Искусственный разум вместо коллектора

В 2023 году ЦБ РФ прогнозирует десятипроцентный рост кредитного портфеля российских банков. Как следствие, работы у отделов взыскания может прибавиться. Совершенный в пандемию диджитал-прыжок, резко ускоривший цифровизацию во многих аспектах и областях, показал: алгоритмические расчеты и искусственный интеллект помогают бизнесу избежать финансовых рисков, снизить количество просрочек и при этом увеличить лояльность клиентов. О возможностях, эффективности и перспективах технологий по работе с банковской задолженностью рассказывает директор проектов T1 CRM Collection Александр Маякин.

Александр Маякин отмечает, что уже сейчас без современных IT-технологий в банках невозможно обеспечивать индивидуальный подход в работе с миллионами заемщиков и коммуникацию с должниками

Фото: Игорь Иванко, Коммерсантъ

Должники хотят самостоятельности

Основным стимулом для изменений в отрасли в последние годы стала трансформация пользовательских привычек. Широкое распространение финансовых онлайн-услуг в целом привело к тому, что и в сфере кредитования потребитель хотел бы решать свои вопросы, используя для этого интернет и привычный ему гаджет, без многократных посещений отделений банка и визитов коллекторов. Пожелания клиентов сейчас: чем меньше личного общения и визитов, тем больше удобства и экономии времени.

Согласно отраслевой статистике, для более чем половины клиентов важна возможность связаться онлайн с банком в любое время. Свыше 20% заемщиков предпочитают урегулировать свои долговые вопросы в нерабочее время. Ответом на этот запрос становятся порталы самообслуживания, где доступна полная информация о займе: сумма задолженности, сроки ее погашения, способы урегулирования просроченного долга.

Нейросетевой маркетинг

Последние месяцы показали весьма красноречиво, насколько может быть эффективен искусственный интеллект (ИИ), ускоряя решение задач для человечества. Очевидно, прогресс сегодня измеряется уже даже не неделями, а днями, а использовать AI (Artificial intelligence — искусственный интеллект) можно практически в любом процессе. Например, широкое поле для применения технологий искусственного интеллекта открывается в работе отделов взыскания.

Во-первых, с помощью подобных инструментов можно заранее избежать многих проблем с возвратом кредитов. Алгоритмы лучше опытного специалиста категоризируют клиентов, так как для формирования цифровых профилей должников аккумулируется информация из самых разных источников, в том числе из социальных сетей или интернет-форумов. Это позволяет заметить малейшие риски дефолта у будущего заемщика. Возможно, в ближайшее время эта признанная мировая практика распространится и в России.

Компетенции позволяют

Группа Т1 — многопрофильный холдинг, один из лидеров российского IT-рынка, является партнером ключевых мировых и отечественных производителей и разработчиков. Компании группы начинают историю с 1992 года. В штате — 15 тыс. сотрудников. В 2022 году оборот холдинга составил около 150 млрд руб. По версии аналитических агентств CNews Analytics, TAdviser и RAEX, Группа Т1 входит в топ-10 крупнейших российских IT-компаний. Компании группы предоставляют полный спектр IT-услуг для реализации высокотехнологичных проектов с учетом отраслевой специфики заказчиков. В состав холдинга входят компании: Т1 Интеграция, Т1 Консалтинг, Т1 Cloud, «Сервионика», «МультиКарта», «Иннотех» и «Дататех». Они обладают профессиональной экспертизой в области системной интеграции, консалтинга, разработки ПО, сервисной поддержки и аутсорсинга, Big Data и машинного обучения, информационной безопасности, роботизации рутинных операций, процессной аналитики Process Mining, интернета вещей. Компетенции группы позволяют разрабатывать концепцию, проектировать и реализовывать комплексные проекты в области цифровой трансформации для заказчиков любой отрасли, уровня развития инфраструктуры и масштаба. Среди заказчиков Группы Т1 — государственные структуры и крупнейшие компании ключевых отраслей экономики: операторы связи, финансовые организации, промышленные, топливно-энергетические, транспортные и торговые предприятия.

Во-вторых, искусственный интеллект способен строить и адаптировать прогнозы выплат по каждому клиенту в соответствии с его платежной дисциплиной. Наконец, если сроки выплат сорваны, именно IT-системы со встроенными нейросетями могут предложить персональную стратегию взыскания.

Стоит отметить, что число клиентов банков достигает десятков миллионов, а в целом в России в 2022 году, как свидетельствуют данные Национального бюро кредитных историй,было выдано 12,53 млн потребительских кредитов. Очевидно, помощь технологий при таких масштабах сложно переоценить. Индивидуальные планы по реструктуризации дают возможность банку вернуть долги без изнурительных судов, а клиенту — выполнить свои обязательства.

Все бОльшую популярность набирает использование ИИ в службах поддержки: виртуальный помощник берет на себя рассылку информации в мессенджерах, СМС-сообщениях или по электронной почте. Причем канал связи и время коммуникации будут определяться в зависимости от привычек клиента, а текст сообщения — учитывать историю взаимоотношений бизнеса с конкретным пользователем. Это гораздо эффективнее «холодных» обзвонов клиентов, которых такая коммуникация раздражает гораздо больше.

