Национальный Хантер

Слайд 2

Вызовы рынка Fraud по fake ID и КИ, «подбор значений», «сговор»

Вызовы рынка

Fraud по fake ID и КИ,
«подбор значений», «сговор»

Fraud потери

— ~ 12 млрд руб. в год

Клиентам ошибочно отказывают при неудобном процессе

72% доля отказов по кредитам

Бизнес переплачивает за in-house, ограничен в росте

Оплата за каждую доработку

Угроза Fraud в новых сегментах кредитования при снижающейся марже
Потребность клиентов в быстром и удобном пути кредитования

Слайд 3

Национальный Хантер Anti-fraud сервис по кредитным заявкам для улучшения клиентского опыта

Национальный Хантер
Anti-fraud сервис по кредитным заявкам для улучшения клиентского опыта

Anti-fraud поиск

с детализацией
(от правил до скоринга на базе заявок >40% рынка)

Снижает Fraud потери

Автоматизация KYC
( ответ — 3 сек., Fraud update on-line, Dashboard)

Увеличивает продажи

Outsourcing Fraud management
(оплата за запрос, кастомизация, поддержка 24*7)

Экономия расходов

Быстро, эффективно и незаметно для клиентов находит Fraud,
используя базу кредитных заявок России,
с оплатой пропорционально объему бизнеса

Слайд 4

Выгода для клиента 2,5 млн заявок 220 тыс. ₽ ср. чек

Выгода для клиента

2,5 млн
заявок

220 тыс. ₽
ср. чек

22 тыс. Fraud suspect

25%

Fraud matching

1,2
млрд ₽
/мес

Ежемесячное предотвращение потенциальных потерь от Fraud

Слайд 5

Передача данных БАНКОМ в БЮРО в хешированном виде Процесс работы сервиса

Передача данных БАНКОМ в БЮРО в хешированном виде

Процесс работы сервиса

Он-лайн обработка запросов

(более миллиона в месяц)
Пакетный режим для аналитики, CRM, Collection

КЛИЕНТ
Отправка заявки на кредит
34 поля

БЮРО
Анализ по правилам/скорингу
544 правила
Несоответствия и аномалии
Негатив банков и риск-факторы
Позитивные правила

БАНК
Учитывает ответ бюро в решении
Правило и статус отработки/скоринг
Быстрый ответ по заявкам без Fraud
Update бюро по Fraud случаям
+ Ежемесячные отчеты

Передача ответа БЮРО в БАНК в формате XML

Слайд 6

Рекомендация №1. Индивидуальный скоринг ЦЕЛЬ: Повысить точность предсказания Fraud, эффективность модели

Рекомендация №1. Индивидуальный скоринг

ЦЕЛЬ:
Повысить точность предсказания Fraud, эффективность модели и

оптимизировать расходы на использование ответа сервиса

ВЫГОДА КЛИЕНТУ:
Регулярная кастомизация
Экономия поддержки модели НХ

Индивидуальные модели для отдельных банков эффективнее в 4,1 раза
Расширенный ответ увеличивает точность предсказания моделей в 1,5 раза

Слайд 7

Рекомендация №2. Позитивные правила ЦЕЛЬ: Выделяют «хороших» клиентов, упрощая их одобрение

Рекомендация №2. Позитивные правила

ЦЕЛЬ:
Выделяют «хороших» клиентов, упрощая их одобрение и

сокращая расходы на проверки

ВЫГОДА КЛИЕНТУ:
Использовать все знания о клиенте
Освободить клиента от вопросов
Проверять актуальность контактов

National Hunter проверяет данные физ. лиц для целей CRM, Collection
Клиент увеличивает Phone Rate, Recovery Rate, снижает расходы