Юрий Ледаков, BSS: «Информация - это деньги, которые позволяет сохранить и преумножить речевая аналитика» - «Финансы» » Новости Банков
bottom-shape image

Юрий Ледаков, BSS: «Информация - это деньги, которые позволяет сохранить и преумножить речевая аналитика» - «Финансы»

Юрий Ледаков, BSS: «Информация - это деньги, которые позволяет сохранить и преумножить речевая аналитика» - «Финансы»

унифицированного решения по речевой аналитике для банков и компаний любого масштаба.

 


В последний год популярность голосовых технологий бьет рекорды. Вместе с ними объективно растет интерес к речевой аналитике. Расскажите, что это такое и для чего нужно.


— Перед любой компанией из сферы услуг встают вопросы: как обеспечить рост бизнеса и увеличить продажи, как научиться глубоко понимать проблемы клиентов, как быстро и гибко реагировать на тенденции рынка и предсказывать их? Ответы на них позволят компании быть выше, гибче, дальше и быстрее конкурентов.


Помочь с ответами на эти вопросы может речевая аналитика. Она способна быстро и эффективно обрабатывать большие данные, обеспечивать значительную экономию трудовых ресурсов, оперативно анализировать коммуникационные потоки, выявлять важные для бизнеса особенности и нивелировать негативные тренды.


Речевая аналитика — это система анализа, позволяющая на архивных записях или в режиме онлайн видеть, как компания взаимодействует с клиентами. Она помогает контролировать качество работы сотрудников, взаимодействующих напрямую с клиентами: операторов контакт-центров, специалистов отдела продаж, менеджеров клиентской поддержки. Это роботизированная система, которая умеет распознавать речь и анализировать диалоги, определять эмоциональную составляющую взаимодействий, может запоминать и узнавать голоса, сравнивая их с сохраненными образцами. С помощью инструмента речевой аналитики возможна выгрузка любых отчетов на основе собранных данных, которые менеджмент компании использует для оптимизации и развития бизнеса.


Наше решение по речевой аналитике выделяется рядом отличительных факторов. Во-первых, демонстрирует высокую точность распознавания произвольной устной речи даже при малом объеме данных для обучения. Во-вторых, распознает намерения по голосу без перевода в текст. В нашем решении используется технология распознавания имен сущностей (NER), позволяющая проводить категоризацию всех диалогов по определенным классам — наименованиям продуктов, упоминаниям конкурентов, указанию времени или месторасположения и т. д.


Кроме того, наше решение обеспечивает полную интеграцию с другими продуктами BSS, а также имеет открытые API для интеграции с CRM, BI и другими системами.




Какую информацию можно получить с помощью речевой аналитики и как ее можно использовать для развития бизнеса?


— С помощью речевой аналитики можно настраивать и отслеживать любые показатели: длительность звонка, отработку возражений, отклонение от скрипта, успешные продажи, негативную лексику, слова-паразиты, повторные обращения и многое другое. Доступен анализ количественно-временных и лексико-семантических параметров речи: процент участия в разговоре каждой из сторон диалога, количество перебивании, процент тишины, упоминание конкурентов и продуктов конкурентов, а также попытки перевести разговор с клиентом на другой телефон.


Практика показывает, что банковские контактные центры заинтересованы в отслеживании фактов использования операторами нежелательной лексики, в выявлении причин неудовлетворенности клиентов, а также в соблюдении операторами нормативно-правовых стандартов при обслуживании вызовов (compliance).


Для банковской сферы актуальна категоризация обращений, статистика по темам обращений клиентов. Категоризация позволяет выявлять проблемные зоны в процессе клиентского обслуживания и зоны развития для бизнеса. Например, если резко увеличились количество обращений по вопросу дистанционного банковского обслуживания, значит, эта область требует особого внимания со стороны супервайзеров и аналитиков контактного центра. Как только происходят отклонения от допустимого процента обращений по той или иной теме, система речевой аналитики оперативно выявляет проблемы в автоматическом режиме и оповещает группу мониторинга показателей обслуживания о возникновении нестандартных ситуаций.



