 |
Digital-стратегии победителей. Цифровые методы оценки кредитных рисков
16 ноября 2017 года в Москве прошло второе мероприятие из цикла «Digital-стратегии победителей», организованное деловым изданием «Ведомости» в партнерстве с национальной премией IT-ЛИДЕР. Топ-менеджеры банков и финансовых организаций собрались за круглым столом, чтобы поделиться опытом в сфере применения цифровых методов оценки кредитных рисков.
В новом цифровом мире банки ставят перед собой задачу поиска новых решений, которые дадут им неоспоримое конкурентное преимущество и помогут занять сильные позиции в борьбе за платежеспособных клиентов в сегменте кредитования. Эффективное использование цифровых технологий позволит игрокам рынка не только более тщательно и в сжатые сроки анализировать и консолидировать информацию о заемщиках, снизив тем самым риски всего кредитного процесса, но и предложить такой кредитный продукт, который наиболее точно соответствует ожиданиям и потребностям клиента.
Председатель национального совета финансового рынка Андрей Емелин сообщил о расширении формата электронного взаимодействии с государственными органами. Сегодня практически готова к запуску система удаленной биометрической идентефикации. Граждане могут стать клиентами банка дистанционно, для этого нужно будет только пройти проверку с помощью биометрии.
Сергей Капустин, заместитель председателя правления ОТП Банка, рассказал, что фокус внимания банка направлен в сторону технологий Big Data, которые позволяют получить больше качественной информации и на ее основе применять новые подходы к уже устоявшимся бизнес-процессам. В планах с помощью технологий больших данных за несколько лет увеличить эффективность банка. И сейчас они понимают, что это реально.
«В секторе банковских услуг наблюдаются кардинальные перемены, драйвером которых становится цифровизация. Сегодня в распоряжении банков колоссальный объем информации, так называемый «цифровой след» клиента: данные из бюро кредитных историй, государственных организаций и даже социальных сетей. Эта информация может быть успешно обработана благодаря технологиям Big Data. Использование больших данных в методах оценки кредитных рисков позволит сократить финансовые и временные затраты на проверку многотысячных кредитных запросов, тщательнее проанализировать данные клиента и на основе полученной информации предоставить ему более персонализированный подход», — Сергей Капустин, заместитель председателя правления ОТП Банка.
Екатерина Резникова, вице-президент, член правления, руководитель блока розничных рисков, МТС Банка, сообщила, что в прошлом году МТС банк поставил цель повысить долю по привлечению клиентов в цифровых каналах. Следуя стратегии, банк запустил уникальный проект по мобильной коммерции, так называемый «обещанный платеж» — выдача микрозаймов клиентам. Эти услуги связаны с ежедневными мелкими расходами клиента, когда, например, срочно нужно заплатить за парковку, а на телефоне не оказалось денег. По ее словам, проект успешно развивается, и банк видит в нем дальнейший потенциал.
Григорий Шабашкевич, вице-президент, директор департамента управления рисками Ренессанс кредит, затронул тему полной автоматизации принятия кредитных решений. Он привел статистику, согласно которой в Ренессанс кредит ежемесячно рассматривают сотни тысяч обращений без участия человека. Григорий поделился опытом использования методов машинного обучения и рассказал, как они влияют на автоматизацию решений в их банке.
Сергей Гмызин, заместитель начальника управления розничных рисков Райффайзенбанка, рассказал о цифровизации процессов в их банке за последний год. Так, например, в июле этого года Райффайзенбанк запустил процесс электронного кредитования с использованием цифровой подписи. Услуга предлагается действующим клиентам банка.
«Развитие цифровых технологий бросает крупным банкам вызов к традиционному подходу в работе с клиентами. Сегодня мы становимся свидетелями того, как инновационные технологии успешно находят применение при решении разных функциональных задач банковской отрасли. Поэтому мероприятие стало очень полезным для нас. Цифровизация бизнес-процессов — сегодня актуальная тема для Райффазенбанка. Например, сейчас фокус внимания многих банков направлен в сторону технологий машинного обучения, и в этом отношении нам было интересно узнать мнение и обменяться опытом с коллегами», — Сергей Гмызин, заместитель начальника управления розничных рисков Райффайзенбанка.
