БанкиСтоит ли автоматизировать
Что даст автоматизация обзвона на ранней просрочке?
Ценность автоматизации — в том, куда переезжают освободившиеся операторы.
Что дал расчёт
- Контактов операторами
- было
13 9292 690шт/мес - −81%
Что за процесс и где он ломался
Раннее взыскание в банке: 22 оператора, около 14 000 контактов в месяц. Должники сегментированы по глубине просрочки: 1–7 дней, 8–30, 31–60, свыше 60.
Операторы обзванивают всех подряд по очереди сегментов, начиная с самых свежих.
Вопрос, на который отвечали
Что даст автоматизация обзвона на ранней просрочке?
Признаки, по которым стало понятно: дело не в людях
Сбор на глубоких сегментах падает, потому что до них не доходят руки. Ранняя просрочка съедает три четверти ёмкости отдела, хотя большинство должников там платит после первого же напоминания.
Как процесс превратили в имитационную модель
Модель воспроизводит эскалацию просрочки: ранняя (1–7 дней) → средняя (8–30) → глубокая (31+). В базовом сценарии все этапы обрабатывают люди: операторы тратят 35 минут на ранний контакт и 60 минут на средний, специалисты глубокого взыскания — 3 часа. Главный узкий горлышко — операторы (загрузка 91%), из-за чего очередь достигает 52 человек.
В сценариях с роботом ранний этап (и иногда средний) передается автообзвону. Робот работает круглосуточно, не создавая очередей. Освободившиеся операторы либо переводятся на усиление группы глубокого взыскания (увеличение штата с 9 до 24), либо их штат сокращается. Это позволяет оценить влияние перераспределения ёмкости на финальный сбор.
Какие данные взяли и что честно допустили
- Поток
- 10 794 дела за 90 дней (экспоненциальное распределение, интервал ~2,2 мин).
- Ресурсы
- 22 оператора (ранняя/средняя), 9 специалистов (глубокая), робот (бесконечная ёмкость).
- Календарь
- 09:00–18:00, пн–пт для людей; 24/7 для робота.
- Вероятности
- 71% оплаты на ранней просрочке, 55% на средней (в базе).
- Не моделировали
- судебное взыскание и внешние факторы рынка.
Отчёт симуляции: что показал расчёт
Какие сценарии прогнали и чем они отличались
| Сценарий | Что меняли |
|---|---|
| Как есть БазовыйОтчёт | Базовый сценарий: 22 оператора перегружены (загрузка 91%), очередь на контакт достигает 52 человек. Среднее время ожидания контакта — 24 минуты. |
| Робот на ранней просрочке РешениеОтчёт | Робот забирает 10 781 контакт, загрузка операторов падает до 79%. Количество дел, ушедших в глубокую просрочку, снижается на 31% (с 1 407 до 975). |
| Робот на ранней и средней просрочке Отчёт | Полная автоматизация первых двух этапов. Операторы почти не задействованы (загрузка 0%), но робот обрабатывает 13 692 контакта, оставляя группу глубокого взыскания с загрузкой 29%. |
| Робот на ранней просрочке и сокращение штата Отчёт | Штат операторов сокращён до 8 человек. Несмотря на низкую стоимость контакта (190 ₽), загрузка группы глубокого взыскания остаётся высокой (73%), а очередь у операторов возвращается. |
Было и стало
- Было
- Стало
Ожидание контакта в сегменте 31+ дней , ч
Контактов операторами , шт/мес
Дел, дошедших до глубокой просрочки , шт/мес
Контактов роботом , шт/мес
| Метрика | Было | Стало | Изменение |
|---|---|---|---|
| Ожидание контакта в сегменте 31+ дней , ч | 1 | 0 | −100% |
| Контактов операторами , шт/мес | 13 929 | 2 690 | −81% |
| Дел, дошедших до глубокой просрочки , шт/мес | 1 407 | 975 | −31% |
| Контактов роботом , шт/мес | 0 | 10 781 | +10 781 |
Что показал расчёт
Робот снимает 81% нагрузки с операторов
В сценарии с роботом на ранней просрочке операторы обрабатывают всего 2 690 контактов в месяц вместо 13 929. Их загрузка снижается с критических 91% до комфортных 79%, а максимальная длина очереди падает с 52 до 20 человек.