Вот несколько примеров. Представим, что компания выпустила на рынок новый продукт, однако он не получил признание у клиентов, идет всплеск отказов и увеличение количества негативных обращений. В чем дело? Операторов много, диалогов с клиентами еще больше, поэтому оперативно собрать необходимую для анализа объективную информацию без использования речевой аналитики невозможно. Наше решение заметит всплеск негативных обращений до того, как проблема увеличится в масштабах, в автоматическом режиме проанализирует все обращения в рамках тематики и извлечет из тысяч диалогов информацию о том, что не нравится клиентам: не очень удобные условия, продукт конкурента оказался дешевле и т. п. Эту информацию руководитель контактного центра получит максимально быстро, что позволит оперативно принять эффективные меры по исправлению ситуации.


Что дает анализ слабых и сильных зон в работе операторов с помощью речевой аналитики? С одной стороны, в процессе клиентского обслуживания операторы допускают ошибки, которые необходимо выявлять и устранять, не допуская повторений. С другой стороны, успешные операторы в процессе работы выявляют наиболее эффективные способы общения с клиентами, приводящие к росту продаж. Эти лучшие практики важно использовать для обучения других операторов. Предположим, в контакт-центре у одной группы операторов продажи растут, а у другой операторской группы уровень конверсии при продажах уменьшается. Решение по речевой аналитике проанализирует диалоги в обеих группах и выявит закономерности. Таким образом, речевая аналитика позволяет постоянно держать руку на пульсе процесса продаж и клиентского обслуживания, анализируя, какая информация транслируется клиентам, какие данные компания получает от клиентов в качестве обратной связи, что позволяет выстраивать отношения с клиентами оптимальным способом, снижая временные, материальные затраты и репутационные риски компании.


Предположим, клиенту по телефону был предварительно одобрен кредит, но оператор, вопреки процедуре обслуживания, не задал необходимые уточняющие вопросы клиенту до согласования времени встречи в офисе банка. Клиент тратит свое время и средства, чтобы доехать до офиса банка для получения кредита, но сотрудник офиса вынужден отказать клиенту по причине несоответствия требованиям банка. В результате все в проигрыше: рабочее время менеджера в банке потрачено впустую, клиент недоволен и вряд ли станет пользоваться услугами этого банка. Инструменты речевой аналитики позволяют избежать таких ситуаций.



Расскажите об истории возникновения роботизированной речевой аналитики. Как она появилась, почему?


— У компаний, которые занимаются массовым обслуживанием, например банков, происходит активное взаимодействие с клиентами, которые звонят в кол-центр, пишут в социальных сетях, на электронную почту банка, приходят в офисы обслуживания. Это огромный пласт коммуникаций, базирующийся на определенных стандартах, которым необходимо следовать при коммуникациях с клиентами.


Но как понять, что эти коммуникации эффективны, что все сотрудники «первой линии» общаются с клиентами правильно, вежливо, не допускают ошибок? Традиционно контроль качества работы операторов осуществлялся супервайзерами, оценочно прослушивающими не более 3—5% диалогов операторов. Конечно, эффективность такого контроля качества довольно сомнительна, так как при таком подходе невозможно проследить опыт каждого клиента компании, так называемый Customer Experience  Journey, а ведь это очень важно для выстраивания успешных коммуникаций.


И только с развитием речевых технологий стало возможным сделать робота, который будет слушать и анализировать 100% звонков, распознавать, о чем говорится в каждом диалоге, структурировать и классифицировать полученную информацию, формировать отчеты. И делать это робот способен 24 часа в сутки, семь дней в неделю, без сна, усталости и снижения мотивации. Речевая аналитика может быть использована не только в контактном центре, но и в офисе обслуживания, и в любых подразделениях компании, где осуществляются коммуникации. 