Дмитрий Сергиенко, начальник управления рисков розничного кредитования департамента риск-менеджмента Росгосстарх банка, сообщил, что банк уже давно работает с большими данными, которые помогают им использовать эту информацию для оценки кредитоспособности клиентов. Также Дмитрий отметил, что если раньше риск-менеджмент отвечал только за в основном за скоринг, то сейчас он сопровождает всю воронку продаж — с момента привлечения клиента до финального этапа.
Михаил Башлыков, директор по развитию бизнеса КРОК, рассказал о применении технологий больших данных для всестороннего анализа клиентов и приятия кредитных решений по ним. По его словам, оценка рисков должна приводить не только к минимизации потерь, но и способствовать появлению новых моделей анализа данных и новых сегментов клиентов. Он отметил, что информации и источников становится больше, а скорость роста возрастает. Михаил сообщил, что КРОК имеет опыт работы в монетизации данных в банках. И сейчас интегратор видит, что традиционные подходы уже не работают. Они не предназначены для анализа большого количества потоковых данных в реальном времени. Для систематической работы с ними, а не разовых подходов к анализу, следует строить предназначенную для этого систему Data Lake.
«На сегодняшний день качество выданных кредитов и, как следствие, прибыль банка напрямую связана с использованием современных инструментов анализа данных. Объем информации о клиентах растет экспоненциально, ситуация осложняется тем, что часть информации актуальна только в реальном времени. Мы видим, что выходом может быть построение систем Smart Data, которые позволяют агрегировать большие потоки информации из различных источников и служить основой для построения моделей оценки и их машинного обучения. Такой подход позволит банкам точнее и быстрее принимать решения, связанные с оценкой кредитных рисков», — отметил Михаил Башлыков, директор по развитию бизнеса КРОК.
Ярослав Полещук, директор департамента розничных кредитных рисков Бинбанка, сообщил, что Бинбанк провел большую работу по слиянию нескольких банков в один и сделал акцент на основной проблематике — качестве работы с портфелем. Также Ярослав рассказал об опыте использования методов машинного обучения в процессах управлении просроченной задолженностью.
Роман Литвинов, заместитель директора департамента рисков Россельхозбанка, поделился своим видением в развитии моделей риск-менеджмента в условиях цифровой трансформации. Роман отметил, что цифровизация риск-менеджмента значительно упростит жизнь клиентам, которым уже не нужно будет собирать данные самостоятельно. Однако самим банкам она бросает вызов. По мнению Романа, банки не исчезнут, но произойдет серьезная трансформация их операционных моделей. Появится понятие Invisible Banking, в котором клиент практически не участвует в процессах, а решения по нему принимаются «бесшовно». Это будет уже симбиоз банка и ИТ-компании.
Контактное лицо: Владимир Акентьев (написать письмо автору)
Компания: IT-Лидер (все новости этой организации)
Добавлен: 04:04, 22.11.2017
Количество просмотров: 549
Страна: Россия
| В Utrace Analytics расширены функции определения фармролей, Utrace, 22:45, 23.06.2025, Россия |
164 |
| Utrace, российский разработчик решений для управления цифровой маркировкой, расширил функциональность облачной платформы Utrace Analytics. Теперь пользователям доступна функция более точного определения и группировки фармролей. |
 |
| «Телфин» обновил сервис «Мониторинг» для колл-центров, Телфин, 15:20, 21.06.2025, Россия |
207 |
| Провайдер коммуникационных решений «Телфин» расширяет функциональность сервиса «Мониторинг» для колл-центров. Теперь пользователям данного решения доступны новые настройки для оценки эффективности и загруженности операторов с помощью отчетов по часам за любой день: сколько вызовов произошло в колл-центре в определенный час, и как они были обработаны. |
|
|
|
