Историческая презентация с SAS Forum 2009 о сборе задолженности.

1. Как построить эффективный конвейер для
сбора просроченных долгов
SAS Forum Russia 2009
Конференция по бизнес аналитике
13 ноября 2009
www.tcsbank.ru

2. Тинькофф Кредитные Системы
Тинькофф Кредитные Системы — розничный банк,
специализирующийся на выпуске и обслуживании
кредитных карт. ТКС Банк был основан известным
предпринимателем Олегом Тиньковым в 2005 году
Используется не дорогая (low‐cost) и гибкая (flexible)
бизнес модель, основанная на безфилиальной
виртуальной сети, привлечении клиентов через прямые
рассылки и партнерские программы.
В 4‐ом квартале 2008 г. ТКС Банк достиг точки безубыточности
Акционеры ТКС Банка:
Олег Тиньков является основным акционером ‐ 70% собственности
Goldman Sachs‐ 15%
Vostok Nafta ‐ 15%
2
tcsbank.ru

3. Доля рынка кредитных карт 3%
3
tcsbank.ru

4. Розничное «производство» карт
Конвейер (система поточной обработки) ‐ организация операций над объектами,
при которой процесс разделяется на последовательность стадий с целью
повышения производительности путём одновременного независимого
выполнения операций над несколькими объектами, проходящими различные
стадии.
Основные характеристики системы:
Непрерывность процесса
Ритмичное выполнение операций
Синхронность и параллелизм выполнения различных операций
Специализация рабочих мест по операциям
Цель Банка, как и любого производства поточного типа ‐ увеличивать
производство и снижать издержки на единицу выпускаемой продукции
(выдаваемый кредит или кредитную карту).
4
tcsbank.ru

5. Бережно собрать
Система сбора задолженности ‐ комплекс действий направленных на
мотивирование должников к погашению возникшей задолженности, сохраня
при этом их лояльность. А также взыскание просроченной задолженности в
принудительном порядке.
Этап 1 – Быстрый запуск.
Организация собственного подразделения, нацеленного на
дистанционную работу с клиентами.
Расширение функционала. Закрепление кредитных дел за инспекторами.
Этап 2 – Управление эффективностью. Collection Scoring.
Управление каналами автоматического воздействия
Управление работой операторов collection
Снижение издержек
Начало внедрения системы Debt Collections – сентябрь 2007г.
5
tcsbank.ru

6. Collection Scoring
Collection Scoring (CC) ‐ аналитическая система поддержки процессов сбора
задолженности, построенная на совокупности существующих
автоматизированных систем, основными из которых являются:
SAS Marketing Automation
SAS DWH
SAS Data Integration Studio
SAS Access
Цель создания СС – повышение эффективности процессов сбора долгов (в
основном за счет снижение издержек) и концентрация сотрудников
департамента сбора задолженности на наиболее рисковых с точки зрения
возврата задолженности клиентах в основном за счет:
ранжирования кредитных дел по вероятности просрочки и обеспечения
более интенсивной обработки кредитных дел с высокой вероятностью
просрочки;
перевода управления всеми автоматическими каналами воздействия на СС.
6
tcsbank.ru

7. План проекта
Управление автоматическими каналами воздействия (январь 2009)
PreCollection голосовые обзвоны
PreCollection автоматические обзвоны
Collection SMS
Collection автоматические обзвоны
Collection e‐mail
Collection письма
Collection телеграммы
Управление стратегиями обработки
Управление работой операторов collection (март 2009)
Заведение кредитных дел
Управление фазами и группами
Приоритезация кредитных дел и управление порядком обработки
Управление стратегиями обработки (рекомендации операторам по методам
обработки кредитных дел)
7
tcsbank.ru

8. Архитектура системы
SIEBEL CRM
DWH TSYS CMS
AVAYA История транзакций
История платежей
История контактов
История просрочек
Data Marts Utilization rate
Activation rate
…
Таблицы Таблицы
состояний правил
Информирование
Воздействие early
Воздействие soft
PDS PRE Реструктуризация
EARLY1 Продажа
PHONE Исключение из
EARLY2
обработки
MA SOFT3 Списание
SMS SOFT4
MAIL HOLD
TELEGRAMM HARD
E‐MAIL CLOSED 8
tcsbank.ru

