Российские Системы аналитики платежей

Программные системы аналитики платежей (САП, англ. Payment Analytics Systems, PA) отслеживают электронные онлайн-платежи, объединяя платежные данные из нескольких источников (например, Qiwi, Яндекс.Деньги, PayPal, и т. д.) и предоставляя аналитику для мониторинга платежей клиентов.

Аналитика платежей как деятельность представляет собой процесс сбора, обработки и анализа данных о платёжных операциях с целью выявления тенденций, аномалий, оценки эффективности платёжных систем и оптимизации финансовых потоков. В рамках аналитики платежей осуществляется мониторинг транзакций, оцениваются объёмы и частота платежей, выявляются зависимости и паттерны поведения пользователей, что позволяет принимать обоснованные управленческие решения, минимизировать риски и повышать эффективность платёжных процессов.

Среди ключевых задач аналитики платежей можно выделить:

• выявление мошеннических операций и потенциальных рисков,
• оптимизация работы платёжных систем и снижение издержек,
• анализ поведения пользователей и их платёжных привычек,
• прогнозирование будущих трендов в платёжной активности,
• оценка эффективности используемых платёжных инструментов и каналов,
• формирование отчётности для руководства и контролирующих органов.

Цифровые (программные) решения играют важнейшую роль в процессе аналитики платежей, поскольку позволяют автоматизировать сбор и обработку больших объёмов данных, применять сложные алгоритмы анализа и машинного обучения, обеспечивать высокую скорость и точность обработки информации. Без использования современных программных продуктов реализация полноценной аналитики платежей была бы существенно затруднена из-за колоссального объёма данных и сложности их интерпретации.

Системы аналитики платежей предназначены для мониторинга и анализа электронных онлайн-платежей. Они осуществляют сбор данных из различных платёжных систем и каналов, обеспечивая консолидацию информации в едином информационном пространстве. Это позволяет получить всестороннее представление о платёжной активности клиентов и выявить закономерности, тенденции и аномалии в платёжных потоках.

Функциональное предназначение систем аналитики платежей заключается в обеспечении инструментов для глубокого анализа платёжной информации, что необходимо для принятия обоснованных управленческих решений, оптимизации бизнес-процессов, связанных с платежами, и повышения эффективности работы компании. Кроме того, такие системы помогают выявлять потенциальные риски и угрозы, связанные с платёжной деятельностью, и своевременно реагировать на них, что способствует укреплению финансовой стабильности и безопасности организации.

Системы аналитики платежей в основном используют следующие группы пользователей:

• финансовые учреждения и банки для мониторинга и анализа платёжных потоков, выявления аномалий и предотвращения мошеннических операций;
• компании-ритейлеры и онлайн-магазины для анализа покупательского поведения, оптимизации ассортимента и управления запасами на основе данных о платежах;
• платёжные агрегаторы и сервисы электронных платежей для анализа трендов, оптимизации работы платёжных систем и улучшения пользовательского опыта;
• компании, предоставляющие финансовые услуги (например, микрофинансовые организации), для оценки кредитоспособности клиентов и управления рисками;
• крупные корпорации с разветвлённой сетью филиалов и партнёров для консолидации платёжной информации и повышения эффективности финансовых операций.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем аналитики платежей (САП) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Важно оценить масштаб деятельности компании — для малого бизнеса может быть достаточно системы с базовым набором функций и ограниченными возможностями интеграции, тогда как крупным корпорациям потребуются решения с масштабируемой архитектурой, поддержкой большого объёма данных и возможностью интеграции с многочисленными внешними системами и API. Также следует учитывать отраслевые требования и нормативные ограничения — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к защите данных и соответствию стандартам безопасности, в то время как в розничной торговле акцент может быть сделан на скорости обработки данных и гибкости настройки отчётов. Не менее важны технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к вычислительным ресурсам и поддержке определённых операционных систем и баз данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущими источниками платёжных данных и возможность интеграции с новыми;
• наличие функций для сегментации и анализа платёжных потоков по различным критериям (например, по географическому расположению, типу товара или услуги, способу оплаты);
• возможности визуализации данных и формирования отчётов, включая настраиваемые дашборды и шаблоны отчётов;
• уровень защиты данных и соответствие требованиям законодательства в области обработки персональных и финансовых данных;
• масштабируемость системы и возможность расширения функционала по мере роста бизнеса;
• поддержка различных форматов и протоколов передачи данных (например, XML, JSON, REST API);
• наличие механизмов для выявления аномалий и мошеннических операций в платёжных потоках;
• удобство использования и наличие обучающих материалов для пользователей разного уровня подготовки.

