Dana modal ventura Amerika yang terkenal dan akselerator startup 500Startups pernah bertanya kepada 100 manajer perusahaan besar tentang pekerjaan mereka dengan startup. Ternyata hampir semua perusahaan bekerja dengan startup, tetapi hanya satu dari empat proyek percontohan diubah menjadi solusi yang dapat dibawa ke pasar. Dan jika kita berbicara tentang bank, dan bahkan lebih sedikit lagi. Dalam posting ini, menggunakan akselerator kami sendiri sebagai contoh, kami akan menunjukkan apa kesulitannya dan bagaimana kami mencoba mengatasinya.
Kolaborasi dengan para startup jauh lebih murah dan lebih tidak memakan waktu dibandingkan dengan pengembangan produk dengan sumber daya internal bank. Jadi kami memiliki kesempatan untuk menanamkan teknologi yang hampir jadi dalam layanan klien dan proses bisnis internal.
Selama beberapa tahun, VTB telah menguji berbagai format untuk bekerja dengan startup. Setiap hari, berbagai departemen bank menerima permintaan dari para pemula yang menawarkan layanan mereka. Tetapi agar tawaran seperti itu dapat menemukan pelanggannya dalam struktur perusahaan yang besar, perlu untuk menempuh jalan yang sulit dan panjang. Accelerator adalah platform untuk interaksi bank dengan pasar Fintech, tempat para pemula dan pelanggan internal dengan cepat menemukan satu sama lain. Saat memilih teknologi untuk akselerator dari aliran aplikasi yang besar, kami fokus pada tugas nyata bisnis. Di sisi lain, kami menawarkan solusi bisnis yang dapat mendorong penciptaan produk dan layanan baru.
Pada saat peluncuran akselerator VTB pertama pada Juni 2018, tidak semua orang di bank memahami dengan jelas untuk apa kita membutuhkan startup. Untuk menemukan pelanggan bisnis internal yang tertarik untuk mengujicobakan solusi startup, tugas muncul dengan melibatkan sejumlah besar divisi bank dalam proyek dan mengembangkan budaya internal untuk bekerja dengan inovasi. Tahap penting dalam pekerjaan ini adalah studi tentang pengalaman asing perusahaan besar dalam bekerja dengan inovasi.
Pengalaman rekan-rekan dari Singapura membantu kami (
pos terpisah didedikasikan untuk perjalanan ini). Bank DBS terbesar di Asia pada tahun 2009 dianggap sebagai bank yang paling birokratis dan tidak nyaman bagi pelanggan di negara ini. Nama DBS bercanda diuraikan sebagai sangat lambat - "sangat lambat." Kemudian COO baru Paul Cobban datang ke bank. Dia menghabiskan seluruh anggaran pelatihan untuk para manajer puncak di hackathon dan memaksa atasan untuk berpartisipasi di dalamnya bersama dengan para startup - sehingga para manajer bank terjun ke dalam lingkungan para startup dan menjadi terinfeksi dengan pemikiran kewirausahaan mereka. Dia meluncurkan program pelatihan digital untuk semua karyawan bank, membuka laboratorium inovasi, mengajar semua metodologi lincah, menciptakan program inovasi perusahaan, mengadakan kuliah dan acara khusus dengan pengusaha, dan membuat program alumni. Dan pada tahun 2014, DBS diakui sebagai bank terbaik di kawasan Asia-Pasifik, dan pada tahun 2018 - secara umum, bank terbaik di dunia menurut majalah Global Finance.
Bagaimana kami memilih proyek untuk akselerator
Tugas kami adalah untuk meningkatkan keahlian dalam bank dalam bekerja dengan startup, menciptakan infrastruktur untuk menguji dan mengintegrasikan solusi ke dalam lingkungan perusahaan. Kami memutuskan untuk memercayai para profesional yang memiliki pengalaman luas dalam memeriksa startup dan mengorganisasikan program percepatan, mampu menyeimbangkan tugas bisnis korporasi dan peluang startup. Untuk melakukan ini, kami telah melibatkan tim GenerationS sebagai mitra. Perusahaan-perusahaan besar, investor ventura, dan ribuan startup dari semua wilayah di negara ini setiap tahun berpartisipasi dalam proyek GenerationS.
