Принятие кредитных решений Чернявский Павел Анатольевич Директор по розничным и операционным рискам МДМ Банк Залеский Владимир Владимирович Директор по развитию FIS сентябрь 2010 О компании Финансовые Информационные Системы МДМ Банк мы занимаемся фронт-офисной автоматизацией 7 лет МДМ Банк имеет 20-летний опыт работы на рынке финансовых услуг для физических лиц и корпоративных клиентов результаты внедрения нашего ПО более 3 000 автоматизированных точек продаж более 10 000 000 выданных кредитов в 80 регионах РФ В настоящее время МДМ Банк обслуживает около 3 млн розничных клиентов, свыше 37,5 тыс. представителей малого и среднего бизнеса, а также 27,5 тыс. корпоративных клиентов. Более 350 подразделений банка работают в 163 городах России Лауреат конкурса EUROPEAN RISK MANAGEMENT AWARDS’2009 9 место по объему потребительского кредитования 12 место по активам © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 2 FIS Retail:: Семейство продуктов FIS Front FIS Processing FIS Кредиты FIS Strategy кредитный фронт-офис система управления бизнес-правилами (BRMS) FIS Депозиты FIS BPM депозитное обслуживание система управления бизнес-процессами (BPMS) FIS Переводы Бэк-офисные инструменты фронт-офис для систем перевода платежей конфигурирование, андеррайтинг, анти-fraud FIS Платежи Интеграционные инструменты оплата коммунальных и прочих услуг инструменты интеграции с АБС и другими системами FIS Direct (I кв. 2011) розничное хранилище FIS Internet Bank инновационный интернет-банкинг FIS Mobile Bank BI аналитика мобильный банк (смартфоны и коммуникторы) на основе Oracle BI либо Pentaho BI © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 3 FIS Retail:: Работа с клиентом в одном окне © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 4 FIS Retail:: Досье клиента © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 5 FIS Retail:: Работа с досье © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 6 FIS Retail:: Маркетинговые предложения Что делает оператор Примеры маркетинговых предложений обслуживает клиента, работая со всеми продуктами в едином окне День рождения клиента (и членов семьи); видит рекомендации по работе с клиентом отмечает все выполненные рекомендации Акции банка, под которые подходит клиент; Новые продукты, которые могут быть интересны данному клиенту, кросс-продажи; Другие маркетинговые активности в рамках программы лояльности… Как это работает 1) 2) 3) Настраиваются целевые сегменты клиентской базы По каждому сегменту настраиваются свойства акции Оператор немедленно видит рекомендации у нужных клиентов © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 7 FIS Retail:: Преимущества Рабочее место оператора Обслуживание розничной сети 100% централизация сети обслуживания Конфигурирование бизнес-продуктов Скоринг, андеррайтинг, анти-fraud Автообновление клиентского ПО Встроенный локальный help-desk Вся работа с клиентом в одном окне Работа с несколькими клиентам одновременно Клиентское + единовременное обслуживание Сегментация информации по клиенту Права доступа на информацию и операции Подключаемые фронт-офисные приложения Возможность автономной работы Процессы обслуживания в форме визардов Передача клиента другому оператору Платформа и интеграция Платформа JEE (сервер приложений) Любая аппаратная платформа Любая серверная ОС Любая СУБД (в т.ч. 100% поддержка Oracle) Любая клиентская ОС (в т.ч. Windows, Linux) Интеграция с помощью инструментов JEE Интеграция с шинами данных © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 8 Best practices в выдаче кредита Использование hard-checks: Проверка возраста, валидности паспорта, фото, документов Расчет платежеспособности Анализ залога, юридическая экспертиза Анализ кредитной истории (текущей и исторической) Автоматизированное и ручное обращение во внутренние и внешние базы данных Использование информации из кредитных бюро везде, где это возможно, в режиме online (выбор бюро определяется скоринговой стратегией) Прозвон контактных телефонов, выезд службы безопасности Расширенный логический контроль выявленной и заявленной клиентом информации Скоринг, как оценка вероятности дефолта и как способ автоматизации решений Application Behavioral Fraud Cross-selling Глубина верификации зависит от скоринговой оценки, вероятности предоставления ложных сведений Результаты верификации четко определены и решение базируется на их основе Андеррайтинг и верификация проводится на «высоком» уровне, централизовано Существует оперативное управление процентом и причинами отказов, временем рассмотрения В базах данных хранится вся информация © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru Схема движения заявки Система фронт-офиса Скоринг Анкета+заявка клиента PОдобрение Application карты БКИ Расчет лимита Решение Behavioral карты Fraud карты O Отказ © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 10 Схема движения заявки Решение • Прозвон • Выездная верификация • Сверка анкетных данных Решение (отрицательное) Система фронт-офиса • Базы Скоринг Application, Behavioral, Fraud балл определяют глубину верификации Андеррайтер © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 11 Движение кредитной заявки ФРОНТ •Полная автономность работы, даже без наличия связи в момент оформления анкеты (OFF-Line) •Автоматизация фиксирования всех обращений (анкеты, заявки) К Л И Е Н Т SCORING Application Новый •Логический контроль заполнения анкет и заявок, подсказки оператору, автоматизация классификаторов: ОКВЭД, ОКОНХ, Продукты, орг.