Выбор форм интеграции финансовых институтов и технологических компаний: динамическая модель программирования и ее применение

Введение. Финансовым институтам, в частности, финансовому бизнесу сегодня необходимо решать широкий спектр задач, который изначально не связан с его базовой сущностью. Цифровизация позволила увеличить охват потребителей и предложить им более доступные услуги. Её развитием традиционно выступают компании, связанные с ИТ сектором. Высокая доходность финансового сектора привлекла на рынок новых участников, которые стали переосмысливать способы предоставления финансовых услуг, делая их более доступными и выгодными. Крупный ИТ бизнес и малые финтех стартапы стали предлагать решения бизнес -задач и вытеснять традиционных игроков с рынка, что порождает институциональные изменения на финансовом рынке [9]. Однако необходимо отметить важность финансовых институтов с точки зрения их роли в поддержании финансовой стабильности, являющейся залогом успешного функционирования национальной экономики. Традиционно финансовые институты функционируют в условиях довольно жесткого регулирования, поскольку кроме задач обеспечения экономического развития, они выполняют и важные социально-экономические функции [7]. В тоже время ИТ компании, которые могут принимать участие в интеграционных процессах, не всегда заинтересованы в создании своих собственных сервисов по оказанию финансовых услуг в связи с высокими затратами и степенью риска [12]. В этих условиях начал формироваться рынок ИТ услуг для финансового сектора, который имеет множество альтернатив.

Основная цель работы – разработать модель, позволяющую на основе сравнения объема затрат по каждому варианту интеграции с достижимой эффективностью, выбрать наиболее подходящий для того или иного типа финансового института. Для достижения цели были использованы данные, которые легли в основу создания модели, определены ограничения на их использование и заданы лимиты. Исходные данные для модели были получены из нескольких источников: отчеты финансовых и технологических компаний, аналитические расчеты, проведенные автором интервью с экспертами отрасли, оценки различных форм интеграции на основе зарубежной и российской практики. Предложенное решение является масштабируемым и может быть использовано финансовыми институтами для выбора подходящих интеграционных форм в условиях управленческих и ресурсных ограничений, учитывая зарубежный опыт.

Проблема выбора интеграционных форм финансовых институтов. Высокая доходность финансового сектора привлекла на рынок новых участников, которые стали на технологической основе предлагать новые способы предоставления финансовых услуг, делая их более доступными и выгодными [6]. Речь идет прежде всего о крупных ИТ компаниях, финтех-стартапах. В этих условиях начал формироваться рынок ИТ услуг для финансового сектора, который имеет множество альтернатив. В работе представлена модель, позволяющая в условиях наличия альтернатив и ограничения ресурсов у финансовых институтов и технологических компаний выбрать наиболее подходящие варианты интгерации.

На рисунке 1 представлена классификация участников мирового финансового рынка в зависимости от принадлежности к институтам.

Таблица 1. Классификация участников мирового финансового рынка в зависимости от принадлежности к институтам

Список финансовых институтов может быть расширен, однако интерес представляют те, которые наиболее широко представлены на мировом финансовом рынке, поскольку именно перед ними встаёт экзистенциальный вопрос о цифровизации.

Интеграция финансовых институтов с технологическими компаниями оказывается мощным ускорителем технологических изменений в бизнес-процессах финансовых институтов [5]. Цифровизация финансовой сферы оказала влияние на процесс появления новых типов институтов на финансовых рынках (табл. 2).

Таблица 2. Новые участники финансового рынка,

сформировавшиеся в результате цифровизации

Появление и развитие криптоиндустрии стало ведущим трендом современного мирового финансового рынка. Главная особенность цифровых валют состоит в том, что они не эмитируются коммерческими банками [8]. Оборот криптовалют находится вне государственного контроля, все сделки совершаются на децентрализованных платформах (рис. 1). Операции между контрагентами не подразумевают вмешательства какой-либо третьей стороны. В этой связи, у ряда специалистов возникло опасение вытеснения традиционных финансовых институтов с рынка. Однако реальная ситуация выглядит не так трагично. Появление финтех-компаний на рынке придало импульс технологическому развитию и традиционным участникам финансового рынка. При этом наблюдаются различные формы интеграции представителей ИТ-индустрии и финансовых институтов. Финтех-стартапы являются своеобразными «пионерами» финтеха, в связи с чем их объединение в том или ином варианте с финансовыми институтами представляется продуктивным направлением дальнейшей цифровизации финансового рынка.

