Объединить передовой IT-опыт и предоставить лучшие решения для каждого нашего клиента в отдельности

(495) 604-1882
Бизнес-задачи
Сбор просроченной задолженности

 

С развитием розничного кредитования всё большую роль играет способность финансовой организации эффективно собирать долги. Как построить эффективный процесс сбора просроченной задолженности?

Сегодня большинство розничных кредитных организаций уже построили и стабилизировали свои процессы сборов. К примеру, сначала посылаются письма и SMS, потом, а иногда и сразу, осуществляется обзвон должников, потом осуществляется выезд к должнику, ну а если эти мероприятия не принести успеха, далее осуществляется судебное преследование.

Однако не во всех случаях процесс сбора просроченной задолженности работает одинаково эффективно. Эффективность сборов часто бывает не стабильной, так как часть коллекторов может работать хорошо, часть плохо. При этом коллектора, показывающие хорошие сборы на одних типах кредитов на других часто ничего не могут собрать. Привлечение же на аутсорсинг коллекторских агентств также не всегда дает устойчивый результат. Такой профиль процесса дает банком на текущий момент приблизительно 75-80% сбора просроченной задолженности.

Что влияет на плохую результативность работы коллекторов? Во-первых, это плохая мотивация и банальное неумение работать и самоорганизовываться. Во-вторых, это отсутствие подхода 80\20 или принцип «Патеро», т.е. процесса выделения более простых и больших долгов их общего портфеля долгов. Также часто приходится сталкиваться с мошенничеством со стороны коллекторов, для предупреждения которого специальные организационные подходы и практики должны быть внедрены в процесс сбора просроченной задолженности.

Для того чтобы решить эти проблемы должен существовать жесткий аналитический контроль сборов на всех этапах. Для этого необходимо наладить сбор показателей характеризующих процессы сборов на самых детальных уровнях, организовать детальный учет кредитных дел заёмщиков и добиться регулярного выпуска оперативной и управленческой отчетности, которая бы показывала на самых ранних этапах возникшие проблемы и причины, с которыми они связаны.

Портфель долгов, как правило, состоит из большого количества разных сегментов, которые можно классифицировать по типу клиента, по кредитному продукту, по сроку просрочки, по региональному признаку, по типу залога и т.д. Очевидно, что работать одним бизнес-процессом с разными типами долгов неправильно, т.е. не эффективно. Другими словами на каждом сегменте наибольшую эффективность показывают разные методы и практики сбора задолженности.

Поэтому прежде чем начать собирать, необходимо сегментировать портфель, определить для каждого сегмента оптимальную стратегию сборов, оценить возможный процент сборов и задать правильную мотивацию для конечных исполнителей.

Такой подход формирует следующие требования к коллекторскому IT-решению:

  • взаимодействие с различными системами кредитной организации (АБС, контакт-центр, ДБО и др.),
  • создание учетной подсистемы по просроченной задолженности,
  • построение оперативной и управленческой отчетности,
  • построение моделей сегментации и collection scoring на основе поведения клиентов,
  • сегментация портфеля долгов и определение оптимальных стратегии работы с каждым сегментом,
  • исполнение разных стратегий для разных сегментов,
  • замер всех работающих процессов и постоянное уточнение процесса.

Применяя такую тактику автоматизации сбора просроченной задолженности можно собирать более 90% долгов и снизить при этом потери почти в 2 раза.

Одним из примеров автоматизации коллекторской деятельности является продукт Quadrium ActiveView Debt Collection на CRM-платформе Microsoft Dynamic CRM 2011.

 

Для получения дополнительной информации обратитесь в «Квадриум».

 

© 2004—2019 Quadrium LLC

Яндекс.Метрика