Вслед за рынком кредитов в России растет коллекторский рынок. Вы считаете, что уже сейчас для его автоматизации нужны развитые специализированные системы? На мой взгляд, сегодня банки с большими кредитными портфелями нуждаются в зрелых, максимально автоматизированных процессах, принятии решений при работе с должниками по сложным сценариям и аналитической отчетности. Они понимают, что изобретать велосипед будет дороже, чем внедрить готовую специализированную систему от иностранного вендора — лидера рынка. Специализированные системы уже содержат всю функциональность, необходимую им сегодня, а также и ту, которая понадобится завтра: в них вложен многолетний опыт построения процессов сбора задолженности в сотнях организаций по всему миру. Они обеспечивают высокую прозрачность всех активностей коллекторской службы и содержат средства для оценки эффективности ее деятельности на уровне отдельных людей и отделов. Когда компания «Неофлекс» выбирала решение по автоматизации коллекторской деятельности, которое можно было бы предложить нашим клиентам, мы остановились на системе FICO Debt Manager от компании FICO (прежнее название Fair Isaac). Это специализированная система, которая  позволяет автоматизировать все этапы работы с просроченной задолженностью, от ее возникновения до взыскания в судебном порядке. В силу высокой гибкости с ее помощью можно эффективно сегментировать заемщиков и организовывать работу только с «нужными» кредитами, она позволяет быстро настроить уникальные сценарии банка по работе с задолженностью. Система удобна: интерфейс устроен таким образом, что сотрудник работает в одном окне со всей необходимой информацией по клиенту и его кредитам. Наконец, она позволяет проводить полный аудит действий сотрудников банка на всех этапах работы с просроченной задолженностью. Компания FICO является лидером на рынке решений класса Decision Management, ее продукты используют две трети из 100 ведущих мировых банков, в числе которых Royal Bank of Scotland, Barclays Bank, HSBC, Raiffeisen Bank, Capital One, Ford Credit, General Motors Acceptance Credit, National Australia Bank, Deutsche Bank и др. Ведущие мировые аналитические агентства неоднократно признавали лидерство FICO в области различных видов ПО, в частности, в области систем для управления бизнес-правилами – BRMS (Business Rule Management Systems).  Чуть более года тому назад компания «Неофлекс» и FICO подписали соглашение о партнерстве, сотрудники «Неофлекс» прошли обучение в офисе FICO в Лондоне. Сейчас «Неофлекс» и FICO предлагают банкам комплексный подход к реализации проекта автоматизации работы с просроченной задолженностью, который включает консалтинг в области оптимизации бизнес-процессов, сбор и анализ требований, настройку решения в соответствии с требованиями банка, проведение обучения сотрудников и интеграцию системы в IT-ландшафт банка.

Вы говорите о потребностях коллекторских структур принимать решения в отношении должников на основе сложных сценариев. Можете ли Вы привести примеры сложных сценариев, которые возможно реализовать в FICO Debt Manager? Для начала скажу несколько слов о том, почему возникла потребность в сложных сценариях принятия решения. На заре развития коллекторского бизнеса в России даже крупных игроков устраивали средства автоматизации, которые поддерживали простые сценарии принятия решения по должникам — единые для всех видов проблемных кредитов, слабо адаптируемые и оставляющие большую свободу действий для сотрудников. Удовлетворительный уровень возврата долгов достигался за счет оперативных решений квалифицированных специалистов коллекторского подразделения. Но это дорогие специалисты, а значит, с ростом числа должников подразделение ожидают значительные затраты. Кроме того, сложно найти или подготовить много людей, обладающих такой высокой квалификацией. Как можно построить работу так, чтобы высокий уровень возврата долгов обеспечивали менее квалифицированные сотрудники? Для этого нужен инструмент, который будет рекомендовать оператору конкретные действия по должнику на основе сценариев принятия решения, разработанных высококвалифицированными специалистами. Причем наиболее важен этот инструмент для работы с задолженностью на первой стадии работы (soft collection), которую ведут операторы call-центра. Если вернуться в системе FICO Debt Manager , то, как показывает практика, использование реализованных в ней сценариев позволяет возвращать на стадии soft collection более 90% проблемных кредитов! И это статистика использования системы именно в России. FICO Debt Manager поддерживает, в частности, сложные сценарии, основанные на вычислении скорингового балла. Система по скоринговому балу может самостоятельно произвести автоматические действия. Например, проинформировать должника о задолженности по СМС или через электронную почту. Если требуется вмешательство сотрудника — закрепить должника за группой операторов, которые далее с ним будут работать, и при этом рекомендовать оператору конкретный текст обращения к должнику. Причем, чем сложнее случай, тем более опытный сотрудник будет выбран системой. Наконец, система может порекомендовать оператору досрочно передать долг на следующую стадию работы с задолженностью или в продажу. Скоринговый бал система рассчитывает следующим образом. Выполняется сегментация должников: они группируются по схожести долговой ситуации, социально-демографическим характеристикам и поведению. Приведу пример сегмента: семейные студенты, взявшие ипотеку, имеющие просрочку 30-60 дней, но в то же время имеющие хорошую кредитную и долговую историю. Скоринговый балл вычисляется для каждого сегмента исходя из параметров кредита попавших в него должников, характеристик просрочки и т. д. В расчете могут учитываться оценки вероятности возврата долга, полученные с использованием средств прогнозной аналитики (Data Mining). В коллекторской деятельности, как и во многих других областях, действует правило Парето «80/20»: правильная сегментация кредитного портфеля позволяет собрать до 80% общей суммы задолженности за счет концентрации усилий на 20-40% «важных и перспективных» договорах. Сложные сценарии время от времени корректируют, в том числе по результатам отслеживания изменений в поведении должников. Обычно, когда новая версия сценария введена, нужно организовать работу по двум его версиям применительно к двум группам должников — к тем, с которыми уже начата работа, применять старую версию, а к тем, с которыми она только начинается — новую. В FICO Debt Manager существует механизм версионности, который позволяет это реализовать. Кроме того, он поддерживает специализированные алгоритмы отбора сценариев выбор, которые позволяют выбрать наиболее эффективный сценарий из нескольких «претендентов». Актуальность сложных сценариев принятия решения для организаций, работающих с большим числом должников, настолько велика, что в новую версию FICO Debt Manager 8. 0 интегрирован продукт-лидер в области принятия решений FICO Blaze Adviser .

