Артём Каливанов,
представитель альянса компаний Expera-Suntronix.
В 2020 году мы внедрили в одном из банков Узбекистана систему краткосрочного кредитования.
Я менеджер этого проекта, а до этого работал в международных командах, внедряющих IT решения на рынках Украины, Вьетнама и России.
Мы занимаемся автоматизацией бизнес-процессов, которые делают жизни людей лучше, например, позволяют получить заём за пару минут без справок и залога.
Однажды овердрафт меня выручил
Овердрафт — это краткосрочный кредит. Человек подключает услугу один раз и получает возможность потратить больше денег, чем есть на карте (в пределах определенного лимита). Долг и проценты погашаются с ближайшей зарплаты.
Такие краткосрочные займы распространены во всём мире.
Сам я пользовался овердрафтом, когда ещё жил на Украине — в одной из командировок возникли незапланированные расходы и возможность получения овердрафта по карте меня выручила.
Как работают овердрафты в Узбекистане
Классический кредит предполагает получение в бухгалтерии справки о заработной плате и физического визита в банк, но это не наша история. Овердрафт — он про удовлетворение текущих потребностей, когда на карте не осталось денег.
Например, жена проходила мимо магазина и влюбилась в туфли. Или вы решили пойти в ресторан с друзьями, а до зарплаты ещё неделя.
То есть мы говорим о случаях, когда небольшие деньги нужны здесь и сейчас. Никто не будет собирать справки и стоять в очереди ради туфель.
Сегодня многие банки в Узбекистане предлагают онлайн-овердрафты: клиент дистанционно подает заявление и … вот тут наступает ключевой момент.
Как правило, заявка рассматривается 2−3 дня. Это значит, что в банке сидят специалисты, которые анализируют данные и принимают решения.
Мы же внедряли кредитный механизм, освобождённый от человеческого фактора. Система сама регистрирует заявку, анализирует доходы клиента и принимает решение о выдаче займа. Человек ошибается, правильно настроенная система — нет.
Скоринговая модель настраиваемая. Это позволяет накапливать статистику и анализировать, какие заявки и в каком количестве проходят по условиям кредитования, а какие и по какой причине отсеиваются. Таким образом, банк может гибко менять фильтры и параметры отбора, чтобы быстрее реагировать на колебания рынка потребительского кредитования.
А потом грянул COVID-19
Онлайн-овердрафт должен был стать первым небольшим продуктом, выпущенным в рамках крупного проекта по внедрению в банке системы IBM BPM.
Однако в пути собачка подросла. Причина — COVID-19 и людская психология. Изначально система предусматривала всего три правила, на основании которых принималось решение о выдаче средств.
А потом грянул коронавирус, и вопрос качества кредитного портфеля встал особенно остро. Понятно, что банк не может работать в убыток, поэтому система должна распознавать и отсекать ненадёжных заёмщиков.
В итоге скоринговая модель, принимающая решение о выдаче овердрафта, усложнилась. Так, пришлось добавить факторы стабильности зарплатных поступлений, отсутствия незакрытых кредитов с просрочкой
Долго тестировали систему, чтобы ничего не отвалилось
Первой сложностью стало согласование работы банка со скоринговой моделью. В международной практике принятие решения на основании правил скоринговой модели — обычное дело, однако в Узбекистане данная схема работы не развита.
С другой стороны без автоматизации процесса пропадает сама суть онлайн-овердрафта. Если вы отправили заявку на заём, уже будучи в магазине, то вряд ли захотите долго ждать ответа банка.
Кроме этого, значительную часть проектного времени заняли регресс-тесты, направленные на обнаружение ошибок. Дело тут в высокой цене каждого промаха.
Для понимания масштаба — если раньше за месяц банк обрабатывал в среднем 200 заявок на овердрафт, то после запуска системы этот показатель превысил 18 000.
Малейшая ошибка привела бы к шквалу звонков, на обработку которых банк потратил бы значительные ресурсы.
Узбекистанцы — очень упорные люди
Большое влияние на конечный продукт оказали и сами сотрудники банка. Изначально в продукте сообщения для пользователя были не очень детализированными.
Например, человек при подаче заявки ошибался в цифре/букве и получал сообщение «Неверные данные». Опираясь на опыт и знание своих клиентов, специалисты банка сразу предупредили, что подобное неинформативное сообщение приведёт к огромному количеству звонков с вопросами. Люди просто не поймут, где именно ошиблись и почему выдача овердрафта сегодня невозможна.
Поэтому системные сообщения мы прописывали очень подробно, обсуждая с заказчиком каждую формулировку. Так нам удалось уберечь его от тысяч звонков на горячую линию.
Что нам не удалось предусмотреть (и чего я не встречал ранее) — это необычайное упорство узбекистанцев.
Практика показала, что в случае отказа клиенты не сдаются и пытаются получить заём снова и снова: делают по 8−10 заявок подряд. Системные сообщения с причинами отказа они при этом игнорируют.
Чтобы уменьшить нагрузку на платформу, разработчикам пришлось прописать дополнительное правило: не больше 3 попыток получения овердрафта за сутки.
Результаты
Команда уложилась в отведенные на проект три месяца, хотя из-за дополнительных условий платформа усложнилась в разы.
Замедляло процесс и то, что скоринговая модель интегрировалась в банковскую структуру впервые и заказчику приходилось часто консультироваться с Центральным банком на предмет её соответствия законодательству Узбекистана.
После запуска системы количество заявок на овердрафт выросло практически в сотню раз.