Kami mengumpulkan aplikasi selama tiga bulan, dan sebagai hasilnya,
190 startup dari Rusia, CIS dan Eropa ingin berpartisipasi dalam akselerator kami. Akselerator mendapatkan momentum dari dalam: tiga bulan kemudian, 150 ahli internal VTB dari lebih dari 40 divisi bekerja bersama kami dan mengevaluasi dan memilih solusi teknologi.
Pada tahap seleksi, pakar bank telah mengkonfirmasi bahwa mereka siap untuk melakukan uji coba dengan startup terpilih. Dari 190 startup,
32 dipilih - mereka mencetak jumlah suara ahli terbanyak. Kami mengundang mereka ke Hari Demo. Sebelumnya, tim GenerationS membantu mereka mempersiapkan presentasi, merumuskan proposisi nilai, dan menggambarkan keunggulan kompetitif.
Pada Hari Demo, kami memberikan masing-masing tim 5 menit untuk presentasi, yang dievaluasi oleh para ahli dan manajer puncak bank. Pada tahap seleksi ini, kami mengevaluasi:
- Kehadiran MVP dengan model bisnis yang jelas dan nilai proposisi untuk bank - sejauh ini kami hanya bekerja dengan proyek-proyek matang yang sudah memiliki produk jadi, teknologi, atau bahkan pengalaman penjualan
- Relevansi dan potensi startup untuk bisnis VTB
- Inovasi dan kelayakan solusi
- Keunggulan kompetitif
Menurut hasil Demo Day,
12 startup untuk uji coba diteruskan ke akselerator. Akselerator tidak memiliki anggaran untuk eksperimen, pengujian teknologi apa pun didanai oleh pelanggan bisnis internal, jadi kami bekerja keras pada kriteria keberhasilan, yang akan mencakup komponen teknologi dan bisnis. Selain itu menyelenggarakan lokakarya dan seminar untuk pengembangan bisnis untuk tim, kerja sama dengan mentor dan pakar.
Di bawah prosedur ketat perusahaan yang bertujuan meminimalkan risiko, tugasnya adalah menciptakan jalur cepat untuk pelaksanaan uji coba. Dalam hal bekerja dengan startup, risikonya tinggi, sehingga prosedur yang diterima secara umum tidak bekerja di sini. Setelah beralih dari menemukan startup ke implementasi pilot, kami telah mengidentifikasi hambatan dalam proses bisnis saat ini.
Untuk menyebarkan infrastruktur pilot dengan cepat, kami mengatur kotak pasir berdasarkan cloud eksternal. Lebih mudah di cloud: Anda hanya dapat menggunakan jumlah sumber daya yang diperlukan dan menyebarkan loop tes dengan cepat. Selain itu, persetujuan yang panjang tidak diperlukan untuk pengujian, karena kami tidak memengaruhi sistem dan proses “pertempuran” bank.
Tetapi di "cloud sandbox" Anda dapat menguji jauh dari segalanya. Beberapa proyek akselerator memerlukan kerja dengan data pribadi pelanggan, integrasi dengan sumber data internal dan sistem perbankan internal. Jadi, Anda masih harus menyelesaikan masalah penyebaran loop tes internal yang cepat dan akses ke infrastruktur yang diperlukan.
Siapa yang menabrak pedal gas?