Рисунок 1. Разница оборотов между централизованными и децентрализованными биржами, в млрд. долл.

Источник: составлено авторами по материалам [20].

Как видно из рисунка 1, оборот между централизованными и децентрализованными биржами за период 3 кв. 2021 г. – 4 кв. 2023 г. имеет скачкообразную тенденцию, снижение составило 3,4 млрд. долл.

Локальные успехи стартапов позволили некоторым специалистам сделать выводы, что данная модель является более удачной для создания инноваций. Однако полагать, что данный подход во всех случаях предпочтительней, не совсем верно. У традиционных участников и стратегий есть свои преимущества. В таблице 3 систематизированы преимущества традиционных финансовых институтов и финтех-стартапов.

Таблица 3. Преимущества финансовых институтов и финтех стартапов

Не смотря на преимущества, отражённые в таблице 3, существую некоторые проблемы в сотрудничестве между финансовыми институтами и финтех стартапами, перечислим основные:

– одна из наиболее серьезных сложностей – выполнение нормативных требований. Обе стороны должны предоставить доказательства соответствия нормативным стандартам, прежде чем вступать в партнерство;

– основная проблема, с которой сталкивается сотрудничество – это потенциальные финансовые потери. Подобная проблема особенно заметна для партнерств, ориентированных на выдачу кредитов;

– ещё одной проблемой при сотрудничестве финансовых институтов и финтех стартапов является – безопасность. Финтех-стартапы должны найти способ сохранить конфиденциальность частной информации потребителей и предприятий, и заверить клиентов в безопасности их данных.

Динамическая модель программирования для булевых задач. Важно отметить, что цифровые решения на сегодняшний день являются императивом. Однако их самостоятельная разработка требует значительных затрат, различных ресурсов и принятия огромного риска. Различные ИТ-компании и стартапы готовы сотрудничать с традиционными игроками в этой области. Существует определенный набор форм интеграции, которые финансовая компания может выбрать для повышения эффективности своей деятельности на финансовом рынке. Решать данную задачу можно, подразделяя имеющиеся формы, в зависимости от этапов их реализации, однако в таком случае количество альтернатив будет увеличиваться, что приведет к проблеме комбинаторного взрыва, что означает кратный рост возможных вариантов выбора при добавлении одной альтернативы (рис. 2).

Рисунок 2. Количество всех возможных комбинаций от количества альтернатив

Источник: рассчитано авторами.

Как видно из рисунка 2, количество всех возможных комбинаций может достигать до 1000 000 и более. Экспоненциальный рост возможных комбинаций приводит к проблеме просчета различных вариантов, однако российские ученые предложили высокоинтенсивный алгоритм динамического программирования для решения булевых задач. Формулируется она следующим образом: даны различные составные варианты решения комплексной задачи, которые в свою очередь характеризуются затратами и результатами, а также имеется ограничение по ресурсам на её решение. Задается сематическая матрица, сутью которой являются логические связи между процессами: взаимоисключающие процессы ( [a, b]), обязательный выбор хотя бы одного из вариантов ({a, b}) и логическая связь импликации говорит о том, что для выполнения мероприятия в направлении стрелки необходимо выполнить мероприятие, из которой она исходит (a–>b). Далее необходимо рассчитать эффект и провести его оптимизацию, то есть, осуществить поиск максимума или минимума [10].

Для разработки данной модели использовались данные, собранные авторами.

Таблица 4. Матица мероприятий, млн. долл.

– «ин» – иностранные решения;

– «от» – отечественные решения.

Источник: составлено авторами по материалам [1; 2; 14; 18; 21; 23; 24-26; 29; 30].

