Kaspi провел исследование среди 195 своих сотрудников и выяснил, что 24% опрошенных являются выпускниками школ, представленных в этом рейтинге. Если учесть, что в Казахстане насчитывается более 7000 школ, то результат очень показательный – банку нужны люди, обладающие математическим складом ума.

Kaspi сегодня - уже не просто банк, это инновационная компания, которая постоянно генерирует идеи и создает новые уникальные продукты. Поэтому она становится центром притяжения для аналитиков и программистов.

Благодаря развитию технологий границы между отраслями становятся все более условными. А умение работать с большими объемами данных - все более востребованным в самых разных сферах деятельности человека. Вот лишь несколько примеров.

А как анализ больших объемов данных применяется в банках и в сфере электронной коммерции? Kaspi в этой области - главный трендмейкер в Казахстане.

Например, в основе простого и удобного в использовании сервиса «Проверено Колесами» лежит сложная система анализа данных о технических характеристиках сотен тысяч авто. Каждый покупатель подержанного автомобиля может проверить его на специальном СТО. Компьютер определит состояние машины, сопоставит полученные данные с информацией об аналогичных автомобилях на рынке и рассчитает справедливую стоимость. Главная задача для аналитиков – «научить» компьютер.

Другой пример – клиентская аналитика. В 2016 году сервисами и продуктами Kaspi пользовались 5 млн казахстанцев. За год они произвели сотни миллионов различных транзакций. Математический анализ статистики этих операций дает возможность заранее предугадывать пожелания каждого клиента в зависимости от его пола, возраста, семейного положения, других характеристик. И каждому предлагать именно то, что ему нужно.

Так, например, появился клуб «Kaspi Red» - единственный в стране сервис, который позволяет владельцам клубной карточки покупать одежду, обувь и многое другое в рассрочку без переплаты. Причем карточку можно получить бесплатно в любом отделении Kaspi.

Наряду с созданием уникальных сервисов аналитики Kaspi решают и традиционные банковские задачи. Например – как разместить наличные в банкоматах, чтобы там было ровно столько денег, сколько будет востребовано. Анализ огромного массива данных также дает возможность выявлять разного рода мошенников, упрощать процедуры для добропорядочных клиентов, оценивать платежеспособность заемщиков.

Главная проблема для всех компаний в мире, работающих с большими базами данных, – острая нехватка data-scientist. Университеты пока не успевают за потребностью быстро развивающегося рынка. Поэтому некоторые крупные компании создают собственные корпоративные университеты и потом приглашают к себе на работу лучших выпускников.

Kaspi, столкнувшись с дефицитом квалифицированных кадров на рынке, создал свою «Лабораторию Kaspi». Это масштабный системный образовательный проект, который готовит аналитиков и программистов для работы с большими данными. Сначала принимали только студентов старших курсов некоторых вузов. Но желающих было так много, что на третий год существования проекта это ограничение сняли. Теперь пройти бесплатное обучение может каждый, кто пройдет вступительные тесты и собеседование.

На занятиях студенты «Лаборатории» разбирают практические бизнес-кейсы в сфере телекоммуникаций, FMCG, банковской деятельности, интернет-продвижения. Отдельный курс посвящен геосервисам. Обучение в среднем занимает порядка 140 часов. После его окончания участники получают дипломы Kaspi и партнеров, а лучшие из них - приглашение на работу в Kaspi.

В 2016 году Kaspi в рамках Pitch Bootcamp объявил конкурс для молодых талантливых программистов. Целый месяц около 300 ребят из разных вузов ломали голову над задачами, разработанными опытными специалистами в области IT. В финал вышли 20 студентов, которым удалось решить более 80% заданий. Из них 6 человек справились со всеми задачами, некоторые из них уже работают в Kaspi, остальные приглашены на стажировку.

В Kaspi отмечают, что успешный аналитик или программист может и не иметь специального математического образования. Главное – логическое мышление и способность находить нетривиальные решения для постоянно возникающих новых задач.