В Интерпромбанке внедрена система оценки кредитоспособности

R-Style Softlab объявляет об окончании совместного с АКБ «Интерпромбанк» проекта, в результате которого автоматизирован процесс оценки кредитоспособности заемщиков.
Задавшись целью внедрить в банке систему, позволяющую объединить ведение клиентского досье и расчеты по различным методикам (включая решение сопряженных задач, например таких, как расчет ставок резервирования), Интерпромбанк ознакомился с продуктом компании R-Style Softlab — бизнес-приложением «RS-DataHouse:Система оценки кредитоспособности» («RS-DataHouse:СОК»). Банк привлекла открытость системы, возможность реализовать одновременно несколько методик оценки, а также широкий функционал. Решающим фактором в пользу продукта R-Style Softlab стало наличие у компании успешного опыта реализации подобных проектов.

Работы стартовали в январе 2012 года, и уже в июне все поставленные заказчиком задачи были реализованы. В результате внедрения банк получил систему, позволяющую:
• вести «клиентское досье».Система обеспечивает хранение информации по всем субъектам экономической деятельности, являющимся контрагентами банка. Поддерживается возможность хранения и обработки данных по следующим видам контрагентов: юридическим лицам, страховым компаниям, субъектам РФ и муниципальным образованиям, банкам (резидентам и нерезидентам), физическим лицам и индивидуальным предпринимателям. Для наполнения «клиентского досье» используются внешние учетные системы банка, но не исключена и возможность ручного ввода информации авторизованными пользователями бизнес-подразделений;
• осуществлять расчет рейтингов для всех видов субъектов экономической деятельности, перечисленных выше. Автоматизировано семь методик расчета рейтинга, обеспечивающих чувствительность результата расчета к финансовым показателям и к дополнительным факторам оценки финансово-хозяйственной деятельности. При этом пользователю предоставляется возможность корректировать значения рассчитываемых показателей (вносить экспертные правки). Также реализовано хранение результатов всех расчетов финансового состояния и рейтингов, включая срезы исходных данных, на которых они были получены, что повышает прозрачность при проведении внутренних проверок и облегчает предоставление информации по требованию внешних регуляторов;
• редактировать существующие методики расчета и создавать собственные (включая возможность копирования исходной методики с ее последующей правкой);
• с помощью встроенного конструктора создавать и настраивать новые формы отчетности, структуры анкет и их привязку к моделям;
• формировать аналитические балансы и прочие производные формы отчетности на основании исходных структур данных;
• выпускать специализированную отчетность (благодаря интеграции с внешними учетными системами банка);
• распределять субъектов экономической деятельности по группам и выполнять массовые расчеты по ним;
• осуществлять мониторинг по клиентам(периодический и разовый).
Реализовать столь масштабный проект в сжатые сроки стало возможным во многом благодаря тому, что у банка было четкое понимание, каким должен быть конечный результат, а у компании имелись наработки по данному направлению.

Успеху проекта способствовала тесная работа вендора и бизнес-заказчика. На своей территории банк выделил рабочие места для группы внедрения, благодаря чему все вопросы, возникающие в процессе реализации проекта, решались оперативно.

По словам заместителя генерального директора компании R-Style Softlab Галины Киперварг, «проект был плодотворным и взаимовыгодным для обеих сторон. Интерпромбанк с внедрением «RS-DataHouse:СОК» получил желаемую систему принятия решений, а компания существенно расширила функциональность своего бизнес-приложения и добавила в копилку достижений еще один успешный проект».

Ольга Арапова, начальник Управления анализа рисков ЗАО АКБ «ИНТЕРПРОМБАНК»: «Банком планируется дальнейшее развитие функционала системы, в том числе настройка автоматического контроля исполнения бизнес-партнерами финансовых ковенант, расчет совокупного уровня риска по всем типам вложений банка, степени достижения предельных ключевых индикаторов риска по различным бизнес-направлениям».