Сейчас очень много говорят о безопасности данных: мы часто видим сообщения о массовых утечках, в том числе из банков. Может ли как-то речевая аналитика помочь бизнесу в вопросе безопасности данных?


— Безусловно, может. Я выделю два аспекта, которые демонстрируют, как речевая аналитика помогает контролировать безопасность данных. Первый — мониторинг 100% разговоров с клиентами позволяет выявлять предпосылки утечек или сами утечки данных в телефонных разговорах, благодаря чему можно своевременно принимать соответствующие управленческие решения. Пример ситуации: клиентом банка представляется другой человек и пытается выведать у оператора необходимую ему информацию. Если нам известен сценарий, по которому мошенники пытаются узнать данные, то мы можем отследить мошеннические действия в разговорах в реальном времени, не допустив утечки конфиденциальной информации.


Второй аспект — безопасное хранение данных в речевой аналитике. Во время диалога с оператором клиенты произносят свои персональные данные, номера счетов и карт. Операторы в ответ сообщают информацию по остаткам денежных средств, звучат кодовые слова и парольные фразы.


Система речевой аналитики поддерживает управление доступом на основе ролей. Это значит, что каждой категории работников банка соотвествует определенный набор прав доступа к конфиденциальной информации, в том числе чувствительной информации по данным клиентов. Это позволяет персонализировать ответственность, предотвращая утечку данных, и четко контролировать следование стандартам и процедурам обслуживания.


Кроме того, сугубо конфиденциальные данные, например номера карт и кодовые слова, могут быть автоматически удалены из архивов и заменены тоновым сигналом в фонограммах и звездочками в текстовых расшифровках диалогов.


Насколько я понимаю, сейчас, в условиях пандемии, тема речевой аналитики приобретает новое звучание и большую актуальность, потому что люди начинают меньше общаться лично и растет нагрузка на контакт-центры. Расскажите, пожалуйста, как ваши системы помогают контакт-центрам в условиях пандемии.


— До начала пандемии немногие контакт-центры использовали труд удаленных сотрудников, которые отвечали на звонки клиентов, предоставляли информацию, предлагали продукты банка клиентам. В условиях пандемии, когда «удаленка» стала массовым явлением, таких сотрудников у банковских контакт-центров стало в разы больше.


Перед компаниями стоит задача выстроить идеальный клиентский сервис при условии, что все сотрудники находятся в разных местах и в разной обстановке, добиться соблюдения единых стандартов клиентского обслуживания. Это очень непросто. И здесь на помощь приходит речевая аналитика, позволяя проводить обучение удаленных сотрудников на реальных примерах лучших практик ведения диалогов успешными коллегами, помогать, подсказывать и контролировать работу операторов в режиме реального времени.


Давайте поговорим про эффективность. Вы рассказывали, что такие системы помогают увеличить продажи, повысить уровень безопасности в компании. Хотелось бы эту тему как-то «оцифровать». Какую выгоду может принести компании использование речевой аналитики?


— Использование системы речевой аналитики позволяет компаниям получать дополнительную прибыль. Это происходит за счет того, что решение помогает оптимизировать проведение маркетинговых кампаний и проанализировать эффективность, получая статистику клиентских отзывов о предлагаемых акциях и продуктах.



Также внедрение речевой аналитики позволяет оптимально использовать рабочее время контролеров качества. Если оценивать работу операторов по старинке, прослушивая 3—5% диалогов без участия робота, для контроля качества обслуживания сотни операторов необходимы хотя бы десять контролеров качества. Если операторов больше, то количество необходимых контролеров также пропорционально растет. В случае использования роботизированной системы речевой аналитики содержать такой штат контролеров не нужно. «Черновую» работу по оценке качества обслуживания, выявлению недопустимого поведения операторов выполняет робот, а контролеры качества получают роли аналитиков, экспертов по оптимизации сервиса и наставников для операторов.


