Совершенствование кредитования физических лиц в ЗАО «ВТБ-24»

Несмотря на возросшую конкуренцию, ЗАО «ВТБ-24» сохраняет за собой ведущую позицию, предлагая клиентам новые услуги, и остается одним из крупнейших и динамично развивающихся универсальных банков в стране.

 

 

 

 

 

3. Совершенствование кредитования  физических лиц в ЗАО «ВТБ-24»

3.1. Сложность существования банка  на современном этапе

Банковская сфера составляет неотъемлемую черту современного денежного хозяйства, деятельность банков тесно связана с потребностями воспроизводства. Находясь в центре экономической жизни, обслуживая интересы производителей, банки опосредуют связи между промышленностью и торговлей, сельским хозяйством и населением. Высокие и устойчивые темпы экономического роста и достигнутая макроэкономическая стабильность и высокая конкуренция в банковском секторе требуют от руководства коммерческих банков выработки новых решений, направленных на обеспечение поступательного развития на основе укрепления его устойчивости, повышения конкурентоспособности, усиления защиты интересов и укрепления доверия вкладчиков и других кредиторов банков. В долгосрочной перспективе конкурентоспособность банка также зависит от сильного бренда, а также способности собственника и менеджмента банка постоянно искать новые пути развития.

Всем     этим требованиям в полной мере отвечает один из лидеров национального банковского сектора России - банк ВТБ.  За всю историю своего существования ВТБ сумел занять прочные позиции на всех сегментах рынка банковских услуг и добиться международного признания. Банк заслужил репутацию одного из самых надежных и финансово устойчивых банков страны.

Кредитные операции являются основным источником доходов банков. При этом предрасположенность физических лиц к кредитованию превышает склонность к сбережениям в банковской системе, т.е. население становится чистым заемщиком. В условиях инфляции и нереальности создания надежных накоплений, кредит является единственным источником денежных средств. С другой стороны, для банков большое значение имеет и то обстоятельство, что по мере разбухания кредитных портфелей и увеличения объемов ссудной задолженности возрастают риски и издержки кредитования.

Степень кредитного риска зависит главным образом от организации кредитного процесса банком. Наличие инструктивных и методологических документов, регулирующих операции банка, разработка четкой процедуры рассмотрения и разрешения ссуды, определение требований к кредитной документации, создание системы эффективного контроля за обоснованностью выдачи ссуды и реальностью источников ее погашения, хорошая постановка аналитической работы в банке и высокий уровень информации о клиентах - все это в значительной мере уменьшает риск кредитных сделок банка. В условиях усиления конкуренции между банками механизм выдачи кредитов становится все проще: процентные ставки и тарифы снижаются, растут сроки, на которые можно взять кредит и суммы, банки устанавливают отсрочку первого платежа, снижаются требования по списку предоставляемых клиентом документов. Это в свою очередь приводит к росту просроченной задолженности. Вот почему все более важную роль начинают играть факторы, связанные с формированием и повышением эффективности кредитного процесса.

ВТБ банку, как и его конкурентам, нужно постоянно внедрять мероприятия, новые продукты и услуги, для устойчивости работы банка и конкурентоспособности.

 

 

 

3.2. Мероприятия совершенствования  кредитования физических лиц  в ЗАО «ВТБ-24» и их эффективность.

Анализ кредитной политики банка показал, что она является достаточно эффективной. Однако на фоне общих тенденций на рынке потребительского кредитования банку можно рекомендовать следующее.

1. Снижение кредитных рисков.

Основное направление снижения кредитного риска – это формирование надежного состава клиентов, имеющих расчетные счета в конкретном банке. Поэтому оценка кредитоспособности клиента является важнейшим этапом в процессе кредитования, и любому коммерческому банку необходимо придавать огромное значение разработке современной методологической базы оценки кредитоспособности, тестированию квалификации кредитных работников.

В ЗАО «ВТБ-24», как показал анализ, разработана достаточно эффективная система управления кредитными рисками (о чем свидетельствует низкий уровень просроченных ссуд в кредитном портфеле банка). Однако в данной системе есть и свои недостатки. При оценке кредитоспособности заемщика в учет принимаются, как правило, достоверность предоставленных Заемщиком сведений, а также величина доходов Заемщика.

Коэффициент определяет предельно допустимую долю расходов Заемщика / Созаемщика по кредиту (в части платежей по основному долгу и процентам) в совокупных доходах Заемщика / Созаемщика. Превышение коэффициента свидетельствует о повышенном риске Банка при предоставлении кредитных средств.

При оценке кредитоспособности Заемщика ЗАО «ВТБ-24» не учитывает такие факторы как наличие сберегательного счета в банке, наличие недвижимости, страхование жизни Заемщика.

Помимо расчета платежеспособности Заемщика при предоставлении банком потребительского кредита использовать модель бальной оценки кредита. В этом случае потенциальному заемщику предлагается заполнить специальные стандартные анкеты. Баллы начисляются в зависимости от возраста, пола, семейного положения, месячного дохода, оседлости, занятости в конкретной отрасли и срока работы на определенном месте, наличия сберегательного счета в банке, недвижимости, страхового полиса и т.д. Для принятия положительного решения необходимо, чтобы итоговая сумма баллов превысила определенный уровень.

