Банк «Санкт-Петербург» совместно с GlowByte, CSBI и SAS успешно внедрил новый кредитный конвейер
Таким образом, Банк усовершенствовал процессы управления кредитными рисками, осуществив перевод всех расчетов в новую систему принятия решений на базе платформы SAS и low-code платформы WF Core.
Банк «Санкт-Петербург» продолжает развивать направление потребительского кредитования, в том числе с помощью инструментов цифровизации процессов. Чтобы увеличить объем продаж и предложить клиенту именно то, что ему нужно, Банк использует методы углубленной аналитики. Для поддержки этих методов было найдено решение, которое позволяет точно и быстро осуществлять расчет индивидуальных предложений, – инструмент SAS RTDM (SAS Real-Time Decision Manager).
Сегодня Банк «Санкт-Петербург» официально объявляет проект внедрения системы принятия решений для задач кредитного конвейера по потребительским кредитам и кредитным картам успешно завершенным. SAS был выбран Банком в качестве поставщика технологической платформы, т.к. решение SAS RTDM по факту стало стандартом в области принятия решений. Для реализации системы были приглашены компании CSBI и GlowByte. Компания GlowByte давно зарекомендовала себя на рынке как передовой партнер по внедрению подобного класса систем. Компания CSBI в этом проекте отвечала за комплексную автоматизацию кредитного процесса и за разработку пользовательских интерфейсов на базе собственной low-code платформы WF Core*. CSBI – это российский разработчик IT-решений для коммерческого и государственного сектора, компания работает в сфере автоматизации финансовой отрасли с 1993 года, предоставляя широкую линейку IT-решений под различные задачи бизнеса. Партнером также выступила компании «Неофлекс» – разработчик IT-платформ для цифровой трансформации бизнеса. Компания фокусируется на заказной разработке программного обеспечения и внедрении сложных информационных систем с использованием передовых технологий и подходов.
«В рамках проекта нам удалось реализовать комплексное, многофакторное, но в то же время очень гибкое решение с высоким потенциалом к дальнейшему развитию. Внедренный совместно с нашими партнерами новый процесс позволил упростить и улучшить пользовательский опыт, повысить эффективность работы кредитного конвейера и реализовать уникальную логику подбора предложения», – заметила Директор дирекции поддержки массовых продуктов и продаж Банка «Санкт-Петербург» Наталья Гончаренко.
Внедрение решения практически мгновенно стало положительно сказываться на уровне эффективности работы Банка. Новый кредитный конвейер на базе SAS RTDM и low-code платформы WF Core обладает возможностью быстро подстраиваться под нужды бизнеса и поддерживает высокий уровень сервиса по обслуживанию клиентов.
Так, использование продукта SAS RTDM выводит логику принятия решений по займам на качественно новый уровень. Потенциальный клиент сразу и в соответствии с последними актуальными предложениями Банка получает ответ на свой кредитный запрос: возможную сумму кредита, процентную ставку, размер ежемесячного платежа и стоимость страховки. Система принимает решение исходя из риск-профиля заемщика и, если запрошенные заемщиком условия не подходят, формулирует альтернативное предложение.
Расчет предложения производится системой максимум за минуту. При этом в принятии решения теперь задействованы дополнительные информационные источники, настроенные сразу в двух режимах – синхронном и асинхронном – для более точного расчета кредитного риска и оценки платежеспособности потенциальных заемщиков.
Использование глубокого анализа риск-профилей потенциальных заемщиков дает возможность сократить количество «плохих» кредитов, а быстрое формирование предложений – повысить уровень сервиса, а значит, и число клиентов. Оптимизация и цифровизация процесса позволили сократить долю «ручных» проверок, снизить количество возможных ошибок и операционные затраты.
«Внедрение нового кредитного конвейера стало еще одной вехой в развитии цифровизации и повышении эффективности работы с клиентами. Новое решение позволяет кратно сократить сроки рассмотрения заявок клиентов на кредиты, что особенно актуально для кредитования в онлайн-каналах, повысить эффективность принимаемых решений и индивидуально подходить к каждому клиенту», – прокомментировал вице-президент – директор Дирекции кредитно-депозитного бизнеса Банка «Санкт-Петербург» Дмитрий Алексеев.
