О платежах и machine learning

— Андрей, начну с главного вопроса. Почему ритейлеры в России активно начали развивать собственные финтех-направления? В прошлом году этот шаг сделали OZON, Wildberries и М.Видео-Эльдорадо, которая объявила о покупке кредитного брокера и запуске собственной финтех-платформы. Что мешает продолжать пользоваться уже существующими финансовыми инструментами от сторонних компаний?

— На самом деле тут нет никаких скрытых мотивов. Все просто: во-первых, собственные решения экономически выгоднее и предотвращают отток клиентов на сторону партнера. Например, если у нас на сайте стоит технологическое решение партнера: Сбера, Яндекса или Тинькофф, то клиент в момент оплаты оказывается в их системе. И поскольку мы не видим, как именно клиент производит оплату, как взаимодействует со страницей, у нас нет возможности для анализа этих данных. В случае со своей платформой мы получаем контроль над последним этапом сделки и можем эффективно использовать данные для будущего взаимодействия. Например, менять с их учетом наполнение и функционал платежной страницы, персонализировать опыт. Все это имеет большое влияние на конверсию.

— Вы сейчас упомянули персонализацию. Что это значит в контексте платежей?

— Речь о приоритизации платежных методов — о таргетинге, если проще. Для нас как для ритейла это сейчас одна из ключевых задач. Персонализация в платежах означает, что продавец на базе накопленных данных о клиентах предоставляет каждому пользователю наиболее подходящий способ оплатить покупку. Скажем, если на сайт заходит человек, который в принципе не берет кредиты, а сумма покупки значительная, система предлагает ему оплатить по принципу BNPL (Buy Now, Pay Later) — тоже способ распределить ресурсы, но не является кредитом. Другой покупатель, допустим, не беспокоится по поводу кредитной нагрузки, но не хочет оформлять документы каждый раз — для него мы подготовим кредитный лимит на покупки. Наконец, есть те, кто хочет просто оплатить онлайн картой через биометрическую авторизацию, по QR-коду или ссылке. Так вот, возможность предложить каждому наиболее релевантный вариант, который будет ему более удобным, сильно повышает конверсию, а при правильном использовании — еще и снижает ставку на эквайринг.

— А как это все реализуется с технической точки зрения?

— Здесь могут быть разные методы: от самого простого, когда варианты платежа просто показаны в карточке товара, до очень сложного — когда покупатель видит эти варианты в порядке приоритизации уже на чекауте. А наиболее приоритетные решения подбирает ML-модуль на входе, который сегментирует клиентов на основе накопленных данных.

— Хочется остановиться на BNPL, о котором вы говорили чуть раньше. Это же не очень распространенная практика в России?

— Да, в нашей стране эти инструменты только начали развиваться, хотя на международном рынке они уже давно пользуются популярностью — достаточно вспомнить сервисы Klarna или Afterpay. По сути, это оптимальная рассрочка платежа для дорогих товаров. Клиент вносит 25% стоимости сразу, а остальную сумму выплачивает в течение шести недель — и никакого кредитного договора или дополнительных условий вроде страховок. На мой взгляд, это одно из самых перспективных решений для российского ритейла, и мы в рамках мобильной платформы OneRetail планируем встроить его в систему приоритизации платежей во всех каналах. То есть ML-модуль будет определять, для кого из покупателей возможность воспользоваться такой упрощенной рассрочкой станет триггером к покупке.

— То есть огромную роль в приоритизации платежных методов играет machine learning?

— Безусловно, но в первую очередь все же работа с данными. Чтобы использовать клиентские данные для таргетинга, их сначала нужно научиться правильно обрабатывать, а уже потом сегментировать пользователей и строить на их основе анализа модели покупательского поведения. Мы сейчас с дата-офисом ведем предварительную работу: изучаем данные с точки зрения транзакций, способов платежа, репеймента кредита и так далее. А затем планируем запустить под эти задачи отдельное направление ML-дата.

— А где еще machine learning используется в финтехе, помимо таргетинга?

— Очень широко. Например, для разработки инструментов антифрода и в направлении выдачи кредитов.

О подписках и брокерских решениях

— Помимо приоритизации платежных методов и BNPL, какие еще финтех-решения интересны для ритейла?

— Я бы выделил три основных направления — подписки, кредиты и страховки. Пожалуй, самое интересное — это подписка на технику, новый для нашего рынка функционал. Это будет комплексный продукт, который состоит из рассрочки, полной страховки на устройство и последующего трейд-ина. Например, человек берет смартфон по подписке. Устройство застраховано от любых рисков, раз в год или два его можно обменять на новую модель, сдав предыдущую в трейд-ин. А ежемесячный платеж при этом будет на 30% ниже обычной рассрочки и автоматически списываться с карты как у любых сервисов подписки на кино или музыку.

— Страховку тоже можно будет оформить как сервис по подписке?

— Да, потому что часто стоимость страховки на дорогой товар становится барьером для клиентов. Например, покупая дорогой смартфон, человек хочет застраховать себя от рисков потерять или разбить его — но заплатить сразу еще 10-15% от цены на товар для него накладно. Намного удобнее разбить эту сумму на несколько платежей и списывать их ежемесячно без каких-либо действий со стороны клиента.

— Страховка будет предоставляться партнерами?

— Именно, страховыми компаниями. То есть когда прилетает заявка от клиента, он видит предложения от партнеров и выбирает для себя подходящее. По аналогии работают и кредитные предложения наших банков-партнеров.

— Вот про кредиты хотелось бы подробнее. Я знаю, что осенью в состав Группы вошла брокерская платформа «Директ Кредит». Как вы в целом планируете развивать это направление?

