एक बड़े बैंक के लिए ऋण आवेदन प्रसंस्करण प्रणाली के इंटरफेस को डिजाइन करने के काम के हिस्से के रूप में यह कार्य हल किया गया था। हालाँकि, यह विधि अन्य अनुप्रयोगों में उपयोगी हो सकती है। उदाहरण के लिए, जहां उपयोगकर्ता अपने क्रेडिट इतिहास की समीक्षा करता है।

उपयोगकर्ताओं के साथ साक्षात्कार आयोजित करने और मौजूदा इंटरफ़ेस का उपयोग करने के अनुभव का अध्ययन करने के परिणामस्वरूप, बाधाओं में से एक पाया गया।

यह पता चला कि क्रेडिट विश्लेषक बड़ी टेबल में प्रस्तुत किए गए आवेदक के क्रेडिट इतिहास का विश्लेषण करने में बहुत समय लगाते हैं और वे बहुत सारी गलतियाँ करते हैं।

इससे ऋण आवेदनों की समीक्षा के लिए बैंक की लागत बढ़ जाती है। टीम ने क्रेडिट इतिहास की जानकारी के साथ बातचीत करने और इन लागतों को कम करने के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने का निर्णय लिया। साथ ही, यह सुधार अनुप्रयोगों के स्वत: प्रसंस्करण में सुधार कर सकता है, क्योंकि हाथ प्रसंस्करण त्रुटियों में कमी के साथ स्वचालित एल्गोरिदम (मशीन लर्निंग) के सीखने के संकेतक में सुधार होता है।

टास्क सेटिंग

प्राथमिक जानकारी एकत्र करने की प्रक्रिया में, यह पाया गया कि उपयोगकर्ता के लिए क्रेडिट इतिहास के निम्नलिखित मापदंडों का त्वरित मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है:

1. देरी की संख्या और रूप। क्या वे थे, और यदि हां, तो कब और किस प्रकार के। उदाहरण के लिए, क्या वे कहते हैं कि उधारकर्ता असमय (गंभीर नहीं) है या वह दिवालिया (गंभीर) है।
2. वर्तमान ऋण के आकार और पहले भुगतान किए गए ऋणों की कुल राशि के अनुपात का अनुमान लगाएं। यह ऋण चुकाने की संभावना की समझ देता है।
3. मूल्यांकन करें कि वर्तमान ऋण का कौन सा हिस्सा उधारकर्ता ने सफलतापूर्वक चुकाया है और कौन सा बचा है।
4. मूल्यांकन करें कि उधारकर्ता ने अतीत में किस ब्याज पर ऋण प्राप्त किया था। जो अप्रत्यक्ष रूप से इंगित करता है कि ऋण जारी करते समय अन्य क्रेडिट संगठनों ने जोखिमों का आकलन कैसे किया। ब्याज जितना अधिक होगा, उधारकर्ता उतना ही कम विश्वसनीय होगा।
5. देखें कि क्या जल्दी चुकौती हुई थी और किस हद तक। यदि बहुत अधिक थे, तो यह बैंक के लिए लाभ हानि के जोखिम को बढ़ा देता है।

समाधान

डिजाइन प्रक्रिया के दौरान, कई दृष्टिकोणों पर विचार किया गया, सूचना के चित्रमय प्रदर्शन के कई प्रोटोटाइप का परीक्षण किया गया, और एक इष्टतम समाधान बनाया गया जो सभी आवश्यकताओं को पूरा करता है।

मूल रूप सारणीबद्ध रूप में डेटा का प्रदर्शन है (पिछले कार्यान्वयन का एक उन्नत संस्करण), लेकिन यदि वांछित है, तो आप ग्राफिकल रूप में स्विच कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण आपको एक नए फ़ंक्शन का सुरक्षित रूप से परीक्षण करने, प्रतिक्रिया प्राप्त करने और परिणामों के आधार पर इंटरफ़ेस में सुधार करने की अनुमति देता है, और साथ ही तालिका देखने के आधार पर पारंपरिक विश्लेषण प्रक्रिया में हस्तक्षेप नहीं करता है।

ग्राफ का सामान्य दृश्य

चार्ट पर प्रत्येक ऋण मासिक भुगतानों के एक सेट के रूप में प्रदर्शित होता है। आगामी भुगतान चमकीले नीले रंग में दिखाए जाते हैं, चुकाए गए भुगतान ग्रे रंग में दिखाए जाते हैं। यदि देरी होती है, तो भुगतान लाल, नारंगी और पीले रंग में हाइलाइट किया जाता है। दिनों में देरी की अवधि के आधार पर। ग्राफ़ का क्षेत्र (सभी स्तंभों का योग) ऋण के कुल आकार को दर्शाता है - यह सादृश्य गणितीय विश्लेषण से लिया गया है, जहाँ इंटीग्रल का ज्यामितीय अर्थ ग्राफ़ के अंतर्गत क्षेत्र है।

परिणाम

क्रेडिट इतिहास के इस चित्रमय प्रदर्शन की शुरूआत को सफल माना गया। परीक्षण संचालन के परिणामों के बाद किए गए कई छोटे सुधारों के बाद, इसे सभी उपयोगकर्ताओं के लिए लागू किया गया था।

1. आवेदन पर काम कर रहे क्रेडिट विश्लेषकों द्वारा बिताया गया समय लगभग 20% -30% कम हो गया है।
2. त्रुटियों की कुल संख्या में कमी आई है। प्रबंधकों ने कुछ प्रकार की सामान्य गलतियाँ करना बंद कर दिया है, और सामान्य तौर पर, संशोधन के लिए भेजे गए आवेदनों की संख्या में 10-30% की कमी आई है।
3. एक अलग बोनस के रूप में, कुछ उपयोगकर्ताओं ने नोट किया कि उनके लिए एक उधारकर्ता की प्रश्नावली को दूसरे की प्रश्नावली से अलग करना आसान हो गया। तथ्य यह है कि विश्लेषकों ने अक्सर विभिन्न विंडो में कई ऋण आवेदन खोले और उन्हें एक दूसरे से अलग करने का प्रयास किया। अब प्रत्येक ग्राहक के लिए अद्वितीय क्रेडिट इतिहास बनाकर ऐसा करना आसान हो गया है।

इससे आगे का विकास

कस्टम एप्लिकेशन में टूल को लागू करने का निर्णय लिया गया। बैंक के ग्राहक को न केवल तालिका की सहायता से, बल्कि उसी ग्राफ के रूप में अपने क्रेडिट इतिहास का मूल्यांकन करने में सक्षम बनाना। इससे न केवल उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार होना चाहिए, बल्कि क्लाइंट एप्लिकेशन के लिए बाजार के लिए एक अनूठा उपकरण भी जोड़ना चाहिए, जो बाजार में बैंक को उजागर करने के लिए उपयोगी होगा।