Поделиться
МФО стали принимать решения по кредитам в автоматическом режиме
Автоматизация отбора отсеивает 75% заявок на микрозаем
Автоматизация кредитного процесса на 20% улучшает качество кредитного портфеля микрофинансовых организаций (МФО), а также позволяет им быстрее принять решение по заявке на заем, свидетельствуют данные отчета MoneyMan. При этом в автоматическом режиме из всего потока входящих заявок отсекается около 75%. Исследование, проведенное MoneyMan, показало, что эффективнее всего использовать и ручную, и автоматизированную проверку. "Без применения автоматической системы идентификации силами только "ручных" проверок качество портфеля получается хуже при наблюдаемом сокращении в количестве и объемах выдачи", - отметила директор по рискам MoneyMan Екатерина Казак.
Основные виды мошенничеств, которые выявляют автоматизированные системы, связаны с паспортными и контактными данными. При регистрации пользователя в системе используется привязка к номеру паспорта, номеру мобильного телефона и e-mail, которые уникальны для каждого клиента. Эксперты называют поиск по множественным признакам одним из преимуществ автоматизированных систем: ФИО, номер рабочего телефона, номер мобильного телефона, адрес, номер паспорта и т.п. Так, например, мошенники могут воспользоваться чужими персональными данными, но будут указывать один и тот же номер мобильного телефона. Пометка о мошенничестве будет принадлежать только общему признаку в заявках - мобильному телефону, по которому и можно выявить неблагонадежную заявку.
В компании "Домашние деньги" согласились, что автоматизация существенно улучшает качество портфеля за счет унификации процесса обработки, автоматизированных проверок, которые невозможно качественно выполнить в ручном режиме, и применения методов математического моделирования, например, таких, как скоринговые модели. Кредитная процедура крупной МФО, по словам экспертов компании, не смогла бы работать эффективно без автоматизации, учитывая тот факт, что ежедневно приходится обрабатывать несколько тысяч заявок на предоставление займов. Безусловно, существуют элементы "ручной" обработки заявок, но в работе с так называемыми займами "до зарплаты" (Pay day loans, PDL) их количество может быть существенно снижено и даже сведено к нулю.
Автоматизированный анализ заявки занимает менее минуты с учетом онлайн-обращений в БКИ. При аналогичных "ручных" проверках это может занять несколько часов.
Генеральный директор компании "Финотдел" Екатерина Сидорова рассказала, что в скоринговую систему данные попадают из заявки заемщика и по результатам автоматизированной обработки информации система выдает решение. Одним из этапов процедуры оценки является проверка кредитной истории заемщика по данным отчетов БКИ. Также в модели используется анкетный скоринг, позволяющий определить благонадежность заемщика, и анализируются финансовые показатели бизнеса, что позволяет оценить платежеспособность клиента. "Несомненно, наличие отлаженного технологического процесса позволяет минимизировать риски невозврата и в конечном итоге положительно влияет на качество портфеля. После внедрения системы скоринга мы отметили существенное снижение доли просроченных займов", - отметила эксперт.
Без автоматизации обработки заявок на заем просто невозможно масштабировать бизнес, считает гендиректор, председатель правления МФО "МигКредит" Лора Файнзильберг. "Автоматизированная обработка заявок - часть работы по оптимизации скоринговой модели. Среди ее преимуществ можно выделить непрерывность работы, возможность постоянного совершенствования, скорость принятия решений по одобрению или отказу в займе", - сказала она. Основными причинами отказа одобрения заявки на этапе автоматического скоринга Файнзильберг назвала подозрение в мошеннических действиях (фрод), непогашенную судимость потенциального заемщика или его наличие в списках злостных неплательщиков.