В статье Василия Кузьмина, директора направления Neoflex Reporting компании «Неофлекс», посвященной решению аналитических проблем розничных банков, автор предлагает пойти путем внедрения облегченного варианта системы отчетности и аналитики Neoflex Reporting.

С тех пор как начался активный рост банковской розницы, были достигнуты значительные успехи в развитии технологий. Банковские продукты многократно усложнились, что можно наблюдать на примере кобрендинговых проектов, которые все чаще проходят в виде совместных акций банков и автомобильных концернов, авиакомпаний и других предприятий нефинансового сектора.

При этом ситуация сложилась не самая простая: рынок ставит перед банками серьезные вызовы: например, снижение маржинальности, закредитованность населения, ужесточение требований регулятора, избалованность клиентов программами лояльности, геймификацией сервисов, удобством и качеством обслуживания. Важно понять, кому и что можно предлагать, где искать клиентов и как их удерживать. Одним из выходов является участие в гонке развития инструментария — систем принятия кредитного решения, анализа клиентской базы, формирования индивидуальных предложений. Работа этих и подобных программных продуктов основана на анализе информации о потенциальных и существующих клиентах, которую банки собирают из различных источников, применяя сложные алгоритмы для аналитической обработки сведений.

Больше года назад наша компания, одним из основных направлений деятельности которой является автоматизация банковской отчетности, разработала интеллектуальную систему — модуль «Анализ продаж», позволяющий строить аналитические отчеты по продаже кредитных продуктов. Модуль создан на базе системы отчетности и аналитики Neoflex Reporting. Он отвечает современным потребностям розничного бизнеса и встраивается в архитектурную модель банка любого масштаба. Его можно установить как самостоятельный элемент или использовать как часть комплексного решения по автоматизации всех видов отчетности.

Чтобы анализировать данные по розничным продажам, нет необходимости внедрять полномасштабное универсальное хранилище. Допустим, перед нами небольшой банк, и ему необходимо принимать правильные, обоснованные решения, касающиеся стратегии наращивания кредитного портфеля и предложения банковских продуктов. Для этого достаточно иметь сведения по кредитным заявкам, в том числе в историческом разрезе, возможность обращаться к связанным с ними объектам и легкое тиражное решение, способное на основе поступающих данных формировать различные аналитические отчеты. В этом случае модуль устанавливается независимо и интегрируется с одной или несколькими системами банка, в соответствии с тем, что именно нужно анализировать (система принятия решения, кредитный фронт-офис, АБС, collection-система). Такой проект займет около 3 месяцев и обойдется банку недорого. Короткие сроки внедрения обусловлены использованием подсистемы контроля качества данных Neoflex Reporting, предназначенной для проверки корректности загруженных и рассчитанных данных. По результатам работы подсистемы формируются специальные отчеты, позволяющие оперативно выявить и однозначно идентифицировать причины возникших ошибок и неточностей, допустимый уровень критичности которых настраивается при внедрении совместно с банком, добиваться приемлемого качества данных, не дожидаясь исправления в исходных системах.

Преимущество модуля «Анализ продаж» — в открытости архитектуры, использовании дополнительных витрин и отчетов, настраиваемых бизнес-пользователями, без привлечения IT, а также в расширении состава показателей типовых витрин. В случае роста бизнеса и появления новых задач банк может внедрить другие отдельные модули аналитики и отчетности на единой платформе, получив комплексную систему.

Основной задачей модуля является выпуск отчетов по продажам розничных кредитных продуктов, мониторингу процесса кредитования, кредитного портфеля и работе с проблемной задолженностью на основе информации о кредитных заявках, процессе их рассмотрения, как в системе принятия решения, так и во фронт-офисном приложении; анкетных сведений обо всех участниках кредитования — созаемщиках и поручителях; данных об этапах рассмотрения заявки и об отработавших правилах в системе принятия решения, а также о заключенных кредитных договорах, их текущем финансовом состоянии, в том числе просрочке. Прямая загрузка данных обеспечивает максимальную оперативность получения статистических отчетов.

Промышленный BI-инструмент, используемый в модуле, дает возможность быстро проводить многомерный анализ данных витрины в различных разрезах, выполнять нестандартные запросы и исследования.

Полный текст статьи вы можете прочитать, пройдя по ссылке.

Источник: the Retail Finance


Поделиться

Вернуться к списку публикаций