Сентинел Кредит Менеджмент: Система очистки и проверки данных

сентябрь 2012Банки/финансы

Цель проекта

Цель проекта заключалась в разработке автоматизированной системы проверки и очистки анкетных данных должников, их поручителей и залогодателей, с присвоением кода КЛАДР, благодаря чему стало возможным в автоматическом режиме закреплять договора за соответствующими региональными подразделениями в соответствии с регионами регистрации должников.

Решение

В ходе проекта были разработаны специальные алгоритмы и модули очистки для следующих полей: фамилия, имя, отчество, пол, различные адреса, домашние и мобильные телефоны, e-mail, паспортные данные, даты и суммы.

Функционал системы очистки и обогащения данных позволил автоматизировать следующие операции:

• проверка на наличие ошибок;
• поиск противоречий по взаимосвязанным полям;
• проверка по справочно-нормативным базам (справочники женских и мужских имен, КЛАДР, справочники кодов городских и мобильных номеров);
• восстановление недостающей информации;
• исправление выявленных ошибок;
• проверка на валидность;
• стандартизация данных.

Одновременно с модулем очистки данных был внедрен модуль протоколирования ошибок. При помощи него обнаруженные ошибки фиксировались и заносились в ежедневный отчет.

Общая архитектура разработанной системы приведена ниже:

Для новых поступающих портфелей были настроены модули автоматической ежедневной загрузки, очистки, протоколирования и выгрузки данных в CRM. Система настроена на запуск по расписанию в пакетном режиме, и все процедуры производятся автоматически.

Результат

По результатам проекта был разработан эффективный инструмент, позволяющий осуществлять ежедневную обработку портфелей должников в 90% случаях без участия специалистов. Автоматическое определение региона проживания должника также позволило существенно сократить время на распределение портфелей по дивизионам, ответственных за работу с ними. Наличие системы очистки и обогащения данных на базе Deductor дало возможность наиболее рационально использовать ресурсы коллекторского агентства, автоматизировав рутинную работу персонала по обработке портфелей должников.