структура •Консультации клиентов •Распечатка документов из системы, защита от распечатки по отказным заявкам FRAUD • • • • • Behavior • Черные базы БКИ Обращения Прочие базы знаний Логические контроли и прочее Fraud Scoring Существующий • И многое другое… Цель: 1. Зафиксировать все обращения и консультации 2. Минимизировать время на подготовку документов 3. Увеличить качество сервиса Цель: 1. Отсеять тех, кто сразу не проходят скоринг 2. Разделить поток на «новые клиенты» и существующие 3. Получить оценку риска дефолта Цель: 1.Определить процедуру выдачи кредита, дальнейший путь движения заявки 2.Принять решение по «Явным мошенникам» Андеррайтинг Автоматическая обработка • Правила Ручная обработка • Прохождение по заданному правилу. •Абсолютно гибко настраиваются: путь движения заявки (любой сложности), рабочие места пользователей, которые участвуют в процессе: верификаторы, как телефонные, так и выездные, залоговики (для оценки залогов), юристы (для оценки правоспособности), коллегиальные органы, андеррайтеры и прочие… Цель: 1. Быстро принять решение по низкорисковым заявкам и осуществить перепроверки по рисковым заявкам 2. Максимально сократить время принятия решения SCORING О т к а з •Конечный балл •Расчет подходящего продукта Цель: 1. Учесть в скоринг оценке информацию, полученную при прохождение заявки: изменение дохода и пр. 2. Максимально сократить время принятия решения БЭК. Отражение в учете и зачисление средств, в том числе Торгово-сервисным предприятиям по программе «Товары в кредит» – 100% автоматизированное. MIS. Содержит все этапы и результаты на этапах. © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru П р е д л о ж е н и е В ы д а ч а Настройка стратегий Удобство и наглядность построения бизнес-процессов Используются только понятные бизнес-термины Надежность, прозрачность Бизнес-процесс рисуется силами риск-менеджера в специальном визуальном case-редакторе © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru Развитие системы принятия решений в условиях кризиса Проблема Задача Инструменты • Растущий уровень отказов • Пополняющаяся + плохоактуализируемая база проблемных заемщиков и предприятий Сокращение уровня отказов • Изменение методики расчета лимитов • Пересмотр действующих стопфакторов • Регламентированное сопровождение проблемных баз • Высокий уровень мошенничества • Изменение статистических портретов заемщика Улучшение качества новых выдач • Выстраивание системы управления рисками мошенничества • Централизация системы андеррайтинга • Ускорение разработки и валидации скоринговых карт путем автоматизации Ухудшение качества действующего портфеля Увеличение отдачи от имеющегося портфеля за счет постоянных клиентов Поведенческий скоринг © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru Цели внедрения скоринговых моделей 1. Сократить время принятия решения по заявке до 10 минут 2. Снизить операционные затраты на оформление кредитов до 5% от выдач кредитов 3. Сократить уровень отказов не превышая нормативный уровень потерь © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru Модификация скоринговых карт в условиях кризиса Цели Методы Сокращение сроков разработки и мониторинга карт Автоматизация процедуры разработки, валидации и мониторинга скоринговых карт Сокращение сроков «развития» и «инсталляции» модели, использование более свежих данных Последующий контроль ранних индикаторов риска, корректировка моделей на их основании Учет ранних индикаторов для принятия решения о корректировке карт © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru Эффект от централизации андеррайтинга Время рассмотрения заявки Ключевые характеристики ПО: • • • Уровень мошенничества Процент отказов • • • • • • Гибкость настройки бизнес-процесса рассмотрения заявки, внесение изменений «на лету», без IT Возможность включения в бизнес-процесс всех необходимых служб, в т.ч. кредитных комитетов, удаленных рабочих мест Максимальная автоматизация рутинных проверок (по базам, БКИ, fraudалгоритмам) Быстрое подключение новых баз без IT Интеграция с ПО Банка, внешними вебсервисами Передача фото, сканов и документов Учет всей информации при принятии решения Удобный интерфейс, работа в одном окне, минимум «свободных» полей Фиксирование всей истории по принятию решений, включая тайминги © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru Виды скоринга и их назначение Выдача нового кредита Заявка на кредит Application Behavioral Сопровождение кредита Информация о кредитных и депозитных счетах клиентов Behavioral Response Attrition Collection Behavioral Fraud • • Лимит Глубина верификации Формирование предложения с preapproval, увеличение действующего лимита Принятие решения о взыскании долга, сокращение действующего лимита © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 18 Виды скоринга и