Методы оценки кредитоспособности заемщиков в КБ

Первое свойство данных полнота  определяет их достаточность для  принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем  полнее данные, тем большее число  разных методов можно использовать, проще подобрать адекватный метод. Например, применение банком консервативной кредитной политики приводит, как  правило, к формированию низкодоходного и низкорискового кредитного портфеля. В нем могут отсутствовать дефолты клиентов или их будет очень мало. Такие данные нельзя будет использовать для построения статистической модели расчета вероятности дефолта заемщика, поскольку модель не на чем обучить. Однако данные могут быть использованы для построения экспертной методики оценки заемщиков. Обобщив данные по хорошим заемщикам, мы можем определить портрет «идеального заемщика» (очень низкий кредитный риск) и несколько градаций в сторону увеличения кредитного риска, который банк сочтет еще приемлемым. Это упрощенный пример построения экспертной методики, но он точно отражает зависимость требуемой полноты данных от бизнес-задачи. В процессе использования разработанной методики (модели) должен быть обеспечен сбор данных, необходимых и для оценки заемщика, и для проверки и перестройки модели. Например, если мы используем в оценке кредитоспособности клиента уровень его должности (входит в руководящий состав или нет), то анкета заемщика должна содержать не прямой вопрос об уровне, исходя из ответа на который операционисту придется самостоятельно делать выводы, а четкие и предполагающие однозначный ответ вопросы. Система преобразования данных в соответствии с заложенными в нее правилами далее определит уровень должности. Так, руководитель организации и его заместитель, предприниматель, имеющий собственное дело, будут отнесены к руководящему составу, а все остальные к неруководящему. Процедура выявления факторов кредитного риска предполагает, что мы заранее решили, какие это могут быть факторы, и организовали грамотный сбор информации. Если мы считаем, что информативный признак отрасль, в которой работает клиент, то следует заранее составить достаточно детальный справочник. Включать в него поле «Другая отрасль» не стоит, иначе даже хорошо прописанные правила не позволят избежать того, что линейный работник, не понимая действительной потребности в информации, будет наиболее часто указывать «другую» отрасль, а при детализации в поле ввода ее нельзя будет однозначно идентифицировать; возможен также ввод с ошибками.

Достоверность данных в процессе оценки кредитного риска это важный и очень интересный показатель их качества. Ведь если бы все данные заемщиков  были стопроцентно достоверными, то модель оценки вероятности дефолта клиента  можно было бы довольно легко построить  при условии актуальности информации. Однако многие заемщики по той или  иной причине скрывают и искажают информацию о себе или своем бизнесе. Кредитование сотрудников предприятий  участников зарплатных проектов банка обеспечивает ему достоверную информацию о доходах заемщиков. При выходе на открытый рынок достоверность информации снижается даже при условии представления справки по форме № 2-НДФЛ. Выход на рынок экспресс-кредитования, где доходы заемщика подтверждаются только его словами, еще заметнее снижает достоверность таких данных. Помимо этого, заемщик, в том числе и корпоративный, может искренне заблуждаться в отношении своей способности вернуть кредит, подправляя данные в нужном направлении, а может и не собираться его возвращать. Таким образом, не все зафиксированные данные являются полезными в базе всегда присутствует какой-то уровень «посторонних сигналов», снижающих ценность имеющейся информации. В этом случае для построения модели вероятности дефолта может потребоваться либо большее количество данных, либо более сложные методы, которые применяются в моделях выявления мошенничества.[26,с.67]

Если данные недостоверны или неполны, получить адекватную информацию сложно. Однако даже наличие полных и достоверных данных не гарантирует  получения адекватной информации, если к ним были применены неадекватные методы обработки. Простейший пример расчет долговой нагрузки с целью определения  того, будет ли заемщик соблюдать  условия погашения запрашиваемого кредита. Если при расчете учитывать  только оцениваемый кредит, игнорируя  кредиты в других банках, полученная информация вряд ли будет адекватной для оценки кредитоспособности заемщика.

