|
|
  |
Главная страница / Архитектура отрасли Credit Scoring в телекоммуникацияхВ узком смысле – это оценка вероятности неоплаты абонентами услуг связи. В широком смысле – система расчета и последующей корректировки уровня кредитного доверия абоненту на всех этапах его жизненного цикла на основе методов прогнозного моделирования. Процесс оценки и классификации клиентов с точки зрения качества клиентов по своевременному погашению периодически возникающей задолженности при оказании услуг, оплачиваемых по кредитной схеме. Основное применение Credit Scoring – эффективное средство работы с должниками и уменьшение дебиторской задолженности. Модели кредитного скоринга, применительно к оператору связи, следует рассматривать как инструмент поддержки принятия решений, который позволит определить объективные, последовательные правила предоставления абонентам кредитного метода расчетов за оказанные услуги связи, рассчитать прогнозный индекс вероятности риска неоплаты счетов кредитными абонентами на основе социально-демографических и экономических данных, собираемых в процессе обработки заявлений абонентов о предоставлении им кредитного метода расчетов, а также хранящихся в информационных системах оператора и внешних информационных базах данных, таких как бюро кредитных историй, база дебиторской задолженности абонентов операторов сотовой связи D-telekom и др., управлять кредитным сегментом абонентов в процессе их обслуживания, эффективно организовать работу с просроченной задолженностью и, в конечном счете, значительно минимизировать сумму просроченной дебиторской задолженности, в том числе безнадежной, и связанное с ней негативное воздействие на финансовые показатели. Стоит применять! Для телекома это не так важно, как для банков, которые сразу выдают кредит на основе первичной оценки, в то время как операторы связи только дают абоненту возможность воспользоваться большим или меньшим кредитным лимитом. Здесь это применяется в первую очередь для предупреждения мошенничества. Конечно, можно сначала присваивать всем абонентам одинаковый уровень лояльности и потом на основе звонкового и платежного поведения дифференцировать их. Однако такой подход увеличивает риски в случае, когда application scoring вообще запретил бы подключать абонента к кредитному тарифу, а самое главное – резко снижает уровень лояльности высокодоходных абонентов, поскольку первое впечатление от компании или нового тарифа очень важно. Чрезвычайно значима для бизнеса оператора в рамках мероприятий по борьбе с мошенничеством. Осуществляемые операторами проверки клиентов на базе «черных списков» – эффективное средство снижения рисков неплатежей за предоставленные услуги. Система Application Scoring необходима для минимизации рисков при принятии решения о предоставлении кредита абоненту, не имеющему у оператора поведенческой и кредитной истории. Цель оператора в данном случае – предоставить абоненту максимально возможный кредит для стимулирования его активности и повышения ARPU, с учетом приемлемых для компании рисков возникновения безнадежной дебиторской задолженности. Ежемесячный перерасчет степени лояльности – основа всей системы Credit Scoring для телекома. Если человек, взявший кредит в банке, не имеет в нем счет, то банк может анализировать только платежное поведение клиента. Операторы связи имеют возможность анализировать и звонковое поведение абонентов, что дает им гораздо больше возможностей для принятия решений. Также важен не ежемесячный, а более оперативный behavioral scoring, например, еженедельный. К самым лояльным клиентам применяются маркетинговые кампании с минимизацией риска того, что абонент не откликнется. При оперативной переоценке абонента прогнозной моделью могут использоваться элементы дифференциального анализа. Например, абонент несколько лет тратил на мобильный 10 – 20 долл. в месяц, затем в его жизни произошло некое чрезвычайное событие, и за первую неделю очередного месяца он наговорил уже на 50 долл. Ясно, что вероятность оплаты счета в конце месяца будет небольшой. Это основа для работы с клиентом наряду с отслеживанием профилей потребления и концентрацией работы соответствующих подразделений на определяемой данным способом группе риска, в которой высока вероятность появления неплатежей, а также дополнительная сегментация клиентов для различных программ поощрения или продвижения новых услуг или тарифов. Должна использоваться для поддержания процессов управления кредитным сегментом абонентов как для прогнозирования вероятности ухудшения платежеспособности абонента и принятия мер по минимизации рисков возникновения просроченной дебиторской задолженности (снижение кредитного лимита, категории доверия и т. п.), так и для принятия