Анализ процесса
потребительского кредитования

Помогли банку из топ-5 зарабатывать 200 млн руб.
дополнительной прибыли в год

Задачи

Найти способы повышения конверсии в кредиты
Получить непрерывный контроль качества выполнения процесса каждым его участником

Система активной бизнес-аналитики Proceset для детального анализа сквозных процессов использует технологии Process Mining и Task Mining. Это позволяет выявить коренные причины возникновения «узких мест» и отклонений в бизнес-процессе.

Этапы

Сбор данных

Установили агенты мониторинга Proceset на ПК сотрудников банка
Дополнили данные о действиях сотрудников выгрузками из систем ЕФР и BPM

Аналитика

Определили метрики для оценки процесса: время выполнения процесса, скорость обработки заявок и др.
Построили дашборды с картой процесса и ключевыми метриками
Восстановили все сценарии фактического выполнения процесса
Выявили причины отклонений от эталонного процесса
Выяснили, что клиент не доходил до выдачи кредита из-за частых доработок кредитных заявок
Обнаружили основные причины доработки кредитных заявок
Выделили точки оптимизации процесса

Оставьте почту, чтобы узнать результаты проекта

Кейсы на базе Proceset

Ускорение процесса онбординга клиентов

Оптимизация процесса массового подбора персонала

Оптимизация операций по работе с физическими лицами

Результаты

200 млн руб. в год

дополнительная прибыль банка

100%

выполнений процесса анализируется системой Proceset

100%

фиксация действий сотрудников

22.2%

потенциал повышения конверсии в кредит

Нам удалось построить сквозной процесс по потребительскому кредитованию со всеми его нюансами и деталями, получить метрики по нему, в том числе «чистое» время по ряду операций.

— Артем Хван
заместитель начальника управления организационного развития и процессного менеджмента Департамента корпоративного развития, Россельхозбанк

Анализ процессапотребительского кредитования