etip Экономика: теория и практика Economics: Theory and Practice 2224-042X Кубанский государственный университет RU 526 Научная статья Original article Банковское дело Banking Инновационные технологии в анализе информации о клиентуре банка. Возможности и практика Big Data Innovative technologies in analyzing information about the bank’s clientele. Big Data capacity and practices Климовских Н. В. Климовских Н. В. Klimovskikh N. V. Nadin180676@yandex.ru

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономической теории Кубанского государственного аграрного университета имени И. Т. Трубилина

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economic Theory at Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin

 Сокол А. В. Сокол А. В. Sokol A. V. sokol-alex-so-cool@mail.ru

студент учетно-финансового факультета Кубанского государственного аграрного университета имени И. Т. Трубилина

Student of the Accounting and Finance Faculty at Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin

 Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. ТрубилинаKuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin 12 03 2020 57 1 89 96 20 12 2025 12 03 2020 Copyright (c) 2020 Климовских Н. В., Сокол А. В. (Автор) 2020 Климовских Н. В., Сокол А. В. (Автор) Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

На смену традиционной банковской аналитики информации о клиентах приходят инновационные технологии, построенные на современной концепции Big Data. В статье приводится сравнение традиционной и инновационной банковской аналитики, выделены существенные признаки и методы построения технологий Big Data, приведены примеры из отечественной практики их применения. Сделан вывод о сглаживании негативных последствий от развития инновационных технологий Big Data.

Traditional banking analytics of customer information is increasingly being replaced by innovative technologies based on the modern Big Data concept. The article presents a comparison of traditional and innovative banking analytics, highlights the essential features and methods of creating Big Data technologies, and provides examples from domestic practice of their application. The conclusion is that the negative consequences are mitigated by the development of innovative Big Data technologies.

 инновация технология банк Big Data банковский продукт клиент данные innovation technology bank Big Data banking product client data Беркана А. Что такое Big data: собрали всё самое важное о больших данных. 16 мая 2017. URL: http://rb.ru/howto/chto-takoe-big-data. Бьен Н. Исчезающее V’s в Big Data: Жизнестойкость и Ценность. // URL: https://www.wired.com/insights/2013/05/the-missing-vs-in-big-data-viability-and-value/ Гасти Т., Тибширани Р., Фридман Дж. Элементы статистического обучения: поиск данных, вторжение и предсказания. 2-е изд., Springer, 2017. Герон А. Практическое машинное обучение при помощи Scikit-Learn и TensorFlow: концепты, инструменты и техники построения организационных систем. O’Reilly, 2017. Грин Р. «48 законов власти». Закон № 11. «Старайся, чтобы люди зависели от тебя». URL: https://48power.bib.bz/zakon-11-staraysya-chtoby-lyudi-zaviseli-ot-tebya Данраджани С. Искусственный интеллект и Аналитика: Прогрессивные бизнес решения. Wiley, 2018. Конотопов П.Ю., Курносов Ю.В. Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы. М., 2004. Лэни Д. 3D-менеджмент данных: контроль объема данных, скорости и вариативности. Технический отчет. META Group. 2001. URL: https://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949–3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf Смит М. Дж. де, Гудчайлд М. Ф., Лонгли П.А. Геопространственный анализ: Полный сборник законов, техник и программных механизмов. 2-е издание. Winchelsea, 2007. МакНалти Е. Понимая Big Data: 7 V’s. Май 22. 2014. // URL: https://dataconomy.com/2014/05/seven-vs-big-data/ Манъика Дж. Большие данные: Следующий рубеж инноваций, соревнований и продуктивности. McKinsey Global Institute. 2011 Митчелл Т. Изучение машин. McGraw-Hill Science/Engineering/Math. Нуссбаумер Кнафлик К. Повествование через данные: Визуальный справочник по данным для бизнес профессионалов. Wiley, 2018. О’Нилл К., Шутт Р. Изучение науки о данных. Разговор лицом к лицу с передовой линии. O’Reilly. 2014. Праймесбергер К. Yahoo, Большие данные. Светлое будущее бизнес организаций. 2011. URL: https://www.eweek.com/storage/hadoop-yahoo-big-data-brighten-bi-future Сиддики Н. Кредитный риск протоколов результата: Развитие и применение организационных кредитных протоколов. New Jersey. 2006. Специальное исследование. Большие данные в финансовой отрасли: обзор и оценка перспектив развития мирового и российского рынков. IDC. 2015. URL: file:///C:/Users/Пользователь/Downloads/idc-26012016.pdf Тсиптсис К., Корианопулос А. Технологии поиска данных в системе управления взаимоотношений между клиентами: внутренняя сегментация покупателя. 2009. Фельдман С. Минута в интернете 2019 г. URL: https://www.statista.com/chart/17518/internet-use-one-minute/ Gil Press. Data Scientists: The Definition of Sexy. 2012. URL: https://www.forbes.com/sites/gilpress/2012/09/27/data-scientists-the-definition-of-sexy/#13c277d35f96 The Four V´s of Big Data. IBM. 2011. URL: https://www.ibmbigdatahub.com/sites/default/files/infographic_file/4-Vs-of-big-data.jpg Alan Morrison etc. Big Data: how to extract information from them; Technological forecast // Quarterly magazine. Russian edition. 2010. № 3. PricewaterhouseCoopers.