Окончательный выбор САП должен базироваться на тщательном анализе текущих и будущих потребностей бизнеса, оценке соотношения стоимости владения системой и получаемых выгод, а также на проверке способности поставщика обеспечить необходимую техническую поддержку и обновление программного продукта в долгосрочной перспективе. Особое внимание стоит уделить гибкости настройки системы и возможности адаптации под уникальные бизнес-процессы компании, а также наличию у поставщика опыта работы с компаниями аналогичного масштаба и отраслевой принадлежности.

Системы аналитики платежей (САП) представляют собой важный инструмент для компаний, работающих с электронными платежами. Они позволяют оптимизировать процессы обработки и анализа платёжных данных, повысить эффективность управления финансами и снизить риски. Основные преимущества и выгода от применения САП включают:

• Улучшение контроля над финансовыми потоками. САП обеспечивают централизованный сбор и анализ данных о платежах, что позволяет в режиме реального времени отслеживать движение средств и оперативно реагировать на любые аномалии.

• Повышение эффективности принятия решений. Благодаря детальному анализу платёжных данных компании могут выявлять тенденции, прогнозировать будущие потоки платежей и на основе полученных данных принимать обоснованные управленческие решения.

• Оптимизация работы с платёжными системами. САП упрощают взаимодействие с различными платёжными сервисами, автоматизируя сбор данных и снижая нагрузку на IT-отдел и финансовых аналитиков.

• Снижение рисков финансовых потерь. Системы позволяют выявлять подозрительные транзакции и предотвращать мошенничество, что способствует защите финансовых интересов компании и её клиентов.

• Упрощение налоговой и бухгалтерской отчётности. Автоматизированный сбор и анализ платёжных данных облегчает подготовку необходимых отчётов, снижает вероятность ошибок и экономит время сотрудников.

• Повышение уровня удовлетворённости клиентов. Благодаря быстрому анализу платёжной информации компании могут оперативно решать проблемы с платежами, что улучшает качество обслуживания и повышает лояльность клиентов.

• Выявление возможностей для оптимизации ценообразования и маркетинговых стратегий. Анализ данных о платежах помогает понять поведение клиентов, их предпочтения и платёжные привычки, что позволяет адаптировать предложения компании под потребности рынка.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы аналитики платежей, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• объединение данных о платежах из различных платёжных систем и сервисов в едином интерфейсе,
• возможность отслеживания статусов платежей в режиме реального времени,
• механизмы выявления аномалий и потенциально мошеннических операций на основе анализа поведенческих паттернов и параметров транзакций,
• инструменты сегментации платёжных потоков по различным критериям (например, по типу платежа, географии, времени совершения),
• функции построения прогнозных моделей на основе исторических данных о платежах для оптимизации финансовых потоков и управления рисками.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем аналитики платежей (САП) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, расширения возможностей работы с большими данными, повышения уровня кибербезопасности, развития облачных решений, применения блокчейн-технологий для повышения прозрачности и надёжности платёжных систем, а также роста спроса на модульные и масштабируемые решения, адаптируемые под нужды конкретного бизнеса.

• Интеграция ИИ и машинного обучения. САП будут активно использовать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования трендов платёжного поведения, выявления аномалий и оптимизации процессов обработки платежей, что позволит существенно повысить точность аналитики и снизить риски финансовых потерь.

• Работа с большими данными (Big Data). Системы будут обрабатывать всё более объёмы данных в реальном времени, используя технологии распределённых вычислений и хранения данных, что обеспечит более глубокий анализ платёжных потоков и выявление скрытых закономерностей.

• Усиление кибербезопасности. В условиях роста числа киберугроз разработчики САП будут внедрять более сложные криптографические алгоритмы, многофакторную аутентификацию и системы обнаружения вторжений для защиты платёжной информации.

• Развитие облачных решений. Переход к облачным платформам позволит компаниям быстрее внедрять САП, снижать затраты на инфраструктуру и обеспечивать удалённый доступ к аналитическим данным с любых устройств.

• Применение блокчейн-технологий. Блокчейн будет использоваться для создания прозрачных и неизменяемых журналов платежей, что повысит доверие пользователей и упростит аудит финансовых операций.

• Модульность и масштабируемость. САП будут разрабатываться как модульные системы, которые можно легко адаптировать и расширять в зависимости от изменяющихся бизнес-требований и роста объёмов платежей.

• Интеграция с новыми платёжными системами и технологиями. Системы аналитики будут поддерживать интеграцию с новейшими платёжными сервисами и технологиями, включая цифровые валюты и системы бесконтактных платежей, что расширит их функциональность и применимость.

Россия

Контур.Эксперт, Аспро.Финансы, Business Scanner, Форсайт. Управление инвестициями, Форсайт. Бюджетирование и консолидация, ПланФакт, Альт-Финансы Сумм, Ваш финансовый аналитик, ФинЭкАнализ