Экономическая рецессия затянулась и продолжается. Что происходит на этом фоне в банковском секторе? Растет просрочка по кредитам. Уже сегодня она может составлять от 5 до 40% кредитного портфеля банка. Соответственно, чем выше этот показатель, тем больше рисков возникает у банка, тем хуже обстоят дела с ликвидностью и тем активнее приходится решать вопрос сбора задолженностей по просроченным кредитам. Для многих украинских банков эта задача стала первоочередной.
Однако здесь не все так просто и однозначно, а в самом процессе имеются свои "подводные камни". Так, по мнению регулятора финансового рынка Украины Нацфинуслуг, деятельность коллекторских компаний противоречит закону "О защите прав потребителей".
Но эффективность бизнес-процессов по управлению дебиторской задолженностью во многом влияет на финансовую стабильность организации, а также на уровень текущих и будущих рисков. Как результат, банки вынуждены самостоятельно искать выход из сложившейся ситуации, и вопрос построения собственной эффективной системы взыскания долгов сегодня стоит как никогда остро.
Подписывайтесь на Telegram-канал delo.uaСоздание коллекторской службы занимает довольно продолжительное время. Без внедрения специализированного ИТ-решения сделать это качественно и экономически эффективно просто невозможно. По оценкам экспертов, углубленная аналитика позволяет на 50% увеличить эффективность работы коллекторской службы. Сложность этой задачи еще и в том, что работа с должниками должна вестись таким образом, чтобы, с одной стороны, сохранить лояльность прибыльных и перспективных клиентов, а с другой — максимизировать объем собранной просрочки в условиях ограничения затрат на сами мероприятия по ее сбору.
Эффективность всех операций можно повысить на любом из этапов работы с просроченными долгами. Для этого существует широчайший набор аналитических IT-инструментов. В первую очередь, это инструменты Data Quality, которые позволяют подготовить данные дебитора (ФИО, пол, возраст, контакты, место работы, и т.д.). В дальнейшем это помогает находить счета дебитора в организации, правильно составлять претензии, работать с должником по различным каналам коммуникаций (звонки, письма), готовить документы для передачи в суд и т.д.
Вероятность возврата долга можно заранее просчитать. Она зависит от многих факторов, часть из них известны и могут быть оценены статистически. Накопленная историческая информация, методы Data Mining и планирование экспериментов позволяют создать эффективные скоринговые модели для оценки вероятности взыскания задолженности, прогноза размера возврата и определения наилучшего способа взыскания. Эти модели учитывают, например, такие факторы, как демографические данные дебитора, предполагаемый уровень доходов и расходов, имущественное положение, наличие надежных контактных и идентификационных данных, историю поведения, использования услуг, начислений, штрафов и т.д.
Аналитические решения, производители которых ежегодно попадают в рейтинги таких авторитетных организаций как Gartner или Chartis Research, позволяют также оценить экономический эффект от проведения кампании по взысканию еще до ее непосредственного запуска. Экономический эффект зависит от объема долга, прогнозируемых сроков и размера возврата задолженности и, конечно, от затрат на соответствующие мероприятия. Многие украинские банки, применяя наши скоринговые модели к просроченным кредитам, могут оценить величину потерь, которых удалось бы избежать за счет повышения точности анализа кредитных заявок и использования инструментов Data Mining.
Особое место в этом процессе занимает создание стратегий по воздействию на должника — от безобидного SMS с напоминанием о долге до личного визита сотрудника коллекторской службы. Визиты и даже телефонные переговоры обходятся дорого. Чтобы минимизировать затраты на процесс взыскания, важно не только правильно разработать стратегии, но и выстроить их в последовательную систему, а также оптимизировать в зависимости от выделенного бюджета, количества сотрудников в подразделении hard collection, загрузки call-центра и т.д. С подобными задачами эффективно справляются такие инструменты, как Campaign Management и Campaign Optimization.
Бизнес-аналитика помогает правильно выстраивать систему принятия решений и, как следствие, более эффективно работать над задачами сбора задолженности специалистам на всех уровнях: от разработчиков моделей и аналитиков, до риск-менеджеров, коллекторов и топ-менеджмента.