Еще один важный фактор кредитного процесса доступность информации. Так, могут отсутствовать сами данные, которые необходимы для оценки кредитоспособности заемщика и управления кредитным  риском. Поэтому при построении кредитного процесса необходимо определить состав требуемых достаточных данных, которые  в дальнейшем будут храниться  с учетом целей развития кредитного риск-менеджмента. С другой стороны, сам банк может разрабатывать и внедрять такие продукты, продажа которых затрудняет получение информации о заемщике (имеются в вижу уже упоминавшиеся выше экспресс-кредиты). Не получая достоверной информации о доходах заемщиков, банк не может обеспечить качественный контроль кредитного риска и зачастую поневоле делает упор на управление. Во-первых, ограничивается сумма, подверженная кредитному риску (сумма кредита). Во-вторых, потери покрываются завышенной платой за кредит. Отсутствие адекватных методов обработки данных также приводит к тому, что информация оказывается недоступной: она вроде бы и есть, а использовать ее невозможно.

И последнее из рассматриваемых  свойств актуальность информации. Значимость этого свойства понятна любому кредитному аналитику. Так, достоверная и адекватная, но устаревшая информация о финансовом состоянии заемщика или его управлении может приводить к ошибочному решению или непринятию нужного  решения в нужный момент.[23, с. 102]

На наш взгляд, основных целей в процессе кредитования может  быть две. Первая это получение целевой  доходности с определенного объема портфеля кредитов и при этом контроль риска. Вторая получение определенной доходности кредитования с учетом риска  для портфеля желаемого объема. Несмотря на похожесть формулировок, эти две  цели имеют существенные отличия (таблица). Первая подразумевает контроль кредитного риска, а вторая управление риском.

Соответственно и анализ процедур использования моделей  в рейтинговом процессе будет  для двух случаев разным. Для второго  случая (далее продвинутый процесс, где применимо), когда в качестве цели мы выбираем повышение доходности кредитования с учетом риска, что  достигается при помощи активного  управления рисками, даже многие компоненты кредитного процесса должны быть другими. На первом шаге мы определяем, не является ли данная сделка с данным клиентом чрезмерно рискованной, отсекая  клиентов, не соответствующих требованиям  кредитной политики (т.н. «нежелательные клиенты»), при помощи негативных бизнес-правил. Далее на стадии рейтинговой оценки возникает существенное отличие: на смену качественной оценке с размытыми границами, которые при желании легко сдвинуть в ту или иную сторону, приходит количественная прозрачная оценка, привязанная к централизованно установленному аппетиту к риску.

Следующим этапом продвинутого процесса является установление платы  за риск. То есть кредитный процесс  должен включать методику установления цен для разных кредитов в зависимости  от затрат на кредит и принимаемого риска и соответствующий подпроцесс определения стоимости кредита с учетом риска. При этом, говоря о риске кредита, мы должны учитывать не только ожидаемые потери, покрываемые резервами, но и неожидаемые, которые должны покрываться собственным капиталом банка. Чем выше кредитный риск сделки, тем выше плата за кредит. И, конечно, при определении платы за кредит мы учитываем специфику продукта корпоративный это или розничный кредит, стандартный или нестандартный, какова рыночная стоимость аналогичных продуктов.[10, с. 96]

Здесь мы подходим к взаимосвязи  кредитного процесса с другими процессами банка. Лучшие практики убеждают нас  в том, что хорошо бы прогнозировать прибыльность клиента, учитывая возможные  продажи других кредитных и некредитных продуктов. Для этого кредитный процесс должен быть включен в банковский процесс анализа и прогноза взаимоотношений с клиентами, который, как правило, основывается на концепции Lifetime Value (LTV, учитывающей текущую стоимость клиента (приносимую прибыль), будущую стоимость и лояльность клиента. Для оптимизации кредитного процесса желательно иметь возможность оценить, можем ли мы сделать клиента (или сделку) прибыльным прямо сейчас. Допустим, клиент запрашивает кредит на определенные срок и сумму, но с этими параметрами кредита вероятность дефолта оказывается высокой выше порога отсечения. Продвинутые технологии позволяют рассчитать такие параметры кредита, которые сделают вероятность дефолта ниже порогового значения. Банк сможет выдать данному клиенту кредит, который тот с большой вероятностью вернет. Для повышения прибыльности кредитоспособного клиента могут использоваться наборы «позитивных» бизнес-правил, позволяющие предложить такому клиенту условия лучше стандартных, продление кредита или дополнительный кредит, что является хорошим способом увеличения продаж и дохода от клиента при известном и приемлемом уровне риска.

Однако соблюдения всех условий  на уровне одной сделки для принятия окончательного решения недостаточно, поскольку оно должно быть основано на оценке доходности и риска портфеля и зависит от того, как далее  банк намерен поступать с выданными  ссудами. Поэтому портфельный управляющий  рассчитывает лимиты на основе портфельного анализа и выносит предложения  по делегированию полномочий, которые  зависят не только от суммы ссудной  задолженности, но и от рисков и типа кредитного продукта. Таким образом, решения в кредитном процессе принимаются с учетом установленных  кредитным комитетом или органом  управления банка полномочий и лимитов, а в случаях оценки корпоративных  или проектных рисков может проводиться  портфельный анализ специально для  оценки влияния сделки на кредитный  портфель.[13, с. 76]

Все вышесказанное приводит нас к заключению, что столь  сложный процесс должен быть четко  формализован и прописан в регламентах  банка, причем регламент должен обязательно  включать и все средства встроенного  контроля. Формализация и стандартизация процессов по типам клиентов, продуктов, рисков позволят снизить затраты  на проверку правильности реализации процесса, а также выявить риски  самого процесса.

Использование продвинутых  методик порождает более высокие  требования к информационной поддержке. Большинство российских банков, даже передовых, располагают лишь фрагментированными базами данных по клиентам и сделкам, не обеспечивающими полноту и  актуальность информации, необходимой  для внедрения продвинутого кредитного процесса, который требует наличия  интегрированной системы сбора  данных и их обработки. Почему такая  ИТ-система необходима? Во-первых, все методы количественного анализа и оценки, результаты которых используются для принятия решений по кредитованию и дальнейшей судьбе кредита, требуют данных высокого качества. Во-вторых, должны быть обеспечены автоматизированное выставление лимитов по результатам портфельного анализа и, что не менее важно, автоматизированный контроль за их соблюдением. В-третьих, быстрое принятие решений, более точные оценки риска и прочие отличительные свойства продвинутого процесса предполагают наличие развитой системы отчетности, построение которой с учетом актуальности информации возможно лишь на интегрированной ИТ-платформе.

Большим плюсом интегрированной  ИТ-платформы является прозрачность информационных потоков и управления риском в кредитном процессе. Мы рекомендуем в рамках валидации рейтинговой системы проводить анализ системы отчетности и процедур рассмотрения проблем. Говоря об анализе системы отчетности, вспомним, что мы говорили о валидации качества данных. Все вышеперечисленные свойства полнота, достоверность, адекватность, доступность, актуальность относятся и к отчетам, генерируемым в кредитном и рейтинговом процессах. Дополнительно следует учесть, что система отчетности должна иметь иерархическую структуру и соответствовать структуре управления: на нижнем уровне больше отчетов, и они более детализированы, на верхнем уровне присутствуют только наиболее важные отчеты. Электронный документооборот будет большим плюсом.[30, с. 99]

Особый вопрос это проблемы, которые могут возникать при  осуществлении рейтинговой оценки даже при правильной организации  процесса, и рассмотрение этих проблем. Очертим основные болевые точки, в которых в первую очередь  могут возникать проблемы.

Во-первых, это сочетание  результатов расчетов модели внутреннего  рейтинга с профессиональным суждением. Процесс такого сочетания может  возникать в двух случаях. В первом случае банк, имея полностью формализованную  модель оценки заемщиков, намеренно  выделяет зону, по вероятности дефолта  заемщика лежащую между зонами одобрения  и отказа. В такой зоне решение  принимает андеррайтер. Эта ситуация довольно прозрачна с точки зрения проверки и работы андеррайтера и точности модели. Модель «отвечает» за ошибки первого рода (выдача кредитов плохим заемщикам) в зоне автоматического одобрения и за ошибки второго рода (отказ хорошим заемщикам) в зоне автоматического отказа. И если сформированы четкие правила работы андеррайтера что именно, не учитываемое моделью, он должен оценивать и как, то ошибок и намеренных неправильных действий будет немного и их будет легко выявить.

Вторая ситуация является более сложной и связана чаще всего с оценкой корпоративных  ссуд или проектов, когда невозможно применить полностью формализованную  модель внутреннего рейтинга. Как  правило, в этом случае имеется выделенная часть факторов риска, на основе которых  по формализованной модели строится внутренняя рейтинговая оценка. Однако в дополнение к ней кредитным  аналитиком всякий раз проводится оценка тех существенных, но плохо формализуемых  факторов, которые не могут быть учтены моделью. Окончательная рейтинговая  оценка формируется на основе сочетания  рейтинга по модели и рейтинга, устанавливаемого человеком. В этой ситуации андеррайтер  может как одобрить кредит с высокой рейтинговой оценкой по модели, так и отклонить его. Возможна и ситуация, когда кредит с низкой оценкой по модели одобряется андеррайтером. Понятно, что в этом случае чаще возможны ошибки и злоупотребления. Поэтому мы рекомендуем четко прописывать порядок сочетания профессионального суждения и результатов оценок модели. Банк также должен иметь правила и процедуры отслеживания случаев отмены результатов оценки риска при помощи утвержденной модели, например кредитного рейтинга, менеджером банка, обязательно анализировать их при валидации рейтингового процесса.[11, с. 87]

Второй проблемной зоной  является процесс мониторинга работы модели внутреннего рейтинга (скоринга) и внесение изменений в модель. К сожалению, не существует какого-то одного показателя, который вовремя нам просигнализировал бы, что нужно провести проверку работы модели и, возможно, ее перестроить. На качество работы модели (ее способность отличать хороших заемщиков от плохих) влияет множество факторов: изменение макроэкономических условий, маркетинговая политика банка и действия конкурентов, приводящие к изменению состава заемщиков, и пр. Поэтому риск-менеджер должен отслеживать целый ряд показателей и проводить их совместную оценку, чтобы определить момент изменения модели. Хотя это и непростая задача, решение у нее есть. Гораздо сложнее дело обстоит в случае использования экспертных методов, на основе которых формируется мотивированное суждение кредитного аналитика, там даже нет критериев, которые позволили бы сказать, что оценка может стать неадекватной до тех пор, пока явно не ухудшится состояние кредитного портфеля.

Если мы определили, что  модель внутреннего рейтинга пора перестраивать, то изменения должны вноситься лицами, которые имеют право это делать, и обязательно документироваться, причем все. Мелочей здесь нет! Необходимо ограничить доступ сотрудников к  моделям и ключевым поддерживающим их программам. Изменения в рейтинговом  процессе, критерии или индивидуальные параметры рейтинга должны быть документированы  и сохраняться для проверки органами надзора. Банк должен иметь правила  и процедуры исключения переменных или изменения входных данных человеком. При внедрении внутреннего  рейтинга (скоринга), особенно если он используется для расчета требований к собственному капиталу банка под кредитные риски, должна быть определена ответственность: за первоначальное одобрение модели (методики) рейтинга; одобрение допущений; проверку потоков данных; валидацию работы модели; оценку базы данных; перестройку модели; инсталляцию новых релизов.