Ольга Рубцова: «Проблемные клиенты и просрочка перестают быть проблемой при автоматизации»



Почему в создании полноценной IT-системы для сбора задолженности не обойтись подручными средствами? На какие результаты можно рассчитывать банкам, автоматизирующим эти процессы? На эти и другие вопросы «Б.О» ответила Ольга Рубцова, заместитель генерального директора по работе с финансовым сектором «Техносерв Консалтинг».

— Процент просроченной задолженности в банках постоянно растет. Можно ли сократить ее с помощью средств автоматизации?

— Однозначно да, и это неоднократно доказанный факт. Одна из главных задач коллекторской системы — собирать воедино всю информацию по должнику, по аналогии с CRM-системой, которая агрегирует данные о клиентах. В банках, где нет специализированного IT-инструмента для работы с должниками, используют несколько разных систем. Крайне неудобно и неэффективно. Частый пример из банковской практики: клиент выходит на просрочку по одному продукту, а через какое-то время становится должником и по другому. А в банке при этом разные продукты поддерживаются разными системами. Чтобы определить просрочку одного клиента в целом, нужно собрать данные из нескольких систем. В процессе телефонного разговора с клиентом коллектор тоже вынужден обращаться к разным источникам информации, чтобы понимать, какие обещания клиент уже давал, можно ли изменить график платежей и т.д. Кроме того, новые данные надо где-то фиксировать.

Отсутствие единой системы сбора задолженностей оборачивается тем, что работа с каждым должником требует большей подготовки и больше времени на один контакт. За день коллекторская служба успевает связаться с гораздо меньшим числом клиентов, чем могла бы. С другой стороны, страдает качество коммуникации с клиентом, вмешивается человеческий фактор, поскольку коллектор должен порой чуть ли не на калькуляторе рассчитать предложение по изменению платежей.

Да, в АБС встречается модуль по работе с проблемными активами. Казалось бы, вот он, единый инструмент для работы с должниками. Но, как правило, этот модуль дает возможность построить работу не от клиента, а от договора. А если у клиента несколько договоров, как чаще всего и бывает? Это значит, что нужно посмотреть информацию по каждому договору и снова общий долг «считать на калькуляторе».

Еще один важный момент в сборе задолженностей — возможность применять разные подходы к разным типам должников. Учитывается при этом и банковский продукт, и категории клиентов, количество дней на просрочке, сумма просрочки и т.д. Удержать все это в голове невозможно. Поэтому эту задачу решают именно с помощью специализированных систем.

— Но в банке обычно уже есть несколько систем, имеющих пересекающиеся функции. Вы упомянули АБС и CRM, есть и системы автоматического обзвона. Может быть, достаточно доработать их и не внедрять специализированное решение?

— Многие банки так и делают, принимая за основу CRM-систему. Но не надо обманываться: CRM и коллекторская система схожи, но не заменят друг друга.

Начнем с того, что обычно подразделение по работе с проблемными активами в банке — отдельная бизнес-единица. И когда банк внедряет CRM-систему, задача которой накопить информацию по клиентам, чаще профи по работе с проблемными активами в этот процесс не включают. А значит, взаимодействие с должниками такая CRM-система не охватывает. Или в лучшем случае содержатся данные о должниках и просрочках. Но этого недостаточно. Надо понимать, какие шаги нужно совершить для возврата долга. Ведь работа с просрочкой — это множество разных процессов, в которые вовлечено множество сотрудников из большого числа подразделений: юридической и коллекторской служб, службы безопасности, колл-центра и т.д. У каждого банка существует целый ряд стратегий работы с проблемными активами, которые отличаются на стадиях soft, hard и legal-collection. При этом сам алгоритм работы с должником определяется сегментом, в который он попадает. А это уже задачка для аналитических инструментов.

Поэтому решение для сбора задолженности, разработанное нашей компанией, как конструктор, состоит из четырех больших блоков. Первый — это аналитика, отвечающая за сегментацию должников. Второй блок позволяет определить, по какому алгоритму нужно взаимодействовать с тем или иным сегментом клиентов. Третий блок автоматизирует операционную деятельность — это те интерфейсы, с помощью которых специалисты работают с должниками. И четвертый блок — это снова аналитика, но уже для оценки эффективности всех произведенных шагов. Само решение создано на промышленной платформе Oracle Siebel CRM.

