SmartScoringQR

Как банки и МФО снижают невозвраты кредитов на 40% с помощью предиктивного скоринга и раннего выявления рисков

Боль бизнеса

Кредитные невозвраты — главный враг прибыльности любого банка и МФО. В России уровень просроченной задолженности (NPL 90+) по потребительским кредитам составляет 7-12% от общего портфеля, а по микрозаймам — 15-25%. Для банка с портфелем 50 млрд рублей это означает прямые потери в 3,5-6 млрд рублей ежегодно. При этом 60-70% невозвратов можно было бы предотвратить, если бы банк или МФО выявляли признаки проблем у заёмщика на ранних стадиях — за 30-60 дней до первого пропуска платежа. Традиционные системы мониторинга работают постфактум: они видят проблему только после того, как клиент уже перестал платить. К этому моменту заемщик обычно находится в глубоком финансовом кризисе, и вернуть деньги становится крайне сложно. Стоимость взыскания одного проблемного кредита составляет 25-40% от его суммы, а эффективность коллекторских агентств редко превышает 15-20%. В результате финансовые организации несут колоссальные убытки, формируют резервы, снижают прибыль и ограничивают возможности для роста.

Решение с SmartScoringQR

Модуль Portfolio Risk Management системы SmartScoringQR использует предиктивную аналитику и машинное обучение для выявления заёмщиков с высоким риском дефолта за 30-90 дней до первого пропуска платежа. Система непрерывно мониторит поведенческие паттерны каждого клиента: задержки внесения платежей даже на 1-2 дня, изменение трат (резкое снижение или рост), обращения в другие МФО, изменение статуса занятости, активность в мобильном приложении. ML-модели анализируют сотни сигналов и присваивают каждому клиенту динамический рейтинг риска. При выявлении ранних признаков проблем система автоматически запускает превентивные меры: предлагает реструктуризацию, кредитные каникулы, снижает лимит по кредитной карте или связывается с клиентом до того, как возникнет просрочка. В результате уровень NPL 90+ снижается на 35-45%, стоимость взыскания падает на 50-60%, а до 65% клиентов, получивших превентивную помощь, возвращаются к нормальному графику платежей.

Масштаб проблемы невозвратов: сколько теряют банки и МФО

Чтобы понять, почему работа с невозвратами — это стратегическая задача, нужно оценить масштаб финансовых потерь. Кредитные потери — это не просто «издержки бизнеса», это прямой удар по прибыли, капиталу и возможностям роста финансовой организации.

7-12% Уровень просрочки 90+ дней по потребительским кредитам в российских банках

15-25% Уровень просрочки 90+ дней в портфеле микрозаймов МФО

25-40% Стоимость взыскания одного проблемного кредита (от его суммы)

60-70% Невозвратов можно было бы предотвратить при раннем выявлении рисков

Структура потерь от невозвратов

Потери финансовой организации от невозвратов складываются из нескольких компонентов, большинство из которых скрыты от поверхностного анализа:

Тип потерь	Описание	Доля в общих потерях
Прямые кредитные потери	Сумма основного долга и процентов, которые не удалось взыскать	55-65%
Резервы по РСБУ/МСФО	Обязательное формирование резервов под обесценение, снижающее прибыль	15-20%
Операционные расходы на взыскание	ФОТ коллекторов, услуги агентств, судебные расходы, почтовые уведомления	12-18%
Стоимость фондирования	Проценты по привлечённым средствам, которые не возвращаются	5-8%
Упущенная выгода	Невозможность выдать новые кредиты из-за ограничений по капиталу	10-15%

Почему традиционный подход к работе с невозвратами неэффективен

Большинство банков и МФО используют реактивную модель работы с проблемной задолженностью: клиент перестаёт платить → система фиксирует просрочку → начинается стадия взыскания. Эта модель имеет фундаментальные недостатки:

Запоздалая реакция. К моменту, когда клиент перестаёт платить, его финансовое положение уже критическое. Вернуть деньги становится крайне сложно.
Одинаковый подход ко всем. Традиционные процессы взыскания не различают клиентов, которые «забыли» заплатить, и тех, кто находится в глубоком кризисе. Все получают одинаковые уведомления и звонки.
Отсутствие превентивных мер. Банк не предлагает реструктуризацию или кредитные каникулы до того, как возникла просрочка, хотя именно на ранней стадии помощь наиболее эффективна.
Высокая стоимость взыскания. Работа коллекторских агентств, судебные процессы, почтовые уведомления — всё это съедает 25-40% от суммы долга.
Репутационные риски. Агрессивное взыскание приводит к жалобам в ЦБ РФ, ФССП, негативным публикациям и штрафам.

                Типичный сценарий: Клиент Михаил взял потребительский кредит 500 000 ₽ на 3 года. Первые 18 месяцев платил исправно. Затем попал под сокращение на работе. Первые 2 платежа пропустил «случайно» — не было денег на карте в день списания. Банк заметил проблему только на стадии 30+ дней просрочки, когда Михаил уже не брал трубку. Началась стандартная процедура взыскания: уведомления, звонки, передача в коллекторское агентство. Через 6 месяцев дело дошло до суда. Итог: взыскано 280 000 ₽ из 420 000 ₽ оставшейся задолженности. Прямые потери — 140 000 ₽, расходы на взыскание — 85 000 ₽. Всего банк потерял 225 000 ₽. Если бы система выявила проблему на стадии первых пропусков и предложила кредитные каникулы на 3 месяца, Михаил бы восстановился и продолжил платить. Потерь не было бы вовсе.
            

Предиктивная аналитика: как выявить проблему до её возникновения

Ключевая идея SmartScoringQR — переход от реактивной модели «тушения пожаров» к предиктивной модели «предотвращения возгораний». Система выявляет ранние признаки проблем у заёмщика за 30-90 дней до первого пропуска платежа, когда ещё можно эффективно вмешаться.

Сигналы раннего предупреждения (Early Warning Signals)

ML-модели SmartScoringQR анализируют более 150 поведенческих и транзакционных сигналов, которые предшествуют дефолту. Эти сигналы делятся на несколько категорий:

Категория сигнала	Примеры	Прогнозная сила
Платёжное поведение	Задержки платежей на 1-2 дня, частичные оплаты, изменение даты внесения средств	Очень высокая (AUC 0.82)
Транзакционная активность	Резкое снижение трат, закрытие счетов, вывод средств, появление микрозаймов в других МФО	Очень высокая (AUC 0.79)
Цифровое поведение	Частые проверки баланса, просмотр условий реструктуризации, снижение активности в приложении	Высокая (AUC 0.71)
Социально-демографические изменения	Смена работы, переезд, изменение семейного положения, появление иждивенцев	Средняя (AUC 0.65)
Макроэкономические факторы	Потеря работы в отрасли, снижение доходов в регионе, рост ключевой ставки	Средняя (AUC 0.58)

Динамический рейтинг риска клиента

В отличие от статического скорингового балла, который присваивается при выдаче кредита и не меняется, SmartScoringQR рассчитывает динамический рейтинг риска, который обновляется ежедневно (а для критических сигналов — в реальном времени). Это позволяет отслеживать изменение финансового состояния клиента на протяжении всего срока кредита.

Динамика рейтинга риска заёмщика

Отслеживание изменения вероятности дефолта в реальном времени

Дашборд Portfolio Risk Management: динамика рейтинга риска клиента с подсветкой ранних сигналов и рекомендациями по вмешательству.

Математика раннего выявления

Эффективность предиктивной модели измеряется через метрики точности:

Precision (Точность). Из всех клиентов, которых модель пометила как «риск дефолта», какой процент действительно defaulted? У SmartScoringQR — 68-75%.
Recall (Полнота). Из всех клиентов, которые реально defaulted, какой процент модель выявила заранее? У SmartScoringQR — 82-87%.
Lead Time (Время упреждения). За сколько дней до первого пропуска платежа модель выявляет проблему? Медиана — 47 дней, среднее — 62 дня.
AUC-ROC. Обобщённая метрика качества модели. У SmartScoringQR — 0.84-0.89, что значительно выше традиционных логистических регрессий (0.65-0.72).

62 дня Среднее время упреждения — за сколько дней до просрочки система выявляет риск

87% Полнота модели — какой процент будущих дефолтов выявляется заранее

75% Точность модели — какой процент помеченных как «риск» действительно defaulted

0.89 AUC-ROC — обобщённая метрика качества предиктивной модели

Превентивные стратегии: как предотвратить дефолт, а не бороться с его последствиями

Выявить риск — это только половина задачи. Вторая половина — правильно вмешаться, чтобы предотвратить дефолт. SmartScoringQR предлагает набор превентивных стратегий, которые подбираются индивидуально для каждого клиента на основе его профиля и природы риска.

Типы превентивных вмешательств

Тип вмешательства	Когда применяется	Как работает	Эффективность
Проактивный контакт	Первые сигналы риска, рейтинг вырос на 15-25%	SMS или звонок с предложением помощи: «Заметили, что у вас могут быть сложности. Можем предложить кредитные каникулы на 1 месяц»	45% клиентов принимают предложение
Реструктуризация	Рейтинг вырос на 25-50%, появились признаки финансовых трудностей	Предложение изменить график: увеличить срок, уменьшить платёж, отсрочить часть платежей	68% клиентов возвращаются к нормальному графику
Кредитные каникулы	Временные трудности (потеря работы, болезнь), высокий потенциал восстановления	Приостановка платежей на 1-3 месяца с последующим возобновлением	72% клиентов выходят из каникул без просрочки
Снижение лимита	Рост долговой нагрузки, появление новых кредитов в других МФО	Автоматическое снижение лимита по кредитной карте для предотвращения накопления долга	Снижает средний размер дефолта на 35%
Финансовое консультирование	Признаки неумелого управления финансами, высокая долговая нагрузка	Предложение бесплатной консультации финансового советника, доступ к обучающим материалам	38% клиентов улучшают финансовое поведение
Рефинансирование	Высокая долговая нагрузка, но стабильный доход	Предложение объединить несколько кредитов в один с меньшим платежом	55% клиентов принимают предложение

Персонализация вмешательств

Ключевое преимущество SmartScoringQR — персонализация. Система не предлагает всем одно и то же. Для каждого клиента подбирается оптимальная стратегия на основе его профиля:

Сегмент «Временные трудности». Клиент потерял работу, но имеет хорошую историю и высокий потенциал восстановления. Оптимальная стратегия — кредитные каникулы на 2-3 месяца. После трудоустройства клиент возвращается к нормальному графику.
Сегмент «Перегрузка долгами». Клиент набрал кредитов в нескольких МФО и не справляется с платежами. Оптимальная стратегия — рефинансирование или реструктуризация с уменьшением ежемесячного платежа.
Сегмент «Финансовая неграмотность». Клиент не умеет планировать бюджет, тратит больше, чем зарабатывает. Оптимальная стратегия — финансовое консультирование + автоматические накопления.
Сегмент «Преднамеренный дефолт». Клиент взял кредит и изначально не планировал возвращать (friendly fraud). Оптимальная стратегия — превентивное снижение лимита и передача в службу безопасности.

                Эффект персонализации: Исследования показывают, что персонализированные превентивные вмешательства в 3.5 раза эффективнее универсальных. Когда клиент чувствует, что банк понимает его ситуацию и предлагает конкретное решение, а не шаблонную отписку, вероятность сотрудничества возрастает кратно.
            

Оптимизация работы коллекторов: как взыскивать эффективно и этично

Даже самая совершенная предиктивная система не может предотвратить 100% дефолтов. Часть клиентов всё равно перестаёт платить. В этом случае важно взыскивать задолженность максимально эффективно и при этом соблюдать регуляторные требования и этические нормы.

Интеллектуальная маршрутизация должников

SmartScoringQR автоматически распределяет проблемных клиентов по стадиям взыскания и каналам коммуникации на основе их профиля:

Стадия	Срок просрочки	Канал коммуникации	Тон общения
Early Stage (Ранняя)	1-15 дней	SMS, email, мягкое напоминание в приложении	Заботливый: «Возможно, вы забыли. Мы готовы помочь»
Mid Stage (Средняя)	16-60 дней	Звонок внутреннего коллектора, предложение реструктуризации	Партнёрский: «Давайте найдём решение вместе»
Late Stage (Поздняя)	61-120 дней	Передача в специализированное подразделение, усиленные меры	Настойчивый: «Необходимо урегулировать задолженность»
Legal Stage (Судебная)	120+ дней	Судебное взыскание, передача в коллекторское агентство	Формальный: юридические уведомления

Предиктивное распределение ресурсов

Не все должники одинаковы. Некоторые готовы платить, но временно не могут. Другие — злостные неплательщики. SmartScoringQR сегментирует должников по вероятности возврата и распределяет ресурсы коллекторов соответственно:

Сегмент A: «Высокая вероятность возврата» (40-50% должников). Клиенты с временными трудностями, хорошей историей, высоким потенциалом восстановления. Этим клиентам уделяется максимум внимания: персональные звонки, индивидуальные предложения реструктуризации. ROI работы с этим сегментом — 8-12 рублей на каждый вложенный рубль.
Сегмент B: «Средняя вероятность возврата» (25-35% должников). Клиенты со сложной финансовой ситуацией, но с активами или стабильным доходом. Стандартная процедура взыскания с элементами переговоров. ROI — 3-5 рублей на рубль.
Сегмент C: «Низкая вероятность возврата» (15-25% должников). Клиенты без активов, без стабильного дохода, с высокой долговой нагрузкой. Автоматизированное взыскание (SMS, email), минимальные затраты. ROI — 1-2 рубля на рубль.
Сегмент D: «Преднамеренный отказ» (5-10% должников). Клиенты, которые могут платить, но не хотят. Судебное взыскание, передача в коллекторские агентства. ROI — 0.5-1.5 рубля на рубль.

Сегментация должников для оптимизации взыскания

Распределение ресурсов коллекторов на основе вероятности возврата

Интерфейс Collection Optimization: сегментация должников, прогнозы возврата и рекомендации по стратегии работы с каждым сегментом.

Этика взыскания и соответствие регуляторным требованиям

SmartScoringQR строго соответствует требованиям ЦБ РФ, ФЗ-230 «О защите прав и законных интересов физических лиц при осуществлении деятельности по возврату просроченной задолженности» и этическим стандартам:

Ограничение частоты контактов. Система автоматически контролирует, чтобы частота звонков и сообщений не превышала законодательные лимиты (1 звонок в день, 2 в неделю, 8 в месяц).
Запрет на агрессивные методы. AI-модерация звонков выявляет нарушения скриптов, угрозы или давление и автоматически эскалирует их руководству.
Учёт времени контактов. Система не допускает звонков в запрещённое время (с 20:00 до 8:00 в будни, с 21:00 до 9:00 в выходные).
Защита уязвимых категорий. Особые алгоритмы для пенсионеров, инвалидов, многодетных семей — более мягкие стратегии, приоритет реструктуризации.
Полное логирование. Все коммуникации записываются и хранятся для предоставления регулятору по запросу.

                Регуляторный риск: В 2023 году ЦБ РФ оштрафовал несколько банков и МФО на общую сумму 180 млн рублей за нарушения при взыскании. Основные нарушения — превышение частоты контактов, звонки в запрещённое время, давление на должников. SmartScoringQR исключает эти риски за счёт автоматического контроля и модерации.
            

Управление портфелем: как снижать риски на уровне всего портфеля

Помимо работы с отдельными заёмщиками, SmartScoringQR предоставляет инструменты для управления рисками на уровне всего кредитного портфеля. Это позволяет руководству банка или МФО принимать стратегические решения на основе данных.

Ключевые метрики портфельного риска

Метрика	Что показывает	Как использовать
NPL (Non-Performing Loans)	Доля просроченной задолженности 90+ дней в общем портфеле	Основной индикатор качества портфеля, сравнение с рынком
Roll Rate	Вероятность перехода задолженности из одной стадии просрочки в следующую	Прогнозирование будущих потерь, оптимизация стратегий взыскания
LGD (Loss Given Default)	Доля потерь при наступлении дефолта	Оценка эффективности взыскания, расчёт резервов
EAD (Exposure at Default)	Ожидаемая задолженность на момент дефолта	Прогнозирование размера потерь
Expected Loss (EL)	Ожидаемые потери = PD × LGD × EAD	Ключевая метрика для расчёта резервов по МСФО 9
Vintage Analysis	Анализ качества выдач по когортам (месяцам/кварталам)	Оценка эффективности скоринга, выявление ухудшения портфеля

Стратегическое управление рисками

На основе портфельной аналитики руководство может принимать стратегические решения:

Корректировка риск-политики. Если vintage-анализ показывает ухудшение качества выдач последних месяцев, можно ужесточить критерии одобрения для определённых сегментов.
Оптимизация продуктовой линейки. Если определённый продукт (например, кредиты наличными на 5 лет) показывает высокий NPL, можно пересмотреть его условия или свернуть.
Географическая диверсификация. Если портфель в определённом регионе показывает высокие риски, можно снизить активность в этом регионе.
Ценообразование на основе риска. Ставки по кредитам могут дифференцироваться в зависимости от рейтинга заёмщика, что компенсирует риски.
Управление капиталом. Точный расчёт ожидаемых потерь позволяет оптимизировать размер капитала и резервов.

Дашборд портфельного риска

Vintage-анализ, распределение портфеля по сегментам риска, прогноз потерь

Интерфейс Portfolio Risk Management: комплексная аналитика портфеля для принятия стратегических решений.

Кейс: Как МФО «ДеньгиПросто» снизило NPL на 42% и сэкономило 125 млн рублей

МФО «ДеньгиПросто» (портфель 4.5 млрд рублей, 180 000 активных заёмщиков) столкнулось с ростом проблемной задолженности. Уровень NPL 90+ достиг 19%, что было выше среднего по рынку (15%). Расходы на взыскание составляли 280 млн рублей в год, но эффективность оставалась низкой — возвращалось только 18% от переданной в работу задолженности.

Руководство приняло решение внедрить модуль Portfolio Risk Management системы SmartScoringQR. Проект включал:

Настройку предиктивной модели на исторических данных за 3 года (2.8 млн записей).
Интеграцию с АБС, CRM и системой взыскания.
Внедрение динамического рейтинга риска с ежедневным обновлением.
Разработку 6 типов превентивных вмешательств для разных сегментов.
Оптимизацию работы коллекторов через интеллектуальную маршрутизацию.
Обучение персонала работе с новой системой.

Результаты через 12 месяцев работы

Переход от реактивной к предиктивной модели работы с рисками дал устойчивый эффект.

-42% Снижение уровня NPL 90+ (с 19% до 11%)

-58% Снижение стоимости взыскания (с 280 до 118 млн ₽ в год)

65% Клиентов с ранним выявлением риска вернулись к нормальному графику

125 млн ₽ Чистая экономия за первый год (после вычета затрат на систему)

+32% Рост эффективности взыскания (с 18% до 24% возврата)

-71% Снижение количества жалоб в ЦБ РФ на действия по взысканию

Ключевым фактором успеха стала ранняя диагностика. Система выявляла признаки проблем в среднем за 58 дней до первого пропуска платежа. Это давало достаточно времени для превентивного вмешательства: предложения реструктуризации, кредитных каникул или финансового консультирования. В результате 65% клиентов, которым была оказана ранняя помощь, избежали просрочки и продолжили платить по графику.

Экономика снижения невозвратов: расчёт ROI

Внедрение системы управления портфельными рисками окупается за счёт нескольких источников: снижения прямых кредитных потерь, сокращения расходов на взыскание, оптимизации резервов и роста прибыли.

Расчёт для МФО с портфелем 5 млрд рублей

Источник эффекта	Годовая экономия / дополнительная прибыль
Снижение NPL на 40% (сокращение прямых потерь на 400 млн ₽)	400 000 000 ₽
Снижение стоимости взыскания на 50% (экономия 140 млн ₽)	140 000 000 ₽
Оптимизация резервов по МСФО 9 (высвобождение капитала)	85 000 000 ₽
Рост выручки за счёт сохранения клиентов (65% возвращаются к платежам)	180 000 000 ₽
Итого эффект	805 000 000 ₽
Затраты на SmartScoringQR Portfolio Risk Management	22 000 000 ₽
Чистый эффект	783 000 000 ₽
ROI	3 559%

                Срок окупаемости: При таких показателях система окупается менее чем за 1 месяц. Даже при консервативных оценках (снижение NPL только на 20% вместо 40%) окупаемость наступает в течение 2-3 месяцев.
            

Соответствие требованиям ЦБ РФ и МСФО 9

Управление кредитными рисками — это не только бизнес-задача, но и регуляторное требование. ЦБ РФ уделяет всё больше внимания качеству портфелей и адекватности резервов. SmartScoringQR помогает банкам и МФО соответствовать всем регуляторным требованиям.

Соответствие МСФО 9 (IFRS 9)

Международный стандарт финансовой отчётности 9 требует от финансовых организаций формировать резервы под ожидаемые кредитные убытки (Expected Credit Losses, ECL) на протяжении всего срока кредита. Это означает, что резервы должны создаваться не только по факту просрочки, но и на основе прогноза будущих потерь.

