Меткомбанк ускорил процессы андеррайтинга и повысил качество проверки заемщиков с помощью решения SAS

Решение о необходимости создать автоматизированную скоринговую систему было принято руководством Меткомбанка в 2012 году. К тому времени банк вышел на значительные объемы кредитования и выдавал около 800 млн. руб. в месяц. При этом на рассмотрение кредитной заявки уходило в среднем 4-5 часов, что для экспресс-кредитования достаточно много. Чтобы развиваться дальше, нужно было либо увеличить штат андеррайтеров, либо автоматизировать технологические процессы. Банк пошел по второму пути.

«При выборе поставщика решения для нас определяющими факторами были гибкость продукта, возможность настройки бизнес-правил, легкость интеграции с внешними источниками данных, работа со скоринговыми моделями и известность бренда. С учетом этих критериев, большинство голосов на тендерном комитете набрало предложение компании SAS», — рассказывает Виталий Костюкевич, начальник управления контроля рисков розничного кредитования Меткомбанка.

«Проект внедрения SAS RTDM в Меткомбанке начался в период быстрого роста бизнеса банка. Сейчас, в период экономического спада, решение остается актуальным, поскольку помогает банку держать приемлемый уровень кредитного риска при снижении ресурсозатрат на андеррайтинг. За последний год качество заемщиков сильно снизилось, и для банков стало еще более важно учитывать при выдаче кредита все риски и возможности, взвешивать все за и против. При этом решения по-прежнему нужно принимать быстро, чтобы не упустить надежного заемщика. Для нас ценно, что именно решение SAS было выбрано в качестве универсальной платформы, которая может помочь банку как в поддержании роста, так и в управлении качеством кредитного портфеля», — комментирует Валерий Панкратов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

Процесс внедрения кредитного конвейера был разделен на несколько этапов. В первую очередь был запущен анкетный скоринг для снижения социально-демографических рисков и классификации заемщиков. В рамках этой задачи была разработана витрина данных и запущены 2 модели анкетного скоринга для автокредитов. Функционал кредитного скоринга был реализован на основе продуктов SAS Credit Scoring for Banking, SAS RTDM и SAS Model Manager.

На втором этапе внедрения системы на базе кредитного скоринга реализован ряд вспомогательных решений, которые позволяют использовать возможности системы кредитного скоринга более широко, повышая вместе с тем качество принимаемых решений по кредитному скорингу и улучшая информативность результатов. В рамках второго этапа проекта реализован следующий функционал:

• Первоначальная проверка присутствия клиента в стоп-листах, что снизило нагрузку на андеррайтеров при принятии решений в ручном режиме.
• Проверка данных клиента на соответствие требованиям банка (прескоринг), в данном блоке реализована проверка дохода заемщика на соответствие внутреннему справочнику доходов физических лиц и проверка стоимости транспортного средства (для неофициальных дилеров).
• Интеграция с 4 внешними бюро кредитных историй (БКИ) на отправку и получение ответов по кредитной истории и скоринг-балла БКИ.
• Консолидация данных кредитных историй (КИ) по клиенту. Помимо консолидации кредитной истории заемщика из 2 БКИ, в данном блоке реализована консолидация поведенческих скоринг-баллов БКИ.
• Выявление фактов мошенничества на внутренних данных по определенным банком правилам, которые свидетельствуют о возможности мошенничества по кредитной заявке (анти-фрод).
• Поиск связанных заявок клиента и выявление изменений в данных заявки, данный блок был необходим для отслеживания связанных заемщиков и применения правил анти-фрода.
• Определение стратегии верификации на основе проведенных проверок и расчетов. Учитывая результаты анкетного и поведенческого скоринга, взнос и тип дилера, сумму погашенных обязательств к запрашиваемому кредиту, система классифицирует заемщика и помогает определить, какие проверки должен провести андеррайтер для принятия окончательного решения. 
• Расчет дополнительных агрегатных показателей для ПО «Андеррайтер».
• Интеграция с системой «Андеррайтер».

После успешного окончания этих работ система была переведена в опытную эксплуатацию. После перевода всех региональных отделений банка на новую схему андеррайтинга — с февраля 2014 г. — все кредитные заявки проходят обработку в SAS RTDM.

«Уже через два месяца после начала проекта система у нас заработала в промышленном режиме для скоринга заемщиков. Затем мы поэтапно подключали внешние источники и реализовывали все остальные варианты проверки», — поясняет ход проекта Виталий Костюкевич.

