Pages Navigation Menu
Submit scientific paper, scientific publications, International Research Journal | Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ПИ № ФС 77 - 51217, 16+

Download PDF ( ) Pages: 31-33 Issue: №11 (30) Part 3 () Search in Google Scholar
Cite

Cite


Copy the reference manually or choose one of the links to import the data to Bibliography manager
Kudaev A.V. et al. "PERFORMANCE RISE IN PROCESS OF LOAN CHECKING". Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal (International Research Journal) №11 (30) Part 3, (2020): 31. Mon. 12. Oct. 2020.
Kudaev, A.V. & Kaplina, A.S. (2020). POVYSHENIE PROIZVODITELYNOSTI OBRABOTKI KREDITNYH ZAYAVOK [PERFORMANCE RISE IN PROCESS OF LOAN CHECKING]. Meždunarodnyj naučno-issledovatel’skij žurnal, №11 (30) Part 3, 31-33.
Kudaev A. V. PERFORMANCE RISE IN PROCESS OF LOAN CHECKING / A. V. Kudaev, A. S. Kaplina // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal. — 2020. — №11 (30) Part 3. — С. 31—33.

Import


PERFORMANCE RISE IN PROCESS OF LOAN CHECKING

Кудаев А.В. 1, Каплина А.С. 2

1 Студент, 2 студент, Санкт-Петербургский государственный экономический университет

ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ОБРАБОТКИ КРЕДИТНЫХ ЗАЯВОК

Аннотация

Предлагается автоматизировать банковский бизнес-процесс обработки кредитных заявок, проверки платежеспособности и выдачи кредита заемщику с целью повышения производительности данного бизнес-процесса.

Ключевые слова: автоматизация, бизнес-процесс, производительность, кредитная заявка. 

Kudaev A.V. 1, Kaplina A.S. 2

1Student, 2student, St. Petersburg State University of economics

PERFORMANCE RISE IN PROCESS OF LOAN CHECKING

Abstract

The main idea of this article is to demonstrate that automation of a banking business-process (process of loan checking, in particular), increases the performance of this process gradually.

Keywords: automation, business-process, performance, loan application.

Коммерческие банки в последние годы пытаются выжить под давлением жесткой конкуренции, санкций и новых требований лицензирования. Банки привлекают заемщиков в основном путем изменения процентных ставок и сроков кредита. Однако, повышение производительности обработки заявок на кредит как способ привлечения заемщиков актуален как никогда. Обработка кредитных заявок производится в трех подразделениях банка: Front office, Back office, экономической безопасности (ДЭБ). Данный бизнес-процесс описан в таблице 1 (задачи выполняются последовательно).

 

Таблица 1 – Бизнес-процесс «Обработка кредитных распоряжений»

Подразделение Неделимый процесс
Back office Запрос на обработку кредитного распоряжения в НБКИ
Проверка платежеспособности: расчет з/п за последние 6 месяцев
Ввод заявки в базу данных
ДЭБ Разбиение распоряжений на две категории, в зависимости от суммы кредита
1-я категория: требует выезд для уточнения данных по кредиту (сумма превысила утвержденную банком отметку)
2-я категория: требует произвести звонок для уточнения данных по кредиту (сумма ниже утвержденной банком отметки)
Занесение результатов в базу данных
Front office Ожидание распоряжения в электронной очереди
Проверка и прием необходимых документов
Редактирование распоряжения БД
Предоставление заемщику полной информации по кредиту
Согласование даты выдачи кредита
Back office Составление кредитного досье
Перечисление денежных средств на текущий счет

 

Бизнес-процесс, описанный в таблице 1, длится в среднем от 5 до 7 дней. Чтобы повысить производительность обработки заявок, имеет смысл автоматизировать неделимые процессы, приведенные в таблице 1. Для оценки адекватности предлагаемых преобразований автоматизируем [1-4] задачи бизнес-процесса «Обработка кредитных распоряжений» без включения процессов подразделения Front office и сравним преобразованные задачи с таблицей 1. Результат автоматизации последовательных неделимых процессов продемонстрирован на рис. 1 (нотация BPMN, продукт BizAgi).

Теперь сравним производительность процессов, приведенных в таблице 1, с производительностью автоматизированных процессов рис. 1.

m_merged58

Рис. 1 – Автоматизированный процесс обработки кредитных заявок

После поступления кредитных распоряжений работникам Back office теперь не требуется вручную отправлять запрос в НБКИ – автоматизированная система осуществляет это сама. Далее, система помечает кредитные распоряжения, определяя их либо в первую, либо во вторую категорию. В противном случае, сотрудники ДЭБа будут вынуждены сами распределить распоряжения по категориям, как было продемонстрировано в таблице 1. После этого система по формуле проверяет платежеспособность заемщика и либо формирует отказ в кредите, либо заносит распоряжение в базу данных, если эти процессы не автоматизировать, то проверять платежеспособность и вносить изменения в базу данных будут сотрудники Back office вручную. Сравним производительность процессов в таблице 2.

 

Таблица 2 – Сравнение производительности бизнес-процессов

Количество кредитных заявок 30 кредитных заявок формируют 30 кредитных распоряжений
Бизнес-процесс Три сотрудника Back office последовательно обрабатывают по 10 распоряжений каждый. Обработка одного распоряжения занимает 30-40 минут.

30 (распр.) * 30 до 40(мин) = от 15 до 20 часов

Автоматизированный бизнес-процесс Одна автоматизированная система обрабатывает 30 распоряжений. Обработка одного распоряжения занимает 21 минуту. Более того, система может отправить  запрос на обработку по второму распоряжению в НБКИ, не получив результаты обработки первого распоряжения. Тем не менее, предположим, что система получает задание на обработку раз в 21 минуту. Тогда:
30 (распр.) * 21(мин) = 10,5 часов (максимум)

Литература

  1. Minakov V. F., Ilyina O. P., Lobanov O. S. Concept of the Cloud Information Space of Regional Government // Middle-East Journal of Scientific Research. – 2014. – № 21 (1). – P. 190-196.
  2. Минаков В. Ф., Лобанов О. С. Концепция облачного информационного пространства исполнительных органов государственной власти региона // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. – 2014. – № 3. – С. 181–185.
  3. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е. Информационное общество и проблемы прикладной информатики // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – С. 69-70.
  4. Лобанов О. С., Минаков В. Ф., Артемьев А. В. Облачные технологии в исполнительных органах государственной власти Санкт-Петербурга // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – С. 67-68.

References

  1. Minakov V. F., Ilyina O. P., Lobanov O. S. Concept of the Cloud Information Space of Regional Government // Middle-East Journal of Scientific Research. – 2014. – № 21 (1). – P. 190-196.
  2. Minakov V. F., Lobanov O. S. Koncepcija oblachnogo informacionnogo prostranstva ispolnitel’nyh organov gosudarstvennoj vlasti regiona // Jekonomika, statistika i informatika. Vestnik UMO. – 2014. – № 3. – S. 181–185.
  3. Minakov V. F., Minakova T. E. Informacionnoe obshhestvo i problemy prikladnoj informatiki // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel’skij zhurnal = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – S. 69-70.
  4. Lobanov O. S., Minakov V. F., Artem’ev A. V. Oblachnye tehnologii v ispolnitel’nyh organah gosudarstvennoj vlasti Sankt-Peterburga // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel’skij zhurnal = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – S. 67-68.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.