Сейчас довольно большое количество компаний, в том числе коллекторских, и финансовых институтов заявляют о том, что они строят свои собственные системы речевой аналитики. В чем уникальность вашей системы? И кому, может быть, лучше не заниматься разработкой внутри, а купить готовое решение?


— Речевая аналитика от компании BSS — это уникальное коробочное решение, которое легко встраивается в инфраструктуру и простое в использовании. Наше решение обладает гибкостью, с его помощью заказчик самостоятельно или со своим интегратором может выстроить удобную и комфортную среду для автоматического речевого анализа всех внешних и внутренних взаимодействий в своей компании.


Наше решение производит транскрибацию всех диалогов, извлекает из речи и текстовых взаимодействий важную для бизнеса банка информацию — тему обращения, опыт клиента, названия продуктов (как собственных, так и конкурентных), эмоциональную окраску диалога и многое другое. Интерактивный дашборд позволяет настроить собственную систему маркеров и сценариев разговоров для бизнес-процессов банка, что дает глубокое понимание происходящего при обслуживании клиентов. Решаются важные бизнес-задачи и выявляются зоны развития контактного центра: анализ упущенных возможностей при неуспешных продажах, устранение проблем качества обслуживания, определение причин повторных обращений, повышение эффективности работы операторов и содействие росту лояльности сотрудников и клиентов.


Таким образом, внедрение речевой аналитики BSS способствует увеличению продаж и сокращению расходов, повышению удовлетворенности клиентов, выявлению эффективных стратегий продаж, снижению рисков возникновения претензий.


Наши продукты включены в Единый реестр российских программ Минцифры. Мы активно взаимодействуем с банками и государственным сектором, чувствуем рынок, понимаем современные процессы и потребности, диктуемые развитием информационных технологий. Это помогает нам работать так, чтобы наши клиенты почувствовали, что построили собственные системы на основе нашего решения. Наши клиенты имеют возможность самостоятельно развивать систему, адаптировать к решению собственных эксклюзивных бизнес-задач при экспертной поддержке высококвалифицированных консультантов BSS.


Сколько времени нужно, чтобы компания с вашей помощью с нуля могла себе поставить такую систему?


— С первого дня установки нашего продукта клиент может использовать для анализа диалогов количественно-временные параметры и преднастроенные, общие для всех контакт-центров маркеры для оценки качества обслуживания, например «Запрещенная лексика операторов», а также специфические банковские маркеры, например «Блокировка карты» или «Вопросы по потребительскому кредиту». Всего за три недели можно настроить уникальный для клиента и его задач набор маркеров и скриптов в рамках стартового пакета.


Насколько это дорого для компаний?


— Наш продукт лицензируется по часам аудио- или по количеству текстовых диалогов за сутки. Мы готовы предоставлять нашу речевую аналитику для использования по модели обслуживания SaaS. Возможно предоставление постоянной лицензии. В любом случае, политика цен на речевую аналитику BSS позволяет нашим клиентам экономить с первого дня.


Технологии сейчас развиваются с огромной скоростью. Какие могут быть ближайшие и отдаленные перспективы у речевой аналитики?


— Ближайшие перспективы — это активное распространение систем речевой аналитики.


Если заглянуть дальше в будущее, то я выделил бы несколько технологических перспектив. Во-первых, внедрение голосовой биометрии в речевую аналитику. Это очевидный тренд, учитывая растущие объемы кибермошенничества, особенно с использованием социальной инженерии, и потребности бизнеса в части контроля сотрудников на рабочих местах. Во-вторых, использование высокоточного распознавания речи на основе передовых технологий (так называемые end-to-end-модели) существенно увеличит точность распознавания решением из «коробки» и требует в 10 раз меньше данных для адаптации моделей. И в-третьих, уже наблюдается тенденция использования инструментов речевой аналитики вместе с голосовыми помощниками и чат-ботами как составными частями единой омниканальной коммуникационной платформы.


Все обозначенные тренды многим компаниям только предстоит открыть для себя и освоить, а компания BSS уже сегодня предлагает работающие решения по этим технологическим направлениям. Для нас это свершившийся факт.


