Модернизация процессов взыскания: автоматизация и скоринг
В современном мире взыскание долгов стоит на стыке многих отраслей, от юриспруденции до IT. Коллекторские агентства сталкиваются с необходимостью не только взыскать долг, но и сделать это максимально эффективно, сокращая издержки и риски ошибок. Процесс моделирования и оценки играет здесь ключевую роль.
Первичная оценка портфелей
Одним из первых и наиболее важных этапов работы с долгами является первичная оценка портфелей. Как рассказал в ходе форума «Лидеры цифрового развития» руководитель департамента аналитики рисков агентства ID Collect Андрей Савгуров, "модели первичной оценки нужны для того, чтобы спрогнозировать сборы по портфелям на этапе покупки портфеля". Среди наиболее значимых параметров, влияющих на результаты взыскания, следует выделить: регион выдачи кредита, платежную дисциплину у первоначального кредитора, сумму последнего платежа, общую длительность пролонгации и многие другие.
Переоценка портфеля и важность точности
После первичной оценки и интеграции портфеля, следующий важный этап - взыскание долгов. Но что делать, если реальные показатели отличаются от прогнозируемых? Представитель ID Collect подчеркивает, что "если прогноз и фактические сборы не совпадают, то делается переоценка." В этом процессе переоценки используются те же параметры, что и при первичной оценке, но добавляются новые, такие как "обработка долга после покупки и платежи после покупки". Это позволяет получить более точную картину и скорректировать действия.
Сегментация как инструмент повышения эффективности
При работе с большим объемом данных ключевое значение имеет их структурированность. Андрей Савгуров подчеркнул, что при обработке базы должников можно выделить до 200 разных сегментов. Такая детализация информации позволяет проводить более глубокий анализ, учитывая различные стадии взыскания, что, в свою очередь, позволяет создавать специализированные скоринговые модели для каждой стадии.
Преимущества автоматизации и объективного скоринга
В ручной обработке данных присутствует риск когнитивных искажений и ошибок, поэтому автоматизация и статистический скоринг становятся ценными инструментами. Как заявил представитель ID Collect, "самый лучший вариант – когда процесс полностью автоматизирован". Дополнительным преимуществом автоматизации является возможность быстрой загрузки и анализа данных: "Загрузка обезличенных реестров в DWH для оценки", что позволяет оперативно получать актуальную информацию и принимать оперативные решения на всех этапах взыскания.
Классификация и типология скоринговых моделей
Каждое коллекторское агентство имеет дело с разнообразными типами долгов. От микрофинансовых организаций до ипотек и автокредитов – каждый из них требует уникального подхода при взыскании. По словам спикера из ID Collect, важность классификации моделей скоринга нельзя недооценить. От "первичного скоринга" до различных стадий – "досудебный", "судебный", и других – модели адаптируются для конкретных случаев.
Далее, разделение на риск-категории, как "Soft", "Legal", "Hard", позволяет агентствам определить, какие методы взыскания будут наиболее эффективными в каждом случае. Например, в некоторых ситуациях может потребоваться "исполнительное производство", в то время как в других – просто напоминание о задолженности.
***
Скоринговые модели стали ключевым инструментом для эффективного взыскания долгов в современных коллекторских агентствах. Успех в данной сфере зависит не только от экспертизы, но и от грамотного использования технологий. Поэтому для агентств важно постоянное совершенствование и внедрение инноваций, чтобы соответствовать требованиям рынка.