— Насколько вам пришлось доработать эту платформу?

— Первые шаги по разработке системы мы предприняли лет 10 назад. А готовое решение, полностью покрывающее все стадии сбора просрочки и включающее настройки стратегий, появилось только пять лет спустя. Мы продолжаем развивать его функциональность, постоянно обновляем версию платформы.

Финансовая индустрия помнит немало примеров, когда банки пробовали разрабатывать коллекторские системы самостоятельно. Один крупный игрок попытался создать сбор задолженностей на базе ВРМ-системы. Банк потратил полтора года на автоматизацию только одной стадии, а именно досудебного и судебного производства — legal collection. Так и не получив нужного полного функционала, в банке отказались от идеи собственной разработки и стали искать готовое промышленное решение. Этот случай очень индикативный: создать коллекторскую систему не так легко даже банку, который глубоко знает все нюансы работы с должниками и не ограничен в финансах.

— А в чем больше всего проявляется специфика коллекторских систем? На что нужно обратить внимание банкам при ее создании?

— Основные принципы уже обозначены?— это выстраивание работы от клиента, а не от договора, тонкая сегментация должников, фиксация всей информации. Еще один важный момент — возможность работы с достоверной информацией. Мы сталкивались с ситуацией, когда коллекторы общались с должниками на основе данных по просрочке недельной давности. Можете себе представить, как на их звонки реагировали клиенты, которые уже погасили долг. А коллекторы не могли проверить это, им оставалось только полагаться на слова. Такие неловкие ситуации должны быть полностью исключены получением информации в режиме онлайн. Например, в нашей системе дополнительно можно сделать онлайн-запрос. Если клиент внес какую-то сумму 10 минут назад, то онлайн-запрос в любую из банковских систем позволяет увидеть эту транзакцию, пусть банковский день еще не закрыт.

Отдельный фокус в создании IT-системы приходится на эффективность процесса коллекшн. Понятно, что операционные издержки на работу с должниками и без того сокращаются за счет автоматизации и избавления персонала от ненужных процедур, предотвращения ошибок. Но еще важно учитывать себестоимость сбора. Неразумно тратить усилия на выбивание долга, сумма которого существенно ниже, чем звонок коллектора. Система сбора автоматически сопоставляет сумму задолженности и себестоимость сбора. В зависимости от результата анализа может кардинально измениться подход к работе с данным долгом в целом.

— В какие сроки банкам реально получить такую систему? И на какие результаты ее использования можно рассчитывать?

— Лучший ответ на эти вопросы дает внедрение нашей системы в ВТБ24. За три месяца мы запустили все стадии сбора просрочки по физическим лицам в этом банке, начиная от стадии soft-collection и заканчивая работой с агентствами, судебное, исполнительное производство. За это время были импортированы данные из старой системы и реализованы 12 точек интеграции. Сейчас наша система покрывает работу с должниками в масштабах всей России, Беларуси, на подходе другие страны СНГ. В ВТБ24 ожидали с помощью IT-решения увеличить сбор задолженности на 10%, по факту за первые же месяцы этот показатель вырос до 14,5%. В результате наша система стала IT-стандартом по работе с должниками не только в самом ВТБ24, но и в «дочках» банка.

Система используется также в Промсвязьбанке, работу с юридическими лицами на ее основе построил Сбербанк. Из совсем недавних внедрений можно назвать крупный розничный банк, где наши консультанты выстроили сам бизнес-процесс сбора задолженности на основе уже используемой в банке BPM-платформе. Фактические результаты этого проекта еще не были названы. Уверена, свою основную цель — уменьшения перехода клиентов с одной стадии просрочки на другую в среднем на 10% — банк достигнет.

Игорь Костылев

Возврат к списку

Контакты для прессы
Елена
КАБАНЕЦ
PR-директор
pr AT tsconsulting DOT ru
+7(495) 981-92-92
Заказать звонок
* — заполните обязательно