унифицированного решения по речевой аналитике для банков и компаний любого масштаба. — В последний год популярность голосовых технологий бьет рекорды. Вместе с ними объективно растет интерес к речевой аналитике. Расскажите, что это такое и для чего нужно. — Перед любой компанией из сферы услуг встают вопросы: как обеспечить рост бизнеса и увеличить продажи, как научиться глубоко понимать проблемы клиентов, как быстро и гибко реагировать на тенденции рынка и предсказывать их? Ответы на них позволят компании быть выше, гибче, дальше и быстрее конкурентов. Помочь с ответами на эти вопросы может речевая аналитика. Она способна быстро и эффективно обрабатывать большие данные, обеспечивать значительную экономию трудовых ресурсов, оперативно анализировать коммуникационные потоки, выявлять важные для бизнеса особенности и нивелировать негативные тренды. Речевая аналитика — это система анализа, позволяющая на архивных записях или в режиме онлайн видеть, как компания взаимодействует с клиентами. Она помогает контролировать качество работы сотрудников, взаимодействующих напрямую с клиентами: операторов контакт-центров, специалистов отдела продаж, менеджеров клиентской поддержки. Это роботизированная система, которая умеет распознавать речь и анализировать диалоги, определять эмоциональную составляющую взаимодействий, может запоминать и узнавать голоса, сравнивая их с сохраненными образцами. С помощью инструмента речевой аналитики возможна выгрузка любых отчетов на основе собранных данных, которые менеджмент компании использует для оптимизации и развития бизнеса. Наше решение по речевой аналитике выделяется рядом отличительных факторов. Во-первых, демонстрирует высокую точность распознавания произвольной устной речи даже при малом объеме данных для обучения. Во-вторых, распознает намерения по голосу без перевода в текст. В нашем решении используется технология распознавания имен сущностей (NER), позволяющая проводить категоризацию всех диалогов по определенным классам — наименованиям продуктов, упоминаниям конкурентов, указанию времени или месторасположения и т. д. Кроме того, наше решение обеспечивает полную интеграцию с другими продуктами BSS, а также имеет открытые API для интеграции с CRM, BI и другими системами. — Какую информацию можно получить с помощью речевой аналитики и как ее можно использовать для развития бизнеса? — С помощью речевой аналитики можно настраивать и отслеживать любые показатели: длительность звонка, отработку возражений, отклонение от скрипта, успешные продажи, негативную лексику, слова-паразиты, повторные обращения и многое другое. Доступен анализ количественно-временных и лексико-семантических параметров речи: процент участия в разговоре каждой из сторон диалога, количество перебивании, процент тишины, упоминание конкурентов и продуктов конкурентов, а также попытки перевести разговор с клиентом на другой телефон. Практика показывает, что банковские контактные центры заинтересованы в отслеживании фактов использования операторами нежелательной лексики, в выявлении причин неудовлетворенности клиентов, а также в соблюдении операторами нормативно-правовых стандартов при обслуживании вызовов (compliance). Для банковской сферы актуальна категоризация обращений, статистика по темам обращений клиентов. Категоризация позволяет выявлять проблемные зоны в процессе клиентского обслуживания и зоны развития для бизнеса. Например, если резко увеличились количество обращений по вопросу дистанционного банковского обслуживания, значит, эта область требует особого внимания со стороны супервайзеров и аналитиков контактного центра. Как только происходят отклонения от допустимого процента обращений по той или иной теме, система речевой аналитики оперативно выявляет проблемы в автоматическом режиме и оповещает группу мониторинга показателей обслуживания о возникновении нестандартных ситуаций. Вот несколько примеров. Представим, что компания выпустила на рынок новый продукт, однако он не получил признание у клиентов, идет всплеск отказов и увеличение количества негативных обращений. В чем дело? Операторов много, диалогов с клиентами еще больше, поэтому оперативно собрать необходимую для анализа объективную информацию без использования речевой аналитики невозможно. Наше решение заметит всплеск негативных обращений до того, как проблема увеличится в масштабах, в автоматическом режиме проанализирует все обращения в рамках тематики и извлечет из тысяч диалогов информацию о том, что не нравится клиентам: не очень удобные условия, продукт конкурента оказался дешевле и т. п. Эту информацию руководитель контактного центра получит максимально быстро, что позволит оперативно принять эффективные меры по исправлению ситуации. Что дает анализ слабых и сильных зон в работе операторов с помощью речевой аналитики? С одной стороны, в процессе клиентского обслуживания операторы допускают ошибки, которые необходимо выявлять и устранять, не допуская повторений. С другой стороны, успешные операторы в процессе работы выявляют наиболее