МигКредит: Кредитный конвейер

ноябрь 2016Банки/финансы

Цель и задачи проекта

Целью проекта являлось сокращение времени обработки заявки и доли ручного труда андеррайтеров в компании МигКредит.

Архитектура имевшейся системы автоматизации бизнеса, включавшая кредитный конвейер, не позволяла быстро и легко вносить новые изменения. Из-за чего в компании МигКредит было решено разработать новую систему, которая удовлетворяла бы текущим требованиям.

В рамках этого большого и сложного проекта компании BaseGroup Labs была поручена разработка новой системы принятия решения (СПР) и поставлены следующие задачи:

• автоматизировать процесс оценки заемщика на промышленном уровне;
• изменить существующие алгоритмы оценки заемщика;
• интегрироваться с внешними сервисами (БКИ и др);
• интегрировать процесс оценки заемщика в общий процесс оформления и выдачи займов;
• увеличить объем обрабатываемых заявок в единицу времени на этапе оценки заемщика, другими словами, увеличить пропускную способность СПР.

Решение

Разработка СПР происходила в рамках комплексной автоматизации бизнеса, которую проводила у себя компания МигКредит. В качестве инструмента использовалась аналитическая платформа Deductor.

В систему были консолидированы данные как из внутренних источников (DWH, CRM, АБС), так и из внешних, включая бюро кредитных историй и платежные системы.

В рамках автоматического рассмотрения заявки реализованы все необходимые этапы обработки, включая прескоринг, проверки по черным спискам, аппликационный и поведенческий скоринг. В систему также встроены экспертные правила, позволяющие выявить мошенников (фрод-проверки).

Обработка заявок оптимизирована с целью сокращения общего времени работы конвейера и затрат на запросы в платные сервисы (в том числе в БКИ). Для этого на каждом этапе автоматического рассмотрения исключаются такие заявки, которые по результатам работы уже пройденных этапов могут быть отклонены.

Разработанная СПР осуществляет нечеткий поиск клиентов в DWH объемом более 2 000 000 записей, а также в CRM объемом более 1 000 000 записей. Используемая методология позволяет не только находить близкие по написанию строковые значения (на основе расстояния Левенштейна), но и близкие по звучанию Фамилии, Имена и Отчества за счет так называемого фонетического поиска.

По результатам анализа модуль принятия решения выдает одно из трех заключений: одобрить, отклонить или отправить заявку андеррайтеру на дополнительную проверку.

Кроме того, система по каждой заявке определяет лимиты максимально возможных сумм займа и платежа.

Результат

Разработанная система прошла функциональное, интеграционное и нагрузочное тестирование и была успешно введена в эксплуатацию. СПР позволила обрабатывать за рабочий день более 5000 заявок, причем средняя скорость обработки 1 заявки составила около 15 секунд (без учета времени ожидания внешних сервисов).

Руководство компании МигКредит отметило, что в результате запуска новой системы автоматизации бизнеса появились возможности анализа и сегментации базы, зафиксирован рост прибыли свыше первоначальных ожиданий, удалось снизить кредитные риски на 30%, уровень отказов клиентов в среднем на 9%.