著名的美国风险投资基金和创业加速器500Startups曾经问过100家大公司的经理关于创业公司的工作。 事实证明，几乎所有公司都与初创公司合作，但是只有四个试点项目中的一个被转换为可以投放市场的解决方案。 如果我们谈论银行，甚至更少。 在本文中，以我们自己的加速器为例，我们将展示困难所在以及如何克服困难。
与利用银行内部资源进行产品开发相比，与初创企业的合作便宜得多，耗时更少。 因此，我们有机会将几乎现成的技术嵌入客户服务和内部业务流程中。
几年来，VTB已经测试了与初创公司合作的各种格式。 每天，银行的各个部门都会收到提供服务的初创企业的要求。 但是，要想在庞大的公司结构中找到这样的客户，就必须走很长的路要走。 Accelerator是银行与金融科技市场互动的平台，创业公司和内部客户可在此迅速找到彼此。 从大量应用中为加速器选择技术时，我们将重点放在业务的实际任务上。 另一方面，我们提供可鼓励创建新产品和服务的业务解决方案。
在2018年6月推出第一个VTB加速器时，并不是银行中的每个人都清楚地了解我们需要初创公司的目的。 为了找到感兴趣的内部业务客户以试点启动解决方案，该任务引起了项目中大量银行部门的参与，并发展了与创新合作的内部文化。 这项工作的重要阶段是研究大公司从事创新工作的国外经验。
来自新加坡的同事的经验为我们提供了帮助（有关此行的单独
帖子 ）。 2009年，亚洲最大的银行星展银行被认为是该国客户中最官僚，最不方便的银行。 DBS这个名字被开玩笑地解释为该死的血腥缓慢-“该死的缓慢”。 然后，新的首席运营官Paul Cobban来到银行。 他将高层管理人员的全部培训预算用于黑客马拉松，并迫使高层与初创公司一起参加-从而使银行经理陷入初创公司的环境，并感染了他们的创业思想。 他为所有银行员工启动了数字培训计划，开设了创新实验室，教授了所有敏捷方法，创建了公司创新计划，与企业家举行了讲座和特别活动，并制定了校友计划。 2014年，星展银行被公认为亚太地区最佳银行，而到了2018年，《环球金融》杂志则将其评为全球最佳银行。
我们如何选择加速器项目
我们的任务是增加银行在与初创公司合作方面的专业知识，创建用于测试并将解决方案集成到公司环境中的基础架构。 我们决定信任在侦察初创企业和组织加速计划方面具有丰富经验，能够平衡公司的业务任务和创业机会的专业人员。 为此，我们聘请了GenerationS团队作为合作伙伴。 全国各地的大型公司，风险投资者和成千上万的初创公司每年都参与GenerationS项目。
我们收集了三个月的申请，因此，来自俄罗斯，独联体和欧洲的
190家初创公司希望加入我们的加速器。 该加速器从内部获得了动力：三个月后，来自40多个部门的150位VTB内部专家与我们合作，评估并选择了技术解决方案。
在甄选阶段，银行专家已经确认，他们准备与选定的初创公司进行试点。 在190家初创公司中，有
32家入选-他们获得了专家投票最多的票。 我们邀请他们参加演示日。 以前，GenerationS团队曾帮助他们准备演示文稿，制定价值主张并描述竞争优势。
在演示日，我们给团队每个人5分钟的演讲时间，并由银行的专家和高层管理人员进行了评估。 在选择的这一阶段，我们评估了：
- 具有银行明确业务模式和价值主张的MVP的存在-到目前为止，我们仅与已经具有成品，技术甚至销售经验的成熟项目合作
- 创业公司对VTB业务的相关性和潜力
- 解决方案的创新性和可行性
- 竞争优势
根据演示日的结果，有
12家初创公司进入了加速器阶段。 加速器没有用于实验的预算，任何技术测试均由内部业务客户提供资金，因此我们努力制定成功标准，其中包括技术和业务组成部分。 此外，还为团队组织了业务发展研讨会和研讨会，并与导师和专家进行了合作。
在旨在最小化任何风险的严格公司程序下，任务是为实施试点创建快速通道。 在与初创公司合作的情况下，风险很高，因此，此处公认的程序不起作用。 从寻找初创企业到试点实施，我们一路走来，我们发现了当前业务流程中的瓶颈。
为了快速为飞行员部署基础架构，我们基于外部云组织了一个沙箱。 在云中非常方便：您只能使用必要数量的资源并快速部署测试循环。 此外，测试不需要长时间的批准，因为我们不会影响银行的“战斗”系统和流程。
但是，在“云沙箱”中，您可以进行所有测试。 一些加速器项目需要处理客户的个人数据，与内部数据源和内部银行系统集成。 因此，您仍然必须解决内部测试循环快速部署和访问必要基础结构的问题。
谁打了加速器？
我们对流程的描述不屑一顾，您可能有兴趣找出哪些初创公司进入了试验阶段。 在第一组加速器中，有10个：
- Data Fabric-基于语义技术的数据收集，转换，存储和管理的软件平台；
- FreshDoc-使用人工智能的文档设计器；
- Synpatic-用于从声音和语音中分离和评估信息以及语调分析的技术；
- VOCA-TECH-银行分行的个人音频徽章和语音分析；
- WantResult-用于产生目标客户的技术；
- Ziax-具有语音识别功能的呼叫中心智能机器人系统；
- AIST-基于GIS的分析目标信息系统（地理信息系统）；
- TheWaay-一种个性化与客户的银行关系的解决方案；
- 章鱼 -数据分析和管理平台；
- Fabrique.ai-一个基于AI / ML算法处理流数据的平台
现在让我们更多地讨论一些飞行员。 通过
Synpatic团队开发的技术，我们通过电话交谈评估了企业客户的满意度。 他们根据呼叫中心客户和员工投票的“情感色彩”定义进行此操作。 Synpatic可以收集和分析许多有用的指标，例如NPS（忠诚度指数），负总和（负总时间与总录音时间的比值），CommonOperatorClientRatio（话务员的语音量与客户的语音量之比），ClientEndAgression（客户的负数）对话结束）。 使用Synpatic，我们可以花费更少的时间手动处理呼叫记录，提高评估的客观性，从而提高客户服务控制的质量。
创业公司创建的另一个技术解决方案，即
AIST系统。 它收集，存储和分析有关城市基础设施，实体和法人实体的内部和外部数据，并最终帮助管理银行分支机构网络的财务结果，评估网络转型的风险，增加销售并解决银行的其他任务。 我们在新西伯利亚和莫斯科其中一个地区启动了一个试点项目。 使用地理营销工具，AIST评估了现有销售点的位置（财务和综合效率），并确定了放置位置的最佳和最差位置。 将来，扩展技术将有助于优化现有银行网络，并为开辟新点做出更明智的决策。
在
Data Fabric软件平台的基础上，在试验中创建了一个人工智能系统，用于分析法人实体，并根据来自开放源和交易的数据制定更改金融行为的建议。 该服务可帮助法人从外部审视自己，并在银行和国家的眼中评估其“可信赖性”。 作为试验的一部分，开发了一种独特的可靠性评估算法，将来银行客户和新服务用户都可以使用该算法。 在Accelerator的帮助下，我们不仅为VTB开发开辟了新的机会，而且还确定了公司业务流程中的“复杂”位置，学习了如何与初创公司进行交互，最重要的是，开始形成了一种创新的新文化。
5月份，VTB Accelerator开始了一组新的创业公司。 我们邀请初创公司在
vtb.iidf.ru网站上提交申请。