мониторинг — кейс Сбербанка
В 2019 году Сбербанк внедрил интеллектуальную систему управления (ИСУ), которая позволяет мониторить деятельность учебных центров территориальных банков, давать рекомендации, оказывать наставническую помощь при работе с отклонениями, в целом влиять на повышение эффективности сотрудников. О проекте рассказывает Александр Сергеев, руководитель направления Отдела методологии.
Проект Сбербанка претендует на победу в номинации HR Hero бизнес-премии WOW!HR.
В периметре проекта 11 учебных центров территориальных банков Сбербанка по всей России, 240 сотрудников, из них 160 тренеров, а также 20 HRBP территориальных банков. Целевая аудитория для обучения силами тренеров более 50 тыс. сотрудников. Внедрение ИСУ позволило решить бизнес-задачу по эффективному управлению нагрузкой тренеров.
Старт проекта состоялся в октябре 2019 г. Основные результаты: только за 2,5 месяца 2019 г. мы сократили общее количество отмененных групп обучения из-за некомплекта на 7% (с 22% до 15%), увеличили количество тренеров с оптимальной нагрузкой (с 60% до 70%).
Предпосылки проекта
Сбербанк заинтересован в высокой производительности каждого сотрудника, сокращении простоев и потерь. Особенно это актуально на фоне постоянного обучения и развития сотрудников банка. Сбербанк один из немногих, кто уделяет этому особое внимание. Так как работа тренеров осуществляется по централизованным программам и единым стандартам, то для применения ИСУ в HR не было особых ограничений.
Цели и задачи проекта
На старте проекта была поставлена цель повышения производительности тренеров в учебных центрах ТБ. Основным показателем для оптимизации была выбрана «нагрузка тренера». Доля тренеров с критически низкой нагрузкой (до 40%) составляла 45%.
Другим мониторинговым показателем была «доля отменённых групп». На момент запуска он составлял 15%. По ретро-данным в конце года происходит увеличение процента отмен примерно на 40%. Целью запуска задач ИСУ было снижение доли тренеров с низкой нагрузкой до 20% и сдерживание сезонного роста отмены групп (сохранение показателя в пределах 17%)
Команда проекта
Проект реализовывался без привлечения внешних провайдеров. В команду проекта вошли семь человек: представители заказчика (Управление развития и карьеры), офис внедрения ИСУ, представители учебных центров территориальных банков.
Этапы реализации:
Сложности в реализации проекта
Основные трудности были связаны с настройкой регулярной поставки данных и аналитики для правильной работы инструментов и рекомендаций ИСУ. На этапе пилотирования было выявлено несколько ошибок алгоритма, которые были исправлены.
Когда мы начали тиражировать ИСУ на все учебные центры, мы обратили внимание, что люди стали задумываться, как эффективнее, например, запланировать группы к обучению, от чего это зависит. То есть сам подход и ИСУ стали «учителями», помощниками для сотрудников. Когда мы увидели, что люди стали по-другому панировать работу и появились первые результаты, мы решили, что мы на правильном пути.
Реакция в коллективе была позитивная:все поняли, что ИСУ в нашем направлении работает, несмотря на возможный скептицизм отдельных представителей учебных центров.
Только за 2,5 месяца мы сократили общее количество отмененных групп обучения из-за некомплекта на 7% (с 22% до 15%), увеличили количество тренеров с оптимальной нагрузкой (с 60% до 70%).
ИСУ для тренеров учебных центров территориальных банков работает в постоянном режиме, мы дальше расширяем периметр проекта, например, включили в него метрики качества преподавания (работаем с отклонением в части ОС от обучаемых).
Фото Unsplash
При использовании материала гиперссылка на соответствующую страницу портала HR-tv.ru обязательна
Если в вашей компании были реализованы не менее интересные и эффективные проекты, расскажите о них на конференции WOW!HR 2020.