Автоматизация информационной поддержки процесса оценки кредитоспособности потребительского кредитования

Система реализует отработанный и содержательный бизнес-процесс  работы с клиентом в части предоставления им продуктов (как правило, кредитов того или иного вида). Бизнес-процесс  может быть настроен на условия в  конкретном банке.

Назначение данной системы  в следующем:

- создание единой базы данных по клиентам банка, зарегистрированных в рамках системы;

- автоматизация процессов регистрации и обработки заявок клиентов банка на предоставление продуктов в рамках системы;

- автоматизация процесса  принятия решения о кредитоспособности  клиентов на основе процедуры скоринга;

- обеспечение целостности  информации по клиентам в системе;

- накопление кредитной  истории клиентов банка;

- автоматизация процедур управления продуктами;

- обеспечение целостности  информации по кредитам в системе;

- получение статистической и аналитической информации по использованию продуктов банка;

- анализ истории предоставления  кредитов;

- расчет и перерасчет  скоринговых коэффициентов.

Система выполняет следующие  функции:

- регистрация и ведение  заявок клиентов на предоставление  продукта;

- выполнение проверок зарегистрированных заявок;

- выполнение расчета кредитного рейтинга клиента (скоринг);

- регистрация и ведение  информации о клиентах;

- управление статусами клиентов;

- сбор информации о  клиентах от других модулей  системы;

- предоставление информации  о клиентах другим модулям  системы;

- регистрация событий,  связанных с жизненным циклом  клиента;

- регистрация и ведение информации о кредитах;

- регистрация событий,  связанных с жизненным циклом кредита;

- управление статусами кредитов;

- сбор информации о  кредитах от других модулей  системы;

- предоставление информации  о кредитах другим модулям  системы.

Схема бизнес-процессов в  части предоставления продуктов  следующая:

- регистрация заявок клиентов  на предоставление продуктов (заявка содержит подробную информацию о клиенте);

- уточнение данных клиента; 

- предварительная проверка  заявок на полноту и достаточность  предоставленной информации;

- проверка на наличие  информации о клиенте в «черном списке»;

- проведение расчета кредитного  рейтинга клиента на основании зарегистрированной заявки;

- выполнение проверки информации на внешние условия;

- утверждение заявки кредитным инспектором;

- при необходимости согласование  условий предоставления продукта с клиентом;

- формирование пакета  документов для подписания клиентом;

- регистрация клиента в системе.

В разных странах набор  характеристик, описывающих заемщиков, и их относительный вес в оценке кредитного риска различаются, как  различны экономические условия  жизни и национальный менталитет. Поэтому нельзя автоматически переносить модель из одной страны в другую. В российских условиях параметры  одного региона не переносимы на ситуацию другого региона, на его уровни зарплат  и рисков. Более того, не дает эффекта  даже перенос скоринговой модели из одного банка в другой, поскольку  клиентская база каждого банка имеет  свои особенности.

Предлагается разработка и внедрение системы скоринга, позволяющей оценивать кредитный  риск заемщика и всего кредитного портфеля на основании уникальной модели, адаптивной к данным. Модель скоринга физических лиц может базироваться на анкетных данных заемщиков, экспертных знаниях менеджмента банка, численных  оценках, полученных на статистике «плохих» и «хороших» кредитов, численных  оценках, построенных на объективной  региональной и отраслевой информации.

В результате работы модели по оценке конкретного заемщика формируется  кредитный портрет потенциального заемщика, позволяющий производить:

- процедуру разделения потенциальных заемщиков на «плохих», которым не может быть выдан кредит, и «хороших», которым кредит может быть выдан;

- расчет индивидуальных параметров кредитной сделки для конкретного заемщика (лимит, процент, срок, график погашения кредита);

- расчет риска и управление кредитным портфелем по всем ссудам, выдаваемым частным лицам.

