Проект

Компания «Инфосистемы Джет» и ЮниКредит Банк автоматизировали процессы кредитного анализа

Заказчики: ЮниКредит (Unicredit)

Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит

Подрядчики: Инфосистемы Джет
Продукт: Oracle Siebel CRM

Дата проекта: 2009/09
Количество лицензий: 1024
Технология: CRM
подрядчики - 483
проекты - 5153
системы - 802
вендоры - 475
Технология: CRM - Системы лояльности
подрядчики - 146
проекты - 621
системы - 212
вендоры - 175

Летом 2009 года Банк «ЮниКредит» завершил внедрение системы автоматизации работы с клиентами Oracle Siebel CRM. По словам Алексея Герасимова, исполнительного директора департамента банковских операций, было закуплено 1024 лицензии, общая стоимость внедрения составила менее $2 млн[1].

Ход проекта

Проект стартовал весной 2007 г. в Международном московском банке (ММБ), который в 2005 г. был куплен итальянской группой UniCredit, а в декабре 2007 г. переименован в «ЮниКредит». Банк специализируется на обслуживании корпоративных и частных клиентов и казначейских операциях.

Зимой 2007 г. был проведен закрытый тендер, в результате которого для внедрения CRM-системы была выбрана компания «Инфосистемы Джет». Других участников конкурса подрядчик и заказчик назвать отказались, заявив только, что они предлагали не столь комплексные решения. На момент проведения конкурса в ММБ у «Инфосистем Джет» не было ни одного завершенного проекта на Siebel, сообщил CNews Илья Небесный, директор департамента по работе с финансовым сектором «Инфосистемы Джет».

Некоторые участники рынка связывают победу «Инфосистемы Джет» с тем, что Алексей Герасимов, на момент проведения конкурса - ИТ-директор ММБ, до этого на протяжении 11 месяцев являлся сотрудником «Инфосистем», где руководил департаментом прикладных финансовых систем. Сам Герасимов подтвердил CNews информацию о том, что работал в «Инфосистемах Джет».

Однако в банке заявляют, что у подрядчика были специалисты, имеющие опыт работы с Siebel. Кроме того, компания уже сотрудничала с ММБ на проекте внедрения автоматизированной банковской системы (АБС) Oracle FlexCube и системы Forpost Factoring, предназначенной для ведения договоров факторинга и бухгалтерского оформления операций по ним.Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга 2.1 т

По словам Евгения Шатохина, начальника управления архитектуры и системных центров компетенции «ЮниКредита», реализованные ранее проекты позволили оценить специалистов подрядчика.

Результаты внедрения

Внедренная CRM-система позволяет «ЮниКредиту» вести карточки клиентов (о каждом из которых заполняется порядка 140 полей), хранить их контакты, календари встреч. Кроме того, автоматизирован подбор кредитных продуктов в соответствии с данными о клиенте. Для розничного кредитования реализовано оформление кредитной документации, интеграция с бюро кредитных историй, скоринговой системой и АБС. На стадии опытной эксплуатации находятся интеграция Siebel с call-центром и использование CRM для работы с просроченной задолженностью.

2014: Компания «Инфосистемы Джет» и ЮниКредит Банк автоматизировали процессы кредитного анализа

В 2014 году компания «Инфосистемы Джет» и ЮниКредит Банк завершили основной этап автоматизации процессов анализа кредитоспособности физических лиц, предприятий малого и среднего бизнеса. Проведена интеграция CRM-решения со скоринговой системой и 20 внешними источниками, автоматизированы процедуры проведения проверок во внешних и внутренних базах данных. Комплекс в значительной степени упрощает работу кредитного аналитика и, соответственно, сокращает время принятия решения: анализирует первичную информацию о клиенте, запрашивает необходимые данные о нем во внешних системах и на выходе выносит готовое решение по кредиту. Решение позволяет Банку обрабатывать до 2000 заявок от физлиц ежедневно, существенно снизив уровень операционных ошибок.

Для любой финансовой организации важно точно и быстро оценить кредитоспособность заемщика. Назначение таких проверок через CRM-систему вручную увеличивало сроки рассмотрения. Кроме того, качество аналитической работы и обоснованность финального решения зависели от квалификации специалистов банка, т.е. человеческий фактор являлся основной причиной операционных ошибок.

Первым этапом был автоматизирован процесс кредитного анализа заявок от физлиц, включая ипотеку. После ввода пользователем информации о клиенте Банка в CRM-систему осуществляется автоматический запрос (при необходимости) более детальной информации из внешних источников (кредитных бюро, коллекторских агентств, службы безопасности и др.). Далее информация передается в скоринговую систему, которая оперирует более чем 1000 параметрами и осуществляет принятие финального решения. Интеграция двух этих решений позволила автоматически запускать сложные многоступенчатые циклы проверок. При этом работа ведется индивидуально по каждому из участников заявки (заемщику и поручителям), что обеспечивает гибкость кредитной политики Банка. Например, комплекс может выдать рекомендацию о замене подозрительного поручителя при благонадежном заемщике.

По аналогии с первым этапом автоматизирован процесс оценки кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса. Алгоритмы взаимодействия внутри комплекса переработаны с учетом правил рассмотрения заявок по юридическим лицам. Также внедрена система автоматической генерации документов, которая позволяет формировать достаточно объемные и сложные по структуре договоры.

Примечания