решения по увеличению кредитных лимитов и изменения условий обслуживания с целью повышения ARPU и лояльности абонентов. Необходимая функциональность для оптимального выбора коллекторского сценария. Как следствие: сокращение затрат на взаимосвязь с абонентом, повышение эффективности при возврате задолженности. Необходимость применения сформулирована в самом вопросе. Способна оказать существенную поддержку в поиске правильного подхода к управлению просроченной задолженностью на каждом этапе, позволяет более эффективно построить работу по взысканию такой задолженности. Необходима для эффективной работы с должниками и минимизации безнадежной дебиторской задолженности. Основа работы департаментов кредитного контроля. Обязательно должна существовать в компаниях-операторах. Такая база данных должна быть создана в компании с целью улучшения качества управления и обмена информацией о дебиторах внутри компании при работе с регионами. Кроме того, она обеспечивает повышение эффективности работы с дебиторской задолженностью путем интеграции в единую базу автоматизированных модулей по взысканию задолженности, взаимодействие со скоринговой системой, с внешними информационными базами данных, внешними компаниями по сбору платежей, факторинговыми и страховыми компаниями, для создания гибкой системы получения аналитической информации в требуемом разрезе без привлечения IT-департамента. В отличие от банка, оператора связи редко выбирают по уровню кредитного лимита, который он готов предоставить. Поэтому в телекоме есть теоретическая возможность накапливать подключения на кредитные тарифы в течение дня, а ночью провести по ним скоринг и выставить уровень доверия. Однако очень важна оперативная проверка нового абонента по внешним базам в целях предупреждения мошенничества. Также обязательно проверять новое подключение по собственной абонентской базе с применением методов контроля качества данных, которые выявят уже имеющуюся у человека задолженность, даже если оператор или дилер ввел паспортные данные в другом формате, с незначительными ошибками или корректировкой. Кроме того, возможность сразу сообщить абоненту его кредитный лимит можно считать явным конкурентным преимуществом. Разумеется, в процессе продаж коммерсантам было бы удобно получать рейтинг клиента – тогда можно вежливо отклонить запрос или же, наоборот, предложить дополнительные услуги. При этом процесс получения такой информации не должен задерживать процесс продаж и создавать какие-либо неудобства для коммерческих департаментов. Оперативность Application scoring необходима. Задача оператора – вывести на рынок услуги, простые в подключении, максимально доступные абонентам и востребованные ими, сохранив при этом приемлемый для компании уровень рисков и маржинальности. Взаимодействие операторов в данном направлении неизбежно, так как обмен информацией резко снизит уровень кредитных рисков. Этот вопрос широко освещался в прессе, я имею в виду партнерство операторов «большой тройки» – МТС, «ВымпелКом», «МегаФон» и проводных операторов «Голден Телеком» и «ТрансТелеком» на базе Национального Кредитного Бюро. Очевидно, что чем больше сообщество операторов, тем эффективнее такая система, поэтому сейчас идут переговоры с другими участниками рынка. А, учитывая интерес банковской отрасли к информации о должниках телекомов и общие тенденции на рынке связи, можно ожидать скорейшего объединения операторов. В настоящее время при участии компаний МТС, «ВымпелКом», «МегаФон» и других операторов создана база дебиторской задолженности абонентов сотовой связи, которая эксплуатируется в тестовом режиме. Если у оператора существуют механизмы ограничения кредитного лимита, то без системы Credit Scoring не обойтись. Если подобных механизмов нет, то как минимум необходим Collection Scoring. Остальные составляющие могут использоваться для внеочередного уведомления абонентов в течение биллингового цикла о текущем объеме начислений. Это поможет снизить уровень безнадежной дебиторской задолженности. Сложно поверить, что нельзя ограничить дополнительный набор услуг, которые наверняка предоставляются оператором в данном случае. Эффективен и обычный автоматический обзвон должников, хотя бы создающий некомфортные условия. Позвольте высказать предположение, что подобная правовая коллизия будет непременно разрешена, и тогда ситуацию нужно будет встретить во всеоружии, просто добавив самый жесткий инструмент – отключение. Отказать в предоставлении услуги сотовый оператор также не имеет право, ибо это нарушает принцип публичности, установленный законодательно. Однако с помощью механизмов Credit Scoring оператор может варьировать размер кредита, предоставляемого абоненту. Не все работают через агентские