Low-code в цифровизации банков: опыт FIS — драйвер для бизнеса Республики Беларусь

Республика Беларусь стоит на пороге следующего этапа цифровой трансформации финансового сектора. В стране активно развивается ИТ-инфраструктура, но массовая автоматизация банковских бизнес-процессов на базе low-code решений (прим.: низкий порог входа в разработку) пока не получила широкого распространения. В России же, напротив, она является конкурентным стандартом в банках разного масштаба. 

По данным Gartner, к 2026 году более 75% новых приложений будут создаваться на low-code и no-code платформах. Опыт крупных российских банков показывает десятки миллионов белорусских рублей экономии, кратный рост эффективности и тысячи сбережённых человеко-часов — именно за счёт внедрения зрелых low-code платформ с гибко настраиваемыми приложениями для кредитных организаций.

“Сегодня из-за роста числа финансовых продуктов, изменения поведения клиентов и ужесточения требований законодательства банкинг и финтех в Республике Беларусь активно развиваются. Для оперативной адаптации к турбулентности рынка бизнес начинает обновлять подход к автоматизации. Одним из инструментов могут стать low-code платформы, которые позволяют быстро кастомизировать процессы под любые рыночные и регуляторные изменения, не увеличивая нагрузку на ИТ. Гибкость и простота решений помогают банкам запускать новые продукты и направления бизнеса за недели и месяцы, а не года. Зрелые low-code приложения способны обеспечить белорусским банкам значительный рост эффективности”, — отметил директор по развитию FIS Артём Белычев.

Резидент Сколково FIS более 20 лет автоматизирует бизнес-процессы банков топ-10, топ-30 и топ-100 России и микрофинансовых организаций на low-code платформе FIS Platform. Решение признано лидирующим в независимых исследованиях Фонда “Сколково”, TAdviser, CNews и так далее. На базе единой платформы есть возможность цифровизировать весь процесс взаимодействия с клиентами в банке, в том числе созданы приложения для автоматизации маркетинга, продаж, скоринга, кредитования, мониторинга, управления рисками, взыскания и многих других процессов.

Вход клиента в банк: поддержка принятия решений и автоматизация кредитования

Первый этап кредитного цикла связан с поиском, отбором и оценкой клиентов. Здесь банки сталкиваются с рядом вызовов: эффективные каналы продаж, скоринг, проверка заёмщика, сбор документов, расчёт рисков. Без автоматизации процесс затягивается, увеличивает стоимость сделки и снижает конверсию.

Кейс Россельхозбанка. На базе low‑code платформы FIS банк автоматизировал управление эффективностью специалистов. В системе уже работают все розничные точки продаж Россельхозбанка (около 1000 человек) и создаются миллионы записей о показателях, а в перспективе будут 10 000 человек и миллиарды данных. На основе комплексного анализа показателей проводится исследование, что необходимо предпринять руководителю розничного отдела в филиале РСХБ для роста продаж — в виде конкретных задач клиентским менеджерам. 

“Аналитический модуль FIS Platform позволяет проводить сотни тысяч расчётов за минуты, поэтому мы считаем решение успешным”, — рассказал эксперт Россельхозбанка. 

Практика применения искусственного интеллекта в скоринге. Система поддержки принятия решений FIS позволяет запускать разные модели машинного обучения для оценки кредитоспособности клиента и подбора наиболее релевантных предложений. Например, с помощью алгоритма XGBoost команда FIS реализовала в банке расчёт вероятности дефолта клиента и автоматическое одобрение продукта, если вероятность выхода на просрочку минимальна и отсутствуют стоп‑факторы.

Кейс Металлинвестбанка. Банк внедрил конвейер FIS для автоматизации розничного кредитования. Команда цифровизировала обслуживание клиентов серии кредитных продуктов (потребительских кредитов, кредитных карт, кредитных каникул, рефинансирования и реструктуризации кредитов), интегрировала приложение с более 20 сервисами и создала единый шлюз для обработки заявок из конвейера для юридических лиц и конвейера для физических лиц. С учётом большой экспертизы FIS в банковской автоматизации проект реализован на 25% быстрее подобных, отметил эксперт Металлинвестбанка.

