Современные подходы к построению системы управления проблемными кредитами физических лиц в коммерческом банке

Размещено на http://www.allbest.ru/

СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОБЛЕМНЫМИ КРЕДИТАМИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ

Заернюк Виктор Макарович, доктор экономических наук,доцент кафедры экономики и управления,

ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса», Москва, Российская Федерация

Анашкина Елена Николаевна, аспирант кафедры экономики и управления,

ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса», Москва, Российская Федерация

В статье рассмотрена актуальная проблема скоринга взысканий (collection scoring). Распространенность изучения данной проблемы объясняется рядом причин, и прежде всего интенсивным ростом рынка кредитования, особенно розничного сектора, наблюдаемым в России в последнее десятилетие. Возрастающие объемы кредитования объективно приводят к увеличению кредитных рисков, принимаемых на себя не только кредитно-финансовыми институтами, но и всей банковской системой страны. Поэтому качество управления кредитными рисками в розничном кредитовании является одним из наиболее важных факторов конкурентоспособности банка, и наличие хорошо отлаженной модели скоринга как одного из основных инструментов минимизации уровня кредитного риска заемщика становится ведущим элементом системы управления банковским бизнесом, что объективно приводит к необходимости научного исследования этого феномена. Данное обстоятельство определило выбор темы, ее актуальность и значимость. Авторами предложены основные элементы системы скоринга взысканий.

Ключевые слова: кредитный риск, скоринг взыскания, скоринговая оценка, скоринговая система

MODERN POINTS OF VIEW ON THE NATURAL PERSON PROBLEM LOANS MANAGEMENT SYSTEM CONSTRUCTION IN THE COMMERCIAL BANKS

Zaernyuk Viktor Makarovich, Doctor of Economics, Associate Professor, Department of Economics and Management, zvm4651@mail.ru

Russian State University of Tourism and Service Moscow, Russian Federation

Anashkina Elena Nikolaevna, a post graduate student of economics and management, elena-anashkina@mail.ru

Russian State University of Tourism and Service Moscow, Russian Federation

The article is connected with the scoring penalties (collection scoring) actual problem. This problem study popularity is provided by a number of reasons. At first, it happened in Russia for the reason of recent decade credit market, especially the retail sector, intensive development. Objectively, the increasing lending volumes leads to the credit risk increasing. The credit risks are connected with all the banking system in the country, especially with the credit and financial institutions. Therefore, the credit risk management in the retail sector quality is one of the most important factors of competitiveness of the bank. The well adjusting scoring model as one of the instrument of borrower credit risks level minimization, becomes the leading element in a banking business system, objectively, it leads to this phenomenon science researching necessity. This very fact, its actuality and value had determined the subject choice. The authors offered the scoring penalties system main elements.

Keywords: credit risk scoring penalties, scoring evaluating, scoring system

Розничное кредитование сегодня стало одним из наиболее динамичных направлений в сфере банковской деятельности. Так, за последнее десятилетие (с 2004 по 2013 год) среднегодовой темп роста ссудной задолженности по кредитам физических лиц, составивший 46%, более чем в полтора раза опережал соответствующий показатель по кредитам, предоставленным юридическим лицам - 27% (рисунок 1).

В то же время показатели качества кредитных портфелей российских банков изменяется неоднородно. По данным Банка России, доля просроченного долга относительно совокупного объема предоставленных кредитов за 2013 год уменьшилась лишь у банков с государственным участием 1. В целом доля просроченных ссуд в общем объеме выданных кредитов за прошедший 2013 год сократилась с 3,7% до 3,5% в основном из-за наметившегося существенного замедления прироста просрочки по ссудам реальному сектору экономики. При росте кредитов юридическим лицам на 12,5% (с 20, 0 до 22,5 трлн. руб.) удельный вес просроченной задолженности за 2013 год снизился с 4,6% до 4,1%. (рисунок 2).

