Process Mining в Росбанк Дом. Первые результаты. Кейс Росбанка

В ролике описано внедрение Process Mining для анализа процедуры рассмотрения заявок при жилищном кредитовании в банке из ТОР-10 РФ по размеру ипотечного портфеля. 

Process Mining — это комплекс методов в области управления процессами, поддерживающих анализ бизнес-процессов на основе журналов событий. Сферы применения Process Mining разнообразны. Наиболее распространенные из них — это работа с клиентами, кредитный конвейер, call-центр, логистика, техническая поддержка, доставка, техобслуживание и ремонт.

В данном ролике рассказывается, как внедрение Process Mining позволило отследить пути одобрения и выдачи ипотечного кредита в «Росбанк Дом». Как были выявлены «узкие места» и зацикливания процесса, какие параметры процедуры являются «точками роста» и вектором для улучшения сервиса.

В современных реалиях роста объемов жилищного строительства рынок ипотечного кредитования становится все более высококонкурентным. При этом реальная конкуренция возможна в основном за счет улучшения качества клиентского сервиса, т.к. условия выдачи жилищного кредита достаточно жестко обусловлены финансовыми регуляторами. Существует представление, что основа современного клиентского сервиса — это сокращение времени рассмотрения заявок и минимизация пакета документов. Одна из задач Process Mining в «Росбанк Дом» — проверить эту теорию.

Пилотный проект по анализу процесса ипотечного кредитования был реализован с помощью аналитической low-code платформы Loginom.

Process Mining начинается с выявление пути процесса. Каждому этапу операции жилищного кредитования присваивается уникальная буква. Например, клиент обратился — буква «А», заявка передана в процессинг — буква «В» и т.д. В результате прохождения клиентом всех этапов процедуры получения кредита формируется уникальное «слово процесса». Слово уникально потому, что каждый конкретный заемщик достигает определенных этапов в процессе рассмотрения заявки. Например, слово может состоять из одной буквы А — это значит, что клиент отказался от услуг на этапе обращения в банк.

В результате проведения Process Mining в «Росбанк Дом» на основе анализа базы из 170 000 кредитных дел было выявлено 15 000 уникальных слов процесса. В данном случае, большое число уникальных вариантов процесса не позволяет оптимизировать его в полной мере, упрощать либо отказываться от промежуточных этапов.

Следующий результат: медианная длительность отказов клиентов еще до вынесения решения банком в несколько раз меньше медианной длительности одобрения.

Process Mining позволил выявить, что наличие маркетинговых предложений резко увеличивает вероятность выдачи кредита. Например, конверсия ипотечного продукта без рекламных предложений составляет 5%, а с маркетинговым предложениями — до 40%.

Еще один важный вывод по результатам Process Mining: зацикленность паттернов процесса при рассмотрении заявки значительна, порой составляет до трети длины пути клиента. По предварительным оценкам, устранение зацикленности может ускорить процесс рассмотрения заявок в 2.3 раза, одновременно сокращая затраты на рассмотрение в 2.2 раза.

Process Mining выявил, что никакой отдельно взятый параметр ипотечного кредитования не влияет на вероятность выдачи. Под отдельно взятыми параметрами понимается сам продукт, регион сделки, сложность, срочность сделки и т.д.

Таким образом, по результатам Process Mining в «Росбанк Дом» можно сделать следующие выводы:

1. «Узкие места» процесса жилищного кредитования — большое число уникальных вариантов пути клиента и значимый процент отказов еще до вынесения банком решения.
2. «Точками роста» для процесса ипотечного кредитования являются использование маркетинговых предложений и нивелирование зацикленности паттернов процесса.