Статья опубликована в журнале «Креативная экономика»10 / 2010

Выбор технологической платформы для автоматизации процесса работы с проблемной задолженностью в кредитной организации

Хвацкая Наталия Леонидовна, Соискатель, руководитель группы развития технологий взыскания Управления по работе с проблемными активами Банка ВТБ24 (ЗАО), Россия

Choice of technological platform for automatization of the process of work with problem arrears in the credit organization - View in English

 Читать текст |  Скачать PDF | Загрузок: 68

Аннотация:
В статье предлагается методика выбора технологической платформы для автоматизации процесса работы с проблемными кредитами в кредитной организации. Приводится классификация и примеры наиболее распространенных решений в этой области.

JEL-классификация:

Цитировать публикацию:
Хвацкая Н.Л. Выбор технологической платформы для автоматизации процесса работы с проблемной задолженностью в кредитной организации // Креативная экономика. – 2010. – Том 4. – № 10. – С. 9-17.

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241


Анализ ситуации, сложившейся на финансовом рынке страны, показывает, что в ближайшие 3–5 лет банковской системе России для успешного развития предстоит решить ряд проблем. В частности, для развития финансовых показателей необходимо минимизировать негативное влияние «плохих» кредитов. Поэтому в современной экономике все большие требования предъявляются к информационным технологиям в области сбора долгов: ориентация на высокотехнологичные решения, использование вариативных стратегий и методов управления, возможность модернизации в соответствии с меняющейся рыночной ситуацией, оптимизация бизнес-процессов позволяют повышать качество кредитных портфелей.

Решение проблем

 

В настоящий момент на российском рынке существует множество поставщиков, предлагающих свои решения в области автоматизации работы с проблемной задолженностью, так называемые, коллекторские системы. Все предлагаемые решения можно условно разделить на следующие группы:

1. Решения, разработанные на основе промышленных CRM-систем, таких как: Oracle Siebel CRM, Microsoft Dynamics, Terrasoft CRM.

Преимуществами решений этой группы является продуманность, гибкость и «обкатанность» самой платформы, наличие на рынке специалистов, имеющих опыт работы с этими CRM, наличие опытной техподдержки. В то же время качество конкретного решения на базе CRM сильно зависит от опыта компании-поставщика в предметной области. Компания может с успехом внедрять свои многочисленные удачные решения в области, например, маркетинга, но, не обладая достаточными знаниями в узкоспециальной области сбора долгов, предлагать не очень качественное решение именно по данному предмету. Выбирая систему из данной группы, необходимо убедиться в достаточном опыте поставщика и в наличии работающих, а главное, успешно внедренных решений на российском рынке. Системы из данной группы подходят крупным организациям, способным окупить внедрение дорогостоящего промышленного решения.

2. Ко второй группе относятся системы, являющиеся модулями по работе с просроченной задолженностью в составе более крупных решений (решение компании ЦФТ, Profile от компании Fidelity). Модуль может находиться в составе, например, АБС (автоматизированной банковской системы). Системы этой группы отличает с одной стороны высокая степень интеграции на уровне базы данных с материнской системой, с другой стороны, практическая невозможность работы без установки всего комплекта программного обеспечения, включая сам материнский модуль. Такие решения могут рассматриваться организациями, внедряющими «все и сразу», либо на старте бизнеса, либо при полной замене платформы автоматизации.

3. Третью группу составляют системы, изначально разработанные для автоматизации работ с просроченной задолженностью. В свою очередь эту группу можно разделить на два типа: решения, давно существующие на мировом рынке, и «молодые» решения.

Решения первого типа дорогостоящи, но имеют многолетнюю историю, широкие возможности и аккумулируют большой опыт в предметной области. В то же время, данные системы предлагаются зарубежными поставщиками, поэтому они слабо адаптированы к российскому рынку, и, следовательно, требуют серьезных доработок при внедрении. При выборе такой системы следует учитывать еще наличие и англоязычной документации, а также зарубежной проектной команды со стороны поставщика со всеми вытекающими последствиями: языковый барьер, ограниченность присутствия специалистов в России и пр.

Новые решения проблемы

 

«Молодые» решения, привлекательные своей ценой, сильно уступают системам первого типа в качестве и функциональности. Преимуществом отечественных систем данной группы является их адаптированность именно к российской специфике предметной области, русскоязычная проектная команда.

Описываемая классификация решений, а также основные преимущества и недостатки решений каждого типа приведены в табл. 1.

 Таблица 1

 Сравнительная характеристика групп систем

Вместе с анализом платформы, согласно приведенной классификации, при выборе решения должны анализироваться и другие аспекты: вопросы внедрения и интеграции, системные требования и ограничения программного обеспечения, требования к Hard ware и собственно функциональность предлагаемой к внедрению системы применительно к бизнес-процессам, автоматизация которых предполагается.

