В поисках оптимальной стратегии развития кредитных отношений с клиентами

16 апреля 2018, 11:05
 
Борис Васильев,
заместитель директора по развитию продуктов,
Объединенное Кредитное Бюро
 
По результатам 2017 г. работа c существующим клиентским портфелем остается основным фокусом розничного кредитования в России. 
 
По статистике Объединенного Кредитного Бюро, доля кредитов, выданных повторным клиентам банка, от общего количества выдач начиная с 2014 г. выросла с 49 до 60%. Также наши данные свидетельствуют о том, что рост розничного кредитования в России обусловлен в большей степени ростом средней суммы выданного кредита, а не увеличением количества новых выдач. В годовом отношении в 2017 г. количество выданных кредитов выросло на 12%, при этом объемы кредитования увеличились на 37%. Всего в 2017 г. было выдано 34,82 млн новых кредитов общим объемом свыше 5,68 трлн руб., в 2016 г. было выдано 31,22 млн кредитов на 4,14 трлн руб.
 
Особенно ярко эта тенденция выражена в сегменте беззалоговых кредитов. В сегменте кредитных карт выдачи выросли на 8% в количестве и на 48% – по объему выданных средств. Средняя сумма кредитного лимита, в свою очередь, составила 63 тыс. руб. против 46 тыс. руб. годом ранее. В сегменте кредитов наличными наблюдается аналогичная тенденция: количество новых кредитов выросло на 14%, при этом объем кредитования увеличился на 33%. Средний размер выданного кредита наличными вырос на 17%: со 103 до 120 тыс. руб.
 
При этом, реализуя стратегию по работе с со своими клиентами, банки сталкиваются с очевидной проблемой – значительным пересечением клиентского портфеля между участниками рынка. Современный потребитель банковских услуг становится более мобильным и финансово грамотным и выбирает кредитную организацию, готовую предложить ему максимально выгодные и удобные условия. По данным Объединенного Кредитного Бюро, доля клиентов, у которых были или есть кредитные отношения с двумя и более банками, выросла за последние три года с 46 до 52%.
 
Информации о клиенте в базе и знания его риск-профиля уже недостаточно для выстраивания эффективной системы кросс-продаж. Сегодня основными преимуществами в конкурентной борьбе за клиента является не только правильное определение его потребностей и своевременная реакция на них, но и умение эти потребности предугадывать. 
 
Помочь кредитной организации в этом могут бюро кредитных историй, которые из хранилища информации уже давно превратились в поставщиков аналитических сервисов для управления рисками и CRM. 
 
Мы решили пойти немного дальше и предложить банкам полноценное решение по продвинутой аналитике клиентского портфеля. Одна из последних разработок нашего бюро – Навигатор ОКБ, разработанный с использованием последних практик в области риск-менеджмента и управления клиентским портфелем. Концепция сервиса заключается в разработке и согласовании стратегии с банком и дальнейшей ее обработке на стороне бюро, в результате чего банк получает возможность сконцентрироваться на самых лучших клиентах.
 
Работа самого сервиса состоит из нескольких этапов, каждый из которых может гибко настраиваться под кредитную стратегию банка. 
 
Формирование популяции для обработки и сегментация
Банк может добавить в выборку любых клиентов, при условии соблюдения законодательства по передаче и обработке персональных данных в соответствии с 152-ФЗ. Это могут быть зарплатные, «спящие», кредитные клиенты. На этом этапе очень важно охватить и тех, на кого ранее по каким-либо причинам не было фокуса, например, «отказники» или люди, ранее обращавшиеся в банк, но так и не ставшие действующими клиентами. 
 
Получившийся пул необходимо сегментировать по уровню риска для формирования индивидуальных рекомендаций. Сегментация возможна как на стороне банка, так и на стороне бюро.
 
Отсечение по риск-профилю. 
Для каждого сегмента может быть установлен свой набор минимальных требований, которым должен удовлетворять клиент, чтобы соответствовать заложенной риск-стратегии. После отсечения по минимальным требованиям рассчитывается скоринговая вероятность дефолта клиента. С учетом принятых аппетитов к риску устанавливаются уровни отсечения, индивидуальные для конкретного сегмента и для банка в целом.
 
Отсечение по уровню закредитованности. 
Для определения уровня закредитованности необходимо иметь данные о двух составляющих: доход клиента и сумма его расходов по кредитам. Для оценки дохода сервис может использовать как данные, предоставленные банком, так и прогнозные значения дохода. При расчете прогнозного значения дохода используется специальная скоринговая модель, построенная на данных кредитных историй. Есть определенная корреляция между кредитами, которые берет клиент, и его доходом. Для определения суммы расходов рассчитывается сумма текущих платежей и общая сумма задолженности, после чего рассчитываются показатели DTI (debt-to-income) и PTI (payment-to-income). На основе этих показателей происходит отсечение клиентов по закредитованности.
 