9. Витрины данных
ACCOUNT_RK ID Счета
ACCT_CLOSE_REASON_CD Код причины закрытия счета
ACCT_TUNL_DT Дата попадания в текущее тунелирование
ACTIVATION_FLG Признак активации
ACTIVE_PLAN_CONTACT_DT Дата активного запланированного контакта
AVG_DAYS_OVERDUE_CNT_TOTAL Среднее кол‐во дней в просрочке
BACKOFFICE_REFUSE Флаг об обработке кредитного дела
BALANCE_CURRENT_AMT текущий баланс по счету
BALANCE_TO_LAST_DD_AMT Баланс на начало последнего расчетного периода
CALLS_JOB_SUC_CNT Количество успешных контактов по рабочему тел
COLLECT_ACTION_STATUS Статусы активностей
COLLECTION_BEGIN_DT дата попадания в коллекшн
COLLECTIONS_STAGE_CD коллекшн стадия КД
CONTRACT_NUMBER Номер договора
CORE_ACCOUNT_TYPE_CD Код типа основного счета
CREDIT_STATUS_CD Код статуса счета кредитной карты
CURRENT_OVERDUE_DAYS_CNT Кол‐во дней в просрочке
CURRENT_STAGE_START_DT дата установления текущей фазы коллекшн
CURRENT_STMT_AMT Сумма текущего минимального платежа
CURRENT_UTILIZ_PCT Уровень утилизации лимита
DEFAULT_DT Дата дефолта
FINANCIAL_ACCOUNT_TYPE_CD Тип счета
9
tcsbank.ru

10. Модели и стратегии
Скорингровые модели относят каждого из клиентов с просроченной
задолженностью (или с повышенной вероятностью ее появления) к
одной из нескольких групп риска, для каждой из которых действует
собственная стратегия по сбору долгов.
Стратегия ‐ определенная последовательность и периодичность действий
по эффективному сбору (или предотвращению) просроченной
задолженности посредством использования разных каналов
коммуникации с клиентами: SMS, E‐mail, Auto Dialling Message, Telephone
Collection, Soft Letter, Strong Letter, Visit Collection, Bad debt selling.
Расчет скорингового балла и определение стратегий осуществляется в
среде SAS на данных DWH, планирование кампаний – SAS MA, а
выполнение – Siebel CRM
10
tcsbank.ru

11. Модели и стратегии
Модель Группа Группа P(t) ‐ Модель _0 определяет вероятность
риска
на
риска average того, что клиент не оплатит
сегодня минимальный платеж до
M005_0 HIGH HIGH 0.81359 завершения текущего расчетного
M005_0 MEDIUM HIGH 0.76123 периода и дату следующего
M005_0 MEDIUM MEDIUM 0.59366
планового платежа клиент будет
M005_0 LOW MEDIUM 0.35665
M005_0 LOW LOW 0.50029
находиться в 1‐ой просрочке
M005_1 HIGH HIGH 0.76447
M005_1 MEDIUM HIGH 0.72634
Модель _1 применяется к клиентам
M005_1 MEDIUM MEDIUM 0.64277
вышедшим в 1‐ую просрочку и
M005_1 LOW MEDIUM 0.65218
M005_1 LOW LOW 0.52817
определяет вероятность того, что
M005_2 HIGH HIGH 0.89091 клиент не оплатит ПЗ в полном
M005_2 MEDIUM HIGH 0.86663 объеме до завершения текущего
M005_2 MEDIUM MEDIUM 0.77614 расчетного периода, т.е. в дату
M005_2 LOW HIGH 0.45193 следующего планового платежа
M005_2 LOW MEDIUM 0.72843
клиент будет находиться в
M005_2 LOW LOW 0.67552
просрочке
11
tcsbank.ru