При анализе процесса интеграции необходимо рассмотреть планируемые точки интеграции и оценить сложность «встраивания» нового решения в существующую IT-архитектуру организации. В частности, коллекторская система должна быть интегрирована с банковской мастер-системой для получения финансовой информации о состоянии счетов клиента и его контактных данных, может быть интегрирована с системой автоматизированного телефонного обзвона, СМС-информирования, процессинговой карточной системой для работы с проблемными долгами по кредитным картам.

Данные о работе с проблемными активами могут быть выгружены в хранилище данных DWH. Интерес представляет также возможность интеграции коллекторской системы с БКИ (Бюро кредитных историй).

Предлагаемое решение должно не только давать возможности интеграции, но и уметь «переварить» предлагаемые ему объемы и качество данных. Отсюда должны проистекать системные и количественные требования. В частности, необходимо оценить объем обрабатываемого портфеля (как число уникальных клиентов, так и число счетов), количество одновременно работающих пользователей, предполагаемый объем хранимых данных (файлы, комментарии).

Очень большое значение имеет распределенность системы: наличие пользователей в филиалах/регионах, а также необходимость работы точек интеграции и пользователей в разных часовых поясах. Данные требования могут серьезно влиять не только на логику работы системы, но и на ее целевую архитектуру.

Система на старт

 

Функциональные требования должны, в основном, базироваться на существующих в кредитной организации бизнес-процессах, но можно выделить и ряд универсальных требований, которым должна удовлетворять система, вне зависимости от бизнес-логики. В табл. 2 приводится набор функциональных требований верхнего уровня, которые могут предъявляться к системе автоматизации работы с проблемными долгами.

 Таблица 2

Набор функциональных требований верхнего уровня

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Практика внедрения автором статьи коллекторских систем в коммерческих банках показывает обязательность некоторых из приведенных требований. В частности, выполнение требований 1, 2 и 5 позволяет организовать в системе эффективную работу с большим по численности и разнородным по качеству портфелем «просрочки», что очень актуально на этапах раннего сбора. Реализация требования 3 позволяет работать как с клиентами, так и с договорами, что очень актуально при автоматизации работы на более поздних стадиях просрочки, например, судебной работы и исполнительного производства.

«Историзм» работы с клиентами и договорами, сформулированный в требованиях 7-9, позволяет планировать каждое следующее действие с клиентом в системе по результатам предыдущих, что делает его более результативным и целенаправленным. Требование 11 в части реализации функции поиска необходимо для процесса приема входящих звонков от клиентов, когда важно быстро найти позвонившего клиента для оценки его текущей ситуации и эффективного ведения переговоров.

Одной из самых значимых и объемных частей любой коллекторской системы является ее бизнес-логика. Это совокупность отдельных бизнес-процессов, реализованных в системе, а также набор правил и функциональных единиц, определяющих логические и системные связи между ними. В крупных организациях наборы правил и количество автоматизируемых процессов могут быть очень большими, поэтому при выборе платформы стоит также обращать внимание на ее масштабируемость и возможности для расширения.

При реализации большого проекта автоматизации функционал может быть разбит на несколько логических частей, а проект на несколько фаз внедрения, поэтому выбранная технологическая платформа в этом случае должна позволять «поэтапный» ввод в эксплуатацию.

Состав внедряемых процессов должен зависеть от конкретных нужд бизнеса, в табл. 3 выделены основные процессы и этапы сбора проблемной задолженности, которые можно автоматизировать.

 Таблица 3

Процессы для автоматизации

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

При анализе и реализации бизнес-логики стоит учитывать и продуктовую составляющую просроченного портфеля, с которым предстоит работать. Очевидно, что стратегии и логика работы с обеспеченными кредитами отличаются от кредитов без обеспечения. Процесс работы с кредитами юридическим лицам отличается от работы с кредитами физических лиц. При выборе системы должны учитывать и эти особенности.

Выводы

 

Подход к процессу сбора долгов в различных компаниях индивидуален, однако грамотной выбор платформы автоматизации, основанный на вышеизложенной методике, позволит сделать этот процесс в любой компании эффективным, централизованным, контролируемым и планируемым, что незамедлительно отразится на финансовых результатах и качестве кредитного портфеля. Именно сейчас, когда рынок кредитования только возобновляет свою активность, у банков и кредитных организаций есть возможности для внедрения и обкатки новых эффективных технологий. Эти технологии позволят им на этом рынке быть во всеоружии.


Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Хандриков А.А. Международный опыт управления проблемными активами// Финансы и кредит. — 2003. — № 215 (129).
2. Корсачев А.Н. CRM-технологии для сбора задолженности // Банки и технологии. 2009. № 4.
3. Мирошниченко Ю.В. Работа с просроченной задолженностью в условиях кризиса // Банковский ритейл. — 2009. — № 1.
4. Шевченко, И. В. Совершенствование качества обслуживания клиентов кредитными организациями путем внедрения новейших банковских технологий // Финансы и кредит. 2004. № 22.
5. Финансово-кредитный энциклопедический словарь / Под ред. А. Г. Грязновой. – М.: Финансы и статистика, 2002.