У финансовых организаций несколько категорий клиентов. Это физические и юридические лица, которые, в свою очередь, подразделяются на крупные корпорации, компании малого и среднего бизнеса, индивидуальных предпринимателей, самозанятых и просто физлиц. Также банки работают с другими участниками финансового рынка как с клиентами или бизнес-партнерами. Для каждой категории разработана своя воронка продаж и свой портфель банковских продуктов, определены предпочтительные каналы коммуникаций (как офлайн, так и цифровые) и стандарты обслуживания.

При этом клиентов одной категории, например розничных, может быть очень много. Это требует высокого уровня автоматизации всех бизнес-процессов, связанных с продвижением, продажами и обслуживанием, а также со сбором аналитических данных. Именно она позволяет формировать персонализированные предложения клиентам разных категорий и сегментов без существенных затрат.

Традиционно неотъемлемой частью любой системы CRM была и остается клиентская база. В наши дни в ней хранится информация о каждом клиенте, история его обращений в банк. Своего рода «досье» клиента обогащается данными из внешних источников, таких, к примеру, как облачные сервисы. Однако этого уже недостаточно. У банков есть потребность вести такие же «досье» на контрагентов, дилеров и партнеров, а также собирать и хранить данные о потенциальных клиентах.

Наличие единой базы, или реестра, клиентов, контрагентов и партнеров и надстройки над ней (разнообразных средств аналитики) позволяет настраивать персонифицированные коммуникации с каждым клиентом, причем не только для предложения новых банковских продуктов, но и для улучшения обслуживания и повышения ценности клиента.

Технологии подготовки и анализа больших данных, машинного обучения, модели и алгоритмы, которые уже есть у банков, взаимодействуют с аналитической CRM. Она позволяет определить, что предложить тому или иному клиенту, как с ним коммуницировать. А определение реакции клиента на предложение — это задача операционной CRM.

Процесс подбора персонализированных предложений, конечно, ускоряется при подключении ИИ. Рост проникновения генеративных нейросетей в процессы обслуживания активизировался в России в 2025 году. В банках сегодня первая линия коммуникаций с клиентом практически всецело отдана нейросетям. ИИ уже по силам не только найти ответ на вопрос в корпоративной базе знаний, но и зарегистрировать обращение клиента в системе, маршрутизировать его вызов на компетентного сотрудника.

ИИ полезен в обслуживании не только розничных клиентов, но и корпоративных. Виртуальный помощник может кратко описать совершенную операцию и отправить это описание клиенту, расшифровать запись конференц-звонка и сохранить стенограмму в системе. Оператору теперь не обязательно обращаться к базе знаний, достаточно переадресовать вопрос клиента виртуальному помощнику, чтобы получить подробную инструкцию.

Выигрывают от интеграции ИИ в CRM и менеджеры по продажам. Благодаря ей с них снимается большой объем рутинных операций, доля которых в общем объеме их действий, по данным аналитиков, может достигать 70%. Регистрация лидов в системе, внесение в базу контактов, подготовка писем и уведомлений — все это может делать AI-помощник по заданию, оформленному в письменном или голосовом сообщении.

Возникает вопрос: где банку взять такое количество AI-агентов? В этом им могут помочь современные системы CRM. К примеру, в импортонезависимой системе управления взаимоотношениями с клиентами Digital Q CRM есть модуль, позволяющий создавать AI-помощников по требованию банка, а также мультиагентов, определяющих, в какое время какой виртуальный помощник должен включаться для решения своей задачи, и управляющих работой каждого из них. При этом, поскольку, этот модуль, как и вся Digital Q CRM, основан на low-code-платформе, настройка AI-агентов в системе осуществляется с помощью low-code-/now-code-инструментов. Для банков, чьи требования к информационной безопасности постоянно растут, важно, что модуль может взаимодействовать как с внутренними моделями банка, так и с общедоступными.

Digital Q CRM автоматизирует все аспекты деятельности по обслуживанию клиентов в офисах. В ней предусмотрены карточка клиента (контакты, информация, обращения, его продукты, его операции, его активность), окна самообслуживания для физлиц и для юрлиц, реестр участников (единая база клиентов всех типов). Есть модуль KYC (Know Your Client — «Знай своего клиента») по сбору информации о клиенте и ее анализу.

Также в состав Digital Q CRM входит модуль прогнозной аналитики. Этот «мозг» системы решает, какое предложение сделать клиенту, основываясь на любых объемах данных, как структурированных, так и неструктурированных, и используя любые математические модели. Он позволяет сформировать персонализированное предложение, выдать его в каналы, а затем уловить ответ или реакцию клиента. При необходимости предложение можно пересчитать с учетом всей истории коммуникаций с клиентами, которая сохраняется в системе.

Наибольшие преимущества от CRM банк получает в том случае, если она интегрирована в его IT-ландшафт и работает «в связке» с другими корпоративными информационными системами. Digital Q CRM интегрируется и с каналами ДБО, и с автоматизированными банковскими системами, причем не только разработанными компанией «Диасофт», но и с любыми современными системами.

В Digital Q CRM особое внимание уделяется безопасности, надежности и отказоустойчивости системы. Платформа предусматривает защиту данных и разграничение прав доступа, а архитектура решения рассчитана на стабильную работу даже при высоких нагрузках и отдельных технических сбоях. Такой подход позволяет минимизировать риски простоев, сохранить непрерывность ключевых бизнес-процессов и обеспечить сотрудникам постоянный доступ к необходимой информации.

При этом безопасность — это не только архитектурное свойство, но и непрерывный процесс. «Диасофт» выстроил регулярный цикл мониторинга и устранения уязвимостей, опирающийся на публичные источники информации. На производстве ежедневно отслеживаются обновления ключевых публичных баз — международного реестра CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) и БДУ ФСТЭК России. Как только появляется информация о новой уязвимости в компонентах используемого программного стека, она попадает в контур анализа, где оценивается критичность уязвимости и ее потенциальное влияние на продукт. Далее запускается регламентированный цикл: воспроизведение, разработка и тестирование исправления, выпуск обновления и информирование клиентов. Сроки устранения зависят от уровня критичности и закреплены во внутренних регламентах вендора. Такой подход позволяет не просто реагировать на инциденты постфактум, а упреждать их — банк получает исправления в релевантные сроки, не дожидаясь, пока уязвимость станет публично эксплуатируемой. Для финансовых организаций, где требования регуляторов к информационной безопасности постоянно ужесточаются, системная работа с публичными списками уязвимостей становится не просто технической гигиеной, а элементом соответствия требованиям и обязательным условием доверия к вендору.

Благодаря модульной архитектуре CRM-система, построенная на базе платформ экосистемы Digital Q, может внедряться в банке поэтапно. Ее отдельные модули сегодня уже используются в нескольких банках и инвестиционных компаниях. Так, модуль управления различными типами клиентов, контрагентов внедрен в одном из ведомств и крупном российском банке из топ-3. Систему, построенную из модулей, можно гибко расширять, дополняя новыми блоками или отдельными продуктами. Все они будут работать на одной платформе и одном технологическом стеке.