Упрощенная модель бальной оценки заемщика потребительского кредита, основана на девяти факторах:

1) возраст заемщика: 0,01 балла  за каждый год сверх 20 лет при  максимуме 0,3 балла;

2) пол: 0,4 балла – женский; 0 – мужской;

3) оседлость: 0,042 балла за  каждый год, прожитый в данной  местности, при максимуме 0,42 балла;

4) занятость: 0,55 балла за  профессию с низким уровнем  риска для жизни; 0 – с высоким  риском, 0,16 балла – за все остальные  профессии;

5) отрасль: 0,21 балла для  работников коммунальных служб, государственных и банковских  служащих, 0 – для всех остальных;

6) стабильность занятости: 0,059 балла за каждый год на  данном месте работы при максимуме 0,59 балла;

7) наличие сберегательного  счета в банке: 0,35 балла;

8) наличие недвижимости: 0,35 балла;

9) страхование жизни: 0,19 балла.

Критической в данной модели является сумма в 1,25, т.е. если итоговый балл клиента ниже указанного уровня, ему кредит предоставлен не будет.

Это позволит ЗАО «ВТБ-24» не только рассчитать платежеспособность клиента, но также и учесть дополнительные риски при потребительском кредитовании.

2. Внедрение новых кредитных  технологий (например, кредитный скоринг).

Основными источниками дохода Банка являются кредитование населения, малого и среднего бизнеса, крупных корпоративных клиентов, торговля ценными бумагами и обслуживание VIP-клиентуры. ЗАО «ВТБ-24» планирует увеличивать портфель розничных потребительских кредитов.

Решение состоит в создании адаптивных систем кредитного скоринга, опирающихся на демографическую, ситуационную и историческую информацию.

Демографическая информация - это анкетная информация о клиенте.

Ситуационная информация - информация о том за каким кредитом, в какое место и время пришел клиент. В случае револьверного кредитования такая информация отсутствует.

Историческая информация - информация об истории финансовых операций с клиентом. Пока что в большинстве случаев такая информация отсутствует.

С полученной информацией производится два основных действия - проверка информации (банки не хотят выдавать кредит тому, кто их обманывает) и кредитный скоринг.

Проверка информации должна включать:

- проверку информации  на полноту и непротиворечивость;

- проверка информации  по внешним базам данных;

- проверка информации  на соответствие данных данным  других анкет. Такие проверки  могут выявить, например, ситуацию, когда жена уже получила кредит, а муж подал заявку на еще один потребительский кредит.

Для скоринга обычно предлагается использовать нейронную сеть. Свойство универсальной аппроксимации нейронной сети говорит о том, что она работает по крайней мере не хуже любого наперед заданного метода или модели кредитного скоринга. Нейронная сеть обучается на конкретных демографических и ситуационных данных.

Как и со всякой системой, основанной на системах искусственного интеллекта, с нейронной сетью самое сложное - ее обучение и запуск в эксплуатацию. В начальный момент отсутствует история выдачи кредитов, и вряд ли конкуренты поделятся информацией. Более того, данные разнятся по регионам, и те признаки, которые были важны в одном регионе, могут в другом не работать.

Соответственно, предлагается взять сначала как можно больше анкетных и ситуационных данных о клиенте. В дальнейшем те пункты анкеты, которые не влияют на кредитный риск, отбросить.

Начальное обучение нейронной сети производится на основе специально сгенерированной выборки анкет и простой скоринговой модели и экспертных оценок.

Другой проблемой, сопряженной с использованием нейронной сети является некоторая непрозрачность для человеческого понимания принимаемых ею решений. Решение, предлагаемое разработчиками данных автоматизированных систем, состоит в:

- извлечении правил из  нейронной сети для понимания  факторов, влияющих на кредитные  риски и управления ими;

- утверждении и использовании  в операционной деятельности  дерева решений.

Одна из таких программ «NTRScoring» представляет собой модуль управления взаимоотношениями с клиентами интегрированной банковской системы (ИБС) и включающий в себя систему скоринга - расчета кредитного рейтинга, и настраиваемый на основе правил и регламентов, принятых в кредитной организации.

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.

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.

Ключевые преимущества от внедрения скоринговой системы: сокращение сроков принятия решения о предоставлении кредита; эффективная оценка и постоянный контроль уровня рисков конкретного заемщика; снижение влияния субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита. Обеспечение объективности в оценке заявок кредитными инспекторами во всех филиалах и отделениях банка; реализация единого подхода при оценке заемщиков для различных типов кредитных продуктов банка (экспресс-кредиты, кредитные карты, потребительские кредиты, автокредитование, ипотечные кредиты); адаптация параметров кредита под возможности конкретного заемщика (кастомизация кредитного продукта); сокращение численности банковского персонала, экономия за счет использования персонала более низкой квалификации; контроль всех шагов рассмотрения заявки; 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.