эффективные способы общения с клиентами, приводящие к росту продаж. Эти лучшие практики важно использовать для обучения других операторов. Предположим, в контакт-центре у одной группы операторов продажи растут, а у другой операторской группы уровень конверсии при продажах уменьшается. Решение по речевой аналитике проанализирует диалоги в обеих группах и выявит закономерности. Таким образом, речевая аналитика позволяет постоянно держать руку на пульсе процесса продаж и клиентского обслуживания, анализируя, какая информация транслируется клиентам, какие данные компания получает от клиентов в качестве обратной связи, что позволяет выстраивать отношения с клиентами оптимальным способом, снижая временные, материальные затраты и репутационные риски компании. Предположим, клиенту по телефону был предварительно одобрен кредит, но оператор, вопреки процедуре обслуживания, не задал необходимые уточняющие вопросы клиенту до согласования времени встречи в офисе банка. Клиент тратит свое время и средства, чтобы доехать до офиса банка для получения кредита, но сотрудник офиса вынужден отказать клиенту по причине несоответствия требованиям банка. В результате все в проигрыше: рабочее время менеджера в банке потрачено впустую, клиент недоволен и вряд ли станет пользоваться услугами этого банка. Инструменты речевой аналитики позволяют избежать таких ситуаций. — Расскажите об истории возникновения роботизированной речевой аналитики. Как она появилась, почему? — У компаний, которые занимаются массовым обслуживанием, например банков, происходит активное взаимодействие с клиентами, которые звонят в кол-центр, пишут в социальных сетях, на электронную почту банка, приходят в офисы обслуживания. Это огромный пласт коммуникаций, базирующийся на определенных стандартах, которым необходимо следовать при коммуникациях с клиентами. Но как понять, что эти коммуникации эффективны, что все сотрудники «первой линии» общаются с клиентами правильно, вежливо, не допускают ошибок? Традиционно контроль качества работы операторов осуществлялся супервайзерами, оценочно прослушивающими не более 3—5% диалогов операторов. Конечно, эффективность такого контроля качества довольно сомнительна, так как при таком подходе невозможно проследить опыт каждого клиента компании, так называемый Customer Experience Journey, а ведь это очень важно для выстраивания успешных коммуникаций. И только с развитием речевых технологий стало возможным сделать робота, который будет слушать и анализировать 100% звонков, распознавать, о чем говорится в каждом диалоге, структурировать и классифицировать полученную информацию, формировать отчеты. И делать это робот способен 24 часа в сутки, семь дней в неделю, без сна, усталости и снижения мотивации. Речевая аналитика может быть использована не только в контактном центре, но и в офисе обслуживания, и в любых подразделениях компании, где осуществляются коммуникации. — Сейчас очень много говорят о безопасности данных: мы часто видим сообщения о массовых утечках, в том числе из банков. Может ли как-то речевая аналитика помочь бизнесу в вопросе безопасности данных? — Безусловно, может. Я выделю два аспекта, которые демонстрируют, как речевая аналитика помогает контролировать безопасность данных. Первый — мониторинг 100% разговоров с клиентами позволяет выявлять предпосылки утечек или сами утечки данных в телефонных разговорах, благодаря чему можно своевременно принимать соответствующие управленческие решения. Пример ситуации: клиентом банка представляется другой человек и пытается выведать у оператора необходимую ему информацию. Если нам известен сценарий, по которому мошенники пытаются узнать данные, то мы можем отследить мошеннические действия в разговорах в реальном времени, не допустив утечки конфиденциальной информации. Второй аспект — безопасное хранение данных в речевой аналитике. Во время диалога с оператором клиенты произносят свои персональные данные, номера счетов и карт. Операторы в ответ сообщают информацию по остаткам денежных средств, звучат кодовые слова и парольные фразы. Система речевой аналитики поддерживает управление доступом на основе ролей. Это значит, что каждой категории работников банка соотвествует определенный набор прав доступа к конфиденциальной информации, в том числе чувствительной информации по данным клиентов. Это позволяет персонализировать ответственность, предотвращая утечку данных, и четко контролировать следование стандартам и процедурам обслуживания. Кроме того, сугубо конфиденциальные данные, например номера карт и кодовые слова, могут быть автоматически удалены из архивов и заменены тоновым сигналом в фонограммах и звездочками в текстовых расшифровках диалогов. — Насколько я понимаю, сейчас, в условиях пандемии, тема речевой аналитики приобретает новое звучание и большую актуальность, потому что люди начинают меньше общаться лично и растет нагрузка на контакт-центры. Расскажите, пожалуйста, как ваши системы помогают контакт-центрам в условиях пандемии. — До начала пандемии немногие