договоры. Даже по договору агент не оплатит оператору дальней связи начисление, если этого не сделал абонент. А агент вряд ли за оператора реализует Credit Scoring, то есть ситуация аналогична местным (проводным) операторам. Если ответить коротко – нужен. Многое зависит от бизнес-модели расчетов с агентами, но эффективное регулирование могут осуществлять только сами операторы дальней связи. Предпочтителен третий вариант. Первый плох тем, что, как правило, предлагаются модели, разработанные на операторах других стран. Поведение абонентов в рамках разных операторов будет существенно отличаться. К «минусам» второго относится необходимость выносить данные о поведении абонентов за пределы офиса компании, что не очень хорошо с точки зрения безопасности информации. К тому же недостаточно построить прогнозные модели. Необходимо регламентно проводить мониторинг качества их работы и своевременно перестраивать модели (раз в 3 – 6 месяцев). Обращаться для этого к внешним поставщикам может нивелировать экономию по отношению к третьему варианту. К тому же, если построение прогнозных моделей осуществляется с участием сотрудников компании, то они могут учесть в них дополнительные закономерности в поведении абонентов. Оператор может выбрать первую или третью из предлагаемых стратегий – это зависит от его ресурсов и отношения к времени реализации проектов. Второй вариант – идеальная модель первого шага по построению рейтинга вне зависимости от выбранного пути. Третий вариант, так как в этом случае решение будет максимально кастомизировано и актуально для конкретного оператора и, соответственно, максимально эффективно. Такие процессы существуют. Однако часто они реализуются не на основе анализа текущих кредитных рисков компании, а резервированием сумм, которые списывались в предыдущих периодах. Вместо возможности делать выводы по текущим абонентам, которые как раз и принесут безнадежную задолженность, важные решения принимаются на основе поведения абонентов, которые уже давно покинули компанию. То есть не учитываются введенные за это время тарифы, изменения в кредитной политике, маркетинговые кампании и т. д. Разумеется, существуют. Существуют процессы прогнозирования резервов под неоплачиваемую дебиторскую задолженность, в том числе с учетом кредитных рисков. Понятие уровня кредитного доверия тесно связано с лояльностью абонента. С одной стороны, маркетинг не может не интересоваться результатами работы оценочных механизмов при выделении сегментов для проведения маркетинговых акций. С другой стороны, поскольку кредитная политика компании существенно влияет на лояльность абонентов, маркетинг должен принимать активное участие в ее формировании. Таким образом, Credit Scoring используется маркетингом для увеличения продаж и удержания абонентов. Существует мнение, что при ориентации оператора на клиентов корпоративного сектора непосредственным заказчиком телекоммуникационных услуг выступает департамент информационных технологий или технический департамент, а счета оплачивает бухгалтерия или финансовый отдел клиента; поэтому использовать оценку качества клиента как плательщика для целей маркетинга не эффективно. Я считаю, что с ростом кол-ва клиентов размер их уменьшается, происходит «сближение» позиций вплоть до объединения их в одном физическом лице, что в свою очередь открывает широкие маркетинговые перспективы по выбору целевой аудитории для продвижения новых услуг, тарифных планов и пр. Credit Scoring – чрезвычайно полезный инструмент при построении взаимоотношений с клиентом. Модели скоринга полезны для департамента маркетинга, так как они помогают при планировании доходности от существующей абонентской базы и определении наиболее перспективных для компании абонентов. В частности, при помощи моделей поведенческого скоринга могут быть идентифицированы абоненты, для которых характерна большая вероятность ухода из компании, с целью принятия мер по их удержанию. Также можно определить общую потенциальную доходность, идентифицировать целевые группы внутри абонентской базы, которым могут предлагаться дополнительные продукты и услуги. Итак, Credit Scoring – отработанная в течение десятилетий на банках методология, без которой немыслима прибыльность в сфере выдачи кредитов. В России практически нет операторов, которые бы не предоставляли кредитный метод оплаты услуг связи. Методика построения прогнозных моделей оценки клиентов в телекоммуникациях почти не отличается от банковской. Credit Scoring дает операторам необходимые научно обоснованные механизмы контроля и минимизации потерь в области сбора задолженности, а также помогает решать многие задачи в других направлениях, например в маркетинге. Главная страница / Архитектура отрасли |