Проект

Банк "Союз" увеличил эффективность управления кредитными рисками на базе решений SAS

Заказчики: Ингосстрах-банк (ранее банк Союз)

Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит

Продукт: SAS Credit Scoring for Banking
Второй продукт: SAS Real-Time Decision Manager (SAS RTDM)

Дата проекта: 2018/01 — 2018/06
Технология: BI
подрядчики - 451
проекты - 3063
системы - 1151
вендоры - 560
Технология: СУБД
подрядчики - 273
проекты - 776
системы - 308
вендоры - 148
Технология: Учетные системы
подрядчики - 450
проекты - 4515
системы - 1194
вендоры - 584
Технология: CRM
подрядчики - 483
проекты - 5153
системы - 802
вендоры - 475

15 июня 2018 года компания GlowByte сообщила, что завершила совместный проект с Банком СОЮЗ по внедрению модуля управления стратегиями принятия решений от компании SAS в кредитный конвейер по выдаче розничных автокредитов.

Банк СОЮЗ

По информации компании, выбирая технологическую платформу, банк поставил бизнес-цели, основные из которых – это повышение скорости внедрения изменений в стратегии, использования дополнительных информационных источников для оценки потенциальных заемщиков, улучшение клиентского сервиса за счет возможности сделать сразу несколько предложений по кредиту.

По итогам детального анализа критериев, банк отдал предпочтение аналитической платформе SAS как оптимальному набору инструментов для решения поставленных задач. Проект был реализован совместно с компанией GlowByte.

Итоги проекта отразятся на уровне эффективности работы банка. Ранее, при рассмотрении заявки на кредит, мог быть увеличен срок кредита, и сумма жестко ограничивалась соотношением платеж/доход/срок кредита. Опции по предоставлению клиенту набора альтернативных вариантов сочетания сумма/срок/ставка/первоначальный взнос в банке не было.

Комплекс продуктов SAS RTDM и SAS CS, которые реализуют логику принятия решения по займу и кредитный скоринг, переводят этот бизнес-процесс на следующий уровень: теперь потенциальный заемщик получает сразу несколько кредитных предложений и у него есть возможность выбрать наиболее оптимальный вариант. На сентябрь 2018 года расчет нескольких сотен возможных вариантов решения, из которых формируется финальная матрица предложений, производится системой в сроки, не превышающие минуту. В рамках матрицы решений для каждого предложения рассчитывается уровень риска и соответствующая ему ставка кредитования. Клиентам, кредитное качество которых не позволяет сделать предложение на запрошенных условиях, формируется допустимый по уровню риска набор предложений с измененными условиями. Использование оптимизированного под клиента набора предложений позволило существенно улучшить риск-профиль выдач. На июнь 2018 года снижение уровня одобрения на запрошенных клиентом условиях компенсируется более чем 60% ростом выдач на модифицированных условиях. Оптимизированная стратегия позволила снизить долю решений «на руках».Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.3 т

На июнь 2018 года проект завершен и внедрен в эксплуатацию во всех филиалах Банка СОЮЗ по России (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Иркутск, Краснодар, Красноярск, Нижний Новгород, Самара).

«
Банк планирует до конца ноября 2018 года внедрить такой же алгоритм работы в сегменте потребительского кредитования, а в последующем в ипотеку. Сделать это будет проще, поскольку реализованный проект по автокредитам заложил базу для развития системы на другие кредитные продукты.

Борис Земсков, Директор по рискам-Член Правления Банка СОЮЗ
»

Как сообщалось, еще на этапе проведения опытной эксплуатации системы, Банк СОЮЗ и GlowByte начали активную работу по её развитию. В рамках совместного проекта по переводу на платформу SAS стратегий потребкредитования обеспечивается интеграция с дополнительными внешними сервисами для получения дополнительной информации, позволяющей более точно оценить платежеспособности клиента.