Просроченная задолженность и проблемные активы

Объем проблемной задолженности задолженности более 6 000 млн рублей.
Recovery Rate в 1-90 DPD вырос до 95%
Потери по невозвратным долгам снизились на 800 миллионов рублей в год.
Реализовал проект по возврату долгов для работы с должниками всех видов бизнеса компании (электронная коммерция, доставка, почтовые отправления) – более новых 10 000 долгов ежемесячно, включающий в себя:
1) Сервис по возврату долгов для работы с должниками всех видов бизнеса компании (электронная коммерция,
доставка, почтовые отправления) – более новых 10 000 долгов ежемесячно;
2) Контакт-центр для работы с должниками (30 операторов);
3) Планирование и контроль KPI по сбору долгов;
4) Agile методологию с использованием scrum framework;
4) Централизованное цифровое хранилище для обработки данных из каждого филиала;
CRM/ERP на базе платформы Terrasoft (полный цикл взыскания);
5) Автоматизированную рассылку счетов для оплаты (более 10 000 счетов ежемесячно);
6) Автоматизированый расчет и предъявление штрафов за просрочку оплаты долга;
7) Конвейер по взысканию краж и хищений;
8) Сиситему резервирования сомнительных долгов на основании расчета статистической вероятности взыскания долга.

Объем проблемной задолженности составлял более 2 400 млн рублей (более 100 000 счетов)
Результаты реализованных проектов:
1) Увеличил коэффициент возврата в DPD (1-90) с 77% до 86% (использование лучшей практики call-центра по
взысканию долгов);
2) Снизил стоимость взыскания на 15% (оптимизация hard collection и уменьшение количества локальных
коллекторов);
3) Передал на аутсорсинг функцию поиска контактов с помощью коллекторского агентства.

Объем проблемной задолженности составлял более 10 500 млн рублей (более 40 000 счетов автокредитов, ипотеки,
потребительских кредитов и кредитных карт).
Результаты реализованных проектов:
1) Увеличил коэффициент возврата по 1-90 DPD с 80% до 92% (создание call-центра по сбору долгов - 40 операторов);
2) Повысил эффективность взыскания на 20%;
Создал систему контроля затрат (снижение стоимости Soft до 3%, Hard сбора до 13%);
3) Создал подразделение по
сбору долгов, обслуживающее розничные и корпоративные кредиты;
4) Внедрил конвейерные и индивидуальные технологии взыскания задолженности;
5) Разработал CRM на базе платформы Contact (полный сбора долгов);
6) Создал систему управления задолженностью, контролирующую такие показатели, как NPL, Roll Rate, Recovery Rate;
7) Передал на аутсорсинг функции поиска контактов и взыскания старых долгов (Коллекторские агентства).

Общий объем проблемной задолженности состав лял более 16 000 млн рублей (более 160 000 счетов автокредитов, ипотеки, потребительских кредитов и кредитных карт).
Результаты реализованных проектов:
1) Увеличил коэффициент возврата в DPD (1-90) с 81% до 90% (основание call-центра по взысканию долгов - 240 операторов);
2) Снизил показатель Expected Losses на 1 500 миллионов рублей в год;
3) Передал на аутсорсинг функции поиска контактов и взыскания старых долгов (Коллекторские агентства);
4) Провел сделки по продаже токсичных долгов.

Общий объем проблемной задолженности составил более 13 000 млн рублей (более 70 000 счетов автокредитов, ипотеки, потребительских кредитов и кредитных карт в 47 филиалах).
Результаты реализованных проектов:
1) Увеличил коэффициент возврата в DPD (1-90) с 83% до 92% (создание call-центра по сбору долгов - 50 операторов);
2) Повысил эффективность взыскания задолженности на 30%;
3) Создал подразделение по сбору долгов, обслуживающее банковский, страховой и лизинговый бизнес (проект с командой McKinsey);
4) Создал Контакт-центр по работе с должниками, подразделение реструктуризации и централизовал процессы судебного и исполнительного производства;
5) Разработал CRM на базе платформы Siebel (Soft, Hard, Legal);
6) Передал на аутсорсинг функции по сбору старых долгов и восстановление контактов (Коллекторские агентства);
7) Создал подразделение андеррайтинга для розничного банковского бизнеса (эта функция была переведена из всех филиалов в головной офис) - 250 андеррайтеров;
8) Разработал CRM для андеррайтинга на базе платформы CRIF.