Успешное внедрение системы принятия решений по потребительским кредитам и картам – только первый шаг в амбициозных планах Банка «Санкт-Петербург». Завершаются работы по запуску функционала по эффективному управлению лимитами кредитных карт на базе технологий SAS RTDM и SAS Marketing Automation. У Банка появится возможность настраивать критерии отбора кредитных договоров для пересчета лимита кредитных карт на основе любых доступных данных клиента. Следующим этапом в развитии процессов управления кредитными рисками является перевод на новые технологии процесса принятия решений по кредитам на приобретение транспортных средств. Закончить работы планируется до конца 2020 года.
«2020 год для всех нас обернулся непредсказуемыми событиями – пандемия внесла свои коррективы во все сферы жизни. И последствия произошедшего нам еще только предстоит в полной мере ощутить в 4 квартале этого года. Банк «Санкт-Петербург», на мой взгляд, предвидел непредвиденное и как нельзя вовремя сделал большой шаг в укреплении своих позиций в части кредитного процесса», – отметил руководитель практики рисков компании GlowByte Евгений Иванов.
«Для нас очень ценно, что мы участвуем в этом проекте с самого начала и впереди еще немало совместных задач. У Банка «Санкт-Петербург» есть четкое понимание того, как должен выглядеть целевой процесс по управлению кредитными рисками. Коллеги подходят к задаче со всей ответственностью и усердием, и в дальнейшем, я уверена, смогут накопить достаточно экспертизы, чтобы самостоятельно решать большинство задач по настройке стратегий и поддержке внедренного функционала», – прокомментировала руководитель проекта внедрения компании GlowByte Наталия Попова.
Развитие системы SAS и плодотворное сотрудничество Банка «Санкт-Петербург» с CSBI и GlowByte продолжится и в 2021 году: к системе принятия решений SAS RTDM будут подключены процессы по ипотеке, автоматизация и настройка которых будет реализована на базе low-code платформы WF Core.
«Банк «Санкт-Петербург» для нас – стратегический партнер, мы сотрудничаем с 1999 года. На базе нашей платформы WF Core мы совместно реализовали уже не один проект, направленный на улучшение клиентского сервиса, автоматизацию бизнес-процессов, и постоянно работаем над развитием digital-инфраструктуры Банка. Для нас очень значимо, что Банк, доверяя нашему опыту и экспертизе в автоматизации процессов работы с клиентами, предоставляет нам возможность совместно реализовывать такие интересные и масштабные задачи», – прокомментировал заместитель генерального директора по коммерческому развитию компании CSBI Иван Макеенков.
«Успешно завершенный в Банке «Санкт-Петербург» проект по внедрению SAS Real-Time Decision Manager в качестве ядра кредитного конвейера в очередной раз доказывает тезис, что реализация системы принятия решения на платформе SAS является уже своего рода стандартом на российском банковском рынке. Более десяти лет RTDM является одним из флагманских продуктов нашей компании, позволяющим автоматизировать различные бизнес-процессы финансовых организаций – от клиентской аналитики до управления рисками и антифрода. В России успешно реализовано уже больше 20 проектов по автоматизации процессов принятия решений, расчету предодобренных предложений и управлению лимитами. Это подтверждает уникальность и востребованность как самой технологической платформы, так и бизнес-экспертизы, накопленной в нашей компании и компаниях-партнерах», – говорит руководитель практики управления рисками компании SAS Александр Чуричев.
*Платформа WF Core - собственная разработка компании CSBI, low-code платформа для автоматизации бизнес-процессов и управления действиями корпоративных систем. Благодаря микросервисной архитектуре WF Core позволяет гибко настраивать процессы и пользовательские интерфейсы при разработке новых приложений или изменении бизнес-логики работы текущих систем.