Cистема поддержки принятия решений в процессах ипотечного кредитования. Кейс БЖФ Банка

БЖФ Банк — специализированный ипотечный банк, работающий на рынке жилищного кредитования более 25 лет. Приоритетные направления деятельности — привлечение вкладов физических лиц и ипотечное кредитование.

Преимущества БЖФ Банка:

• высокий процент одобрения заявок — более 80%;
• оформление ипотеки по минимальному пакету документов — достаточно 2-х;
• быстрая процедура рассмотрения заявки — решение в день обращения.

Cитуация до старта проекта

Ипотечный кредит — один из самых сложных банковских продуктов, его отличают:

• многоэтапная и продолжительная процедура;
• объемный пакет документов;
• высокие требования к заемщику;
• длительный срок жизни продукта;
• строгий контроль финансовых регуляторов;
• наличие продуктов-сателлитов.

Сложность продукта и наличие продуктов-сателлитов (страхование, оценка имущества) порождает сложность его продажи. При этом современный рынок ипотечного кредитования отличается высокой конкуренцией, что предъявляет повышенные требования к его участникам, особенно если участник — банк, специализирующийся на ипотеке.

До старта проекта процесс рассмотрения заявок на ипотечное кредитование реализовывался в интерфейсе front-системы банка практически вручную. Front-система отличалась монолитной архитектурой, что существенно затрудняло процесс ее модификации и апгрейда.

Проблема

Ручное рассмотрение заявок в интерфейсе монолитной front-системы критично влияло на длительность процесса, провоцировало его зацикленность, порождало ошибки, вызванные влиянием человеческого фактора. Перечисленные проблемы снижали качество клиентского сервиса, затрудняли масштабирование бизнеса.

Для устранения «узких» мест в процессе ипотечного кредитования руководство компании приняло решение автоматизировать его. Сформировался запрос на внедрение движка принятия решений, способного быстро подстраиваться под часто меняющиеся требования бизнеса.

Решение

С целью автоматизации работы было постановлено перейти на новую BPM-систему — Elma, которая использовалась в качестве «фронта» в связке с аналитической low-code платформой Loginom и решением Loginom Decision Maker, на базе которого был реализован движок принятия решений.

Функционал системы поддержки принятия решений:

• автоматизация проверок клиента;
• подбор банковского продукта;
• расчет параметров кредита;
• скоринг;
• андеррайтинг клиентов;
• оценка залогового имущества.

В созданной БЖФ Банком системе Loginom Decision Maker выступает единой точкой входа для взаимодействия с внешними информационными сервисами. Это позволяет централизовать полученную информацию, быстро проверить и обогатить клиентские данные. В качестве внешних сервисов проверки клиента используются:

• Национальное бюро кредитных историй;
• Объединенное кредитное бюро;
• Федеральная налоговая служба;
• Федеральная миграционная служба;
• Росреестр;
• SRG;
• Casebook;
• Croinform.ru;
• HeadHunter;
• АBC ЦФТ.

После внедрения системы поддержки принятия решений Loginom Decision Maker основные этапы кредитования выглядят следующим образом:

Оформление заявки и подбор продукта:

• подбор банковского продукта на основании универсальной объектной модели в Loginom;
• расчет параметров кредита в Loginom.

Предварительное одобрение:

• проведение прескоринга участников сделки во внешних системах c помощью LDM;

Андеррайтинг и скоринг клиентов — этап полностью реализован в Loginom:

• автоматический скоринг клиентов;
• проведения андеррайтинга;
• ипотечный калькулятор;
• оценка залогового имущества.

Результаты

Эффект от внедрения аналитической low-code платформы Loginom:

До старта проекта процесс ипотечного кредитования занимал несколько дней. После внедрения Loginom операция предодобрения кредита занимает 15 минут, полное одобрение клиента производится за 4 часа, выход на сделку происходит менее чем за 1 день.

Подробнее об ипотечном калькуляторе в выступлении Ришата Галимова, ведущего разработчика BPM-систем в БЖФ Банке:

Если вы тоже хотите применять low-code платформу Loginom для решения задач бизнеса, свяжитесь с нами:

Другие материалы по теме:

Как завести движок принятия решений за 2 месяца. Кейс GreenMoney

Внедрение системы поддержки принятия решений в процессы кредитования. Кейс МФО «Ваш инвестор»