Статистика красноречива: польза от чат-ботов уже колоссальная. Так, по данным Invesp Research, внедрение таких инструментов может сэкономить до 30% затрат на поддержку клиентов. Бизнес видит в этом эффективность и реагирует спросом. Рост рынка чат-ботов прогнозируется с $4,92 млрд в 2022 году до $24,64 млрд к 2030 году, оценивает рынок исследовательская компания Market Research Future.

Виртуальный ассистент способен распознавать сложные запросы, а самые продвинутые технологии позволяют учитывать не только речь, но и эмоциональный настрой клиента, прогнозировать его поведение и предоставлять квалифицированные ответы самостоятельно или переключать на человека при необходимости. В этом случае специалист будет получать от виртуального ассистента подсказки, что лучше всего сделать или сказать в следующий момент.

Так реактивная стратегия взыскания превращается в проактивную. Заемщику предлагается спроектированный специально под него способ урегулирования задолженности (и этот сценарий будет динамичным), что повышает лояльность пользователя и возвратность денежных средств.

Запрос на красоту

На российском рынке взысканий традиционно использовалось иностранное вендорское ПО. Отечественные аналоги можно пересчитать по пальцам одной руки, и ориентированы они преимущественно на бизнес коллекторских агентств. Банкам подходят буквально одно-два зрелых решения.

Тем не менее бизнес активно интересуется возможностями автоматизации коллекторских процессов с помощью российских разработок. С одной стороны, этому способствуют регуляторные ограничения, с другой — технологические: ряд популярных систем за время использования мог изрядно потяжелеть, то есть обрасти избыточной функциональностью. В этом случае существенно облегчает миграцию на новое ПО обширное предпроектное обследование, по итогам которого будут определены правила перехода. Он может быть одномоментным или поэтапным.

Набирающий популярность Low Code (то есть программирование без спецнавыков с минимальным использованием кода) позволяет снизить время вывода продукта на рынок и одновременно требования к разработчикам, которые будут кастомизировать систему. То есть более современная архитектура платформы и отказ от чистого кода ускоряют добавление новых сервисов для банка.

При этом их внедрение, пусть даже они повышают эффективность всего подразделения и минимизируют ручной труд конкретного специалиста, традиционно вызывает сопротивление со стороны внутренних пользователей. Это существенно удлиняет сроки запуска, именно поэтому возникают высокие требования к молодым отечественным решениям с точки зрения интерфейса. Процессы могут быть отлично выстроены, но если про UI (user interface — пользовательский интерфейс, оформление сайта: сочетания цветов, шрифты, иконки и кнопки) и UX (user experience — пользовательский опыт) забыли, то сопротивление внедрению будет гораздо более сильным.

Зрелые игроки, которые автоматизируют процессы взыскания достаточно давно, уделяют дизайну не меньшее внимание, чем функциональности. Разработчик должен находиться в постоянном контакте с пользователями, чтобы дорабатывать решение в деталях на основе качественной обратной связи.

Важным вопросом остается информационный обмен с госорганами. Сервисов, которые помогали бы кредиторам выстраивать более эффективную работу с заемщиком на этапе передачи дела в суд и далее, просто нет. Поэтому интеграция с Системой межведомственного электронного взаимодействия (СМЭВ) и Федеральной службой судебных приставов (ФССП) зачастую осуществляется в обход. Прямое и открытое взаимодействие со СМЭВ и ФССП — актуальная задача для российского рынка взыскания, решение которой еще только предстоит найти совместными усилиями.

Кредит доверия растет

Впрочем, каким бы колоссальным ни был рост использования технологий и какой бы обширной ни была цифровая трансформация во время пандемии, далеко не каждый бизнес охотно внедрял современные технологии работы с данными. Так, согласно исследованию, проведенному The CEB Technology Adoption and Investment Survey, только 31% руководителей бизнесов ответили, что это сделали, в то время как 21% и не планировали, а 19% были не уверены в такой необходимости.

Однако сегодня без элементов автоматизации добиться гибкости и клиентоцентричности невозможно, так же, как и обеспечивать индивидуальный подход для миллионов заемщиков. Даже обеспечить простую коммуникацию с должниками будет очень непросто — об этом говорит весь опыт клиентов Т1.

Насыщение корпоративных IT-систем, используемых при работе с задолженностями, информацией из множества источников дает бизнесу возможность перейти на следующую аналитическую ступень. Интеграция в ежедневную работу коллекторского подразделения инструментов ИИ и машинного обучения — эффективный способ выявить узкие места во взыскании долгов и выработать лучшие стратегии для различных видов займов и типов клиентов.

На старте разработки T1 CRM Collection в 2020 году у нас была гипотеза: технологии сближают заемщиков и коллекторов. Сегодня доказано, что первые теперь видят во вторых не личных врагов, а помощников по разрешению трудной ситуации. Такова цифровая реальность рынка взыскания, в которой число жалоб снижается (на 30%, по свидетельству пользователей специализированного ПО), а сдержанных кредитных обещаний — растет на 70%.

Работа с задолженностью — это трудозатратный цикл с большим количеством рутинных операций. На каждом этапе этого процесса высока вероятность человеческой ошибки. Создание конвейера по работе с задолженностью позволяет за счет шаблонизации и различных систем подсказок управлять временем и ресурсами более эффективно. А самое главное — улучшать клиентский опыт.