Таковым образом, Банк усовершенствовал процессы управления кредитными рисками, осуществив перевод всех расчетов в новейшую систему принятия решений на базе платформы SAS и low-code платформы WF Core.
Банк «Санкт-Петербург» продолжает развивать направление потребительского кредитования, в том числе при помощи инструментов цифровизации действий. Чтоб прирастить размер продаж и предложить клиенту конкретно то, что ему необходимо, Банк употребляет способы углубленной аналитики. Для поддержки этих способов было найдено решение, которое дозволяет буквально и стремительно производить расчет личных предложений, – инструмент SAS RTDM (SAS Real-Time Decision Manager).
Сейчас Банк «Санкт-Петербург» официально заявляет проект внедрения системы принятия решений для задач кредитного сборочного потока по потребительским кредитам и кредитным картам удачно завершенным. SAS был избран Банком в качестве поставщика технологической платформы, т.к. решение SAS RTDM по факту сделалось эталоном в области принятия решений. Для реализации системы были приглашены компании CSBI и GlowByte. Компания GlowByte издавна зарекомендовала себя на рынке как передовой партнер по внедрению подобного класса систем.
Компания CSBI в этом проекте отвечала за всеохватывающую автоматизацию кредитного процесса и за разработку пользовательских интерфейсов на базе своей low-code платформы WF Core*. CSBI – это русский разраб IT-решений для коммерческого и муниципального сектора, компания работает в сфере автоматизации денежной отрасли с 1993 года, предоставляя широкую линейку IT-решений под разные задачки бизнеса. Партнером также выступила компании «Неофлекс» – разраб IT-платформ для цифровой трансформации бизнеса. Компания фокусируется на заказной разработке программного обеспечения и внедрении сложных информационных систем с внедрением ведущих технологий и подходов.
«В рамках проекта нам удалось воплотить всеохватывающее, многофакторное, но в то же время весьма гибкое решение с высочайшим потенциалом к предстоящему развитию. Внедренный вместе с нашими партнерами новейший процесс дозволил упростить и сделать лучше пользовательский опыт, повысить эффективность работы кредитного сборочного потока и воплотить неповторимую логику подбора предложения», – увидела Директор дирекции поддержки массовых товаров и продаж Банка «Санкт-Петербург» Наталья Гончаренко.
Внедрение решения фактически одномоментно сделалось положительно сказываться на уровне эффективности работы Банка. Новейший кредитный сборочный поток на базе SAS RTDM и low-code платформы WF Core владеет возможностью стремительно подстраиваться под нужды бизнеса и поддерживает высочайший уровень сервиса по обслуживанию клиентов.
Так, внедрение продукта SAS RTDM выводит логику принятия решений по займам на отменно новейший уровень. Возможный клиент сходу и в согласовании с крайними животрепещущими предложениями Банка получает ответ на собственный кредитный запрос: вероятную сумму кредита, процентную ставку, размер каждомесячного платежа и стоимость страховки. Система воспринимает решение исходя из риск-профиля заемщика и, если запрошенные заемщиком условия не подступают, определяет другое предложение.
Расчет предложения делается системой максимум в минуту. При всем этом в принятии решения сейчас задействованы доп информационные источники, настроенные сходу в 2-ух режимах – синхронном и асинхронном – для наиболее четкого расчета кредитного риска и оценки платежеспособности возможных заемщиков.
Внедрение глубочайшего анализа риск-профилей возможных заемщиков дает возможность уменьшить количество «нехороших» кредитов, а резвое формирование предложений – повысить уровень сервиса, а означает, и число клиентов. Оптимизация и цифровизация процесса дозволили уменьшить долю «ручных» проверок, понизить количество вероятных ошибок и операционные издержки.
«Внедрение новейшего кредитного сборочного потока сделалось очередной вехой в развитии цифровизации и повышении эффективности работы с клиентами. Новое решение дозволяет кратно уменьшить сроки рассмотрения заявок клиентов на кредиты, что в особенности животрепещуще для кредитования в онлайн-каналах, повысить эффективность принимаемых решений и персонально подступать к любому клиенту», – откомментировал вице-президент – директор Дирекции кредитно-депозитного бизнеса Банка «Санкт-Петербург» Дмитрий Алексеев.
