Бинбанк запустит технологию искусственного интеллекта в работе с просроченной задолженностью в розничном бизнесе. Программа будет выявлять клиентов, которым необходимы напоминания и консультации, а также тех заемщиков, звонить которым в принципе бесполезно. Благодаря искусственному интеллекту банк сможет сэкономить 1 млрд рублей в 2018 году. На текущий момент технология уже используется при коллекшене на ранних стадиях просроченной задолженности, сообщили Банки.ру в пресс-службе кредитной организации.
Перевод всего цикла разработки и внедрения моделей на машинное обучение позволит в 70% случаев избежать звонков клиентам на ранних стадиях просрочки без потери эффективности. В ходе проекта специалисты Бинбанка используют построение uplift-моделей, которые основываются на прогнозе реакции каждого клиента на конкретные действия в рамках взыскания. Это дает возможность для оптимизации процесса и позволяет определить лучший вариант взаимодействия с каждым заемщиком. Для разработки моделей и анализа данных используется язык программирования Python.
«Uplift позволяет в большинстве случаев не беспокоить клиентов без необходимости. На основе статистики программа определяет, какие клиенты внесут очередной платеж по кредиту без дополнительных напоминаний. Также выявляются заемщики, звонить которым в принципе бесполезно. Звонки будут поступать только тем клиентам, которым действительно необходимы напоминания и консультации», — прокомментировал технологию заместитель руководителя блока рисков и комплаенса Бинбанка Вадим Ковалев.
«Банк высвобождает ресурсы, направляет их на действительно нужные коммуникации с клиентами, значительно повышая эффективность работы с просроченной задолженностью. Повышается эффективность самого процесса, снижаются издержки, улучшается платежная дисциплина заемщиков. Все это, по нашим оценкам, принесет банку в 2018 году дополнительно один миллиард рублей», — добавил представитель банка.
Искусственный интеллект широко внедряется в продукты и сервисы как для внешнего, так и для внутреннего клиента с целью оптимизации банковских процессов. Банки широко применяют новые технологии для анализа клиентских данных. Это помогает быстрее выявить конечные потребности клиентов и в самое кратчайшее время предложить клиенту подходящий сервис или продукт, прокомментировал запуск продукта президент Singapore Castle Family Оffice Эльдияр Муратов.
«Автоматический мониторинг трансакций, их дальнейшая классификация на виды и дальнейшая селекция клиентов на сегодняшний день также происходят посредством искусственного интеллекта. Такие методы широко применяются не только в розничном банкинге, но и в Private Banking, а также в Investment Banking», — добавляет эксперт.
По мнению аналитика ГК TeleTrade Владимира Чернобая, никакой искусственный интеллект не заменит кредитный отдел, отдел продаж, где сотрудники обладают хорошим знанием психологии, делают пометки в базе по предпочтениям и интересам, финансовому положению и целям конкретного клиента.
«При наличии такого коллектива эффективно организованных сотрудников современные технологии будут хорошим подспорьем, помощью, снимающей с сотрудников наиболее рутинную и затратную по времени часть их работы, освобождая силы и время для творческой работы, где надо оценивать, вести квалифицированно разговор и ярко мыслить. В противном случае одни лишь упования на новые технологии, которые сделают за сотрудников почти всю работу сами, обернутся лишними расходами», — отмечает он.
Наталья СТРЕЛЬЦОВА, Banki.ru