их назначение Application скоринг • Применяется для принятия решения по кредитной заявке и управления уровнем верификации • Применяется для новых клиентов, с которыми не было взаимодействия • Используются анкетные данные клиента • Прогнозирует со средней точностью вероятность невозврата кредита заемщиком Behavioral скоринг • Применяется как для принятия решения по кредитной заявке, определения уровня верификации, так и для управления лимитами по уже выданным кредитам • Применяется для клиентов, с которыми уже было взаимодействие (кредиты, депозиты или прочее обслуживание) • Использует информацию о действующих счетах клиента • Прогнозирует с высокой точностью вероятность невозврата заемщиком кредита, а так же вероятность ухудшения в будущем платежной дисциплины Fraud скоринг • Применяется для принятия решения по кредитной заявке и управления уровнем верификации • Применяется для всех клиентов • Используется информация из черных списков, БКИ, прочих баз знаний • Определяет вероятность того, что заявка мошенническая © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 19 Виды скоринга и их назначение Collection скоринг • Применяется для оценки наиболее эффективного инструмента воздействия на клиента • Применяется для работы с клиентами, имеющими просроченную задолженность по кредиту, а также со склонными к этому • Для оценки используются как анкетные данные клиента, так и информация по счетам клиента, а также история взаимодействия с клиентом Response скоринг • Применяется для оценки реакции клиента на сделанное ему предложение Attrition скоринг • Применяется для оценки заинтересованности клиента в использовании продукта в дальнейшем, или перехода на обслуживание в иной банк © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru 20 Анкетный скоринг vs. Поведенческий скоринг Анкетный скоринг Целевой сегмент Данные прогноза Новые клиенты Существующие клиенты Информация из анкеты Информация о счетах клиента: история использования, просрочек, и т.п. Информация из кредитных бюро. Ниже. Точность Эффект Поведенческий скоринг Предсказательная сила скоринговой карты в два раза меньше. Выше. Можно использовать большие объемы данных без дополнительных проблем учета отказных заявок. Увеличение доходности на 50% Сокращение потерь на 9% © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru Оценка вероятности мошенничества и глубина верификации Размер сегмента FPD90 5% 0% – 0,05% Без верификации 55% 0,05% – 1% «Мягкая» верификация Требуется 1 подтверждение 30% 1% - 4% «Строгая» верификация Требуются 2 подтверждения 10% >4% Отказ Эффект от внедрения сегментированной верификации: • • • Значительное повышение уровня одобрения Снижение нагрузки на андеррайтеров Небольшое повышение расходов на риск при значительном улучшении в распознавании хороших и плохих клиентов © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru Примеры fraud-проверок Формальные критерии: Клиент не проходит по возрасту Паспорт клиента просрочен Проверка стажа работы Проверка срока постоянной регистрации Проверка необходимого количества стационарных телефонов Отсутствие необходимых поручителей Проверка наличия фотографии в заявке Признаки мошенничества клиента: Телефон, указанный как домашний, фигурирует в базе как рабочий, либо наоборот Домашний телефон не соответствует фактическому адресу проживания Рабочий телефон фигурирует в базе как рабочий, но на другом месте работы Признаки внутреннего мошенничества: Еженедельный (ежемесячный) лимит выдач на кредитного эксперта, точку, группу точек, город Кредитный эксперт выдал более N кредитов на одинаковую сумму в течение заданного срока © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru Ошибки при централизации андеррайтинга Типичное состояние (Предотвращение через Андеррайтинг) Кредитные эксперты воспринимают себя как пассивные участники процесса, которые только заполняют анкету, вся ответственность перекладывается на андеррайтинг Как должно быть (Предотвращение в сети продаж) Кредитные эксперты должны быть активны в борьбе с мошенничеством, их ответственность за предотвращение высокая (через мотивацию) Большинство КЭ не думают о возможном риске, проявляют халатное отношение к работе КЭ хорошо обучены и мотивированы на поддержание низкого уровня риска Кредитный эксперт, причастный к мошенничеству, увольняется из банка без наказания (преследования) Хорошие КЭ получают вознаграждение, плохие КЭ – будут уволены и наказаны, если причастны к мошенничеству Наказание за попытку обмана быстрое и строгое (работает как предотвращение) Предотвращение происходит в сети продаж - андеррайтинг менее строгий более высокий уровень одобрения Слабое предотвращение в сети продаж ведет у более строгому андеррайтингу низкий уровень одобрения Типовые рекомендации: • Механизмы контроля: «Тайный покупатель», оперативная аналитика • Сдерживание: распространение информации об увольнениях • Мотивация: простая понятная схема с учетом показателей риска • Тренинги: материалы должны содержать информацию о контроле и мотивации © МДМ Банк, Финансовые Информационные Системы, 2010. http://www.mdm.ru, http://www.fisgroup.ru Бизнес должен быть эффективным! Спасибо!