Придерживаясь технологического подхода, сервис по возврату проблемной задолженности ID Collect регулярно работает над оптимизацией процессов с использованием передовых решений и собственных IT-разработок. В частности, это касается приобретения новых цессионных портфелей на специализированных площадках, где продажа долгов осуществляется по принципу аукциона на повышение цены.

Изначально компанией были разработаны скоринговые модели, позволяющие анализировать планируемые к покупке портфели цессионной задолженности с точки зрения сборов по ним. Для формирования прогнозов скоринговая система использует накопленные и постоянно обогащаемые массивы исторических данных по должникам.

В свою очередь специальная финансовая модель на базе этих прогнозов рассчитывает ориентировочные затраты на работу с портфелем с учетом прибыли, определяя таким образом максимальную цену покупки портфеля с точки зрения рентабельности.

Запуск скоринговых моделей позволил уменьшить издержки почти на 25%, снизить ошибочность прогнозов примерно на 40%, а также минимум на 15% повысить собираемость. Очередным этапом стала доработка скоринговых моделей, благодаря чему удалось на 15% улучшить точность прогнозов взыскания по портфелям цессии микрофинансовых организаций.

Также с целью улучшения точности прогнозных моделей, повышения качества отчетности и ускорения процесса ее подготовки ID Collect существенно нарастила ресурсы отдела data-quality, целиком специализирующегося на работе с качеством данных и повышении эффективности аналитики.

В совокупности вышеперечисленное благодаря более точному анализу позволило повысить точность прогнозов сборов по отдельным портфелям, улучшить качество находящегося в работе совокупного портфеля и приобретать максимально рентабельные новые портфели задолженностей.

Подробнее о том, как устроен процесс прогноза взыскания, его разработке и оптимизации можно прочитать в интервью Андрея Савгурова, директора по анализу данных ID Collect.