Есть ли специфика внедрения таких систем, как FICO Debt Manager? Как правило, бывает недостаточно внедрить саму систему, необходимо интегрировать ее с АТС, чтобы сократить время на обработку входящих звонков должников и выполнение исходящих звонков сотрудниками call-центра. Мы имеем опыт такой интеграции. Каждый входящий звонок клиента в зависимости от типа кредитного продукта и качества долга автоматически направляется на нужную группу операторов. При этом на экране оператора автоматически открывается карточка позвонившего клиента в системе Debt Manager . Это обеспечивает интеграционное решение: оно находит карточку клиента по номеру договора, если он ввел его через клавиатуру телефона, или же по номеру телефона клиента. Что касается очереди исходящих звонков, то она формируется автоматически. Причем на оператора звонок переводится только после успешного автоматического соединения с клиентом. Результаты каждого набора телефонного номера анализируются для дальнейшего планирования взаимодействия с должником. Информация о факте звонка автоматически фиксируется в карточке клиента в системе Debt Manager . Нередко проекты по внедрению FICO Debt Manager включают проекты по передаче данных в корпоративное хранилище данных, средствами которого строится аналитическая отчетность. Что касается построения оперативной отчетности и расчета KPI, то их обычно оставляют в Debt Manager .

На что нужно обратить внимание при внедрении данной системы? Очень важно, чтобы в проект внедрения системы были вовлечены эксперты со стороны бизнеса. Потому что FICO Debt Manager — это продукт, ориентированный на бизнес-пользователей, они могут самостоятельно настроить сценарии принятия решения, экранные интерфейсы и отчеты по KPI. При этом для настройки системы никаких специфических знаний от сотрудников департамента collection не требуется. Задачи сотрудников службы IT могут быть ограничены только инсталляцией системы, а также настройкой ее интеграции с АТС, бэк-офисными системами и хранилищем данных. Конечно, возможно и иначе построить работу: передать всю работы по настройке системы в IT-службу. Обычно по окончании проекта из числа сотрудников департамента collection выделяется группа опытных пользователей — группа развития решения, которая в дальнейшем самостоятельно разрабатывает новые сценарии и скрипты подсказок для операторов, меняет внешний вид экранов и т. д. Участия IT-специалистов или команды внедрения со стороны «Неофлекс» для этого не требуется. Методология внедрения FICO, которой придерживается «Неофлекс», подразумевает создание детального списка бизнес-требований, а также написание технического задания на внедрение системы строго в бизнес-терминах, понятных экспертам. В дальнейшем эти документы становятся важными составляющими самостоятельной работы для группы развития решения. Не могу не отметить, что те новые возможности, которые открываются перед бизнес-заказчиком FICO Debt Manager , часто уже на стадии анализа существующих процессов работы с должниками приводят к понимаю того, что процессы нуждаются в серьезных изменениях. В этом случае реинжиниринг выделяется в отдельный проект, который ведется параллельно с внедрением системы.

В каких банках внедрена система FICO Debt Manager? Если говорить о России, то на данный момент FICO Debt Manager внедрен в двух банках: Альфа-банке и Русфинанс банке. Для Русфинанс банка «Неофлекс» разработал специализированное решение для управления call-центром collection. Как известно, Русфинанс Банк входит в число лидеров рынка потребительского кредитования. Банк продает населению широкий спектр кредитных продуктов: автокредиты, кредиты в точках продаж, кредитные карты, предоставляет кредиты наличными. Большую часть работы по взысканию задолженностей на всех ее этапах банк ведет самостоятельно. Проект начался с автоматизации полного цикла работы по взысканию долгов по одному кредитному продукту — автокредиты. С мая 2010 в режиме промышленной эксплуатации работает решение, обеспечивающее коллекторскую работу по всем кредитным продуктам банка на стадии soft collection. В ходе проекта в системе были настроены сценарии работы с должниками: созданное решение обеспечивает гибкую настройку сценариев обзвона должников (например, изменение приоритетов телефонных номеров клиента для обзвона, числа попыток дозвона и др.) и возможность их изменения сотрудниками коллекторского подразделения. Важную часть проекта составили работы по сбору и загрузке в систему данных по кредитным договорам из нескольких бэк-офисных приложений банка, что позволило достичь требуемой эффективности сценариев принятия решений. Необходимые ETL-процессы были реализованы средствами промышленной ETL платформы.

Ссылка на материал

Источник: Национальный Банковский Журнал


Поделиться

Вернуться к списку публикаций