Обратная связь

Усиление регуляторных требований, рост нагрузки на ИТ-ландшафт и запрос клиентов на мгновенное обслуживание мотивирует банки пересматривать подход к автоматизации кредитных процессов. Точечные системы заменяются сквозными решениями, которые позволяют управлять продажами, кредитованием, рисками, взысканием и другими бизнес-процессами на единой платформе. Ключевыми трендами на кредитном рынке Беларуси в 2026 году и кейсами применения новых технологий, в том числе AI, поделился в интервью директор по развитию FIS Артём Белычев.

Как можно описать рыночные и технологические тренды в кредитовании в Беларуси сегодня?

Если обобщать, рынок движется в сторону управляемости и прозрачности. В корпоративном сегменте и МСБ банки всё чаще фокусируются не на росте портфеля любой ценой, а на качестве активов, управлении рисками и скорости принятия решений. Для розницы ключевыми остаются омниканальные коммуникации, скоринг и сокращение time-to-cash — клиент ожидает решения по заявке “здесь и сейчас”.

С технологической точки зрения мы видим желание к переходу от точечной автоматизации к сквозным платформенным решениям, которые охватывают весь кредитный цикл: от заявки, оценки кредитоспособности и оформления кредита до мониторинга, реструктуризации и урегулирования задолженности. Когда скоринг, кредитный конвейер, системы мониторинга и взыскания живут в разных ИТ-ландшафтах, банк теряет скорость и контроль, и разрозненные системы перестают отвечать требованиям бизнеса. Это общий тренд для рынков с развитым регулированием — и Беларусь здесь не исключение. Однако не все банки могут позволить себе значительные траты на кастомную автоматизацию — в таких случаях поэтапное внедрение готовых, построенных на единой платформе модулей может быть экономически оправдано.   

Как на финансовый рынок влияет усиление регулирования банковской отрасли?

Усиление регулирования — это не временный фактор, а долгосрочная стратегия государства. Банки и финтех-компании обязаны обеспечивать прозрачность решений и качество отчётности, чтобы соответствовать требованиям и нормативам Национального банка. Это особенно заметно в части лизинговых компаний, где усиливается законодательное регулирование и становится наравне с банковским. Перед компаниями встаёт сложный вопрос: как, соответствуя обновлённым нормам, не только выполнять регуляторные требования, но и получать дополнительные бизнес-эффекты, например, рост скорости обработки заявок. Однако при этом автоматизация должна быть ещё и экономически оправдана.

Какие кейсы автоматизации кредитных процессов сейчас считаются успешными?

Один из показательных примеров — проекты в POS-кредитовании и автокредитовании, где счёт идёт на тысячи заявок в день. В подобных кейсах критична стабильность конвейера и способность системы обрабатывать пиковые нагрузки без потери качества решений. Так, например, мы помогаем МКК «ДК Пэй» (отдельная финтех-платформа, в том числе для POS-кредитования на рынке бытовой техники и электроники) усилить эффективность кредитного бизнеса с помощью автоматизации. Благодаря внедрению системы поддержки принятия решений и кредитного конвейера FIS бизнес тратит около 5 секунд без учёта интеграций на обработку всех заявок, что является одним из лучших показателей на рынке. Конечно, автоматизация позволяет банкам и финтех-компаниям не только выдерживать объёмы, но и гибко менять правила одобрения, риск-стратегии и маркетинговые параметры практически в реальном времени в зависимости от потребностей рынка.

В чём ценность low-code подхода для банков, и почему это больше, чем просто инструмент разработки?

В условиях жёстких бюджетных, временных ограничений и небольших команд разработки low-code позволяет создавать кастомные системы, которые гибко адаптируются под новые потребности клиента, продукты, тренды рынка и требования регулятора. При этом платформа становится единым инструментом для управления различными бизнес-процессами, внутренними и внешними интеграциями, в том числе с AI-ассистентами, чат-ботами и так далее. Так ИТ-ландшафт остаётся управляемым, а не превращается в набор временных решений.

Одной из важных выгод также становится низкий порог входа в разработку, что позволяет быстро подготовить ИТ-команду внутри бизнеса, даже при текучке кадров.

Если говорить про искусственный интеллект, как сегодня банки используют его в кредитных процессах?

Один из ярких примеров наших банков-заказчиков — применение модели Next Best Offer для определения лучшего сценария взаимодействия с клиентом на основании big data. Благодаря подходу банк повысил конверсию на 40% по всей линейке кредитных продуктов. И такие кейсы не единичны по рынку, ведь сегодня AI перестаёт быть экспериментом и уже становится частью стратегических планов развития банков. 

В нашей платформе ИИ-модули используются как нативно для повышения производительности джунов, так и через интеграцию внешних сервисов — в зависимости от задач банка и его политики. 

Узнать больше про автоматизацию кредитных бизнес-процессов на low-code платформе. 

Автоматизация кредитования

Кредитный конвейер для физических и юридических лиц

Обсудить идею или проект

Ответим уже сегодня

Вам может понравиться