© 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. This presentation is provided for the recipient only and cannot be reproduced or shared without Fair Isaac Corporations express consent. Современные инструменты работы с просроченной задолженностью Мировой и российский опыт Евгений Штеманетян Директор, Россия и СНГ FICO Максим Сидоров Ведущий консультант FICO

2 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Несколько слов о нас Профиль Мы изобрели концепцию предиктивной аналитики и скоринга в 1956 году Выручка $740 Млн., акции на NYSE Продукты и услуги Скоринговые оценки и аналитические модели Приложения для автоматизации процессов полного кредитного цикла Инструменты для принятия решений Консультации по всем вопросам кредитного конвейера и бизнеса Клиенты и рынки Более 5,000 прямых и 70,000 непрямых клиентов в 80 странах Сектора: Банки, страхование, ритейл, здравоохранение Офисы 2,200 сотрудников, 20+ офисов в: Нью Йорк, Миннеаполис, Сан Рафаэль, Лондон, Бирмингем, Мюнхен, Мадрид, Сан Паоло, Пекин, Сингапур, Бангалор, Москва, Вильнюс

3 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Клиенты и партнеры в России и СНГ

4 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Операционная компонента Операционная эффективность и согласованность Системы Процессы Ресурсы Отчетность Предиктивная аналитика Поведенческие модели Прогнозирование: Ролл-рейты Канал/время ECA (Ожид. сбор) Повторный дефолт Стратегии принятия решений Решения Операционные Тактические Стратегические Учет требований бизнеса/KPI Скорость внедрения Чемпион/претендент Оптимизация Ориентир на бизнес- цель(и)/KPI Внешние и внутренние ограничения Анализ чувствительности Углубленный анализ «что если?» Fair Isaac Advisors (консалтинг) Предиктивные модели FICO Построение оптимальных Collection-стратегий Приложения для автоматизации процессов взыскания и принятия решений (FICO Debt Manager, FICO Blaze Advisor) Оптимизация процессов сбора/взыскания Фокус на аналитику и управление принятием решений

5 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Сбор долгов, удобный для клиента Как увеличить сборы, при этом снизив затраты и увеличив качество сервиса Стандартный обзвон … Банк использует несколько колл- центров, а также коллекторские агентства для работы с должниками на различных стадиях PDS Звонок хорошему клиенту (с низкой вероятностью дефолта) в момент, когда он/она заняты, может привести к недовольству До других клиентов сложно дозвониться, либо они не хотят или не могут разговаривать, в стандартное рабочее время Иногда поведение операторов может вызвать жалобы клиентов и даже действия регулятора

6 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Мультиканальная стратегия коммуникации… Сбор долгов, удобный для клиента Как увеличить сборы, при этом снизив затраты и увеличив качество сервиса Коллекшен- система Банка отбирает клиентов для коммуникации Анализ и принятие решения Дополнительно учитывается другая информация, такая как история выходов на просрочку/ контактов. Определяются клиентские сегменты, н-р VIP, первая просрочка, частые просрочки Виртуальный агент Звонок на мобильный SMS VIP-клиенты могут быть проинформированы о просрочке в ненавязчивой форме Клиенты с первой просрочкой 1-30 могут выбрать время, когда им поступит входящий звонок автоинформатора, а также совершить платеж в автоматизированном режиме Часто клиенты предпочитают взаимодействие с «роботом» на этапе просрочки (смущение, излишняя агрессия). Плюс Банк точно знает когда и что было сказано. Звонок на домашний Звонок на мобильный Просрочка погашена В тех случаях, когда клиент хочет поговорить с оператором можно перевести звонок на внутренний колл-центр Данные о результатах коммуникации Масштабирование без ограничений

7 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. © 2012 Fair Isaac Corporation. Confidential. 7 Результаты некоторых проектов

8 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Предиктивные модели для задач сбора и взыскания CURRENT Minimize risk of delinquency, EAD EARLY COLLECTION Maximize Collections, Revenue Minimize Roll Rates, Attrition & Provisioning Constrained by Capacity Identify high risk/ What to do? Strategy Segment? Contact? Contact Method? Contact Strategy? Contact Limit exposure High Risk Medium Risk Low Risk Fraud Contact Hold Out Outsource SMS Phone Letter Intensity Tone & Timing Automatic or Manual Collector Experience LATE COLLECTIONS/RECOVERY Maximize Collections & Recovery, Cash Flow Minimize Charge-off/LGD Constrained by Capacity Strategy Segment?Channel Commercial Treatment? High Payment Med Payment Low Payment Sell Outsource Internal Offer Management Agency Placement Pricing Legal Insolvent Timing

