Cette tâche a été résolue dans le cadre des travaux de conception de l'interface du système de traitement des demandes de prêt pour une grande banque. Cependant, cette méthode peut être utile dans d'autres applications. Par exemple, lorsque l'utilisateur passe en revue son propre historique de crédit.

À la suite de la réalisation d'entretiens avec les utilisateurs et de l'étude de l'expérience d'utilisation de l'interface existante, l'un des goulots d'étranglement a été identifié.

Il s'est avéré que les analystes de crédit passent beaucoup de temps à analyser les antécédents de crédit du demandeur présentés dans les grands tableaux et qu'ils font beaucoup d'erreurs.

Cela augmente les coûts de la banque pour l'examen des demandes de prêt. L'équipe a décidé d'améliorer l'expérience utilisateur d'interaction avec les informations d'historique de crédit et de réduire ces coûts. De plus, cette amélioration pourrait améliorer le traitement automatique des candidatures, car avec la réduction des erreurs de traitement manuel, les indicateurs d'apprentissage des algorithmes automatiques (apprentissage automatique) s'améliorent.

Réglage de la tâche

Lors du processus de collecte d'informations primaires, il a été découvert qu'il est important pour l'utilisateur d'évaluer rapidement les paramètres suivants de l'historique de crédit :

1. Le nombre et la forme des retards. Étaient-ils, et si oui, quand et de quel type. Par exemple, dit-on que l'emprunteur n'est pas ponctuel (pas critique) ou qu'il est insolvable (critique).
2. Estimez la taille de la dette actuelle et son rapport au montant total des prêts payés auparavant. Cela donne une idée de la probabilité de remboursement du prêt.
3. Évaluez la partie des prêts en cours que l'emprunteur a déjà remboursée avec succès et celle qui reste.
4. Évaluez à quel intérêt l'emprunteur a reçu des prêts dans le passé. Ce qui indique indirectement comment d'autres organismes de crédit ont évalué les risques lors de l'octroi de prêts. Plus l'intérêt est élevé, moins l'emprunteur est fiable.
5. Voir s'il y a eu des remboursements anticipés et dans quelle mesure. S'il y en avait trop, cela augmentait les risques de perte de profits pour la banque.

Solution

Au cours du processus de conception , plusieurs approches ont été envisagées, plusieurs prototypes d'affichage graphique d'informations ont été testés et une solution optimale a été créée qui répond à toutes les exigences.

La forme de base est l'affichage des données sous forme de tableau (une version améliorée de l'implémentation précédente), mais si vous le souhaitez, vous pouvez passer à une forme graphique. Cette approche vous permet de tester en toute sécurité une nouvelle fonction, d'obtenir des commentaires et d'améliorer l'interface en fonction des résultats, et en même temps de ne pas interférer avec le processus d'analyse traditionnel basé sur des tables de visualisation.

Vue générale du graphique

Chaque prêt sur le graphique est affiché sous la forme d'un ensemble de paiements mensuels. Les paiements à venir sont affichés en bleu vif, les paiements remboursés sont affichés en gris. S'il y a eu des retards, le paiement est surligné en rouge, orange et jaune. Selon la durée du retard en jours. L'aire du graphique (la somme de toutes les colonnes) montre la taille totale du prêt - cette analogie est tirée de l'analyse mathématique, où la signification géométrique de l'intégrale est l'aire sous le graphique.

Résultats

L'introduction de cet affichage graphique des antécédents de crédit a été reconnue comme un succès. Après un certain nombre de petites améliorations apportées suite aux résultats de l'opération de test, il a été mis en œuvre pour tous les utilisateurs.

1. Le temps passé par les analystes crédit à travailler sur l'application a été réduit d'environ 20 à 30 %.
2. Le nombre total d'erreurs a diminué. Les gestionnaires ont cessé de commettre certains types d'erreurs courantes et, en général, le nombre de candidatures envoyées pour révision a diminué de 10 à 30 %.
3. En prime, certains utilisateurs ont noté qu'il leur était devenu plus facile de distinguer le questionnaire d'un emprunteur du questionnaire d'un autre. Le fait est que les analystes ouvraient souvent de nombreuses demandes de prêt dans différentes fenêtres et s'efforçaient de les distinguer les unes des autres. Maintenant, il est devenu facile de le faire en établissant un historique de crédit unique pour chaque client.

La poursuite du développement

Il a été décidé d'implémenter l'outil dans une application personnalisée. Permettre au client de la banque d'évaluer son historique de crédit non seulement à l'aide d'un tableau, mais aussi sous la forme du même graphique. Cela devrait non seulement améliorer l'expérience utilisateur, mais également ajouter un outil unique pour le marché à l'application client, qui sera utile pour mettre en valeur la banque sur le marché.