Как TWIN автоматизировал обработку заявок брокеров БЖФ, ускорив работу в 2 раза
Кредитные брокеры в банке БЖФ «зашивались» с рутинными процедурами. Больше всего хлопот доставляло заполнение заявок на кредит под залог недвижимости. Для проверки заявки нужно было вводить разнообразную информацию о клиенте. Сотрудник вручную заполнял данные для оценки недвижимости: количество комнат, этаж, количество этажей в доме, площадь квартиры, кадастровый номер, рыночную стоимость. Понятно, что это сильно замедляло работу.
Что предложил Твин
Было решено создать многофункционального бота в Telegram, который взял бы на себя целый ряд задач. Вот что было сделано:
- Форма отправки заявки. Помимо ввода данных об объекте недвижимости клиенту предлагается ввести нужную сумму для выдачи. После заполнения формы персональных данных клиент получает СМС для подтверждения заявки.
- Проверка статуса заявок для кредитного брокера. Доступен поиск по фамилиям клиентов, идентификационным номерам заявок (ID). Также есть отдельный поиск по спискам одобренных залогов и одобренных клиентов. Бот научился выводить статусы по самым разным параметрам, проверяя обширную базу данных на соответствие запросам.
- Функция регистрации нового кредитного брокера. Если номер не был найден в системе, твин предложит новому специалисту зарегистрироваться. Для этого сделана форма, в которой нужно указать ФИО, ИНН, город проживания. Регистрация выполняется автоматически в течение буквально пары минут — такое время требуется серверу банка для регистрации.
- Авторизация по СМС. При авторизации брокер вводит свой номер телефона, на который бот отправляет СМС с кодом подтверждения. После успешного ввода выполняется вход в личный кабинет с доступом ко всем функциям.
- Проверка корректного заполнения формы заявки. Если в системе оценки недвижимости, из которой получены данные, чего-то не хватает (а там более 30 пунктов), бот предлагает добавить эти данные вручную. Также твин умеет исправлять опечатки и ошибки: например, «Мск», «Спб» и «Екб» он исправит на «Москва», «Санкт-Петербург» и «Екатеринбург» соответственно.
- Проверка суммы кредитования. После введения всех данных бот покажет максимальную сумму, которая может быть выдана под залог недвижимости. Также будет выполнен автоматический расчёт ежемесячных платежей по кредиту.
- Разрешение на использование персональных данных. Завершающим действием для оформления заявки на выдачу кредита является получение согласия от клиента на обработку его персональных данных. Это также реализовано с помощью СМС, которое бот отправляет на номер клиента. В сообщении ссылка, перейдя по которой, клиент должен подтвердить согласие на обработку персональных данных.
Дополнительные задачи
Была выполнена интеграция с банковской системой распознавания паспортных данных и фото для того, чтобы не приходилось вводить всё вручную. А в сторонние сервисы файлы отправляются через API. Так, мы реализовали проверку по базе МВД на предмет того, действителен ли загруженный паспорт.
Параллельно стала вырисовываться ещё одна задача. Поскольку данных по каждому клиенту много, нужно было сделать так, чтобы заявки выводились только по важным статусам (например, «Одобрена» или «На рассмотрении»). В результате удалось добиться скрытия заявок, находящихся на промежуточных этапах, чтобы не перегружать брокеров.
Результаты и планы на будущее
Главный итог: заказчик полностью доволен. Настолько, что на сайте даже появилось всплывающее окошко с предложением завести заявку через Телеграм. Что до планов, то сейчас рассматриваем создание приложения внутри мессенджера. Это позволит подключать к нашему твину веб-приложения, что значительно расширит его функционал. А параллельно разрабатываем бота для рассылок СМС клиентам.