12. Матрица стратегий
ГРУППА
ФАЗА
РИСКА
БАЛАНС СТРАТЕГИЯ Модель _2 применяется к клиентам
‐ ‐ FROM_COLLECTION вышедшим во 2‐ую просрочку и
‐ (ПЗ=0, МП>0)
EARLY 1 HIGH ‐ E1_H_1‐1 определяет вероятность того, что
EARLY 1 MEDIUM
LOW
‐ E1_M_1‐1 клиент не сделает никакой платеж до
EARLY 1 ‐ E1_L_1‐1
EARLY 1 HIGH ‐ E1_H_1‐N завершения текущего расчетного
EARLY 1 MEDIUM ‐ E1_M_1‐N
EARLY 1 LOW ‐ E1_L_1‐N
периода
EARLY 1 HIGH ‐ E1_H_1‐N‐K
EARLY 1 MEDIUM ‐ E1_M_1‐N‐K
EARLY 1 LOW ‐ E1_L_1‐N‐K Приоритезация очередности сборов –
EARLY 2 HIGH <20K E2_H_20
EARLY 2 MEDIUM <20K E2_M_20 сортировка клиентов по желаемой
EARLY 2 LOW <20K E2_L_20
EARLY 2 ‐ 20‐50K E2_20‐50
очередностей в т. ч. и в пределах
EARLY 2 ‐ >50K E2_50 каждой из группы рисков
SOFT3 HIGH <20K S3_H_20
SOFT3 MEDIUM <20K S3_M_20
SOFT3 LOW <20K S3_L_20
SOFT3 ‐ 20‐50K S3_20‐50
SOFT3 ‐ >50K S3_50
SOFT4 ‐ <20K S4_20
SOFT4 ‐ 20‐50K S4_20‐50
SOFT4 ‐ >50K S4_50
12
tcsbank.ru

13. Описание стратегий
КОЛИЧЕСТВО
СТРАТЕГИ КОЛ‐ВО
ПЕРИОДИЧНОСТЬ СООБЩЕНИЕ ЛОКАЛЬНОЕ ВРЕМЯ ТИП ТЕЛЕФОНА УСПЕШНЫХ
Я ПОПЫТОК
ДОЗВОНОВ
E1_H_1‐1 1-й день 1737 09:00 ‐ 21:00 1 моб. 1
5-й день 1739 09:00 ‐ 21:00 1 моб. 1
13-й день 1740 09:00 ‐ 21:00 2 моб., дом. фактич. 2
17-й день 1741 08:00 ‐ 21:00 2 моб., дом. фактич. 2
24-й день 1744 08:00 ‐ 21:00 2 моб., дом. фактич., дом. рег. 2
29-й день 1745 08:00 ‐ 22:00 3 моб., дом. фактич., дом. рег. 3
06.00‐10.00
S4_50 2 день 1772 20.00‐24.00 4 Моб., дом.фактич., дом.рег. 2
06.00‐10.00
5 день 1773 20.00‐24.00 4 Моб., дом.фактич., дом.рег. 3
06.00‐10.00
Моб., дом.фактич., дом.рег.
7 день 1760 20.00‐24.00 4 3
06.00‐10.00
Моб., дом.фактич., дом.рег.
10 день 1774 20.00‐24.00 4 3
06.00‐10.00
Моб., дом.фактич., дом.рег.
13 день 1775 20.00‐24.00 5 3
16 день 1776 06.00‐24.00 5 Моб., дом.фактич., дом.рег. 4
19 день 1777 06.00‐24.00 5 Моб., дом.фактич., дом.рег. 4
22 день 1778 06.00‐24.00 5 Моб., дом.фактич., дом.рег. 4
25 день 1779 06.00‐24.00 5 Моб., дом.фактич., дом.рег. 4
06.00‐9.00
12.00‐15.00 Моб., дом.фактич., дом.рег.
27 день 1780 20.00‐24.00 6 5
28 день 1771 06.00‐24.00 6 Моб., дом.фактич., дом.рег. 5
29 день 1781 06.00‐24.00 6 Моб., дом.фактич., дом.рег. 5
13
tcsbank.ru