9 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Предиктивные модели для задач сбора и взыскания Нет просрочки Снижение риска выхода на просрочку, задолженности Ранний сбор Максимизация сборов, доходов Снижение ролл-рейтов, оттока клиентов, резервов С учетом ограничений: ресурсов, бюджета Высокорисковые клиенты/ Что делать? Клиентский сегмент? Contact? Contact Method? Contact Strategy? Контактная информация Использование лимитов Высокий риск Средний риск Низкий риск Мошенники Contact Hold Out Outsource SMS Phone Letter Intensity Tone & Timing Automatic or Manual Collector Experience LATE COLLECTIONS/RECOVERY Maximize Collections & Recovery, Cash Flow Minimize Charge-off/LGD Constrained by Capacity Strategy Segment?Channel Commercial Treatment? High Payment Med Payment Low Payment Sell Outsource Internal Offer Management Agency Placement Pricing Legal Insolvent Timing

10 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Оценка ожидаемых сборов (Expected Collection Amount) Прогнозирование Ожидаемых сборов (Expected Collection Amount - ECA) Прогнозирование на определенный временной период (н-р 6 месяцев) Используется для оценки уровня взыскания (recovery rate) по договору для определения приоритетов, отбора активов для продажи/передачи в суд и других действий на поздних стадиях Может использоваться для прогнозирования Чистой приведённой стоимости (Net Present Value - NPV) активов ОС (ECA) дает прогноз суммы сбора по договорам/портфелю, а не только вероятность платежа модели Вероятность платежа Сумма долга X=X % погашения долга Ожидаемый сбор (ECA)

11 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Результаты некоторых проектов - Аналитика Задача: Определить с Какими клиентами контактировать, Когда и Как (канал) Подход: Разработка клиентоцентрированных коллекшен-моделей Soft: Прогноз перехода из пакетов 1 и 2 в более глубокую просрочку Hard: Прогноз Ожидаемого сбора (ECA) Модели использовались в стратегиях принятия решений, разработанных FICO Результаты:Модели и стратегии были внедрены Банком, достигнуты следующие улучшения KPI по портфелю: Снижение потерь в годовом выражении = 10 млн. Разовое снижение резервов = 5 млн. Клиент: Крупнейший банк в сегменте retail card Задача: Увеличение эффективности сбора путем определения договоров, по которым необходимо провести работу для снижения перетока в более поздние букеты Подход банка: Использование скорчингов БКИ для приоритизации работы на ранних этапах Решение FICO: Разработка кастомных коллекшен- моделей Результаты: Снижение на 1.7% перетока баланса в поздние букеты 6:1 ROI

12 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Учет реакции клиентов на действия фин. организации – Action-Effect модели Клиент Действие Реакция P (Отклика) = 50% P (Обещания) = 50% E (Снижение просрочки) = Письмо на 5-й день просрочки «Жесткий» вариант Риск скор = 600 Баланс = 225,000 Утилизация = 105% Клиентский сегмент = A Звонок на 10-й день просрочки «Мягкий» вариант P (Отклика) = 40% P (Обещания) = 60% E (Снижение просрочки) = Опция 1 Опция 2 Построение оптимальных стратегий сбора

13 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Построение оптимальных стратегий сбора В привязке к KPI по портфелю, ограничениям бизнеса и решениям, влияющим на KPI Повед. скор Коллекшен скор Скор БКИ Баланс Ограничения Пред. модели Решения Цель/KPIМетрики Данные Коллекшен- действия Потери Доходы Кол-во коллекторов Стоимость действий Прибыль Обещание оплаты Ожидаемый сбор Ролл-рейты Списание Сумма сп-ния Отток Пени/штрафы Оп-ые затраты Пример: Ранний сбор

14 © 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. Результаты проекта – Оптимизация стратегий сбора Клиент: Банк BPH (GE Польша) Задача: Определить с Какими клиентами контактировать, Когда и Как (канал) Бизнес-ограничения: - операционные затраты не увеличиваются - кол-во сотрудников не увеличивается Подход: Построение оптимальных стратегий взыскания для ранней стадии сбора Минимизация: перетока баланса из букета 1 на этап «Списание долга» перетока баланса из букета 1 в багет 2 Результаты: Через 3 месяца - снижение перетока баланса из Бакета 1 в Бакет 2 > 3% Через 6 месяцев - снижение перетока баланса из Бакета 1 на этап «Списание» > 10% Снижение объемов списания на горизонте 1 год - $5 млн.

© 2014 Fair Isaac Corporation. Confidential. This presentation is provided for the recipient only and cannot be reproduced or shared without Fair Isaac Corporations express consent. Спасибо за внимание Евгений Штеманетян Директор, Россия и СНГ FICO Максим Сидоров Ведущий консультант FICO