Управление рисками: мониторинг и предиктивная аналитика

После выдачи кредита ключевые задачи банка — сопровождение клиента, мониторинг портфеля и оперативное выявление рисков. Для минимизации кредитного риска процессы анализа портфеля и формирования резервов регулируются законодательством и внутренними методиками банка. Отсутствие цифровизации повышает вероятность нарушения требований регулятора и не своевременного решения рисковых ситуаций.

Кейс крупного банка. Для снижения влияния человеческого фактора на процессы управления кредитным риском крупный банк одной из стран СНГ внедрил приложение FIS Кредитный мониторинг. В результате был автоматизирован процесс сбора, обработки, анализа данных о риск‑факторах и их урегулирования, интегрирован с государственными, коммерческими и внутренними сервисами бизнеса, а также обеспечен постоянный контроль обеспечений, в том числе с помощью мобильного приложения. По итогу проекта банк экономит до 90% ресурсов на выявление рисков и принятие мер по их урегулированию. 

Взыскание: ускорение возврата долгов и экономия в резервах

Самая затратная и болезненная стадия кредитного цикла — работа с просроченной задолженностью. Система автоматизации взыскания FIS Collection позволяет удерживать до 97% займов за последние 30 дней в стадии pre-collection.

Кейс банка топ-20 РФ. Банк сохранил около 40 млн белорусских рублей (почти 1 млрд российских рублей) за год благодаря модернизации системы collection c FIS. Команда сфокусировалась на создании фабрики урегулирования, обновлении работы колл‑центра и кастомизации стратегий всех процессов в collection.

“Нашей целью было достичь 700 миллионов рублей дополнительной экономии, выраженной в резервах, за счёт модернизации collection. Мы сделали даже больше — около 1 миллиарда рублей — и получили wow‑эффект. Мы бы не ввязались в эту историю, если бы не знали, что у нас есть твёрдое плечо вендора, который не только предлагает решения, но и реально их реализует”, — добавил эксперт банка.

Кейс Банка “Урал ФД” (финансовый бренд “Дом.ру”). Крупнейший коммерческий банк Пермского края получил инструмент сквозной автоматизации всех стадий возврата просроченной задолженности розничных клиентов. Команда FIS автоматизировала soft, hard collection и стадию банкротства, глубоко кастомизированную под требования бизнеса. Были цифровизированы поздние стадии взыскания, судебное и исполнительное производство (в том числе взыскание с наследников, работа со страховыми случаями, цессия, мировое соглашение и списание задолженности).

Практика применения ИИ во взыскании. В FIS Collection банки могут запускать модели машинного обучения, которые позволяют:

• предсказать вероятность погашения задолженности без воздействий;
• спрогнозировать вероятность невозврата на разных стадиях;
• выбрать наиболее подходящий профиль оператора для взыскания.

“Например, в банке топ‑10 РФ для экономии ресурсов не обзванивают клиентов, которые по расчётам модели машинного обучения с 81% точностью самостоятельно вернут задолженность в течение 3 дней”, — пояснил директор по продажам FIS Сергей Трухин.

Мировой опыт — для белорусских банков

“Наши проекты показывают: цифровизация кредитного процесса — это не тренд, а рабочий инструмент роста эффективности бизнеса. Банки сокращают издержки, ускоряют процессы, получают возможность масштабировать портфель без роста штата. Для Республики Беларусь такие решения — шанс быстро выйти на новый уровень и предложить клиентам сервисы мирового стандарта. Опыт российских банков доказывает: автоматизация кредитного цикла дает миллиардные эффекты, полный контроль за рисками и значительную экономию как временных, так и финансовых ресурсов. Мы уже начинаем активно взаимодействовать с банками Республики Беларусь”, — заключил директор по развитию FIS Артём Белычев.

Узнать больше про low-code решения FIS можно на сайте. Также эксперты FIS будут рады очной встрече на стенде технологического партнёра на Международной промышленной выставке “ИННОПРОМ. Беларусь” с 29 сентября по 1 октября. Команда представит  единую платформу для автоматизации внутренних процессов и управления командами MEMFIS.