Новости

ВТБ вывел из просроченной задолженности более 1 миллиона клиентов с начала года

ВТБ вывел из просроченной задолженности более 1 миллиона клиентов с начала года
ВТБ сократил объём просроченной задолженности у 95% заёмщиков, столкнувшихся с финансовыми сложностями в этом году, восстановив график платежей более чем для 1 миллиона розничных клиентов.

По данным ВТБ, одним из самых эффективных инструментов урегулирования задолженности сегодня являются программы реструктуризации. Их результативность оценивается в 80% — большинство клиентов справляются с задолженностью и продолжают сотрудничество с банком.

Для дополнительного снижения долговой нагрузки заёмщиков ВТБ продолжает цифровизацию финансовых процессов. Сегодня в банке работают предодобренные предложения, которые проактивно минимизируют случаи просрочки. Скоринговая модель на основе искусственного интеллекта показывает, кому из заёмщиков необходимо оказать помощь, учитывая множество факторов: платёжную дисциплину клиентов, их доходы, срок кредита и другое. На основе этого банк формирует индивидуальные финансовые предложения — например, пониженный размер ежемесячного платежа. За последние полтора года с помощью этого инструмента удалось вывести из просроченной задолженности порядка 14 тысяч клиентов.

«Наша задача — не требовать, не забирать, а помогать заёмщику решать проблемы. В стратегии нашей работы заложена концепция, которая учитывает баланс потребностей и возможностей клиентов. Разбирая все вопросы с задолженностью, мы всегда ориентируемся на жизненную ситуацию и финансовое положение человека. Если образуется долг — подбираем наиболее комфортный способ его погашения. Часто действуем проактивно, предлагая заёмщику помощь, когда он ещё об этом даже не подумал. Таким образом, мы не допускаем ухудшения его финансового положения. С начала года мы вывели из просроченной задолженности всех периодов почти 95% клиентов, столкнувшихся с финансовыми сложностями», — подчеркнул вице-президент, руководитель департамента розничного взыскания банка ВТБ (ПАО) Евгений Новиков.

Он добавил, что для исключения негативных ситуаций, которые могут возникнуть при урегулировании задолженности, ВТБ дополнительно детально оценивает качество работы сотрудников, обязательно используя для этого речевую аналитику.

«Мы понимаем, что работа с людьми всегда требует дополнительного контроля. Крайне важно понимать, как операторы говорят с клиентами, какие аргументы используют, чтобы убедить их решить проблему. Здесь успешно применяется автоматическая оценка разговора с заёмщиком. Если в «допандемийный» период банк преимущественно фокусировался на процессах взыскания, то сейчас мы усилили собственные инструменты поддержки клиентов, расширив способы урегулирования и помощи заёмщикам. Для каждого конкретного случая просроченной задолженности ВТБ готов предложить наиболее эффективный метод — все виды программ реструктуризации, кредитные каникулы, отмену пеней», — подчеркнул Евгений Новиков.

Читайте нас:
Поделиться:
Рейтинг за сутки

14:30 Обвиняемая во взятках экс-сенатор Ирина Петина допросила свидетеля по своему делу (1023)

10:16 В Рязани тестируют систему видеонаблюдения в транспорте (641)

09:34 Рязань встретила благотворительный фестиваль «Звезда Рождества» (629)

13:01 Рязанская нефтеперерабатывающая компания удостоена высшей награды за социальную эффективность (556)

15:02 «Зелёный сад – наш дом» и детский центр BOOM Kids поздравили с Новым годом ребят из Рыбновской школы-интерната (465)

17:54 Павел Малков: «Гостей нашей области ждёт много интересных гастрономических мест» (380)

17:05 В Рязанской области будут развивать ещё четыре инвестиционных проекта (367)

16:27 Аркадий Фомин встретился с участником региональной кадровой программы «ГЕРОИ62» Романом Денисовым (347)

17:35 Юлия Швакова рассказала о развитии промышленного потенциала региона (342)

08:56 Рязанский производитель баклажанов выйдет на проектную мощность к началу 2026 года (320)

Предупреждение

При использовании данного интернет-ресурса происходит обработка и передача поведенческих и персональных данных пользователей в систему аналитики Яндекс.Метрика и Рамблер