Лучшие новости сегодня

Вы искали сегодня

Комментарии (0)

Комментарии для сайта Cackle

Другие новости сегодня

Финансист Островский: Существует вероятность роста доллара до 113 рублей - Российская газета - «Финансы»

"Наблюдаемое укрепление рубля вероятно связано с активизацией продаж экспортерами валютной выручки на фоне приближения даты налоговых платежей. При этом рубль может укрепиться до уровня 91,5 за доллар,...

"Ъ": Умер акционер Уральского банка реконструкции и развития Сергей Скубаков - Российская газета - «Финансы»

"Банк приносит искренние соболезнования родным и близким", - говорится в публикации. Причины смерти не называются. Скубаков, согласно данным из открытых источников, владел долей в УБРиР в размере 15,86 процента.Поделиться

США разрешили операции по энергоносителям с банками РФ до ноября 2024 года - Российская газета - «Финансы»

Управление по контролю за иностранными активами (OFAC) США выпустило генеральную лицензию, которая позволяет до 1 ноября 2024 года проводить с попавшими под санкции российскими банками связанные с энергетикой...

Власти продлили требование о продаже валютной выручки до 30 апреля 2025 года - «Финансы»

Правительство РФ утвердило постановление, продлевающее требование об обязательной репатриации иностранной валюты и продаже валютной выручки по внешнеторговым контрактам для отдельных крупнейших российских...

Курс доллара США и Евро на завтра, 28.04.2024 г. - «Финансы»

В ближайшее время Центральный банк РФ объявит курс доллара США на завтра, 28.04.2024 г. - он составит 91,7791 руб. Это на 23,4 коп. ниже, чем курс, установленный на предыдущую дату. Официальный курс...

Наиболее важные новости недели 22-27 апреля 2024 года - «Финансы»

© анекдотов.net НАЛОГИ, БУХУЧЕТ ФНС скорректировала порядок заполнения уведомления об исчисленных суммах налогов Добавлены коды для дополнительных сроков перечисления НДФЛ > Налоги, уплаченные...[/h]


Новости

Последнее из блога

«Наши задачи» - предоставлять самую оперативную, достоверную и подробную информацию по банковскому рынку; - помогать клиентам в выборе самых выгодных банковских продуктов; - способствовать банкам в поиске качественных клиентов; - налаживать общение между банками и их клиентами.

