Методы оценки кредитоспособности заемщиков в КБ

С точки зрения процесса кредитные  заявки из территориальных банков направляются в единый центр, централизованно  обрабатываются, по ним автоматически  или с участием андеррайтера принимается  решение. Принятые решения возвращаются в точки территориальных банков, где кредитные инспекторы на основании  решения по заявке оформляют выдачу кредита.

Если раньше заявку клиента банки рассматривали около недели, то сейчас — два-три дня. Фактическое среднее время обработки — 50 часов

Верификация данных клиента идет по нескольким основным направлениям.

Во-первых, это проверка заемщика на минимальные требования, которым  он должен соответствовать, что является условием предоставления продукта.[4, с. 78]

Во-вторых, на основании данных Федеральной  миграционной службы осуществляется подтверждение  соответствия личности и представленных документов.

В-третьих, банк осуществляет подтверждение занятости и представленного уровня дохода на основании различных алгоритмов проверки, в том числе с использованием информации из внешних источников.

В-четвертых, осуществляется проверка кредитной истории и платежной  дисциплины клиента. Банк взаимодействует с основными бюро кредитных историй.

И это только часть автоматизированных проверок клиента, осуществляемых в  процессе. Такая глубина проверки позволяет обеспечить достаточно низкий уровень риска.

Решение в каких-то случаях принимает  машина, в каких-то человек. Это зависит  от сложности случая, от выбранного кредитного продукта. Первичная оценка осуществляется непосредственно в  точке кредитным инспектором. Заявка вводится в систему, дальше обработка  происходит централизованно. Окончательное  решение по кредиту принимается  также централизованно, на уровне центра предкредитной обработки. Решение принимается либо автоматически, либо вручную андеррайтером — сотрудником центра.

Раньше в процессе обработки  и принятия решения было задействовано  до 11 человек, с учетом случаев, когда  решение принималось на кредитном  комитете. Сейчас максимальное число  задействованных в процессе обработки  и принятия решения сотрудников  — один, в большинстве случаев  решение принимается системой автоматически.

 «Кредитная фабрика» работает  больше года — она была запущена в Москве в октябре 2011 года. По состоянию на 1 октября 2012 года было выдано 26 тыс. кредитов. Кредитный портфель — 5,2 млрд. рублей. На просрочке свыше 30 дней — всего около 10 кредитов. Существенно выросла средняя сумма кредитов — с 45 до 189 тыс. рублей.[17, с. 54]

Раньше в процессе было задействовано  до 11 человек. Сейчас максимальное число  сотрудников — один, в большинстве  случаев решение принимается  системой автоматически.

Также вырос уровень одобрения  заявок. Средний % одобрения сейчас по стране у нас составляет 56%. При этом в сентябре по некоторым территориям — больше 60%. В момент запуска программы уровень был 45%. А до этого вообще никто не регистрировал % отказов, статистики не велось.

Кроме того, с момента запуска  очень сильно выросло количество заявок. Особенно за август-сентябрь —  рост составил 40%. Уже есть отклик от населения. К примеру, в Северо-Западном банке в момент запуска было некоторое снижение числа заявок и выдач, но как только клиент начинает привыкать — начинается достаточно бурный «разгон». Это было и в Москве.

Сейчас «Кредитная фабрика» выдает всю розничную продуктовую линейку, кроме ипотеки и карт. Банк уже закончил пилотировать автокредиты в Москве и Санкт-Петербурге, и уже идет тираж этого продукта на точки продаж в столице и Северо-Западном банке. Кредитные карты планируется перевести на платформу «Кредитной фабрики» в первом полугодии следующего года, а ипотеку — во втором.

Банк использует эту систему в полном объеме в Москве и в Северо-Западном банке. На данный момент работают также две пилотные точки: одна в Центрально-Черноземном банке, другая в Среднерусском. И заканчиваем тесты в Юго-Западном и Северо-Кавказском банках. До конца года банк должен закончить тираж в Центральной России, быть в стадии активного тиража на юге России и начать тираж на Урале и Западном Урале.

Полностью перевести всю страну на платформу «Кредитной фабрики» банк намерен уже в 2013 году.

У банка большие запасы по оптимизации программы. В ближайший год планируется довести систему до такого состояния, чтобы она была «дружелюбной», но при этом не пропускала ошибки, проверяла все сразу при вводе информации. Потому как ошибка при вводе и ее последующее выявление — это время клиента. К тому же потом придется обращаться к будущему заемщику по телефону, что может причинять неудобства.

Совершенствуя рабочее место кредитного инспектора, мы совершенствуем взаимодействие Сбербанка с клиентом. То есть мы убираем сучки и задоринки, которые  могут возникнуть в таких случаях.

Кроме того,банку хочется усовершенствовать процедуры внутри самого процесса. Например, уменьшить долю операций, обрабатываемых вручную. В следующем году банк будет подключать новые внешние источники информации о клиенте.[15, с 74]

Хочется поработать также над уровнем  одобрения, чтобы уметь принимать  адекватные решения с учетом специфики как московского клиента, так и клиента, живущего в совсем маленьком населенном пункте и имеющего специфический доход. То есть максимально индивидуально подойти к этим клиентским слоям, объясняя машине, как их одобрять. Это усложнит систему, но позволит улучшить качество отсева и сделать уровень одобрения более высоким.

Уже к концу следующего года будущая  версия «Кредитной фабрики» Сбербанка  России будет сильно отличаться от того, что есть в настоящий момент.

Банк рассчитывал на то, что в результате усовершенствования процесса выдачи кредитов вырастет кредитный портфель банка и увеличится наша доля на рынке. На рынок выходило много игроков, которые конкурировали на разных продуктах, но при этом имели уже в прежние годы, в отличие от нас, удобные для клиента и эффективные для банка процессы кредитования. Это подвигло банк на то, чтобы измениться.[20, с. 67]

Вторая цель — построение эффективной  системы управления рисками кредитного портфеля, который раньше был разделен на тысячи кусочков, и управление им было в принципе невозможно. Детальную  картину того, как меняется профиль  риска по продукту, территории или  точке, необходимо отслеживать на регулярной основе, что тоже раньше было невозможно.

Сейчас одна из ключевых проблем  для нас — взаимодействие с  внешними источниками данных, поскольку  банк не может влиять на устранение ошибок и скорость реакции. Приходится совершенствовать систему банка, искать обходные пути. Это то, чем мы занимаемся сейчас и будем очень плотно заниматься в ближайшие несколько месяцев.

Но главное уже произошло  — технология «Кредитной фабрики» Сбербанка России распространяется очень быстро и захватывает все  новые и новые территории и  кредитные продукты.

2.2. Основные пути  совершенствования оценки кредитоспособности  физических лиц в Сбербанке

Устойчивость и соответственно надежность каждого отдельного филиала также во многом определяются надежностью его системы управления рисками. Напомним принятое в международной практике определение риска: «риск это угроза того, что некое событие, действие либо бездействие негативно повлияет на способность организации реализовывать свои бизнес-цели или стратегию». Банки принимают риски, чтобы обеспечить доходность деятельности и рост стоимости банка в соответствии со своей стратегией. Поэтому система управления рисками банка это не преграда на пути рисков, она должна представлять собой «сито», которое пропускает только риски, обеспечивающие требуемую доходность. Точнее, это «система фильтров», каждый из которых представляет собой определенный уровень контроля за риском. При этом в системе риск-ориентированного внутреннего контроля под контролем понимается всякое действие, предпринимаемое органом управления для повышения вероятности того, что установленные цели организации будут достигнуты.[19, с. 45]

Для большинства российских банков основной вид доходной деятельности кредитные операции, поэтому очень  значимой является система управления кредитным риском. Схематично эшелонированную  оборону (или «систему фильтров»  в отношении кредитного риска) можно  представить следующим образом.

Начнем анализ схемы сверху. Создаваемые филиалом резервы на возможные потери по ссудам и собственный капитал, поддерживаемый против принимаемого кредитного риска, призваны в основном снизить влияние кредитных потерь на финансовую устойчивость филиала №4423 ОАО «Сбербанка России», если эти потери произойдут. Поэтому с точки зрения ограничения кредитного риска рассматриваемый контроль это самый крупноячеистый фильтр, лишь до некоторой степени ограничивающий аппетит банка к принятию кредитного риска. На этом же уровне лежат и методики (подходы), применяемые банком для расчета резервов и требований к собственному капиталу. Чувствительность контроля к принятию кредитного риска будет зависеть от того, на основе каких моделей определяются требования к собственному капиталу и проводится расчет резервов. Наименее чувствительным к фактически принимаемым кредитным рискам является стандартизованный подход определения требований к собственному капиталу. При одной и той же величине регуляторного капитала принимаемые кредитные риски банка могут варьироваться в довольно широком диапазоне, что и отражает слабую чувствительность стандартизованного подхода. Использование продвинутых подходов (внутренних рейтинговых систем) для определения параметров, необходимых для расчета требований к собственному капиталу под кредитные риски, увеличивает чувствительность: чем выше кредитные риски, тем больший собственный капитал требуется для покрытия неожидаемых потерь, и наоборот. Чем более точные модели внутренних рейтингов и кредитного портфеля используют банки, тем точнее можно рассчитать и требования к создаваемым резервам.

Следующий уровень обороны  параметры кредитных продуктов, которые в общем-то относятся к стратегическим и операционным факторам риска, но могут усиливать и даже вызывать кредитные риски. Средства контроля этого уровня уже частично позволяют ограничить принятие кредитного риска «на входе», но в основном они также призваны уменьшить величину потерь при реализации кредитного риска. Если мы выдаем небольшие суммы и (или) требуем соответствующее обеспечение по кредиту, то суммы потерь в случае дефолта клиента будут небольшими. Это уже более тонкий фильтр.[29, с. 91]

На третьем уровне лежат  методики (модели) внутренних рейтингов, которые банк применяет для оценки кредитоспособности заемщиков. Надежные методики (модели) определения вероятности  дефолта (PD) заемщика позволяют снизить  частоту реализации кредитного риска. Так, если мы установим порог отсечения в 5% по вероятности дефолта, рассчитываемой по качественной внутренней методике оценки, доля дефолтов в портфеле будет, как правило, менее 5%. При использовании внутренних рейтингов для расчета требований к собственному капиталу рейтинг должен захватывать и часть предыдущего уровня, а именно включать рейтинг кредитного продукта и обеспечения. Это дает возможность, помимо оценки вероятности дефолта заемщика, оценивать и такие параметры кредитного риска, как потери в случае дефолта (LGD) и экспозицию кредитного риска (EAD). Третий уровень обороны является ключевым, поэтому Базельский комитет предъявляет определенные требования к проверке того, насколько хороши и насколько правильно работают методики (модели).

Как мы видим, помимо оценки (валидации) рейтинговой системы, необходимо проводить валидацию и рейтингового процесса. В нашей «системе фильтров» это основание пирамиды, то есть очень важная часть защиты от кредитного риска, хотя в данном случае факторы, которые приводят к его реализации, лежат в области операционных рисков. Несмотря на то что мы сейчас говорим об операционных рисках, которые опосредованно вызывают кредитный риск, именно на долю этих факторов приходится более 60% реализации кредитного риска. Важность регламентного и ресурсного обеспечения риск-менеджмента в кредитном процессе демонстрируют простые соображения. Если у банка есть идеальная модель оценки риска заемщиков, очень точно оценивающая кредитный риск, но ее применение организовано неправильно, она не встроена в процесс принятия решений, то пользы от модели не будет. С другой стороны, отсутствие точной модели будет менее значимым, если у банка идеально налажен процесс риск-менеджмента, встроенный в кредитный процесс, и имеются соответствующие ресурсы, например опытные кредитные аналитики. Да, кредитный процесс будет более медленным и затратным, но априори более эффективным, чем в первом случае. Поэтому нужно помнить, что риск-менеджмент это в первую очередь управление, которое может быть основано как на количественных оценках кредитного риска при помощи математических моделей, так и на экспертных оценках или на сочетании количественной и экспертной оценок. При безусловной необходимости контроля за рисками, то есть системы «тонкой очистки», упор все-таки должен быть сделан на управлении рисками, в том числе и на процессном компоненте.[12, с.69]

Рассмотрим более подробно каким критериям должен соответствовать рейтинговый процесс.

Процесс рейтинговой оценки является ключевым в кредитном процессе, поскольку обеспечивает и контроль риска, и основу для кредитного менеджмента. В каких случаях мы должны проверять  качество работы внутреннего рейтинга и рейтингового процесса? Только ли в том случае, когда банк с разрешения регулятора использует одни и те же модели при принятии кредитных решений  и при оценке требований к собственному капиталу, то есть при оценке регуляторного  капитала? Конечно же, валидацию следует проводить в любом случае. Компоненты валидации процесса рейтингования включают: анализ качества данных; анализ процедур использования моделей в рейтинговом (или другом соответствующем) процессе; анализ системы отчетности и процедур рассмотрения проблем.

Первый компонент валидации рейтингового процесса анализ качества данных как бы примыкает к блоку валидации рейтинговой системы, что неудивительно, поскольку без данных хорошего качества любая самая точная модель бесполезна. При этом в зависимости от задачи требования к данным будут разными. Потребность же в качественных данных определяется тем, что они лежат в самом низу пирамиды, обеспечивающей через их преобразование в значимую информацию то «знание» о кредитоспособности клиента, которое необходимо для принятия решения.[8, с. 63]