Формирование матрицы продуктовых предложений. 
По клиентам, которые прошли первые три этапа, необходимо сформировать возможные кредитные предложения. Для этого по каждому клиенту рассчитывается максимально возможный ежемесячный платеж, на основе которого, а также приемлемых для банка ставок и сроков кредитования рассчитывается матрица кредитных предложений. 
 
Выбор оптимального решения. 
После формирования матрицы предложений необходимо выбрать наиболее оптимальное решение для банка. Для этого рассчитываются два важных показателя: доходность предложения 
и вероятный отклик на предложение. При расчете доходности учитывается не только процентный доход с того или иного предложения, но и возможные расходы, такие как расходы на привлечение, фондирование и т.д. Также используются специальные скоринговые модели, такие как вероятная сумма дефолта (EAD) и вероятность досрочного погашения. При расчете вероятного отклика используются скоринговые модели по отклику на увеличение кредитного лимита и отклик на конкретный продукт. При этом модели по отклику имеют чувствительность к ставке. На пересечении показателей доходности и вероятности отклика формируется финальная индивидуальная рекомендация по каждому клиенту, которая включает в себя тип продукта, процентную ставку, сумму, срок, доходность, отклик и приоритетность продукта для клиента.
 
В качестве основных преимуществ сервиса кроме его глубокой аналитической базы можно выделить следующие пункты:
 
Наличие онлайн-режима, который все больше приближает нас к Real-Time Marketing – возможности реагировать на определенные события в реальном времени и предлагать клиенту наиболее релевантное для него предложение, увеличивая отклик. Суть этого подхода заключается в том, что в момент формирования потребности желание ее реализовать находится на самом высоком уровне. По истечении времени: через час, день, неделю, – либо снижается степень желания, либо потребность реализуется, но не в вашем банке.
 
Формирование конкретных предложений с учетом потребностей клиента увеличивает конверсию. «Ковровая» рассылка предложений о выдаче кредита по всей базе в целом может быть более эффективной для увеличения отклика, но есть риск, что откликаться на предложения будут те клиенты, потребности которых банк не сможет закрыть по причине рисковой или продуктовой стратегии. 
 
Кастомизированные решения для банков. В рамках сервиса можно разработать уникальную индивидуальную стратегию, в которой будут применяться как стандартные скоринговые модели, но рассчитанные с учетом специфики конкретного кредитора, так и абсолютно уникальные модели, рассчитанные под целевые переменные по запросу банка. 
 
Снижение стоимости оценки клиентов особенно актуально для тех банков, которые еще не реализовали полноценный CRM-процесс и не вложились в дорогостоящее программное обеспечение и интеграцию.
 
Возможность работы с любыми своими клиентами, будь то зарплатный или «спящий» клиент. Увеличение проникновения в различные сегменты клиентов.
 
Навигатор ОКБ – это гибкая платформа, которая имеет большие возможности в своем развитии: это и расширение линейки продуктов, например, аналитическое решение для управления процессом взыскания, и добавление альтернативных источников. Альтернативные источники могут дать значительный эффект для определения своевременности формирования рекомендаций, например, поисковые запросы клиента могут сигнализировать о возникновении потребности. Также эти данные могут повысить эффективность оценки уровня дохода клиента.
На текущий момент сервис Навигатор находится на стадии пилота и тестирования бизнес-логики с несколькими банками и страховой компанией. В рамках пилота были предоставлены выборки клиентов, по которым были сформированы продуктовые предложения с учетом специфики каждого конкретного банка. В результате Банк 1, предоставивший выборку в 100 тыс. клиентов, получил 240 тыс. сформированных предложений по шести продуктам, Банк 2 с выборкой 2 млн клиентов получил 182 тыс. сформированных предложений по одному продукту, Банк 3 с выборкой 500 тыс. клиентов получил 1,1 млн предложений по трем продуктам. По итогам пилота на основе обратной связи осуществляется калибровка существующих скоринговых моделей под конкретные специфические для банка популяции клиентов, а также проходит разработка новых моделей под другие целевые переменные. 
 
Развитие рынка розничного кредитования идет к тому, что у потребителя банковских услуг будет все более широкий выбор предложений, среди которых он будет выбирать оптимальное, исходя из удобства, стоимости и своевременности предложения. Как результат, выиграют банки, которые смогут выстроить долгосрочную win-win-стратегию взаимодействия со своими клиентами. 

Материал просмотрен: 3935 раз
Комментарии (0)добавить комментарий
Ваш комментарий
Автор
Введите число на картинке

  • курсы
Знач. Изм.
USD ЦБ РФ 29/03 92.26 -0.3291
EUR ЦБ РФ 29/03 99.71 -0.5647