— Мы продолжим развивать кредитного брокера в рамках мобильной платформы One Retail. В любом канале — на сайте, в мобильных приложениях клиента и продавца, покупателям будут доступны заполнение одной анкеты и мгновенные предложения большого количества банков. Такой формат обеспечивает высокий процент одобрений и лучшие условия по кредиту. Поскольку Директ Кредит является ведущим провайдером финтех-сервисов, включая онлайн- и офлайн-кредитование, Группа параллельно предлагает это решение для интеграции и другим ритейлерам.

Также мы разрабатываем сервис возобновляемой кредитной линии — своеобразная виртуальная мультибанковская кредитная карта на технику. Иначе говоря, человек получает определенную сумму на любые траты в рамках магазина, а после выплаты лимит возобновляется. Сложность решения состоит в том, чтобы все банки-партнеры были интегрированы в единую систему и одинаковым образом выдавали это предложение клиентам.

— Возник еще вопрос. Все инструменты, о которых вы говорите: таргетинг, кредиты, подписки — будут работать и в офлайне? Или только онлайн?

— В офлайне возможностей, конечно, меньше. В первую очередь страдает история с таргетингом: потому что когда на сайт заходит пользователь, ты знаешь, кто он и что ему предложить. А про посетителя в магазине ты знаешь гораздо меньше. Однако мы нашли способ узнавать своих клиентов и в рознице и анализировать их поведение в офлайне — мобильное приложение продавца. Авторизация в нем в самом начале работы консультанта с посетителем открывает большие возможности для применения технологий и создания цифрового персонализированного опыта. Пока что нам важно по максимуму перенести в магазин все финансовые инструменты, доступные в онлайне, включая кредитные лимиты и страховки.

О поиске специалистов

— Хочется поговорить про стек технологий. Расскажите, что вы используете для разработки финтех-решений?

— В первую очередь надо сказать, что работа платформы основана на микро-сервисной архитектуре. Помимо своих основных плюсов, в виде более быстрой поставки изменений на продуктивную среду, этот подход нам удобен еще и с точки зрения работы с множеством стеков разработки одновременно. Дело в том, что, по разным причинам, наши сервисы построены на Java, Python, Golang, PHP, Angular, React. Если говорить про состав команд, то, помимо имеющихся узконаправленных ИТ специалистов, хочется отметить желание наращивать культуру фулстек разработчиков.

— Интересный момент с фулстек разработчиками. На рынке много мнений, нужно ли набирать в команду дженералистов или нет…

— Да, мнений много, и много противников такого подхода. Даже у нас в компании есть те, кто выступает за узкую специализацию: если ты Android-разработчик, ты и должен им оставаться. Однако в рамках принципов agile, есть такое понятие как T-shape — человек, который специализируется на одной области, но при этом на каком-то уровне разбирается и в других. И такой сотрудник хорош не тем, что его можно бросить на проекты с разными технологиями, а тем, что он стремится быть всесторонне развитым. Именно это желание развиваться в нескольких направлениях — ключевой момент для работы всей команды. Поэтому я скорее выступаю за T-shape разработчиков, чем просто за фулстек. Хотя если исходить из рыночных реалий, сейчас стоит вопрос не какого специалиста выбрать, а где его вообще взять.

— Да, кстати, хорошее замечание, учитывая дефицит кадров в IT. Перед вами ведь тоже предстоит задача найти сотрудников в команду?

— Да, сейчас у нас в команде 50 человек, но к концу года мы планируем расшириться втрое — до 150. Поэтому активно ищем новых людей.

— Вы набираете специалистов именно с опытом в финтехе? Или это не ключевое требование?

— В реальности опыт кандидатов в финтехе не так важен. Иногда даже наоборот, работодатель скорее может взять на финтех-проект человека из другой сферы, нежели чем из банка. Дело в том, что банки бывают неповоротливы, любое изменение в них требует множества согласований и проверок — поэтому нередко люди в них работают на старых технологиях. Но в любом случае человеку придется потратить время на освоение новой специфики, откуда бы он ни пришел, из финансов или из e-commerce.

— И напоследок расскажите, чем вы привлекаете специалистов в условиях кадрового голода. Как удается выдерживать конкуренцию на рынке труда?

— Если опустить такие классические моменты, как зарплата, гибкий график и удаленная работа, даже возможность поработать из топовых туристических локаций за счет компании, соискателей у нас привлекают уникальные проекты, быстрая скорость проверки гипотез и разработки новых функциональностей. Подписки, BNPL — это все новые вещи для рынка, а людям интересно быть первыми. Кроме того, это дает дополнительный бонус в резюме. Второй момент связан с нашим кредитным брокером. Изначально он представлял из себя монолит, работающий только в одном ЦОД, и сейчас у нас идет переход на микросервисы, работающие в нескольких ЦОД с использованием Kubernetes — это всегда интересная тема в разработке. Наконец, далеко не у всех кандидатов есть опыт работы в продуктовом подходе, взаимодействия с agile-коучем, не во всех компаниях есть работа с архитектурой — а у нас все это можно получить.

— Что имеется в виду под работой с архитектурой?

— Очень часто разработчики сами вынуждены искать архитектурный ход, который будет самым оптимальным для решения задачи. У нас же, во-первых, в каждом трайбе есть архитектурный комитет, где каждое решение выносится на обсуждение: какой подход лучше использовать и почему, что можно усовершенствовать или переделать. Во-вторых, в компании работают стандарты, которые прошли проверку временем во многих компаниях с мировыми именами. То есть человеку не нужно тратить лишнее время на поиски: у него под рукой всегда есть актуальная на сегодняшний день выжимка информации, достаточно только ознакомиться. Это огромный плюс в отношении новых знаний и опыта.