Современные инструменты работы с просроченной задолженностью

1. Современные инструменты работы с просроченной задолженностью Мировой и российский опыт Евгений Штеманетян Директор, Россия и СНГ FICO Максим Сидоров Ведущий консультант FICO

2. Несколько слов о нас

3. Клиентыи партнеры в России и СНГ

4. Оптимизация процессов сбора/взыскания Фокус на аналитику и управление принятием решений Стратегии принятия решений Оптимизация Операционная компонента Предиктивная аналитика • Решения • Операционные • Тактические • Стратегические • Учет требований бизнеса/KPI • Скорость внедрения • Чемпион/претендент • Ориентир на бизнес-цель(и)/KPI • Внешние и внутренние ограничения • Анализ чувствительности • Углубленный анализ «что если?» • Операционная эффективность и согласованность • Системы • Процессы • Ресурсы • Отчетность • Поведенческие модели • Прогнозирование: • Ролл-рейты • Канал/время • ECA (Ожид. сбор) • Повторный дефолт Fair Isaac Advisors (консалтинг) Предиктивные модели FICO Построение оптимальныхCollection-стратегий Приложения для автоматизации процессов взыскания и принятия решений (FICO Debt Manager, FICO Blaze Advisor)

5. Сбор долгов, удобный для клиента Как увеличить сборы, при этом снизив затраты и увеличив качество сервиса Стандартный обзвон… Звонок хорошему клиенту (с низкой вероятностью дефолта) в момент, когда он/она заняты, может привести к недовольству До других клиентов сложно дозвониться, либо они не хотят или не могут разговаривать, в стандартное рабочее время PDS Иногда поведение операторов может вызвать жалобы клиентов и даже действия регулятора Банк использует несколько колл-центров, а также коллекторские агентства для работы с должниками на различных стадиях

6. Сбор долгов, удобный для клиента Как увеличить сборы, при этом снизив затраты и увеличив качество сервиса Масштабирование без ограничений VIP-клиенты могут быть проинформированы о просрочке в ненавязчивой форме Мультиканальная стратегия коммуникации… Email Анализ и принятие решения Просрочка погашена Клиенты с первой просрочкой 1-30 могут выбрать время, когда им поступит входящий звонок автоинформатора, а также совершить платеж в автоматизированном режиме SMS Звонок на мобильный Просрочка погашена Звонок на домашний Виртуальный агент Часто клиенты предпочитают взаимодействие с «роботом» на этапе просрочки (смущение, излишняя агрессия). Плюс Банк точно знает когда и что было сказано. Звонок на мобильный Коллекшен-система Банка отбирает клиентов для коммуникации Дополнительно учитывается другая информация, такая как история выходов на просрочку/ контактов. Определяются клиентские сегменты, н-р VIP, первая просрочка, частые просрочки Просрочка погашена Данные о результатах коммуникации В тех случаях, когда клиент хочет поговорить с оператором можно перевести звонок на внутренний колл-центр

7. Результаты некоторых проектов Обработка на 300% больше должников без увеличения персонала Увеличение платежей на 51% по сравнению с контрольной группой Полностью автоматизированная обработка 69% входящих звонков 56% респондентов предпочитают автоматизированное информирование, только 26% разговор с оператором

8. Предиктивные модели для задач сбора и взыскания Legal Insolvent Timing

9. = Ожидаемый сбор (ECA) X X % погашения долга Сумма долга Вероятность платежа Оценка ожидаемых сборов (ExpectedCollectionAmount) • Прогнозирование Ожидаемых сборов (Expected Collection Amount - ECA) • Прогнозирование на определенный временной период (н-р 6 месяцев) • Используется для оценки уровня взыскания (recovery rate) по договору для определения приоритетов, отбора активов для продажи/передачи в суд и других действий на поздних стадиях • Может использоваться для прогнозирования Чистой приведённой стоимости (Net Present Value - NPV) активов • ОС (ECA) дает прогноз суммы сбора по договорам/портфелю, а не только вероятность платежа -------------------------2 модели------------------------

10. Результаты некоторых проектов - Аналитика • Клиент: Крупнейший банк в сегменте retail card • Задача:Увеличение эффективности сбора путем определения договоров, по которым необходимо провести работу для снижения перетока в более поздние бакеты • Подход банка: Использование скорингов БКИдля приоретизации работы на ранних этапах • Решение FICO: Разработка кастомныхколлекшен-моделей • Результаты: • Снижение на 1.7% перетока баланса в поздние бакеты • 6:1 ROI Задача: Определить с Какими клиентами контактировать, Когда и Как (канал) Подход:Разработка клиентоцентрированныхколлекшен-моделей Soft: Прогноз перехода из бакетов 1 и 2 в более глубокую просрочку Hard: Прогноз Ожидаемого сбора(ECA) Модели использовались в стратегиях принятия решений, разработанных FICO Результаты:Модели и стратегии были внедрены Банком, достигнуты следующие улучшения KPI по портфелю: Снижение потерь в годовом выражении = €10 млн. Разовое снижение резервов = €5 млн.

11. Построение оптимальных стратегий сбораВ привязке к KPI по портфелю, ограничениям бизнеса и решениям, влияющим на KPI Метрики Цель/KPI Данные Решения Ограничения Пред. модели Пример: Ранний сбор Обещание оплаты Ожидаемый сбор Доходы Повед. скор Прибыль Ролл-рейты Коллекшен- действия Потери Коллекшенскор Оп-ые затраты Списание Скор БКИ Сумма сп-ния Баланс Отток Кол-во коллекторов Стоимость действий Пени/штрафы

12. Результаты проекта – Оптимизация стратегий сбора • Клиент: Банк BPH (GE Польша) • Задача:Определить с Какими клиентами контактировать, Когда и Как (канал) • Бизнес-ограничения: • - операционные затраты не увеличиваются • - кол-во сотрудников не увеличивается • Подход: Построение оптимальных стратегий взыскания для ранней стадии сбора • Минимизация: перетока баланса из бакета 1 на этап «Списание долга» • перетока баланса из бакета 1 в бакет 2 • Результаты:Через 3 месяца - снижение перетока баланса из Бакета1 в Бакет 2 > 3% • Через 6 месяцев - снижение перетока баланса из Бакета 1 на этап «Списание» > 10% • Снижение объемов списания на горизонте 1 год - $5млн.

13. Спасибо за внимание Евгений Штеманетян Директор, Россия и СНГ FICO EugeneShtemanetyan@fico.com Максим Сидоров Ведущий консультант FICO MaximSidorov@fico.com