Подбор персонала для банка: как быстро найти сотрудника

Финансовый сектор конкурирует за людей далеко за пределами своей отрасли. Аналитиков, разработчиков и продактов у банка забирают финтех, маркетплейсы и обычные ИТ-компании, часто с более гибкими условиями работы.

По данным исследований РосНавык и Университетского консорциума исследователей больших данных, спрос на квалифицированных специалистов в финтехе растет и создает кадровый дефицит, а большинство открытых вакансий требует senior-уровня. Отсюда вторая проблема: новичкам сложно попасть в отрасль без стажировок, и воронка не пополняется снизу. Банк выходит на рынок за готовым специалистом, где за ним же стоят все остальные.

В массовом сегменте картина другая. Откликов на позиции операторов хватает, но люди уходят к тому работодателю, который ответил раньше.

Банковский персонал проверяют тщательнее, чем сотрудников почти любой другой отрасли. Кроме профильного опыта смотрят кредитную историю, судимости, аффилированность с контрагентами.

Формальная часть тоже жестче обычного: профильное образование, знание нормативной базы, для отдельных ролей — сертификаты. Клиентские позиции добавляют сверху мягкие навыки, которых в резюме не видно и которые проверяются только на живом интервью.

Каждое требование добавляет шаг в воронку, каждый шаг стоит дней.

Типичный подбор персонала в банке начинается с ручной заявки от нанимающего менеджера. Заявка проходит несколько кругов согласования, потом рекрутер составляет описание вакансии, размещает его, собирает отклики, назначает интервью. Переписка с кандидатом при этом расползается по почте, мессенджерам и внутренним чатам.

Так работал подбор в «Ренессанс Банке» до автоматизации — банке с 29 регионами присутствия, 41 отделением и штатом больше 2500 человек. Отдельным узким местом оказалась проверка СБ. Кандидату выдавали объемную бумажную анкету, он заполнял ее от руки и потом ждал ответа неделями. Часть людей отказывалась от вакансии прямо на этом этапе.

Найти банковского работника — половина дела. Вторая половина в том, чтобы успеть его оформить, пока он не принял другой оффер.

Кандидаты, отклики и переписка живут в одной системе, а не в личных папках рекрутеров. Помимо очевидной прозрачности это дает доступ к накопленной истории.

Для банков ценность этой истории заметна на цифрах. В «Ренессанс Банке» за первые полгода работы системы обработали 700 000 кандидатов, из них 590 000 пришли из старой базы. Человек, который год назад не прошел на одну позицию, спокойно подходит на другую, и заново его искать не нужно.

Рекрутеры, нанимающие менеджеры и специалисты СБ работают в общем пространстве. Задачи приходят автоматически, приоритизируются системой и сопровождаются инструкцией по шагам, чтобы новый сотрудник не выяснял порядок действий у коллег.

Заявка на подбор приходит из мастер-системы автоматически, и рекрутер создает вакансию прямо из нее, не переписывая поля руками. Размещение на площадках занимает один клик по готовому шаблону описания.

Дальше подключается автопоиск: система сама находит релевантные резюме и добавляет их в работу, без ручного просмотра поисковой выдачи. Параллельно можно поднять холодную базу — обзвонить или написать тем, кто когда-то откликался.

Общение переносится в привычные кандидату каналы. Рекрутер пишет в WhatsApp или Telegram из карточки, история сохраняется. Недозвоны обрабатывает бот: уточняет, актуальна ли вакансия, и возвращает согласившихся на прозвон.

При массовом потоке резюме первично оценивает языковая модель. Она сверяет опыт кандидата с требованиями вакансии, ставит балл и подсвечивает пробелы, чтобы рекрутер начинал разбор сверху списка, а не с первого попавшегося отклика.

Профессиональные позиции требуют другого: коллегиальной оценки, видеоинтервью, обратной связи от нескольких интервьюеров. Все это собирается в карточке кандидата, и нанимающему менеджеру не приходится сводить мнения по почте.

Самое чувствительное для банка звено — проверка СБ и оформление. В «Ренессанс Банке» бумажную анкету перевели в электронный вид, снабдили подсказками и запустили проверку автоматически из системы. Оффер формируется предзаполненным, с корпоративными шрифтами и логотипом, и уходит кандидату отдельной страницей.

Результаты за 6 месяцев работы системы:

Цифровой банк нанимает по другой географии. Отделений нет или почти нет, поэтому разработчика, продакта или специалиста поддержки ищут по всей стране.

Меняется и состав вакансий. Вместо специалистов по продуктам отделения нужны разработчики и тестировщики, продуктовые аналитики, специалисты по антифроду и информационной безопасности, операторы дистанционного обслуживания. Требования смещаются от знания банковских регламентов к работе с данными и цифровыми каналами.

Персонал банковской сферы в этом сегменте оценивается по ставкам ИТ-рынка, а не по внутренней сетке банка. Сильный кандидат держит на руках несколько предложений и уходит туда, где быстрее дошли до оффера.

Для распределенных команд важно, чтобы удаленно проходила вся цепочка: интервью по видео, электронная анкета для СБ, подписание документов без визита в офис, адаптация в LMS. Один шаг, требующий физического присутствия, добавляет к сроку закрытия несколько дней и заметную часть отказов.

Подбор персонала в банки тормозит на длине пути от отклика до оформления. Согласования, проверки, перенос данных между системами руками — все это складывается в недели, а на конкурентном рынке недели стоят кандидатов.

Единая система убирает ручную часть. Заявка создается сама, вакансия публикуется по шаблону, коммуникация идет в мессенджерах, СБ проверяет кандидата по электронной анкете, оффер собирается автоматически. Кейс «Ренессанс Банка» показывает порядок эффекта: минус 39% к сроку закрытия и минус 20% к стоимости найма за полгода.

Как это устроено в банках, финтехе и корпоративных структурах, можно посмотреть на странице Skillaz для финансовой сферы