Проект

ВТБ24 (Фактор)

Заказчики: ВТБ24

Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит

Продукт: HFLabs Фактор

Дата проекта: 2013/12
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 199
проекты - 1064
системы - 60
вендоры - 42

Компания HFLabs (HumanFactorLabs) завершила внедрение "Фактор" в качестве системы обеспечения качества данных Oracle Customer Hub в банке ВТБ24.

Описание проекта

В ходе внедрения были настроены алгоритмы очистки и дедубликации Фактор для обработки данных с учетом специфики заказчика, что позволило достичь процента разбора информации автоматическими процедурами не менее 85%.

"Фактор" подключен напрямую к Oracle Customer Hub и занимается очисткой и стандартизацией данных, а также поиском дубликатов. При создании или обновлении карточки клиента в Oracle Customer Hub все изменения проходят стандартизацию по справочникам "Фактор", что позволяет гарантировать корректность занесения информации в систему. Для обогащения данных используются общероссийские справочники и классификаторы, такие как КЛАДР, ЕГРЮЛ, ЕГРИП и прочие источники, подключенные к "Фактор".

Интересная особенность внедрения заключается в том, что для зак настроены автоматические процедуры контроля данных, позволяющие выявлять физических лиц из черных списков (ИПДЛ, террористы). А для юридических лиц, помимо всего прочего, проверяются названия компаний и восстанавливаются недостающие реквизиты по ЕГРЮЛ и ЕГРИП.

"Фактор" обрабатывает сведения о любых изменениях в данных по 340 тыс корпоративных клиентов и 12,3 млн физических лиц ВТБ24 и по 2,3 млн экс-клиентов ТрансКредитБанка. Это позволяет поддерживать информацию в клиентской базе в максимально полном и актуальном состоянии. Также Фактор обрабатывает около 20-40 обращений в секунду. По мере внедрения и подключения новых банковских приложений нагрузка увеличится до 100 обращений в секунду.

Отзыв заказчика

Денис Гузовский, заместитель директора департамента банковских и информационных технологий ВТБ24: «Первичная обработка клиентских данных показала, что доля качественных записей составила около 70%. Настроив "Фактор" в течение внедрения, мы довели этот показатель до 85%. А через год планируем повысить его до 98%. Бизнес более четко сможет понимать профили наших клиентов, а значит, их потребности. В конечном итоге это позитивно отразится на эффективности маркетинговых кампаний, а также снизит риски при принятии решений о выдаче кредитов».