Методология решения базируется на анализе специфики деятельности банка. При этом учитываются как  группы клиентов (отраслевая и региональная принадлежность и др.), так и кредитные  продукты банка для физических лиц. Исходя из потребностей банка в развитии бизнеса и имеющихся данных, могут  быть построены скоринговые модели, основанные на экспертных знаниях банковского  менеджмента, на статистических данных, на учете макроэкономических данных о социально-экономическом развитии конкретных регионов и отраслей. Наиболее мощными по точности оценки кредитного риска являются модели, использующие комплексный подход, т.е. учет всех данных и экспертных знаний менеджмента  банка.

Ключевые преимущества от внедрения скоринговой системы:

1. Сокращение сроков принятия решения о предоставлении кредита. Увеличение числа и скорости обработки заявок за счет минимизации документооборота при выдаче кредита частным клиентам, как важнейший способ обеспечения доходности ритейлового кредитования.

2. Эффективная оценка и постоянный контроль уровня рисков конкретного заемщика.

3. Снижение влияния субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита. Обеспечение объективности в оценке заявок кредитными инспекторами во всех филиалах и отделениях банка.

4. Оценка и управление риском портфеля кредитов частным лицам банка в целом, включая его отделения. Учет, при определении параметров новых кредитов, уровня доходности и риска кредитного портфеля.

5. Реализация единого подхода при оценке заемщиков для различных типов кредитных продуктов банка (экспресс-кредиты, кредитные карты, потребительские кредиты, автокредитование, ипотечные кредиты).

6. Адаптация параметров кредита под возможности конкретного заемщика (кастомизация кредитного продукта).

7. Резкое расширение, за счет кастомизации кредитных продуктов, состава и численности кредитуемых лиц.

8. Сокращение численности банковского персонала, экономия за счет использования персонала более низкой квалификации.

9. Контроль всех шагов рассмотрения заявки.

10. Возможность вносить коррективы в методологию оценки централизованно и немедленно вводить их в действие во всех отделениях банка.

Для построения скоринговой  системы могут быть использоваться следующие типы данных:

1. Макроэкономические данные, представляющие собой статистическую информацию по социально-экономическому развитию для тех регионов, в которых имеются отделения (представительства, филиалы) банка, или в которых банк планирует их открыть.

2. Статистические данные предприятий регионов с тем, чтобы включить в модель скоринга информацию о принадлежности заемщика к определенному сектору экономики для повышения точности оценки.

3. Анкетные данные по всем имеющимся заемщикам банка в разрезе возвратов и невозвратов долга, а также по просроченным выплатам процентов и основной суммы долга. Состав анкетных данных, необходимых для работы модели, определяется после предварительного анализа.

4. Экспертные знания банковского менеджмента по каждому из типов кредитных продуктов банка.

В качестве иллюстрации на рисунке 3.1 приведен пример бизнес-процесса работы банка по кредитной заявке – от первого контакта с клиентом до принятия банком предварительного решения о предоставлении кредита на определенную сумму (до выбора заемщиком квартиры). Видно, что тут основную роль в снижении рисков до минимума играет согласованная работа всех сотрудников банка в соответствии с утвержденной схемой принятия решения.

Рисунок 2.1 – Пример бизнес-процесса принятия решения о предоставлении ипотечного кредита (до выбора квартиры заемщиком). Общая схема (для примера) и технология формирования заключения аналитиком банка

2.2 Алгоритм работы системы информационной поддержки оценки кредитоспособности потребительского кредитования в Железногорском филиале Сбербанка

 

Кредитоспособность заемщика зависит от многих факторов. Уже это само по себе означает трудность, поскольку каждый фактор (для банка – факторы риска) должен быть оценен и рассчитан. К этому следует добавить необходимость определения относительного «веса» каждого отдельного фактора для состояния кредитоспособности, что также чрезвычайно непросто.

Еще сложнее оценить перспективы  изменений всех тех факторов, причин и обстоятельств, которые будут  определять кредитоспособность заемщика в предстоящий период.

Способность заемщика погасить ссудную задолженность имеет  значение для кредитора лишь в  том случае, если она относится  к будущему периоду (является прогнозом  такой способности, причем прогнозом  достаточно обоснованным, правдоподобным). Между тем все показатели кредитоспособности, применяемые на практике, обращены в прошлое, так как рассчитываются по данным за истекший период или периоды, к тому же это обычно данные об остатках («запасах») на отчетную дату, а не более  точные данные об оборотах («потоках») за определенный период.

Дополнительные сложности  в определении кредитоспособности возникают в связи с существованием таких ее факторов, измерить и оценить  значение которых в цифрах невозможно. Это касается в первую очередь  морального облика, репутации заемщика, хотя не только их. Соответствующие  выводы не могут быть признаны неопровержимыми.

Наконец, значительные сложности  порождаются инфляцией, искажающей показатели, характеризующие возможности  погашения ссудной задолженности (это относится, например, к показателям  оборачиваемости капитала и отдельных  его частей – активов, основного  капитала, запасов), и неодинаковой динамикой объема оборота (из-за опережающего роста цен на реализуемую продукцию) и оценкой остатков (основных средств, запасов).

Итак, получить единую, синтетическую  оценку кредитоспособности заемщика с  обобщением цифровых и нецифровых данных нельзя. Для обоснованной оценки кредитоспособности помимо информации в цифровых величинах  нужна экспертная оценка квалифицированных  аналитиков.

В то же время сложность  оценки кредитоспособности обусловливает  применение разнообразных подходов к такой задаче – в зависимости, как от особенностей заемщиков, так и от намерений конкретного банка-кредитора. При этом важно подчеркнуть: различные способы оценки кредитоспособности не исключают, а дополняют друг друга. Это значит, что применять их следует в комплексе.

Процесс кредитования связан с действиями многочисленных и многообразных  факторов риска, способных повлечь  за собой непогашение ссуды в  установленный срок. Поэтому предоставление ссуд банк обуславливает изучением  кредитоспособности, т.е. изучением  факторов, которые могут повлечь  за собой их непогашение. Цели и задачи анализа кредитоспособности заключаются  в определении способности заемщика своевременно и в полном объеме погасить задолженность по ссуде, степень  риска, который банк готов взять  на себя; размер кредита, который может  быть предоставлен в данных обстоятельствах  и, наконец, условий его предоставления.

Все это обуславливает  необходимость оценки банком не только платежеспособности клиента на определенную дату, но и прогноза его финансовой устойчивости на перспективу. Объективная  оценка финансовой устойчивости заемщика и учет возможных рисков по кредитным  операциям позволяют банку эффективно управлять кредитными ресурсами  и получать прибыль.

Клиент, обращающийся в банк за получением кредита, должен представить  заявку, где содержаться исходные данные о требуемой ссуде: цель; размер кредита; на какой срок; предполагаемое обеспечение. К заявке должны быть приложены документы и финансовые отчеты, служащие обоснованием просьбы о предоставлении ссуды и объясняющие причины обращения в банк. Эти документы необходимая составная часть заявки. Их тщательный анализ проводится на последующих этапах, после того, как представитель банка проведет предварительное интервью с заемщиком и сделает вывод о перспективности сделки.

Система показателей, которые характеризуют кредитоспособность заемщика, включает в свой состав:

- возраст;

- постоянная регистрация;

- образование;

- место работы;

- сфера деятельности;

- квалификация;

- стаж работы на последнем месте;

- среднемесячный доход;

- семейное положение;

- количество детей;

- пол;

- кредитная история;

- просрочки по кредитным выплатам;

- неоплаченные штрафы ГИБДД и др.;

- претензии по выплате алиментов;

- задолженность по коммунальным платежам;

- наличие судимостей.

На рисунке 2.2 изображен алгоритм работы разработанной системы для оценки кредитоспособности. Он состоит из ряда типовых операций. Пример типовой операции «Возраст» представлен на рисунке 2.3.