163,7 млрд рублей просрочки МФО в I квартале: сколько компании теряют на ручном обзвоне и как срезать ФОТ взыскания
В I квартале 2026 года микрофинансовые организации впервые передали коллекторам больше долгов, чем банки: 163,7 млрд рублей против 156,5 млрд по данным НАПКА. Цифру легко списать на закредитованность населения, но за ней стоит управленческая проблема: компании перестали успевать возвращать деньги своими силами на раннем этапе.

Что показала статистика НАПКА
Первый квартал дал трёхлетний максимум по суммам переданных долгов, и основной объём дали именно микрозаймы. Год назад расстановка была другой.
Показатель | Итог 2025 года | I квартал 2026 |
|---|---|---|
Доля банков | 56% | 44% (156,5 млрд ₽) |
Доля МФО | 37% | 46% (163,7 млрд ₽) |
Иные долги | 7% | ~10% |
Один квартал — ещё не тренд, и к концу года картина может выровняться. Но смещение уже подсвечивает главное: всё больше компаний не закрывают просрочку собственными силами и платят за это аутсорсом. Каждый рубль, отданный коллектору, — это недополученная маржа, которую можно было удержать на раннем этапе.
Скрытые убытки: за что компания платит оператору, пока он слушает гудки
Возьмём оператора с окладом 60 000 ₽. Со страховыми взносами (около 30%) полная стоимость для компании — примерно 78 000 ₽ в месяц, или около 465 ₽ за рабочий час. Это только цена присутствия сотрудника на рабочем месте.
В ручном режиме большая часть этого часа уходит не на диалог. Оператор набирает номер, слушает длинные гудки, упирается в автоответчики и недозвоны. Допустим, на эти операции тратится 60% оплаченного времени — оценка скорее консервативная.
Тогда на одного оператора компания платит около 47 000 ₽ в месяц за ожидание соединения. На отдел из десяти человек — порядка 470 000 ₽ в месяц, или около 5,6 млн рублей в год. Эти деньги не приносят ни возвращённого долга, ни проданного займа.
Два фронта, одна статья расходов
Медленный обзвон бьёт по компании сразу с двух сторон, и обе упираются в один и тот же фонд оплаты труда.
Взыскание (soft collection). В микрозаймах портфель короткий и быстро оборачивается, окно на возврат узкое. В первые дни заёмщик ещё идёт на контакт, и деньги реально вернуть силами компании. Если оператор физически не успел дозвониться вовремя, долг «остывает» и уходит коллектору вместе с частью маржи.
«В МФО окно для самостоятельного возврата долга измеряется не неделями, а днями. По нашей практике, если компания не вышла на контакт в первые 24–48 часов просрочки, вероятность возврата без коллектора падает кратно. Именно поэтому автоматизация этапа soft collection напрямую связана с сохранением маржинальности портфеля», — Карина Васильева, эксперт по продукту Скорозвона.
Добавьте сюда 230-ФЗ. Закон жёстко регламентирует частоту и время контактов с должником. Под нагрузкой оператор из-за человеческого фактора ошибается, и каждая ошибка — это штраф и репутационный риск для компании.
Выдача (продажи). Здесь давление не слабее. При высокой ключевой ставке и новых правилах оценки доходов воронка сужается, а лид дорожает. Чтобы компенсировать падение трафика, операторов сажают на ручной прозвон холодных баз — и квалифицированный сотрудник вместо сделок снова слушает гудки.
Действует жёсткое правило: кто перезвонил первым, тот забрал клиента. У компании есть 3–5 минут, пока заявка «горячая». Если за это время менеджер занят ручным набором по другой базе, оплаченный рекламой лид уходит к конкуренту, а бюджет на привлечение списывается в ноль.
Юнит-экономика отдела: ручной обзвон против автоматики
Разница между моделями — это разница в том, за что компания платит сотруднику. В ручном режиме она оплачивает ожидание соединения. В автоматическом — только результативный разговор.
Параметр | Ручной обзвон | Робот и предиктивный набор |
|---|---|---|
Первичный массовый обзвон | Делают штатные операторы | Делает голосовой робот |
Доля оплаченного времени на гудки и автоответчики | Высокая | Близка к нулю: оператор подключается к ответившему |
Контакт в первые 24–48 ч просрочки | Зависит от размера смены | Несколько звонков параллельно, высокий охват базы |
Масштабирование под пик | Только через найм | Меняется настройкой нагрузки |
Текучесть и выгорание | Растут на однотипных звонках | Рутина снята с людей |
Голосовые ИИ-роботы сегодня закрывают обе задачи. Они берут на себя первый массовый контакт: на взыскании напоминают о платеже и фиксирует намерение оплатить, в продажах квалифицируют базу и отсекают незаинтересованных. Оператор получает в работу только «тёплых» клиентов, не тратя время на рутинный прозвон.
В итоге тот же объём звонков закрывает меньшая команда. Компания платит за разговоры, а не за ожидание, и снимает с ФОТ расходы, которые в ручной модели росли линейно вместе с базой.
Что это меняет для персонала и HR
Сотни однотипных звонков людям, которые не рады разговору, — это прямой путь к выгоранию. Выгорание превращается в текучесть, а текучесть — в постоянные затраты на поиск, найм, адаптацию новичка, который только через два-три месяца выходит на нормальную результативность.
Когда первичный негатив и механический набор уходят роботу, у людей остаётся та работа, ради которой их нанимали: переговоры, отработка возражений, сложные кейсы. Состав отдела стабилизируется, расходы на найм снижаются, а выручка на одного сотрудника растёт без расширения штата.
Управленческий итог простой. Высокая ставка и регуляторное давление не оставляют запаса на раздутый колл-центр, который простаивает в затишье и не тянет в пик. Скорость контакта и стоимость рабочего часа становятся теми параметрами, по которым компания удерживает маржу в новых условиях рынка.
Информации об авторе
Этот пост написан блогером Трибуны. Вы тоже можете начать писать: сделать это можно .

