Технологии взыскания в эпоху цифровой трансформации

Сегодня представить себе жизнь без технологий практически невозможно. Процессы цифровизации затрагивают абсолютно всё пространство в жизни человека – все сферы жизни и все отношения, в которых мы участвуем. Каждый день мы заказываем еду, покупаем вещи, записываемся к врачам – через электронные каналы взаимодействия.

Цифровая трансформация в банковском секторе – не просто тренд, а условие существования и роста любой компании. На конкурентном рынке банки и финансовые организации нуждаются в ней все сильнее, ясно осознавая, что успех цифровой трансформации базируется на четкой стратегии и грамотном управлении преобразованиями всех сфер деятельности компании. 

Подходы к взысканию в условиях цифровой трансформации также кардинально меняются. С целью наращивания эффективности сбора задолженности банки и МФО не только автоматизируют процессы взыскания, но и активно подключают к работе AI- и ML-инструменты. 

→ Зачем системы цифрового регулирования нужны банкам и каких результатов помогают достичь? Как с их помощью в разы увеличить возврат задолженности – приблизив его к 100% — и значительно сократить затраты организации за счет автоматизации всех стадий взыскания? Об этом рассуждаем в нашем сегодняшнем материале.

Управление задолженностью в 2024 году: ключевые подходы и технологии

По данным экспертов Аналитического кредитного рейтингового агентства (АКРА) рост корпоративного кредитования в 2024 году замедлится до 10-15% с 25,8%, розничного – до 12-15% с 25% (в том числе ипотеки до 10-15% с 30,1%), а доля просроченной задолженности в 2024 году может вырасти до 4,3% с 3,3%. 

• Как банкам и финансовым организациям результативно работать с клиентами, которые по тем или иным причинам выходят в «просрочку», сделав взыскание комфортным для клиентов, но оставшись в правовом поле и высвободив трудовой ресурс?  
• Искать новые идеи и способы наращивания результативности работы с проблемными активами через внедрение уникальных цифровых решений и методологий возврата задолженности. 

Мы входим в новую эпоху, на новый этап развития цивилизации. Сегодня искусственный интеллект замахнулся на то, на что раньше замахнуться не мог – на отрасль принятия решений. На данный момент качество решений, которые принимаются с помощью AI-инструментов, в среднем выше качества тех решений, что принимаются специалистами на местах. Это фундаментальным образом меняет все сферы деятельности и в том числе сферу урегулирования долгов – начиная от самого начального этапа взыскания до исполнения судебного акта.

Какие задачи банков решает автоматизация взыскания

Цифровизация позволяет автоматизировать очень многие процессы в ходе возврата задолженности – улучшать коммуникацию между сторонами, собирать данные о поведении должников и принимать более обоснованные решения. 

→ Зачем нужна цифровизация процессов взыскания в банках? Как и везде – для увеличения эффективности. Для сокращения издержек и затрат, для улучшения процессов. Конечно, базовой потребностью банка остается минимизация потерь и возвращение денег. Но более глубинной задачей становится возвращение компаний с просрочками по кредитам в хозяйственный оборот, а людей, переживающих затруднения, – к нормальной жизни вне финансовой турбулентности.

В самом общем виде цифровизация процесса взыскания позволяет банку: 

• минимизировать издержки; 
• высвобождать ресурсы; 
• уменьшать вероятность ошибок.

Действительно эффективная – надежная и кастомизированная под конкретные бизнес-процессы – система автоматизации взыскания дает банку возможность: 

1. Возвращать долг быстрее, сокращая сроки процесса взыскания за счет автоматизации и повышения скорости взаимодействия, как внутри банка, так и с судом, арбитражными управляющими, юристами.

2. Возвращать долг проще – в единой IT-среде и без необходимости увеличения трудозатрат на исполнение процесса. 

→ В традиционной системе взыскания порядка 30-45% задач – это чистая рутина, заключающаяся в подготовке документов и служебных записок. На ее выполнение в крупном банке, через который в год проходит порядка 1 миллиона судебных дел без правовой составляющей, требуются огромные затраты часов сотрудников, неминуемо выгорающих при постоянной работе с шаблонными задачами. 

В ответ на запрос на автоматическое выполнение рутинных задач банки и финансовые организации используют все больше систем для оптимизации работы кредитующих подразделений – кредитные конвейеры, системы поддержки принятия решений и мониторинга рисковых событий, решения для автоматизации деятельности колл-центров и клиентского сервиса.  

3. Иметь уверенность в результате – с помощью автоматизированной системы для взыскания задолженности банк гарантирует снижение операционных рисков и риска утраты информации или случайного распространения закрытой информации, а также автоматизацию мониторинга процессов взыскания за счет использования лучших IT-технологий. 

Говоря конкретнее, с помощью автоматизированной системы взыскания банк получает возможность:

• Выявлять предпосылки проблем клиента и своевременно сигнализировать о его проблемах; 
• Эффективно реализовывать активы клиента или подбирать для него подходящих инвесторов;
• Использовать инструменты антикризисного управления; 
• Гарантировать себе защиту от дефолта клиента; 
• Оказывать помощь клиенту в «выздоровлении» через предложение ему того набора инструментов, который поможет в краткие сроки выбраться из тяжелой финансовой ситуации; 
• Быстро решать любые задачи клиента с применением лучших IT-технологий.

→ Следует учесть, что нельзя автоматизировать нестандартный процесс. То есть для успешной автоматизации необходимо сперва подробно описать процесс и стандартизировать его. Это позволит произвести масштабный редизайн всех процессов, задействованных во взыскании – как внутри банка, так и при работе с контрагентами. 

Ключевые сервисы, которые должны входить в эффективную систему автоматизации задолженности банка: 

• инструмент автоматизированного принятия решений сотрудников для урегулирования задолженности на всех этапах – от начального взаимодействия на стадиях Pre и Soft до этапов выездного взыскания, исполнительного производства и банкротства; 
• инструмент для сбора информации о клиенте и выстраивания портрета проблемного заемщика – кто это, как он появляется и что на него влияет; 

• инструмент планирования и контроля для выбора той стратегии работы с задолженностью, которая принесет наилучший результат. 

Что можно автоматизировать во взыскании

Любой трудовой процесс состоит из 2-ух типов операций: 

• стандартных – то есть повторяющихся, рутинных;
• нестандартных – требующих от исполнителя определенной доли креатива, способности взглянуть на задачи шире.

Выполнение обоих типов операций в равной степени влияет на результативность выполнения задачи в целом. И если для эффективной работы по формированию идей и созданию новых процессов без вовлечения квалифицированных специалистов не обойтись, то рутинные процедуры можно автоматизировать без потери качества результата. Автоматизированная система может позволить банку в разы сократить человекоресурсы, нужные для решения рутинных задач, и перенаправить их на урегулирование более сложных нестандартных вопросов возврата задолженности. 

→ Важно понимать: если банк не занимается развитием технологий взыскания, совершенствованием процессов на всех стадиях работы с задолженностью, то ожидать высоких результатов по возврату не приходится.

Также неэффективной практикой видится использование «зоопарка» систем – отдельных продуктов от разных поставщиков для координации работы разных стадий и вспомогательных сервисов. Такой подход к работе чаще всего представляет собой костыльное решение, которое не даст ожидаемых банком результатов.

→ Для эффективного взыскания нужен фундамент – единое решение, на котором можно будет строить и развивать технологию для автоматизации всех стадий сбора задолженности, удобную для подключения к ней всех необходимых сопутствующих сервисов. 

Говоря конкретнее эффективная система возврата задолженности в банке должна:

• Предусматривать сквозной процесс автоматизации взыскания на всех стадиях — от превентивных до поздних;

• Учитывать потребность в глубокой интеграции методов Deep Machine Learning (ML) и Data Science. 

Инструменты искусственного интеллекта в банковском секторе можно применять для множества целей: от поддержки на горячей линии – до телемаркетинга и опросов, от голосового помощника – до работы с задолженностью. При работе за задачах Collection цифровой агент может совершать звонки по разным сценариям: от напоминания о дате очередного платежа до звонков должникам. При этом в скрипт разговора можно заложить практически любые переменные: имя и отчество клиента, сумму к погашению, дату и так далее. 

Что делает систему взыскания эффективной

Какими качествами должна обладать эффективная система взыскания задолженности в банке? 

Технологичность. Процессы Collection зачастую очень динамичны, что рождает потребность банков в быстрой проверке тех или иных гипотез и оперативном выводе новых продуктов и сервисов. Банкам важно вносить доработки быстро и достаточно дешево. Для этого система цифрового урегулирования задолженности должна быть написана на современном технологическом стеке и давать возможность оперативного поиска сотрудников для работы с решением. 

На сегодняшний день с технологической точки зрения существует 4 основных требования к системе Collection, в числе которых:

• возможность быстрой загрузки данных и обработки событий;
• доступный функционал для гибкой доработки всех модулей системы;
• возможность «ручной» настройки стратегий взыскания руководителем подразделения;
• допустимость быстрой интеграции в IT-ландшафт заказчика.

Гибкость кастомизации – возможность одинаково эффективно вносить изменения в сложные и рутинные, часто повторяющиеся процессы. Чтобы не привлекать разработчиков к изменению каких-либо рутинных процессов банку важно внедрить систему, позволяющую с легкостью вносить в нее доработки в ответ на нововведения рынка взыскания. 

→ Платформа ускоренной разработки – в частности low-code платформа – позволяет банку оперативно внедрить надежное готовое решение для возврата задолженности с набором продуманных базовых сущностей и настроить его под конкретные бизнес-процессы, подключив все необходимые базы данных и сервисы.  

Легкая интеграция с источниками информации. Быстрое и удобное добавление потоков данных из core-систем или внешних систем источников в решение для взыскания дает возможность без проблем добавлять всю нужную информацию для отлаженной работы. 

Простота в использовании. Внедрение в систему экспертизы CX – клиентского пути – позволяет значительно повысить эффективность работы сотрудников в с системе, сокращая необходимое время для выполнения задач взыскания.

Как меняются подходы в Collection

Внедряя автоматизированную систему сопровождения корпоративных клиентов с кредитным и/или дебиторским риском по урегулированию и взысканию задолженности, в Сбере была выстроена экосистема цифрового урегулирования, в которую включены:

• бизнес-процессы — все внутреннее взаимодействие, принятие решений, взаимодействие в рамках взыскания происходят в этой системе;
• хранилище (данные по клиентам, документам, история задолженности) — обеспечивает соблюдение требований к надежности и безопасности;
• система показателей (цена на входе, сумма остатка по активу, сумма погашений, прогноз возврата) — помогает руководителям разного уровня знать не только в разрезе конкретного кейса, но и в разрезе всего банка, всей территориальной структуры, каковы показатели по возвратности, нагрузке и сколько денег они заработают за 3, 6 или 12 месяцев;
• интеграция с внешними источниками и базами данных;
• событийная модель управления процессом взыскания и урегулирования. 

Существует некое входящее событие, и на него должна быть реакция пользователя (атомарное действие сотрудника); если ее не последует, действие должно быть выполнено системой. Вначале система уведомляет сотрудника, что действие не выполнено; если сотрудник три раза не выполнил действие, она выполняет действие за него, а если сотрудник систематически не выполняет действия, вышестоящему руководству направляется уведомление.

Система мониторинга позволяет видеть весь портфель, диагностировать неполадки микросервисов за 5 минут, смотреть, какие действия выполняет сотрудник, сколько времени он потратил в системе.

FIS Collection: тренд на low-code

Основное отличие FIS Collection от многих других решений на рынке автоматизации возврата задолженности – наличие единой low-code платформы FIS Platform в качестве базиса. Платформа выступает технологическим скелетом нашей системы взыскания, позволяя бизнесу кастомизировать ее под конкретные задачи и оперативно вносить любые изменения и доработки без привлечения вендора. 

В числе преимуществ FIS Collection: 

• Возможность управления всеми стадиями взыскания от Pre до Legal, а также процессами исполнительного производства и работой с банкротством. 
• Наличие аналитического и операционного модулей внутри системы.
• Виртуальные преднастроенные рабочие места для всех категорий сотрудников. 
• Возможность оперативной интеграции с внешними сервисами.
• Мобильное приложение для выездных специалистов. Сейчас мы активно развиваем это приложение, превращая его в полноценный фронт-офис сотрудника на выезде, которое позволяет не только взыскивать задолженность, но и совершать допродажи. 

→ В чем один из основных плюсов использования FIS Platform для создания того или иного автоматизированного банковского решения? В том, что у заказчика появляются внутренние компетенции по работе в нашей платформе. И в дальнейшем ее можно будет использовать для запуска множества других систем. Собственно, так уже и делают те банки, которые работают с нами комплексно.