В ноябре 2014 года в Меткомбанке был завершен следующий этап развития кредитного конвейера на базе SAS RTDM. В систему добавлены автоматические запросы к базе залоговых автомобилей НБКИ. В январе 2015 планируется добавить запросы к системе противодействия мошенничеству National Hunter (ОКБ). «Сейчас мы развиваем функциональность фрод-скоринга на основе уже разработанных внутренних правил», — добавляет Виталий Костюкевич.

В перспективе, за счет ускорения принятия решений и комплексной оценки заемщиков с помощью системы на базе SAS RTDM Меткомбанк намерен повысить эффективность управления кредитными рисками.

Справочная информация

О Меткомбанке

Открытое акционерное общество «Металлургический коммерческий банк» (краткое наименование ОАО «Меткомбанк») — универсальный банк, предоставляющий услуги корпоративным и частным клиентам, малому и среднему бизнесу. Основан в 1990 году в Череповце.

Основные направления деятельности — автокредитование и кредитование малого и среднего бизнеса. Банк занимает 12-е место среди всех банков России по объему выданных автокредитов в 2011 г. (РБК. Рейтинг) и 58-е место по объему портфеля выданных кредитов малому и среднему бизнесу (РБК.Рейтинг).

Финансовая устойчивость Меткомбанка подтверждается рейтингами международного рейтингового агентства Moody’s. Банку присвоены рейтинги: В2/Е+, прогноз «позитивный», Moody’s Interfax Rating Agency — рейтинг инвестиционной категории Ваа1ru.

Акционеры банка: ЗАО «Севергрупп» (17,38%) и ООО «Капитал» (82,62%). Главный бенефициар банка — генеральный директор ОАО «Северсталь» Алексей Мордашов.

Подробности на сайте банка: http://www.metcombank.ru/

О компании SAS Россия/СНГ

Компания SAS является крупнейшей в мире частной IT-компанией, специализирующейся на разработке и продаже решений и услуг в области бизнес-аналитики.

Компания основана в 1976 году, и сегодня в ее офисах по всему миру работают более 13,7 тыс. сотрудников. В течение 38 лет годовой доход SAS постоянно возрастал и в 2013 г. достиг 3,02 млрд долларов. Клиентами SAS являются более 70 тысяч организаций в 139 странах мира. Среди них — 91 компания из первой сотни лидеров, включенных в список «2013 FORTUNE Global 500®». По данным IDC за 2013 год, SAS занимает более 36% мирового рынка углубленной аналитики.

В России и странах СНГ компания SAS начала работу в 1996 году. Заказчикам компания SAS предлагает полный спектр решений и услуг в области бизнес-аналитики: консалтинг, внедрение, обучение и техническую поддержку. Клиентами SAS в России и СНГ являются все 10 крупнейших российских банков (Сбербанк России, ВТБ, Газпромбанк и др.), РЖД, «Аэрофлот», крупнейшие компании из телекоммуникационного и топливно-энергетического сектора, государственные организации.

В декабре 2013 г. компания SAS была включена в тройку лидеров международного рейтинга «Лучшие работодатели, Россия» по итогам исследования «Best Employers Study», проведенного компанией Axes Management по методике и при участии Aon Hewitt.

Компания SAS Россия/СНГ в Facebook: http://www.facebook.com/SASRussia.

О системе SAS Real-Time Decision Manager (SAS RTDM)

SAS RTDM позволяет автоматизировать процесс принятия решений при коммуникациях с клиентом в реальном времени. Это могут быть решения как по выдаче кредита, так и по наиболее оптимальному маркетинговому предложению во время входящего обращения клиента (Next Best Action) или наступления определенного события (событийный маркетинг).

Решения, принимаемые SAS RTDM, основываются на настраиваемых бизнес-правилах, прогнозных аналитических моделях и всей доступной информации о клиенте, как накопленной, так и оперативной, включая динамически рассчитываемые показатели и переменные. Настройка процессов принятия решений происходит через интуитивный визуальный интерфейс (в виде диаграмм decision flow). Выполнять ее могут сами бизнес-специалисты.

Система легко интегрируется с фронт-офисными, операционными, аналитическими системами, каналами коммуникаций и источниками данных, что позволяет реализовать самые разнообразные варианты работы с клиентами и вместе с тем последовательно соблюдать все политики банка.