СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПРОСРОЧЕННОЙ ДОЛЖЕННОСТЬЮ

Аннотация: В данной статье рассматривается проблема кредитования физических и юридических лиц. Было разработано приложение способное автоматизировать процесс управления просроченной задолженностью.

Ключевые слова: управление просроченной задолженностью, поздний сбор, ранний сбор, клиент-серверное приложение.

С каждым годом количество выдаваемых кредитов в России растет. По данным рейтингового агентства Fitch Racting, на 2016 год россияне задолжали банкам около 11 трлн.руб. Число должников, вышедших на просроченную задолженность за 2016 год около 40 млн человек, то есть более половины экономически активного населения страны.  В 2006 году произошел первый весомый скачек по количеству выданных кредитов физическим лицам, общая сумма которых достигла 1 трлн.руб, что в два раза превысило показатель 2005 года. Доля невозвращенных кредитов также выросла. На тот момент российские банки с точки зрения IT находились на уровне 90-ых годов и оказались совершенно не готовы к обработке такого количества кредитов, что повлекло за собой печальные последствия.

В 2008 году на выездной коллегии один из высокопоставленных ревизоров  Сбербанка заявил о наполовину «скомпрометированных ссудных портфелях физлиц» в отдельных филиалах. С 2005-го по 2007 год служба внутреннего контроля, по его словам, зафиксировала резкий всплеск кредитования по фальшивым документам. Позднее открылись подробности. Крупные аферы были раскрыты сразу в трех столичных отделениях банка. Налеты грабителей, нечистоплотность инкассаторов (например, тех, что летом 2009-го в Перми похитили принадлежащие Сбербанку 250 млн рублей) и прочие эпизоды криминальной хроники казались детскими забавами в сравнении с размахом московских мошенников. Благодаря им Сбербанк недосчитался 35,4 млрд рублей – суммы, которая едва не дотягивала до чистой прибыли банка за 2009 год.

Сотрудники ответственные за выдачу кредитов закрывали глаза на липовые справки о доходах клиентов. Лицам с сомнительными документами и плохой репутацией выдавали миллионные кредиты.

Издержки старой системы выдачи кредитов не исчерпывались миллиардными убытками. Никто не считал нужным вести учет обработанных заявок. Другими словами, банк не имел информации о том, какой у него процент одобренных заявок на получение кредита, а какой – отклоненных. Поскольку статистика отказов никого не интересовала, руководство фактически не могло правильно оценить качество кредитов. Без этой калибровки данные о просрочке мало о чем говорили. И, следовательно, топ-менеджмент не имел четкой картины происходящего и не мог сформулировать свои пожелания региональным офисам банка.

Впоследствии консультанты констатировали, что с точки зрения IT банк жил в юрском периоде. В каждом территориальном банке использовались свои инструменты для обработки информации о просроченной задолженности. Чаще всего такими инструментами являлись либо купленные ПО для определенной стадии обработки информации о клиентах с просроченной задолженностью, либо Excel. Тем самым вероятность потери информации и, как следствие, получение неверных данных была велика. Но самая большая проблема была в том, что территориальные банки никак не были между собой связаны, поэтому главный офис Сбербанка почти не имел никакого представления о суммах, которые он выдавал, и какие ему возвращали. Например, клиент мог взять кредит в одном территориальном банке, впоследствии, не вернуть его, после чего взять второй кредит в другом территориальном банке. Из-за отсутствия единой базы данных о информации по заемщикам и их кредитам, клиент мог набрать сколько угодно кредитов в разных территориальных банках.

Работа сотрудников также не была оптимизирована. Например, чтобы перевести клиента с досудебной стадии взыскания на судебную, сотруднику Сбербанка надо было сделать двойную, а то и тройную работу. Надо было производить множественное копирование данных в разные Excel документы, после чего сотрудник отдела по работе с клиентами находящихся на судебной стадии, должен был снова перекопировать данные из Excel в специальную систему для обработки клиентов на данном этапе.

Операторы call-центра также испытывали трудности. Они не имели каких-то специальных алгоритмов по работе с клиентами. Всю полученную информацию в ходе работы с клиентом они записывали в Excel или на листочек бумаги. После чего информация могла быть утеряна.

Система управления просроченной задолженностью

Данная система автоматизирует процессы по взысканию просроченной задолженности по кредитам физических и юридических лиц и включает в себя все стадии обработки информации о клиентах и их кредитах на позднем сборе. Также в системе присутствует и ранний сбор по клиенту, который включает в себя ожидание перехода клиента в стратегию позднего сбора в течение заданного периода времени. Стратегия – это алгоритм, по которому производится работа с клиентом.

Поздний сбор включает в себя: досудебную, внесудебную и судебную стадию взыскания, а также последующее исполнительное производство.

С введением данной системы в эксплуатацию, банки больше не будут терять деньги в данной сфере. Более того, благодаря автоматизированному процессу, банки сократят свои расходы, в следствии, сокращения персонала.

Система управления просроченной задолженностью состоит из двух основных составляющих: диаграммы Activiti и клиент-серверное приложение с использованием почти всех составляющих фрэймворка Spring. Диаграммы Activiti отображают алгоритмы (стратегии) по которым может быть обработан клиент/счет в системе, взаимодействие с проектом происходит через Groovy. Так как Groovy скрипты довольно быстро и просто обновлять, то все расчёты, которые надо производить по мере прохождения клиента/счета по стратегии реализованы при помощи них.

Клиент - серверное предложение позволяет сотрудникам банка общаться с системой при помощи доступного и понятного интерфейса. Отображая результаты всех коммуникаций с клиентом, а также шаги каждой стратегии, которые когда-то делались на Excel.