Сегодня у кредитных команд есть ряд вопросов — от сбоев в цепочке поставок, изменений в показателях отраслевого и странового риска и волатильности на рынках капитала до потенциальной рецессии. Пандемия COVID-19 также, безусловно, бросила вызов операционной системе банков. Банкам приходится поддерживать клиентов, поскольку они сами борются за выживание. Объявления правительства о мерах стимулирования создали еще больше работы, усиленной в результате прощения кредита. Кроме того, возросла активность в таких областях, как обслуживание портфеля, переоценка возникающих рисков, таких как отказ от обязательств и управление неплатежами.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) также вышли на первый план, и эти финансовые учреждения вложили значительные средства в множество новых технологий. «Цифровизация» явно стала модным словом в корпоративном и коммерческом банковском мире. Но какова реальность того, как добиться цифровизации в кредитовании, чтобы оказать максимально благоприятное влияние?

Все начинается с анализа данных

В текущих условиях ключевые стратегические приоритеты не ограничиваются внедрением единой системы управления кредитами, а распространяются на создание аналитических возможностей по всей цепочке создания стоимости кредитования. По данным ведущей исследовательской компании, 88% финансовых учреждений считают «улучшение качества обслуживания клиентов» самой важной стратегией трансформации цифрового банкинга на 2020 и 2021 годы, а 77% из них считают, что это «улучшение использования данных, аналитики и искусственного интеллекта». ». У каждого банка есть цифровые амбиции, но для реализации требуется персонал со знанием предметной области. Таким образом, большинство инициатив зависят от фронт-офиса или команд кредитного андеррайтинга, у которых также есть повседневные дела.

Как банки могут эффективно использовать данные? Вот несколько примеров:

  • Для бизнес-клиентов: получайте маркетинговую информацию, используя данные о транзакциях, отраслевые данные и данные о покупательских привычках, которые могут помочь банкам предлагать клиентам правильные банковские решения.
  • Для повышения операционной эффективности — анализируйте и оптимизируйте рабочие процессы и выбор каналов, чтобы ускорить выход на рынок, устранить избыточные процессы и снизить затраты.
  • Для риска портфеля — создайте гибкие и надежные возможности мониторинга портфеля, которые обмениваются информацией между платформами, чтобы быстро выявлять возникающие риски, правильно оценивать продукты и улучшать кредитные решения.

Искусственный интеллект и машинное обучение меняют способ оценки кредитов банками

Распространение наборов данных, конечно, существует, потому что мы сейчас живем в экосистеме ИТ-систем. Всего несколько лет назад машинное обучение считалось научной фантастикой. Те компании, которые знают, как анализировать и интерпретировать данные, которые мир производит каждую секунду каждого дня, и могут успешно интегрировать это в процесс принятия решений в режиме реального времени, станут лидерами отрасли. Однако использование модельных технологий требует, чтобы исходные данные были точными; в противном случае это случай «мусор на входе, мусор на выходе».

Поскольку для обучения моделей ИИ требуются достаточно большие и полные наборы данных, важно обеспечить стандартизацию данных, точность и интеграцию этих наборов данных на нескольких кредитных платформах и системах. Банки должны рассматривать эти инструменты как средство усиления роли групп кредитного риска и повышения эффективности с течением времени. Поскольку процесс сбора информации в основном автоматизирован, кредитные группы смогут сосредоточиться на анализе с большей добавленной стоимостью и субъективном анализе.

Банки преодолевают традиционный парадокс

Исторически сложился парадокс в использовании стратегических партнеров в процессе кредитного анализа из-за потери знаний о клиентах и ​​обмена кредитной ДНК. Однако в последние годы банки активно работают со стратегическими партнерами, которые могут помочь им в реализации их программ цифровизации. Они понимают, что использование экономичных централизованных команд не только высвободит время фронт-офиса, но и поможет реализовать их цифровые амбиции.

Автоматизация успешна, когда каждый процесс далее делится на микропроцессы и к каждому из этих микропроцессов применяется технология. Например, в случае оценки кредитного риска мы применяем автоматизацию к микропроцессам, таким как финансовое распространение, извлечение условий и проверка фактических частей кредитных обзоров. Как только модели ИИ и инструменты автоматизации будут обучены этим процессам, совокупная эффективность повысится.

Однако существуют препятствия, мешающие этим инициативам: унаследованные системы; нестандартные наборы данных; недостаточное сотрудничество между предприятиями и рисками, ИТ и операционными функциями; ограниченная пропускная способность во фронт-офисе или кредитных командах и, что наиболее важно, отсутствие единого владельца кредитного процесса, который мог бы внести масштабные изменения.

….и переход от «традиционных банков» к «цифровым банкам»

Несмотря на все трудности, есть банки, которые добились успеха на пути цифровизации. Вот несколько примеров того, как они это сделали:

  1. Стандартизация кредитных процессов: для обеспечения точности и регулирования способов анализа кредитов. Технологии могут дать сбой, если в разных командах и отделах все делается по-разному.
  2. Используйте партнерские отношения. Стратегический партнер может помочь вам внести изменения и внедрить инновации, экспертные знания в предметной области и лучшие практики, поддерживая работу механизма кредитования, предоставляя дополнительную пропускную способность. Конечно, выбор правильного и рентабельного партнера имеет решающее значение для успеха.
  3. Культурные изменения. Важно осуществить культурный сдвиг в сторону принятия изменений и для того, чтобы различные функции приняли эти изменения. Начните с малого, проверив концепцию, разбив кредитные процессы на микропроцессы и применяя технологии к каждому микропроцессу. Хотя со временем эффективность будет материализоваться, преимущества стандартизации, увеличения пропускной способности фронт-офиса и улучшенного пользовательского интерфейса (UI) будут ощущаться немедленно.

Цифровизация — это преодоление традиционных барьеров и достижение успеха в инициативах по трансформации. Успех означает гораздо более быстрое принятие кредитных решений; клиенты получают наличные на 70–80% раньше; более низкие затраты с централизованными командами в экономически эффективных местах; на 30–50 % меньше времени, затрачиваемого на принятие кредитных решений; и улучшенное управление рисками, что в конечном итоге приводит к повышению прибыльности. Благодаря совершенствованию процессов и внедрению технологий это достижимо как для крупных, так и для малых банков.

Первоначально опубликовано на https://www.acuitykp.com.

Об авторе

Раджул Суд,старший директор по коммерческому кредитованию, возглавляет практику коммерческого кредитования в Acuity Knowledge Partners и работает в фирме более 15 лет. Она отвечает за стратегическое планирование, контроль и управление доставкой, обеспечение качества и поддержку инновационных и технологических инициатив в области кредитования. Раджул имеет большой опыт в сфере инвестиционно-банковской аналитики и услуг по исследованию коммерческого кредитования. Помимо банков, команды, которыми она руководит, также имеют обширный опыт работы с различными кредитными продуктами, процессами и системами для компаний из списка Fortune 100, малых и средних предприятий и компаний, занимающихся недвижимостью. Она имеет степень магистра финансов и контроля и степень бакалавра коммерции Университета Дели.