 |
Меткомбанк ускорил процессы андеррайтинга и повысил качество проверки заемщиков с помощью решения SAS
Москва, 4 декабря 2014 г. – Построив кредитный конвейер на базе SAS Real-Time Decision Management (SAS RTDM), Меткомбанк стал быстрее принимать решения по кредитным заявкам и минимизировал вероятность операционных ошибок. Среднее время рассмотрения заявки сократилось с 4-5 до 1,5 часов. При этом количество человеко-часов андеррайтеров снизилось на 30%, а количество обращений заемщиков выросло почти на треть.
Решение о необходимости создать автоматизированную скоринговую систему было принято руководством Меткомбанка в 2012 году. К тому времени банк вышел на значительные объемы кредитования и выдавал около 800 млн. руб. в месяц. При этом на рассмотрение кредитной заявки уходило в среднем 4-5 часов, что для экспресс-кредитования достаточно много. Чтобы развиваться дальше, нужно было либо увеличить штат андеррайтеров, либо автоматизировать технологические процессы. Банк пошел по второму пути.
«При выборе поставщика решения для нас определяющими факторами были гибкость продукта, возможность настройки бизнес-правил, легкость интеграции с внешними источниками данных, работа со скоринговыми моделями и известность бренда. С учетом этих критериев, большинство голосов на тендерном комитете набрало предложение компании SAS», - рассказывает Виталий Костюкевич, начальник управления контроля рисков розничного кредитования Меткомбанка.
«Проект внедрения SAS RTDM в Меткомбанке начался в период быстрого роста бизнеса банка. Сейчас, в период экономического спада, решение остается актуальным, поскольку помогает банку держать приемлемый уровень кредитного риска при снижении ресурсозатрат на андеррайтинг. За последний год качество заемщиков сильно снизилось, и для банков стало еще более важно учитывать при выдаче кредита все риски и возможности, взвешивать все за и против. При этом решения по-прежнему нужно принимать быстро, чтобы не упустить надежного заемщика. Для нас ценно, что именно решение SAS было выбрано в качестве универсальной платформы, которая может помочь банку как в поддержании роста, так и в управлении качеством кредитного портфеля», - комментирует Валерий Панкратов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.
Процесс внедрения кредитного конвейера был разделен на несколько этапов. В первую очередь был запущен анкетный скоринг для снижения социально-демографических рисков и классификации заемщиков. В рамках этой задачи была разработана витрина данных и запущены 2 модели анкетного скоринга для автокредитов. Функционал кредитного скоринга был реализован на основе продуктов SAS Credit Scoring for Banking, SAS RTDM и SAS Model Manager.
На втором этапе внедрения системы на базе кредитного скоринга реализован ряд вспомогательных решений, которые позволяют использовать возможности системы кредитного скоринга более широко, повышая вместе с тем качество принимаемых решений по кредитному скорингу и улучшая информативность результатов. В рамках второго этапа проекта реализован следующий функционал:
• Первоначальная проверка присутствия клиента в стоп-листах, что снизило нагрузку на андеррайтеров при принятии решений в ручном режиме.
• Проверка данных клиента на соответствие требованиям банка (прескоринг), в данном блоке реализована проверка дохода заемщика на соответствие внутреннему справочнику доходов физических лиц и проверка стоимости транспортного средства (для неофициальных дилеров).
• Интеграция с 4 внешними бюро кредитных историй (БКИ) на отправку и получение ответов по кредитной истории и скоринг-балла БКИ.
• Консолидация данных кредитных историй (КИ) по клиенту. Помимо консолидации кредитной истории заемщика из 2 БКИ, в данном блоке реализована консолидация поведенческих скоринг-баллов БКИ.
• Выявление фактов мошенничества на внутренних данных по определенным банком правилам, которые свидетельствуют о возможности мошенничества по кредитной заявке (анти-фрод).
• Поиск связанных заявок клиента и выявление изменений в данных заявки, данный блок был необходим для отслеживания связанных заемщиков и применения правил анти-фрода.
• Определение стратегии верификации на основе проведенных проверок и расчетов. Учитывая результаты анкетного и поведенческого скоринга, взнос и тип дилера, сумму погашенных обязательств к запрашиваемому кредиту, система классифицирует заемщика и помогает определить, какие проверки должен провести андеррайтер для принятия окончательного решения.
• Расчет дополнительных агрегатных показателей для ПО «Андеррайтер».
• Интеграция с системой «Андеррайтер».
После успешного окончания этих работ система была переведена в опытную эксплуатацию. После перевода всех региональных отделений банка на новую схему андеррайтинга – с февраля 2014 г. – все кредитные заявки проходят обработку в SAS RTDM.
«Уже через два месяца после начала проекта система у нас заработала в промышленном режиме для скоринга заемщиков. Затем мы поэтапно подключали внешние источники и реализовывали все остальные варианты проверки», - поясняет ход проекта Виталий Костюкевич.
В ноябре 2014 года в Меткомбанке был завершен следующий этап развития кредитного конвейера на базе SAS RTDM. В систему добавлены автоматические запросы к базе залоговых автомобилей НБКИ. В январе 2015 планируется добавить запросы к системе противодействия мошенничеству National Hunter (ОКБ). «Сейчас мы развиваем функциональность фрод-скоринга на основе уже разработанных внутренних правил», - добавляет Виталий Костюкевич.
В перспективе, за счет ускорения принятия решений и комплексной оценки заемщиков с помощью системы на базе SAS RTDM Меткомбанк намерен повысить эффективность управления кредитными рисками.
Контактное лицо: Гала Калимуллина
Компания: SAS
Добавлен: 16:06, 08.12.2014
Количество просмотров: 844
| ГИГАНТ – Компьютерные системы: ИИ как помощник, а не замена, ГИГАНТ, 22:17, 14.07.2026, Россия271 |
| Сергей Семикин, СЕО компании “ГИГАНТ – Компьютерные системы” рассказал о том, что доверие к ИИ (7,7 из 10) оправдано лишь для вспомогательных задач, но не для самостоятельных действий, а также о том, что главные риски – это масштабирование ошибок через процессы и избыточные полномочия алгоритмов. |
| МегаФон нарастил зону уверенной связи в Удмуртии, МегаФон, 22:14, 14.07.2026, Россия278 |
| МегаФон запустил новое телеком-оборудование для жителей села Красное в Увинском районе Удмуртии. Это событие стало логичным продолжением работы оператора, начатой в текущем году. Теперь жители села могут оперативно связываться с семьей и родными, решать рабочие и бытовые вопросы. |
| С новой связью: МегаФон запустил 4G для сысертских садоводов, МегаФон, 22:12, 14.07.2026, Россия285 |
| Техническая служба оператора запустила новые базовые станции в Талицком и Сысертском муниципальном округах Свердловской области. Теперь стабильная мобильная связь и интернет от МегаФона доступны для жителей села Завьяловское, а также дачников СНТ «Новофомино». В целом новое качество цифровых услуг стало доступно примерно для тысячи человек. |
| OSMI IT и Intelsy составляют рейтинг российских AI-интеграторов, OSMI IT, 22:12, 14.07.2026, Россия282 |  |
| ИИ- и веб-интегратор OSMI IT совместно с компанией Intelsy исследуют российский рынок AI-интеграторов и оценивают выручку компаний от разработки и внедрения ИИ-решений. На основе собранных данных будет сформирован рейтинг, который будет опубликован на платформе Digirate. |
|
|