Успешное внедрение системы принятия решений по потребительским кредитам и картам – лишь 1-ый шаг в принципиальных планах Банка «Санкт-Петербург». Заканчиваются работы по запуску функционала по действенному управлению лимитами кредитных карт на базе технологий SAS RTDM и SAS Marketing Automation. У Банка покажется возможность настраивать аспекты отбора кредитных договоров для пересчета лимита кредитных карт на базе всех доступных данных клиента. Последующим шагом в развитии действий управления кредитными рисками является перевод на новейшие технологии процесса принятия решений по кредитам на приобретение тс. Окончить работы планируется до конца 2020 года.
«2020 год для всех нас обернулся непредсказуемыми событиями – эпидемия занесла свои коррективы во все сферы жизни. И последствия произошедшего нам еще лишь предстоит полностью почувствовать в 4 квартале этого года. Банк «Санкт-Петербург», на мой взор, предугадал неожиданное и как недозволено впору сделал большенный шаг в укреплении собственных позиций в части кредитного процесса», – отметил управляющий практики рисков компании GlowByte Евгений Иванов.
«Для нас весьма ценно, что мы участвуем в этом проекте с самого начала и впереди еще много совместных задач. У Банка «Санкт-Петербург» есть точное осознание того, как должен смотреться мотивированной процесс по управлению кредитными рисками. Коллеги подступают к задачке со всей ответственностью и усердием, и в предстоящем, я уверена, сумеют накопить довольно экспертизы, чтоб без помощи других решать большая часть задач по настройке стратегий и поддержке внедренного функционала», – прокомментировала управляющий проекта внедрения компании GlowByte Наталия Попова.
Развитие системы SAS и плодотворное сотрудничество Банка «Санкт-Петербург» с CSBI и GlowByte продолжится и в 2021 году: к системе принятия решений SAS RTDM будут подключены процессы по ипотеке, автоматизация и настройка которых будет реализована на базе low-code платформы WF Core.
«Банк «Санкт-Петербург» для нас – стратегический партнер, мы сотрудничаем с 1999 года. На базе нашей платформы WF Core мы вместе реализовали уже не один проект, направленный на улучшение клиентского сервиса, автоматизацию бизнес-процессов, и повсевременно работаем над развитием digital-инфраструктуры Банка.
Для нас весьма значимо, что Банк, доверяя нашему опыту и экспертизе в автоматизации действий работы с клиентами, предоставляет нам возможность вместе реализовывать такие достойные внимания и масштабные задачки», – откомментировал заместитель генерального директора по коммерческому развитию компании CSBI Иван Макеенков.
«Удачно завершенный в Банке «Санкт-Петербург» проект по внедрению SAS Real-Time Decision Manager в качестве ядра кредитного сборочного потока в очередной раз обосновывает тезис, что реализация системы принятия решения на платформе SAS является уже собственного рода эталоном на русском банковском рынке.
Наиболее 10 лет RTDM является одним из флагманских товаров нашей компании, позволяющим заавтоматизировать разные бизнес-процессы денежных организаций – от клиентской аналитики до управления рисками и антифрода. В Рф удачно реализовано уже больше 20 проектов по автоматизации действий принятия решений, расчету предодобренных предложений и управлению лимитами.
Это подтверждает неповторимость и востребованность как самой технологической платформы, так и бизнес-экспертизы, скопленной в нашей компании и компаниях-партнерах», – гласит управляющий практики управления рисками компании SAS Александр Чуричев.
*Платформа WF Core — собственная разработка компании CSBI, low-code платформа для автоматизации бизнес-процессов и управления действиями корпоративных систем. Благодаря микросервисной архитектуре WF Core дозволяет гибко настраивать процессы и пользовательские интерфейсы при разработке новейших приложений либо изменении бизнес-логики работы текущих систем.
Источник: