Исследование, Аналитика | Олег Брагинский
После бума потребительского кредитования пришёл черёд скоростных продаж новых машин. Рынок не поспевал за спросом, возник интерес к сбыту автомобилей, бывших в употреблении. Процесс оказался медленным и дорогим, дружественная страховая компания молила о помощи.
В 2005 с командой написали для Альфа-Банка AlfaCheck – систему поддержки кредитных решений. Время оценки заёмщиков на сумму до $3K довели до 1/6 секунды для автоматических вердиктов и полминуты с участием верификаторов. Пришла пора приступать к выдаче ипотеки и транспорта.
От новых машин сюрпризов не ожидал: цена заявлена салоном, состояние отличное, страхование оформляют «не глядя». На деле злоупотребления начались с первых минут: дилеры втискивали в кредит дополнительное оборудование, автомобильные жидкости, второй комплект дисков и шин.
Последовало завышение цен и даже попытки оформления несуществующих моделей. Пришлось ввести сквозное отслеживание прайсов по стране и блокировать отклонения, превышающие 5%. Средняя скорость сделки опускалась с четырёх-пяти часов до одного, уже хотелось праздновать…
Разгон рынка сыграл злую шутку: желающим стало не хватать транспорта, крупные партнёры запустили реализацию автомобилей с пробегом (АСП) в долг. Спрос на оценщиков возрос, Альфа-Страхование пришло с просьбой об ускорении процесса и снижении роли человеческого фактора.
Изучение способа определения страховых сумм на АСП повергло в шок:
- Из справочника автотовароведа выписывали параметры 5–10 схожих машин.
- Делали шесть фотографий: север, юг, запад, восток, спидометр, двигатель.
- По первому пункту усредняли цены, по второму – вносили правки в расчёт.
Мало того что процедура была медленной, ручной и, как следствие, дорогой, оказалось, что:
- Бюллетени продавались в печатном виде на плохой бумаге – затрудняло сканирование.
- Каждому заказчику (страховым компаниям) доставалось не более двух справочников.
- Попытки покупать информацию в виде электронного файла успеха не принесли.
К счастью, ещё не приступил к сокращению кредитного конвейера, поэтому свободных рук хватало. Изъял оба бюллетеня, разорвал на отдельные листы. Книга типа «Жёлтые страницы» поддалась легко из-за слабого крепления страниц к корешку. Па́рам верификаторов поставил задачу на ввод.
Сотрудники получили по 10 листов, принялись вносить информацию из объявлений о продаже авто в шаблонную таблицу Excel, затем менялись стопкой страниц, чтобы набрать повторно. Несложным макросом сверял данные из-под «пера» разных людей, неравные строки помечал для проверки.
Просил фиксировать данные близко к тексту, но эксперименты на Opel Astra (рис. 1) привели к неожиданным результатам. Тип салона, единственность хозяина, небитость-некрашенность, капитальный ремонт, обслуживание у официалов, гаражное хранение не влияли на запрос цены.
Рис. 1. Таблица данных объявлений продаж и расчёт корреляции параметров
Проверкой восьми пятёрок «производитель-марка-модель-кузов-цвет» (рис. 2) подтвердил догадку: на стоимость машины влияют всего три параметра: год выпуска, объём двигателя, пробег. Предстояло оценить размер погрешности, чтобы выяснить, насколько допустим подобный подход.
Для пятёрок, имевших в базе более десяти набранных объявлений, смоделировал верхнюю (Y’) и нижнюю (Y’’) цены. Уравнения получились странными и непохожими, но с задачей справлялись терпимо: суммарная оцениваемая погрешность при максимальной ошибке набирала лишь 7,4%.
Когда пришёл к заказчику излагать подход, предсказуемо столкнулся с сопротивлением рисковиков и оценщиков. Первые остались не у дел из-за успеха AlfaCheck, вторые попадали под удар прямо сейчас. Ответственный зампред поинтересовался: «Рассчитали ли предельный уровень потерь?»
Озвучил цифру – окружающие тихо заулыбались. Выждав снисходительные взгляды, сообщил, что стоимость прямых расходов на соответствующий персонал превышает 11,2%. Улыбки мгновенно слетели с надменных лиц. Прозвучал второй вопрос: «Сколько людей предлагаете сократить?».
Решил не кровожадничать и предложил снизить ФОТ-расходы на 80%: команда из пяти человек могла бы контролировать модель, подсказывать недочёты, сигнализировать о проблемах. Предстояло лишь автоматизировать подход, но вдруг захотелось повысить уровень глобальности.
Рис. 2. Итоги моделирования верхних и нижних цен б/у транспорта
Вспомнил, что недавно сдали проект для мобильного оператора Киевстар, обратился с просьбой настроить SMS-шлюз с красивым номером, получил в распоряжение сочетание «3344». Михаил Петренко финализировал расчёты редких пятёрок АСП, Александр Яценко стал программировать.
Я тем временем съездил на автобазар к знакомым перекупам, насмешил новостью о том, что создаём сервис мгновенной оценки б/у авто, снисходительно обещали протестировать. Идея была коварной: подсадить на быстрый способ узнать стоимость транспорта, чтобы захватить рынок.
Загрузили в SQL-базу таблицы коэффициентов (рис. 3) для определения цены машин, глубоко вдохнули и отправили на заветный номер сообщение: «Toyota Camry 1998 2000 150000». Прилетела обратная SMS-ка, содержащая лаконичную строку: «23’850». Счастливо выдохнули!
Не обмолвившись никому и словом, стали в AlfaCheck проверять цены, выставляемые дилерами на транспорт. Не мелочились – тестировали и новые, и старые машины. Накопив по сотне решений, сверили показатели: введённые в автосалоне, указанные оценщиками, рассчитанные нами.
Когда Михаил произнёс число меньше 3%, нашему счастью не было предела, но даже тогда, решили промолчать: крупнейший партнёр предложил присоединиться к системе автокредитования. 20-ти банкам предоставили доступ к анкетам заёмщиков, предстояла сложная гонка за лидерство.
Верификаторы уже были сокращены, но столы и ноутбуки хозяйственники и ИТ-шники ещё не успели свернуть. Александр срочно сваял полупрозрачный интерфейс, чтобы наблюдать, как «воруем» данные из заявлений на кредит, с конкурентами готовились сражаться автоматически.
Рис. 3. Таблица рассчитанных коэффициентов для автоматизации оценки
Во время теста систему партнёра «жалели»: из списка в 20 доступных на странице анкет, входили в каждую свободную пятую (вход сотрудника соперника в заявку, блокировал доступ остальным). Мгновенно принимали решение (включая оценку стоимости автомобиля), но сообщали не всегда.
Сообразили, что можем существенно повысить качество портфеля: одобрив 2–3 анкеты, вызывались кредитовать 1–2 лучших, отсеивая худшую. Так не привлекали преждевременного внимания «санитаров», значительно расхолодили конкурентов, усыпили бдительность рисковиков.
Известность SMS-шлюза росла, количество сообщений, сохранённых в базу, перевалило отметку в 1’000 оценённых машин. Приступили ко второму этапу коварного плана: в ответ на запрос определения стоимости авто добавили строку: «Альфа-Страхование застрахует за Y гривен».
Рынок отреагировал вяло: предложение выглядело слишком хорошим, чтобы быть правдой. Пришлось снова прибегнуть к партизанскому маркетингу: рассказал перекупам, что не только быстро оцениваем транспорт, но и предлагаем беспрецедентные условия в страховом договоре.
Могли себе позволить, ведь значительно сэкономили на персонале, неплохо автоматизировали процесс, рассчитали потенциальный размер потерь. Скорость поступления SMS медленно росла, а, тем временем, мы уже стали брать из списка партнёра каждую четвёртую свободную заявку.
Естественно, продолжали отбрасывать худшую из анкет, отдавая не ведающим горя банкам-соперникам. Руководитель проекта автокредитования со стороны дилера просился на встречу. Общее собрание прошло плохо: мы не поддались на шантаж того, что работаем хуже других.
Выучив урок потенциальной неосведомлённости, стали вычитывать и заносить в базу анкеты, прокредитованные конкурентами: теперь знали больше, а, благодаря инсайдерам (бывшим верификаторам, перешедшим к соперникам), стали фиксировать размер чужих плохих долгов.
Убивали нескольких зайцев сразу:
- Собирали параметры транспорта для наполнения баз данных SMS-шлюза.
- Сбрасывали конкурентам худшие сочетания «заёмщик-автомобиль».
- Контролировали долю игроков в системе партнёра.
- Улучшали собственный кредитный портфель.
- Повышали узнаваемость сервиса оценки.
В октябре 2006 приступили к тотальному парсингу сайтов с объявлениями о продаже авто (рис. 4). База данных стала прирастать бешеными темпами. Начали выхватывать каждую третью свободную заявку на автокредит. Количество соперников по «неизвестной причине» резко упало.
Рис. 4. Параметры проекта и оценка эффективности
Бизнес Альфа-Страхования рос как на дрожжах, экономия на оценщиках радовала акционеров, Альфа-Банк «без особых усилий» наращивал долю рынка кредитов на б/у транспорт. Поползли слухи, что владеем чёрной магией, продали душу дьяволу, используем искусственный интеллект.
Неумолимо приближался «хрупкий» 2008-й, когда… наш портфель обвалился слабее прочих.