Kami terbawa oleh deskripsi proses, dan Anda mungkin tertarik untuk mengetahui startup mana yang sampai ke pilot. Di set akselerator pertama ada 10 dari mereka:
- Data Fabric - platform perangkat lunak untuk pengumpulan, transformasi, penyimpanan, dan pengelolaan data berdasarkan teknologi semantik;
- FreshDoc - perancang dokumen yang menggunakan kecerdasan buatan;
- Synpatic - teknologi untuk mengisolasi dan mengevaluasi informasi dari suara dan ucapan, serta analisis intonasi;
- VOCA-TECH - lencana audio pribadi dan analitik suara untuk cabang bank;
- WantResult - teknologi untuk menghasilkan target pelanggan;
- Ziax - sistem robot pintar untuk pusat panggilan dengan pengenalan ucapan;
- AIST - sistem informasi penargetan analitis berdasarkan GIS (sistem informasi geografis);
- TheWaay - solusi untuk mempersonalisasikan hubungan bank dengan pelanggan;
- Octopus - analisis data dan platform manajemen;
- Fabrique.ai - platform untuk memproses data streaming berdasarkan algoritma AI / ML
Sekarang mari kita bicara lebih banyak tentang beberapa pilot. Dengan teknologi yang dikembangkan oleh tim
Synpatic , kami menilai kepuasan klien korporat dalam percakapan telepon. Mereka melakukan ini berdasarkan definisi "warna emosional" dari suara pelanggan dan karyawan call center. Synpatic dapat mengumpulkan dan menganalisis banyak metrik yang berguna, misalnya, NPS (indeks loyalitas), rasio total-negatif (rasio total waktu negatif terhadap total waktu perekaman), CommonOperatorClientRatio (rasio volume suara operator ke volume suara klien), ClientEndAgress (kehadiran negatif klien di akhir pembicaraan). Menggunakan Synpatic, kita dapat menghabiskan lebih sedikit waktu memproses catatan panggilan secara manual, meningkatkan objektivitas evaluasi mereka, dan sebagai hasilnya, kualitas kontrol layanan pelanggan.
Solusi teknologi lain yang dibuat oleh startup, sistem
AIST . Ia mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data internal dan eksternal pada infrastruktur perkotaan, entitas fisik dan hukum, dan pada akhirnya membantu mengelola hasil keuangan jaringan cabang bank, menilai risiko transformasi jaringan, meningkatkan penjualan, dan menyelesaikan tugas-tugas lain bank. Kami meluncurkan pilot di Novosibirsk dan di salah satu distrik di Moskow. Dengan menggunakan alat geomarketing, AIST menilai lokasi titik penjualan yang ada (efisiensi finansial dan terintegrasi), dan juga menentukan lokasi terbaik dan terburuk untuk menempatkan titik. Di masa depan, teknologi penskalaan akan membantu mengoptimalkan jaringan perbankan yang ada dan membuat keputusan yang lebih tepat untuk membuka poin baru.
Berdasarkan platform perangkat lunak
Data Fabric , sistem kecerdasan buatan dibuat dalam pilot untuk menganalisis badan hukum dan merumuskan rekomendasi untuk mengubah perilaku keuangan berdasarkan data dari sumber terbuka dan transaksi. Layanan ini membantu badan hukum untuk melihat diri mereka sendiri dari luar dan mengevaluasi "kepercayaan" mereka di mata Bank dan negara. Sebagai bagian dari uji coba, algoritma penilaian keandalan yang unik dikembangkan, yang di masa depan dapat digunakan oleh pelanggan bank dan pengguna layanan baru. Dengan bantuan Accelerator, kami tidak hanya membuka peluang baru untuk pengembangan VTB, tetapi juga mengidentifikasi tempat "kompleks" dalam proses bisnis perusahaan, belajar bagaimana berinteraksi dengan para pemula dan, yang paling penting, mulai membentuk budaya baru untuk bekerja dengan inovasi.
Pada bulan Mei, serangkaian startup baru dimulai di VTB Accelerator. Kami mengundang startup untuk mengirimkan aplikasi di situs
vtb.iidf.ru.