Создаем инновационные решения
Автоматизация корпоративного кредитного процесса
Заказчик
Российский банк ТОП-3
Бизнес-направление
Автоматизация бизнес-процессов
Задачи
В 2022 году начался второй этап работ на проекте — банк принял решение импортозаместить критически важные системы и заменить PEGA-монолит на мультиагентное AI-driven решение. Это было обусловлено еще и тем, что бизнесу потребовалось масштабировать кредитные процессы к привязке таких новых метрик, как субсидии, льготная ипотека, залоги.
В результате совместной работы была проведена миграция 130 внутренних сервисов только в одной системе, достигнута частота релизов новых функций до одной в неделю.
На момент старта проекта в банке процесс кредитования клиентов сегмента крупного и среднего бизнеса не имел сквозной автоматизации. Информация из огромного количества источников собиралась и обрабатывалась вручную. Но чтобы оперировать большим объемом данных и иметь возможность быстро принимать решения по кредитам по аналогии с другими сегментами (физические лица, малый и микробизнес), было принято решение полностью автоматизировать процесс.
Учитывая масштаб корпоративного кредитного процесса внутри банка, приходилось выполнять большое количество ручных операций в разных системах. Это довольно трудоемкий и растянутый во времени процесс с повышенными операционными рисками из-за так называемого человеческого фактора, проходящий в десятках систем, работа которых должна быть синхронизирована.
Для этого нужна была автоматизированная система–оркестратор, которая могла бы управлять всем кредитным процессом, ставить задачи другим системам и пользователям, контролировать сроки исполнения, гарантировать качество и скорость предоставления кредита клиенту банка.
Учитывая масштаб корпоративного кредитного процесса внутри банка, приходилось выполнять большое количество ручных операций в разных системах. Это довольно трудоемкий и растянутый во времени процесс с повышенными операционными рисками из-за так называемого человеческого фактора, проходящий в десятках систем, работа которых должна быть синхронизирована.
Для этого нужна была автоматизированная система–оркестратор, которая могла бы управлять всем кредитным процессом, ставить задачи другим системам и пользователям, контролировать сроки исполнения, гарантировать качество и скорость предоставления кредита клиенту банка.
Цель
• Ускорение принятия решений по кредитной заявке.
• Автоматическое заполнение кредитной заявки по уже имеющейся в банке информации.
• Минимизация операционных ошибок и исключение дублирования ввода информации.
• Создание интуитивно понятного интерфейса со сквозной аналитикой.
• Быстрое реагирование на меняющиеся условия рынка и вывод новых кредитных продуктов или их изменение, сокращение time to market кредитных продуктов.
• Автоматическое заполнение кредитной заявки по уже имеющейся в банке информации.
• Минимизация операционных ошибок и исключение дублирования ввода информации.
• Создание интуитивно понятного интерфейса со сквозной аналитикой.
• Быстрое реагирование на меняющиеся условия рынка и вывод новых кредитных продуктов или их изменение, сокращение time to market кредитных продуктов.
Результат
• Ускорение срока рассмотрения кредитной заявки с нескольких недель/месяцев до нескольких часов/дней.
• Декомпозиция процесса на небольшие подпроцессы, которые можно переиспользовать на различных этапах основного процесса.
• Применение ключевого принципа модульности к бизнес-активам позволяет достигать масштабов и темпов развития, диктуемых бизнес-амбициями.
• Выделение основных операций в переиспользуемые компоненты.
• Внедрение технологии Process Mining, благодаря которой осуществляется мониторинг процесса и поиск путей его реализации.
• Общий уровень удовлетворенности пользователей продуктом 96%.
• Менее 0,05 обращений/инцидентов на одну заведенную сделку.
• Внедрение технологий ИИ для ускорения обработки заявок и принятия взвешенных решений.
• Декомпозиция процесса на небольшие подпроцессы, которые можно переиспользовать на различных этапах основного процесса.
• Применение ключевого принципа модульности к бизнес-активам позволяет достигать масштабов и темпов развития, диктуемых бизнес-амбициями.
• Выделение основных операций в переиспользуемые компоненты.
• Внедрение технологии Process Mining, благодаря которой осуществляется мониторинг процесса и поиск путей его реализации.
• Общий уровень удовлетворенности пользователей продуктом 96%.
• Менее 0,05 обращений/инцидентов на одну заведенную сделку.
• Внедрение технологий ИИ для ускорения обработки заявок и принятия взвешенных решений.
Для выполнения проекта была сформирована проектная группа, в состав которой вошли специалисты компании bpm, представители банка и сотрудники компании-подрядчика, привлекавшиеся для тестирования разрабатываемого решения, – в общей сложности несколько десятков человек.
Технологической основой для автоматизации процедур кредитования юридических лиц была выбрана платформа Pega Platform, которая позволила связать и синхронизировать работу банковских систем, интегрируя всех участников в единый контролируемый сквозной процесс.
Технологической основой для автоматизации процедур кредитования юридических лиц была выбрана платформа Pega Platform, которая позволила связать и синхронизировать работу банковских систем, интегрируя всех участников в единый контролируемый сквозной процесс.
130
сервисов130
сервисовВ 2022 году начался второй этап работ на проекте — банк принял решение импортозаместить критически важные системы и заменить PEGA-монолит на мультиагентное AI-driven решение. Это было обусловлено еще и тем, что бизнесу потребовалось масштабировать кредитные процессы к привязке таких новых метрик, как субсидии, льготная ипотека, залоги.
В результате совместной работы была проведена миграция 130 внутренних сервисов только в одной системе, достигнута частота релизов новых функций до одной в неделю.