SmartScoringQR полностью соответствует требованиям МСФО 9:

Трёхстадийная модель. Система автоматически классифицирует кредиты по трём стадиям: Stage 1 (резерв на 12 месяцев), Stage 2 (резерв на весь срок), Stage 3 (резерв при объективном подтверждении дефолта).
Прогнозные модели. ML-модели рассчитывают PD (Probability of Default), LGD (Loss Given Default) и EAD (Exposure at Default) для каждого кредита с учётом макроэкономических прогнозов.
Сценарный анализ. Система поддерживает расчёт ECL для нескольких макроэкономических сценариев (базовый, оптимистичный, пессимистичный), как того требует стандарт.
Back-testing. Регулярная проверка точности прогнозов на исторических данных для валидации моделей.
Полная аудируемость. Все расчёты логируются и могут быть предоставлены аудиторам и регулятору.

Соответствие требованиям ЦБ РФ

ЦБ РФ предъявляет жёсткие требования к управлению кредитными рисками, особенно после введения надбавок к коэффициентам риска по потребительским кредитам. SmartScoringQR помогает выполнять эти требования:

Указание ЦБ РФ №5508-У. Система соответствует требованиям к скоринговой оценке кредитных рисков.
Положение 590-П. Автоматический расчёт резервов в соответствии с требованиями ЦБ РФ.
Стресс-тестирование. Модуль стресс-тестирования позволяет оценить устойчивость портфеля к макроэкономическим шокам.
Отчётность. Автоматическое формирование отчётов для ЦБ РФ по формам 0409115, 0409804 и другим.

                Важный аспект: ЦБ РФ активно использует надбавки к коэффициентам риска для охлаждения рынка потребительского кредитования. С 2024 года надбавки могут достигать 650-1100 базисных пунктов для кредитов с высокой долговой нагрузкой заёмщика. SmartScoringQR позволяет точно рассчитывать ПДН (показатель долговой нагрузки) и избегать выдачи кредитов, которые приведут к штрафным надбавкам.
            

Интеграция с экосистемой финансовой организации

Модуль Portfolio Risk Management не требует замены существующих систем. Он работает как интеллектуальный слой поверх текущей ИТ-инфраструктуры банка или МФО.

Что интегрируется

АБС (автоматизированная банковская система). Получение данных о кредитах, платежах, остатках задолженности. Популярные АБС: Diasoft, R-Style, ЦФТ, BS/2, «АБС Союз».
CRM-система. Интеграция с CRM для управления взаимодействием с клиентами: Boomstarter, Salesforce, самописные системы.
Система взыскания. Подключение к системам управления коллекторской деятельностью: Collection System, Debt Management, самописные решения.
Бюро кредитных историй. Регулярное обновление данных о заёмщиках из НБИ, Equifax, ОКБ для актуализации рейтингов риска.
Бухгалтерские системы. Автоматическая выгрузка данных для расчёта резервов по МСФО 9 и РСБУ.
BI-системы. Интеграция с Tableau, Power BI, Qlik для расширенной аналитики и визуализации.

Панель интеграций Portfolio Risk Management

Подключение к АБС, CRM, системам взыскания и бухгалтерским системам

Интерфейс управления интеграциями: подключение и настройка внешних систем через API в несколько кликов.

Ключевые преимущества для бизнеса

Снижение уровня NPL 90+ на 35-45% за счёт предиктивного выявления рисков
Раннее выявление проблемных заёмщиков за 30-90 дней до первого пропуска платежа
Персонализированные превентивные вмешательства с эффективностью возврата до 72%
Снижение стоимости взыскания на 50-60% за счёт оптимизации работы коллекторов
Интеллектуальная сегментация должников для оптимального распределения ресурсов
Полное соответствие требованиям ЦБ РФ, МСФО 9 и ФЗ-230 о взыскании
Автоматический расчёт резервов по трёхстадийной модели ECL
Комплексная портфельная аналитика: vintage, roll rate, LGD, EAD, expected loss
Снижение регуляторных рисков и жалоб клиентов на действия по взысканию
ROI внедрения — от 2 500% до 4 000% в течение первого года

Превратите управление рисками из центра затрат в источник прибыли

Внедрите SmartScoringQR Portfolio Risk Management и снизьте невозвраты кредитов на 40% с помощью предиктивной аналитики. Выявляйте проблемы до того, как они станут убытками, и возвращайте клиентов в нормальный график платежей.

Узнать подробнее о проекте