Визуальное отображение кредитной истории в интерфейсе

Данная частная задача была успешно решена в рамках работы над проектированием интерфейса системы обработки кредитных заявок для одного из крупных российских банков. Однако этот метод может пригодится и в других приложениях. Например, там где пользователь оценивает свою кредитную историю.

По итогам проведения интервью с пользователями и изучения опыта использования существующего интерфейса было выявлено одно из узких мест. Выяснилось что кредитный аналитики тратят много времени на анализ кредитных историй заявителя, представленных в виде больших таблиц и делают много ошибок, что увеличивает затраты банка на рассмотрение кредитных заявок. Командой было принято решение постараться сократить эти затраты, улучшив пользовательский опыт взаимодействия с информацией о кредитной истории. Кроме того, данное улучшение позволило бы улучшить автоматическую обработку заявок, потому что при уменьшении ошибок первичной обработки улучшаются показатели обучения автоматических алгоритмов (machine learning)

В процессе сбора первичной информации было выяснено, что пользователю важно быстро оценить следующие параметры кредитной истории:
1. Количество и характер просрочек. Были ли они, и если да то когда и какого характера. Например, говорят ли они о том что заемщик непунктуальный (не критично) или же что он неплатежеспособен (критично).
2. Оценить размер текущей задолженности и отношение ее к общей сумме выплаченных до этого кредитов. Это дает понимание вероятности возврата кредита.
3. Оценить какую часть текущих кредитов заемщик уже успешно погасил и какая осталась.
4. Оценить под какие проценты заемщик получал кредиты в прошлом. Что косвенно говорит о том, как оценивали риски при выдаче кредитов другие кредитные организации. Чем выше были проценты - тем меньше надежность заемщика.
5. Увидеть были ли досрочные погашения и в каком обьеме. Если были и слишком много - это повышает риски потерь прибыли для банка.

В процессе проектирования было рассмотрено несколько подходов, опробовано несколько прототипов графического отображения информации, и было создано оптимальное решение, отвечающее всем поставленным требованиям. Базовая форма - отображение данных в табличном виде (улучшенная версия прошлой реализации), но при желании можно переключиться на графическую форму. Такой подход позволяет безопасно протестировать новую функцию, получить обратную связь и улучшить интерфейс по результатам, и при этом не мешать традиционному процессу анализа, основанному на просмотре таблиц.

Каждый кредит на графике отображается как набор ежемесячных платежей. Ярким синим цветом показаны предстоящие платежи, серым - погашенные. Если были просрочки - платеж подсвечивается красным, оранжевым и желтым цветом. В зависимости от длительности просрочки в днях. Площадь графика (сумма всех столбцов) показывает общий размер кредита - эта аналогия взята из математического анализа, где геометрический смысл интеграла - это площадь под графиком.

Внедрение данного графического отображения кредитной истории было признаннно успешным. После ряда небольших доработок, сделанных по итогам тестовой эксплуатации, было внедренно для всех пользователей.
1. Сократилось время, которое тратят кредитные аналитики, работающие над заявкой - примерно на 20%-30%.
2. Уменьшилось общее количество ошибок. Менеджеры перестали делать некоторые виды распространенных ошибок, и в целом на 10-30% сократилось число заявок, отправленных на пересмотр
3. Как отдельный бонус, некоторые пользователи отметили что им стало проще отличить анкету одного заемщика от анкеты другого. Дело в том, что часто аналитики открывали много кредитных заявок в разных окнах и прилагали усилия чтобы отличать их друг от друга. Теперь это стало легко сделать по рисунку кредитной истории, который уникальный для каждого клиента.

Было решено внедрить инструмент в пользовательское приложение. Дать возможность клиенту банка оценить свою кредитную историю не только с помощью таблицы, но и в виде такого же графика. Что должно не только улучшить пользовательский опыт, но и добавить уникальный для рынка инструмент в клиентское приложение, что будет полезно для выделения банка на рынке.