Как мы помогли МФО улучшить клиентский опыт и сократить затраты на выдачу кредитов

Процент превращения лидов в клиентов, затраты на привлечение клиентов и качество кредитного портфеля — вот, пожалуй, три ключевые метрики, которые отслеживают микрофинансовые организации в процессе идентификации клиента.

На рынок микрокредитования постепенно приходят банки и маркетплейсы. Одновременно ЦБ усиливает требования к процедурам проверки заемщиков. На рынок давит и пандемия — результатом стало резкое падение спроса на микрокредиты во втором квартале 2020 года. Судя по масштабам второй волны COVID-19, того же стоит ожидать и в конце текущего — начале следующего года.

На этом фоне важным каналом взаимодействия МФО с клиентом становится цифра: приложения и сайты. Это подтверждают участники Евразийского Конгресса МФО: сейчас на онлайн-сервисы приходится 70% обращений. Кроме того, растет роль мобильных приложений: например, лидер рынка кредитования под залог авто Carmoney увеличил проникновение этого канала с 20% до 55%.

При переходе на цифровое обслуживание важно максимально упростить процесс идентификации клиента. Сейчас от входа на сайт до подачи заявки пользователь проходит несколько экранов, вручную вводит данные из документов и часто сталкивается со сложностями. В результате человек не доходит до конца регистрации и уходит к конкурентам.

С другой стороны, важно учитывать требования безопасности: на скоринг должны попадать только проверенные данные без ошибок и неточностей. Простота идентификации не означает, что получить заем станет проще — качество кредитного портфеля должно оставаться высоким.

Как сохранить этот баланс и выиграть в долгосрочной перспективе, воспользовавшись кризисным моментом?

Чем может помочь автоматизация

В начале текста мы выделили три ключевых метрики, за которыми МФО следят в процессе идентификации клиентов. Решение, способное повысить их, должно соответствовать ряду критериев: работать быстро, распознавать документы с высокой точностью, без ошибок вносить данные во внутреннюю систему компании и уметь идентифицировать клиента по селфи.

Представим ситуацию: вы хотите взять кредит. Ваш паспорт быстро сканируют, данные автоматически проверяются, и через пару минут одобряют заявку. Так работает наша система — она состоит из набора микросервисов, которые отвечают за комплексную идентификацию клиента и подготовку данных о нем для скоринга.

Все операции проходят автоматически. Сначала система анализирует загруженное пользователем изображение и определяет тип документа, даже если на одном снимке их несколько. Затем каждый документ разбивается на отдельные поля, текст из которых распознается и попадает в базу данных МФО. Система точно сверяет селфи клиента с фотографией на паспорте, проверяет наличие подписей в тех частях документа, где они должны быть, и проводит ряд других проверок.

В результате ручная работа сводится к минимуму, а процессы, связанные с обработкой документов, ускоряются в среднем до 10 секунд.

Что меняется для клиента

Решение упрощает взаимодействие человека с сервисом. Клиент фотографирует документы и загружает их в специальное поле рядом с анкетой. Система за несколько секунд распознает документы и просит заявителя проверить правильность заполнения.

Сервис автоматически проверяет комплектность заявки: следит, чтобы клиент загрузил только нужные документы, и оценивает качество фотографии.

Такой подход сокращает количество касаний от подачи заявки до выдачи займа: данные автоматически распознаются, проверяются и попадают во внутреннюю систему — МФО остается только провести скоринг и вернуться к клиенту с готовым решением.

Как это влияет на безопасность

Простота идентификации не снижает качество кредитного портфеля. Система с высокой точность распознает паспорт (как главную страницу, так и прописку), банковские карты, водительские удостоверения и СНИЛС даже на фотографиях плохого качества. Отдельный микросервис отвечает за сравнение селфи клиента с фотографией в паспорте. В результате на скоринг попадают только проверенные данные.

Сервис умеет распознавать рукописный текст: это помогает работать с пропиской и другими документами, заполненными от руки. Если текст виден плохо, нейросети помогают люди — верификаторы, которые проверяют, насколько хорошо алгоритм справился с задачей. Посмотрите ролик, как это работает.

Технология позволяет нам делать совместные проекты с крупными игроками на рынке МФО: компаниям Carmoney, Cashdrive, «Займ-Экспресс» и другими.

Выводы

Автоматизация помогла нашим клиентам улучшить три ключевые метрики. Конверсия лида в клиента выросла благодаря удобному интерфейсу автозаполнения данных и, благодаря этому, быстрому одобрению заявки. Затраты на привлечение клиента снизились в результате автоматического распознавания документов — раньше за этот процесс отвечал бэк-офис. А качество кредитного портфеля выросло благодаря получению на вход скоринга верифицированных данных, а также надежной системе идентификации клиентов на основе сравнения селфи с фото на паспорте.

Dbrain превращает документы в структурированные данные. Связаться с нами можно, написав на электронную почту gk@dbrain.io или оставив заявку на сайте.

{ "author_name": "Dbrain", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 8, "likes": 9, "favorites": 27, "is_advertisement": false, "subsite_label": "services", "id": 183519, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Thu, 03 Dec 2020 13:13:25 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru Отключить рекламу
Machine learning
Как сделать осязаемый AI-продукт за 24 часа для крупной корпорации
Это пост о том, что такое хакатон и его пользе, о нашем кейсе и опыте участия в хакатоне Россетей, о том, как можно…
0
8 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
5

за сотрудничество с ворами сразу диз. даже читать не буду.

Ответить
0

На самом деле букмеккеры и мфо - прям топчик по внедрению ит в свои процессы, у них есть чему поучится. А, и порносайты тоже.

Ответить
2

Ваше решение серверное, или распознавание данных происходит на устройстве пользователя?
Я бы не хотел снимки своего паспорта отправлять куда бы то ни было. Ни вам, ни в мфо.

Ответить
0

Руслан, у нас серверное решение, которое может использоваться как в облаке, так и в контуре клиента. Мы не храним клиентские данные. Вся обработка происходит в соответствии с 152 ФЗ. 

Ответить
2

А как именно ваш сервер, ваша ИСПДн и ваша организация в целом соответствует 152-ФЗ? Вы аттестовывали ваше решение? Какой у вас уровень защищенности? У вас есть об этом публичная информация?

Ответить
1

Денис, есть два способа использования нашего продукта:

1) В IT-контуре клиента — в этом случае клиент сам обеспечивает соблюдение 152 ФЗ;

2) В облаке — в этом случае клиент получает согласие от своих клиентов на обработку данных Dbrain, а мы подписываем с клиентом соответствующее соглашение, разрешающее обработку данных. Обработка происходит на серверах Selectel, которые имеют аттестат соответствия требованиям безопасности информации № 181007/1-АС/К и лицензии ФСТЭК и ФСБ для оказания услуг в области защиты информации.

Передача данных осуществляет по протоколам с применением крипто-защиты. Dbrain не хранит клиентские данные.

Ответить
0

https://docr.dbrain.io/ ссылка битая

Ответить
0

Поправили, спасибо!

Ответить

Комментарии

null