Когда курс доллара подойдет к уровню 100 рублей. Прогнозы по курсу валют за неделю - «Тема дня»

Когда курс доллара подойдет к уровню 100 рублей. Прогнозы по курсу валют за неделю - «Тема дня»

​ 🔷 Курс рубля будет снижаться к концу 2024 года — при этом в худшем сценарии

Подробнее
Почта Банк отменил комиссию и лимит на бесплатные переводы самому себе - «Тема дня»

Почта Банк отменил комиссию и лимит на бесплатные переводы самому себе - «Тема дня»

​ Почта Банк с 26 апреля отменил комиссию и лимит на бесплатные переводы по

Подробнее
Названа максимальная выплата женщинам по беременности и родам - «Тема дня»

Названа максимальная выплата женщинам по беременности и родам - «Тема дня»

​ В 2024 году максимальная выплата женщинам в период беременности и после родов

Подробнее
Экономика сегодня

Когда курс доллара подойдет к уровню 100 рублей. Прогнозы по курсу валют за неделю - «Тема дня»

Когда курс доллара подойдет к уровню 100 рублей. Прогнозы по курсу валют за неделю - «Тема дня»

​ 🔷 Курс рубля будет снижаться к концу 2024 года — при этом в худшем сценарии возможен подъем доллара до 110 рублей , считают аналитики...

Подробнее
Почта Банк отменил комиссию и лимит на бесплатные переводы самому себе - «Тема дня»

Почта Банк отменил комиссию и лимит на бесплатные переводы самому себе - «Тема дня»

​ Почта Банк с 26 апреля отменил комиссию и лимит на бесплатные переводы по Системе быстрых платежей (СБП) между собственными счетами в разных банках. Об этом сообщила пресс-служба кредитной организации...

Подробнее
Названа максимальная выплата женщинам по беременности и родам - «Тема дня»

Названа максимальная выплата женщинам по беременности и родам - «Тема дня»

​ В 2024 году максимальная выплата женщинам в период беременности и после родов с учетом стажа и размера зарплаты может составить до 565 тысяч рублей, рассказал депутат Госдумы Алексей Говырин («Единая...

Подробнее
Банки кратно увеличивают выплаты кэшбэка. Обзор Банки.ру - «Тема дня»

Банки кратно увеличивают выплаты кэшбэка. Обзор Банки.ру - «Тема дня»

​ 📰 Снижению ключевой ставки препятствует сохранение рисков перегрева экономики из-за высокого спроса, на этом фоне российский ВВП продолжает расти высокими темпами, рассказывает «Коммерсант» о заявлениях главы ЦБ Эльвиры Набиуллиной. Из данных регулятора следует, что, несмотря на высокие ставки, в

Подробнее
Аналитик объяснил, в чем подвох новых вкладов с высокими ставками - «Тема дня»

Аналитик объяснил, в чем подвох новых вкладов с высокими ставками - «Тема дня»

​ Банки начали предлагать вклады с плавающей ставкой, которая зависит от ключевой ставки ЦБ РФ — хотя ставки по ним сейчас высокие, в результате вкладчик может получить не ту доходность, на которую рассчитывал, предупреждает главный аналитик финансового маркетплейса Банки Богдан Зварич. Как

Подробнее
Названа страна с самой щедрой пенсией в мире - «Тема дня»

Названа страна с самой щедрой пенсией в мире - «Тема дня»

​ Пожилые люди в Испании получают самую щедрую пенсию в мире. Выплаты могут доходить до 3060 фунтов стерлингов – 356 000 рублей в месяц, пишет

Подробнее

Разделы

Информация


Финансист Островский: Существует вероятность роста доллара до 113 рублей - Российская газета - «Финансы»

Финансист Островский: Существует вероятность роста доллара до 113 рублей - Российская газета - «Финансы»

"Наблюдаемое укрепление рубля вероятно связано с активизацией продаж экспортерами валютной выручки на фоне приближения даты налоговых платежей. При этом рубль может укрепиться до уровня 91,5 за доллар,...

Подробнее

      
Курс валют сегодня

Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика