Тренды лизтеха Беларуси в беседе с экспертами СБЛ-Лизинг: скоринг, цифровая сделка и мониторинг портфеля

Лизинговые компании Республики Беларусь стремительно входят в зону регулирования Национального банка: усиливаются требования к риск-менеджменту, резервированию, кибербезопасности и отчётности. В этих условиях ключевым фактором конкурентоспособности становится автоматизация бизнес-процессов: от цифровой сделки до систем принятия решений и мониторинга портфеля. О том, какие вызовы стоят перед отраслью и как к ним готовятся лидеры рынка, рассказали заместитель директора по операционной деятельности ЗАО «СБЛ-Лизинг» Георгий Ильин и заместитель директора по рискам ЗАО «СБЛ-Лизинг» Полина Неверова в беседе с директором по развитию FIS (Финансовые информационные системы) Артёмом Белычевым.

Новые стандарты риск-менеджмента и автоматизации в лизинге

Артём: Рынок лизинга существенно меняется в Республике Беларусь. Обновление законодательства и усиление требований Национального банка повышают роль системы управления рисками. Какие ключевые вызовы сегодня стоят перед риск-менеджером и лизинговыми компаниями с точки зрения изменения законодательства?

Полина: Сегодня лизинговые организации имеют всё больший вес в экономике, и Национальный банк усиливает регуляторную функцию, чтобы обеспечить стабильность всего финансового рынка. Поэтому это эволюционный процесс — требования к лизинговому бизнесу начинают приближаться к требованиям, предъявляемым к банковской системе.

Соответственно, усиливается роль системы управления рисками и кибербезопасности. Возникают новые регуляторные требования к системе риск-менеджмента в лизинговой отрасли, что требует систематизации и автоматизации процессов.

ИТ-трансформация лизинга в новой регуляторной реальности

Артём: Исходя из этих изменений, каким видится направление автоматизации на ближайшие 2−3 года с точки зрения приоритетов для вас как лидеров лизингового рынка? Национальный банк поставил вполне жёсткие условия, приравняв вас к банку, и это требует определённой работы с точки зрения оптимизации бизнес-процессов внутри.

Георгий: В прошлом году мы провели аудит наших информационных систем.

Определили три ключевых направления развития автоматизации. Первое — создание полностью цифровой сделки с электронным документооборотом, что обеспечит защиту от мошенничества и прозрачность всех процессов. Второе — автоматизация процесса принятия решений с целью минимизации времени рассмотрения заявок. Третье — внедрение автоматизированной системы отчетности для удовлетворения регуляторных требований и оперативного реагирования на запросы различных органов. Эти задачи можно растянуть на 2−3 года, но мы не хотим затягивать, а хотим задать тон и скорость для рынка. Поэтому для нас это амбициозная задача — в 1 год уместить то, что многие делают 2−3 года.

Адаптация лизингового бизнеса к банковским требованиям

Артём: Влияет ли в целом дочерняя лизинговая компания на риск-политику банка? Планируется ли синхронизация процессов риск-менеджмента лизинговой компании с банковскими? Какие методологические и технологические сложности при этом могут возникнуть?

Георгий: Да, синхронизация процессов является приоритетной задачей. Мы работаем над формированием единого риск-профиля в банковской группе. Основные сложности связаны с технологической интеграцией различных программных решений и необходимостью унификации методологических подходов при сохранении специфики лизингового бизнеса.

Гибкая система автоматизации риск-менеджмента без вендор-лока*

Артём: В контексте анализа текущей ИТ-инфраструктуры, какими требованиями должны обладать решения для автоматизации риск-менеджмента? Насколько они должны быть гибкими, адаптивными, масштабируемыми? Какие критерии в части выбора ИТ-инфраструктуры для вас важны?

Полина: Скорость развития бизнеса и в целом экономики нашей страны диктует необходимость постоянных изменений, в том числе в риск-моделях. При автоматизации процесса принятия решения, включая настройки скоринга, мониторинга риск-метрик, адаптивность стоит на первом месте. Например, если говорить о скоринге, то система должна позволять гибко изменять правила скоринга, правила обработки кредитной истории, правила выявления кредитного фрода. С точки зрения автоматизации процесса принятия решения – нужен максимально гибкий код, который позволит в режиме реального времени менять правила согласно как регуляторным, так и внутренним нововведениям.

Георгий: Действительно, система управления риск-менеджментом должна быть гибкой и быстро адаптирующейся к любым изменениям законодательства и рынка.

Сегодня решения должны иметь открытый код для того, чтобы снизить зависимость от вендора* (вендор-лок). Стандартно, это платформы с низким порогом входа в разработку (лоу-код, low-code).

Артём: Внедрение комплекснойлоу-код платформы обычно подразумевает взращивание внутренней экспертизы для доработки систем внутри бизнеса. Этот фактор позволяет реализовать гибкость, но стоит вопрос зрелости — готова ли компания к этому?

Георгий: Совершенно верно. В начале трансформационного пути все, кто хочет соответствовать рынку, идут в усиление своей ИТ-инфраструктуры, используя решения внешних подрядчиков. В дальнейшем надо в любом случае развивать внутри компетенции разработки на этих платформах.

Искусственный интеллект и скоринговые модели

Артём: Насколько верите в эффективность искусственного интеллекта и необходимость его внедрения в процессы лизинга, принятия решений либо в другие точки бизнес-процесса?

Полина: Я верю в эффективность новых технологий. ИИ-алгоритмы в скоринге повышают точность моделей и снижают уровень дефолтов. Традиционные скоринговые модели используют обычно социально-демографические факторы. Искусственный интеллект этот перечень факторов расширяет существенно. Модели машинного обучения могут учитывать тысячи факторов: шаблоны расходов, платежную дисциплину, например в ЖКХ, данные о мобильном телефоне, поведение на сайте. Нейросети способны выявить скрытые зависимости, что может позволить более взвешенно принимать решение о предоставлении финансирования. Самое главное в таких моделях — это наличие большого количества данных, чтобы искусственный интеллект работал адекватно. В риск-мониторинге ИИ может отслеживать негативные отзывы по лизингополучателю, проверять его деловую репутацию, судебные активности его контрагентов — это всё посредством искусственного интеллекта позволяет отслеживать сигналы возникновения проблемной задолженности по лизингополучателю.

Артём: Оценивалась ли в компании ценность внедрения стандартных скоринговых моделей и искусственного интеллекта? Зачастую ожидаемый эффект от ИИ ниже, чем необходимые для создания подобных систем трудозатраты.

Георгий: Мы изучаем возможность легально использовать ИИ и рассмотрим разные интеграции с нашей предиктивной скоринговой моделью только после того, как будут урегулированы все правовые аспекты.

Оценить эффективность инструментов искусственного интеллекта можно только в параллели и на дистанции, но, пока не будут урегулированы правовые вопросы передачи и обработки персональных данных, работать с ИИ-моделями мы не будем.

Скоринг, мониторинг портфеля и цифровая сделка как ключевые тренды в лизтехе

Артём: Какие тренды развития риск-менеджмента на лизинговом рынке Республики Беларусь вы видите в ближайшие годы? Какие управленческие компетенции станут критичными для топ-менеджмента лизинга? При каких управленческих и технологических условиях лизинговая компания получит большую долю рынка?

Полина: Сейчас есть большой запрос на рост скорости принятия решений. Зачастую, именно скорость ответа клиенту – ключевой фактор его выбора. А быстрое решение невозможно принять без автоматизации. Тот, кто сейчас делает ставку на автоматизацию, и будет впереди. Также сегодня большой запрос идёт на внедрение скоринговых моделей, что в том числе связано с изменением регуляторики и необходимостью обновления подходов. В предыдущие периоды достаточно было экспертного мнения андеррайтера для принятия решения, а в последние месяцы наметилась тенденция, что лизинговые компании задумались о разработке и внедрении скоринговых моделей как важной части ускорения принятия решения.

Артём: Какие метрики по скорости принятия решения вы ставите в компании?

Полина: Наша материнская компания имеет скорость принятия решения менее половины минуты при раcсмотрении кредитных сделок физических лиц. Мы хотим ещё быстрее. Метрика по скорингу юридических лиц пока в разработке, при этом по упрощенной процедуре для стандартизированных сделок с юридическими лицами мы тоже стремимся к полной автоматизации и принятию решений в реальном времени.

Артём: У текущих заказчиков мы наблюдаем, что есть потребность в автоматизации андеррайтинга: полностью для физических лиц и частично для юридических лиц.

Полина: Да, верно, так и есть. Для роста бизнеса всегда будет работать принцип 80% на 20%, где меньшую долю по количеству сделок физических лиц стоит рассматривать при помощи андеррайтеров.

Относительно юридических лиц есть 2 направления. Обычно андеррайтеру приходит вся информация, собранная автоматически, и решение принимает именно он. При простых стандартизированных сделках возможно полностью автоматизировать андеррайтинг и юридических лиц.

Артём: В итоге, тренд на ближайшие годы — это вопрос скорости выдачи, достижение минимального времени одобрения выдачи (time to yes).

Полина: Да. Ещё один важный тренд — максимально автоматизированный мониторинг в режиме реального времени: клиента, предмета лизинга и риск-метрик лизингового портфеля.

Георгий: Клиенты ждут простоты оформления сделки, минимум пакета бумажных документов. А лизинговые компании ставят перед собой дополнительную задачу — мониторинг предметов лизинга, портфеля, страховок, а также возможность предсказания дефолтов, чтобы, прогнозируя выход клиента в просрочку, помочь ему решить ситуацию как можно раньше.

Артём: Выходит, бизнесу нужно несколько систем принятия решений — по самой выдаче и по мониторингу для предиктивного оповещения.

Георгий: Да, мы видимСПР как комплекс программ, которые работают с клиентом на протяжении всей сделки. Сейчас у нас уже ведётся работа по автоматизации процессов одобрения и сопровождения сделок.