14. Автоматический обзвон
14
tcsbank.ru

15. «Маркетинговые» кампании сбора
Маркетолог работает в терминах бизнес описаний клиентов
Отлаженная интеграция с операционным CRM
Поддержка различных типов коммуникаций:
SMS, E‐Mail, исходящие звонки, письма, телеграммы
Планирование и одновременное выполнение
сразу нескольких независимых кампаний
Загрузка, инициализация и выполнение
кампаний по четко заданным приоритетам
Использование «очищенной»
информации
Встроенная поддержка скоринговых моделей
Управление полным циклом жизни клиента
15
tcsbank.ru

16. Управление фазами и группами
Группа Предыдущая Предыдущая группа Желаемая Причина Группа
сегментов Сегмент фаза сотрудников фаза смены фазы Фаза сотрудников Флаг Количество
BAD HARD HARD COURT HARD COURT ‐1 54
BAD HARD HARD PRISONER HARD PRISONER ‐1 1
BAD HARD HARD PRISONER HARD PRISONER HARD PRISONER ‐1 4
BAD HARD HARD WAIT_F_CLO HARD WAIT_F_CLO ‐1 23
BAD HARD HARD WOFF HARD WOFF ‐1 11
BAD HARD HARD WOFF HARD RETURN HARD OTHER 44 1
BAD HARD HARD WOFF HARD W_OFF HARD WOFF ‐1 33
BAD HARD HOLD TUNL_OUT HARD OTHER 11 5
CLOSED CLOSED CLOSED WOFF HOLD W_OFF CLOSED WOFF ‐1 2
CLOSED CLOSED CLOSED WOFF WO W_OFF CLOSED WOFF ‐1 7
CLOSED CLOSED HARD EXT_COLL CLOSED 11 1
CLOSED CLOSED HARD OTHER CLOSED 11 1
COLLECTION EARLY1 EARLY1 EARLY1 3 54
COLLECTION EARLY1 EARLY1 E1_0 EARLY1 E1_0 3 54
COLLECTION EARLY1 EARLY1 E1_1 EARLY1 E1_1 3 67
COLLECTION EARLY1 EARLY1 E1_2 EARLY1 E1_2 3 322
COLLECTION EARLY1 EARLY1 E1_3 EARLY1 E1_3 3 56
COLLECTION EARLY1 EARLY2 E2_1 EARLY2 E2_1 3 125
COLLECTION EARLY1 EARLY2 E2_2 EARLY2 E2_2 3 43
COLLECTION EARLY1 EARLY2 E2_3 EARLY2 E2_3 3 109
PRE PRE PRE 42 233
PRE PRE EARLY1 RETURN PRE 42 2
PRE PRE EARLY1 EARLY1 3 39
PRE PRE EARLY1 E1_1 EARLY1 E1_1 3 126
PRE PRE EARLY1 E1_2 EARLY1 E1_2 3 56
PRE PRE EARLY1 E1_3 EARLY1 E1_3 3 32
PRE PRE EARLY2 E2_1 EARLY2 E2_1 3 3
PRE PRE EARLY2 E2_2 EARLY2 E2_2 3 8
16
tcsbank.ru

17. Ранжирование кредитных дел
приоритезация по сумме задолженности
вероятность дефолта по модели
увеличение количества дней в просрочке
категория приоритета:
Категория КД Категория приоритета
HOLD (кроме TUNNEL, Бэк‐коллекшн, Бэк) Обнуление приоритета
Входящий звонок
Активное обещание и запланированный вручную контакт
Активное обещание Обнуление приоритета
Нарушенное обещание
Запланированные (вручную)
Ожидание даты контакта Обнуление приоритета
Недоплата МП
Назначенные (новые КД)
Общая очередь – звонили вчера Обнуление приоритета
Общая очередь 0
17
tcsbank.ru

18. Основные результаты
Снижение объема просроченной задолженности
Значительное сокращение времени с момента появления просрочки до
погашения или реструктуризации задолженности
Снижение ежемесячных затрат на каналы коммуникаций
Использование средств автоматической коммуникации без участия человека
Сокращение штата операторов collection
Высокая масштабируемость решения
Отказ от неэффективных каналов коммуникаций
Подбор оптимальной стратегии работы для каждого должника на каждом
этапе взаимодействия с ним
18
tcsbank.ru

19. Контактная информация
Вячеслав Цыганов
v.tsyganov@tcsbank.ru
www.tcsbank.ru
19