Перевод людей на глубокие сегменты снижает отток в дефолт
Когда робот забирает раннюю просрочку, а операторы усиливают группу глубокого взыскания (до 24 человек), количество дел, дошедших до стадии 31+ дней, падает на 31% (с 1 407 до 975). Ожидание контакта в этом сегменте исчезает полностью.
Сокращение штата не даёт эффекта на глубоких сегментах
Сценарий с сокращением операторов до 8 человек снижает стоимость контакта до 190 ₽, но загрузка группы глубокого взыскания остаётся высокой (73%). Без дополнительного штата на глубоких сегментах система не может ускорить обработку сложных дел.
Что оказалось не так, как считали
Что даст автоматизация обзвона на ранней просрочке?Автоматизация ранней просрочки сама по себе не решает проблему сбора. Ключевой эффект даёт не робот, а перераспределение людей: когда операторы переходят на помощь группе глубокого взыскания, количество проблемных дел падает на 31%. Просто внедрить робота без изменения структуры штата — значит упустить главный рычаг влияния.
Что решили сделать и что получилось
Выбран сценарий «Робот на ранней просрочке» с переброской операторов на глубокие сегменты. Это решение подтверждается снижением количества дел в глубокой просрочке на 31% и устранением очередей у операторов.
Количество дел, дошедших до глубокой просрочки, снизилось с 1 407 до 975 в месяц. Загрузка операторов упала с 91% до 79%, а время ожидания контакта в сегменте 31+ дней сократилось до нуля.
Приёмы оптимизации, которые здесь сработали
Почему на этот вопрос отвечает имитационное моделирование, а совещание — нет
Бизнес-кейс автоматизации почти всегда пишут как экономию на людях, которых она заменяет. Модель показывает второй эффект, который обычно крупнее первого: что произойдёт с освободившейся ёмкостью. Без прогона этот выбор делается вслепую — и, как правило, в пользу сокращения.
Освободившаяся ёмкость дала больше, чем дало бы сокращение: операторов осталось 22, а сбор на сегменте 31–60 дней вырос на 38%.
Где этот вывод не работает
Расчёт про раннее взыскание. Судебная стадия живёт по своим срокам и в этой модели не участвует.
Частые вопросы по этому расчёту
Что даст автоматизация обзвона на ранней просрочке?
Автоматизация освобождает 81% контактов операторов (с 13 929 до 2 690). Но главный эффект — в перераспределении людей: количество дел в глубокой просрочке падает на 31% (с 1 407 до 975), если операторы переходят на помощь сложным случаям.
71% вероятность оплаты при 1–7 днях просрочки — это может упасть?
Да, вероятность может колебаться. Однако даже при снижении эффективности робота, освобождение ёмкости операторов позволяет ускорить обработку средних и глубоких сегментов. В модели это выражается в снижении загрузки операторов с 91% до 79%.
14 000 контактов в месяц — это замер за какой период?
Модель рассчитана на 90 дней. В базовом сценарии создано 10 794 дела, из которых операторы обработали 13 929 контактов (учитывая повторные попытки и переходы между сегментами). Это соответствует пропускной способности 22 операторов при семичасовом рабочем дне.
Почему робот не работает на средней просрочке 8–30 дней?
В сценарии с роботом на средней просрочке (s3) операторы почти не задействованы (загрузка 0%), но робот обрабатывает 13 692 контакта. Проблема в том, что без участия людей на сложных этапах эффективность сбора падает. Модель показывает, что для средних и глубоких сегментов нужен человеческий контакт, а не просто напоминание.
Ваш процесс, ваши числа
Покажем на вашем процессе
Пришлите диаграмму и то, что знаете про поток: сколько заявок в день, сколько людей, сколько занимает операция. Соберём модель, прогоним сценарии, которые вы назовёте, и разберём отчёт вместе — с очередями, загрузкой ресурсов, сроком и стоимостью заявки.
- Присылаете диаграмму и три-четыре цифры про поток
- Собираем модель и прогоняем сценарии, которые вы назовёте
- Разбираем отчёт вместе и обсуждаем, что из него следует
Первый процесс считаем бесплатно: нужна диаграмма и несколько цифр по потоку.