| +11 голос |
|
Вопросы построения эффективной системы взысканий долгов стали темой круглого стола, организованного представительством SAS в Украине. В нем приняли участие аналитики украинских банков, работающих с решениями разработчика: «Альфа-банк», «Райффайзенбанк», «Ренессанс Капитал», «Форум» и «Кредитпромбанк».
Главной темой мероприятия стало обсуждение применения специализированных ИТ-решений для построения эффективной системы сбора задолженностей. Аналитические технологии позволяют дополнительно повысить эффективность работы коллекторской службы. Во многих случаях увеличение собираемости просроченной задолженности составляет 50% и более.
«Анализ информации о клиентах финансовых учреждений (демографических, операций по выплате кредита до просрочки и сведения по работе с должником в ходе взыскания просроченной задолженности) позволяет достаточно точно прогнозировать вероятность возврата средств и ее изменение при воздействии на должника по различным каналам. Это дает возможность оптимизировать коллекторские стратегии для каждого сегмента», - пояснил в своем выступлении Юлий Гольдберг, директор по работе с финансовым сектором компании SAS в СНГ. «Методы data mining лежат в основе этого блока оптимизации».
Также на круглом столе было отмечено, что построенные с помощью data mining прогнозные модели можно применять для создания плана последовательного взаимодействия с клиентом в зависимости от его поведенческих характеристик и ответной реакции на обращения банка. Учитывая общие ограничения по ресурсам, можно существенно увеличить прибыльность сбора долгов за счет оптимизации работ в целом по всему портфелю должников. Такая оптимизация даст максимальный эффект, если коллекторская служба активно пользуется всеми каналами (телефоном, IVR, SMS, выездами и пр.), которые имеют разную стоимость применения и силу воздействия на каждого должника.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| +11 голос |
|