Логические связи даны следующие:

1. {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}

2. [1,8]

3. [2,9]

4. [3,10]

5. [4,11]

6. [5,12]

7. [6,13]

8. [7,14]

Соответственно необходимо выбрать альтернативу, или хотя бы одно из предложенных решений. На рисунке 3 представлены результаты расчета с ограничением в ресурсах объёмом 70 млн. долл. для решения задачи максимизации эффекта. Расчеты были проведены в программной среде R studio при помощи библиотеки Combinatorics [1].

Рисунок 3. Эффект дохода к затратам, млн

Источник: расчеты авторов.

Первый вывод можно сделать из рисунка 3 по результатам расчета. Необходимо отметить, что эффект в абсолютном выражении идет от меньшего к большему (правая шкала). То есть вариант 1 – самый минимум с точки зрения эффекта, а 250 – самый максимум. Однако, как видно из графика, самый большой эффект не означает самую большую отдачу от вложений. На рисунке 4 видно, что точки группируются в 6 групп. С точки зрения затрат и эффекта T/L самой благоприятной является 3-яя группа, которая выделена более ярким овалом и помечена цифрой 3.

Рисунок 4. Отношение затрат и T/L

Источник: расчеты авторов.

Результат расчета модели представляют собой таблицу, в которой данные ранжируются от минимального эффекта до максимального. Таким же образом рассчитывается совокупный убыток и прибыльность, а также варианты интеграции, которые дают подобный эффект. В таблице 5 представлены результаты от шага 75 до 120 (выделенная овалом 3-яя группа из рисунка 4), которые могут стать финальным вариантом выбора.

Таблица 5. Результат расчёта модели

Из таблицы 5 и рисунков 3 и 4 следует, что количество возможных форм интеграции не имеет линейного эффекта. Самой перспективной с точки зрения прибыльности является третья группа, в которой можно выделить следующие основные стратегии.

Первой является выбор самого высокого значения коэффициента эффекта от затрат (столбец T\L в таблице 5) под номером 87, который достигается за счет стратегического партнерства с технологической фирмой из России. Такой стратегией в силу высоких затрат могут воспользоваться крупные финансовые институты и экосистемы [4].

Вторая стратегия дает дополнительно 2 млн. долл. эффекта в абсолютном выражении, однако теряется эффективность от вложений. В таблице 5 данный вариант находится под номером 112, в котором подразумеваются отечественные партнеры по стратегическому партнерству (5от) и зарубежные фирмы по обмену данными (1ин), интеграции API (2ин) и инкубаторы с акселераторами (4ин). Однако, если перед выбором формы интеграции выступает финансовый институт с государственным участием, то ему необходимо учитывать программу импортозамещения, как в связи с необходимостью выполнения указов президента, так и для нивелирования риска санкций. В таком случае предпочтительным окажется вариант 100 для поддержки отечественных разработчиков: обмен данными с иностранными партнерами (1от) и интеграция API (2от), инкубаторы и акселераторы (4от), а также стратегические партнерства (5от) с отечественными технологическими компаниями.

Заключение

Основным преимуществом предложенного решения является его возможная масштабируемость с точки зрения альтернатив, а также усложнение логических связей. Имеется решение как для достижения максимальных показателей таких, как рентабельность, доход, прибыль и т.д., так и для минимизации затрат, риска и т.д. Данный метод может быть использован для принятия решений о выборе форм интеграции международными финансовыми институтами с технологическими компаниями для увеличения конкурентоспособности своих услуг на мировом финансовом рынке. Для менее крупных участников мирового финансового рынка, например, стартапов, можно выставить логические связи менее сложные, поставить более меньший бюджет, и более подробно расписать каждый из этапов интеграции, исходя из специфики деятельности.

В заключение стоит отметить, что интеграционные процессы в финансовом секторе, таким образом, являются естественным процессом трансформации традиционных финансовых институтов, что позволяет упрочить рыночные позиции, вновь образующихся интегрированных структур, то есть, развить свои конкурентные преимущества. Основными направлениями достижения конкурентных преимуществ финансовыми институтами является дифференциация осуществляемой деятельности, расширение спектра предоставляемых финансовых услуг и снижение величины затрат, а также «пионерная стратегия» – ранний выход на рынок с новой услугой.