Рисунок 1- Темпы роста кредитов, предоставленных населению и реальному сектору экономики в 2004-2013 гг., %

Рисунок 2 - Кредиты и просроченная задолженность юридических лиц с 1.01.2013 по 1 07.2014 гг.

Опережающий рост розничного портфеля по отношению к корпоративному портфелю и одновременно высокий темп прироста просроченных ссуд по кредитам физическим лицам (с 313,0 до 440,3 млрд. руб.) привели к увеличению доли просрочки в этом портфеле за 2013 год с 4,0% до 4,4%. В 2014 году эта тенденция не преодолена, доля просроченных ссуд уже на конец 1 квартала составила 4,4%, а на 1 июля 2014 года - 5,3% (рисунок 3).

Рисунок 3 - Кредиты и просроченная задолженность физических лиц с 1.01.2013 по 1 07.2014 гг.

Приведенные на рисунке 3 данные свидетельствуют о наметившейся тревожной тенденции роста долгов населения перед банками по предоставленным кредитам, что характеризует ухудшение качества розничного кредитного портфеля на квартальные даты текущего года - на 01.04.2014 - 4,8%, на 01.07.2014 - 5,3%.

В этих условиях роль и значение эффективно работающей в организациях банковского сектора системы скоринга приобретают особую значимость, поскольку именно скоринг является важнейшим элементом поддержки процесса принятия решения. Именно скоринговая система в состоянии предложить кредитным специалистам рекомендации и различного рода сообщения для того, чтобы сделать оценку заемщика максимально объективной и качественной, предоставить возможность быстрой и качественной оценки изменения состояния кредитного счета отдельного заемщика и кредитного портфеля в целом.

Понятие скоринга. Глагол «скоринг» (англ. scoring) имеет значения: подсчитывать очки, вести счет; как существительное «score» означает количество набранных очков, оценку. Согласно современному экономическому словарю «скоринг» является методом классификации всех заемщиков на различные группы для оценки кредитного риска; представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок [2].

Скоринг основан на построении абстрактных моделей заемщиков: каждому смоделированному портрету клиента соответствует определенный уровень баллов и соответствующий этим баллам статус.

Исследователь Рональд Фишер еще в 1936 г. на примере растений определил классификацию популяции на группы для целей статистики [3]. Пятью годами позже американский исследователь Дэвид Дюран применил разработанную предшественником идею о классификации растений на «плохие» и «хорошие» к банковским кредитам. Можно сказать, что это и был как бы прообраз сегодняшних экспертных систем. Классиками в разработке скоринговых моделей можно по праву считать Эдварда Альтмана, Джорджа Фулмера, Рона Чессера и др. ученых 4.

Западные банки используют систему скоринга уже давно. С появлением новых массовых кредитных продуктов скоринг был взят на вооружение большинством финансовых институтов США. Популярность внедрения скоринга при управлении кредитными рисками обусловлена достаточно высоким прагматизмом, что подтверждено высоким, в ряде случаев до 50%, уровнем снижения безнадежной задолженности по предоставленным кредитам 5.

В России скоринг появился в 2005-2006 годах. Изначально скоринг был призван облегчить работу сотрудникам банка, поскольку именно в те годы кредитный бум, охвативший страну, привел в офисы банков многочисленных клиентов, желающих взять ссуду. Уже тогда стало ясно, что работникам кредитных отделов требуется как минимум автоматизированная поддержка.

В условиях ставшей в те годы жесткой конкуренции на рынке банковских услуг Банку России, особенно российскому банковскому сектору, стало очевидным, что необходимо не только опираться, но и перенимать лучший опыт международной практики, адаптируя его под российскую действительность. Более того, говоря о сегодняшнем дне, можно с достаточной уверенностью утверждать, что без скоринговых систем уже невозможно конкурировать на рынке.

Сегодня скоринг - это не только работа с определенными скоринговыми моделями, но и построение скоринговой инфраструктуры, основанной на результатах анализа статистических данных с помощью специального программного обеспечения, позволяющего рассчитать необходимый показатель на основе исходных данных.

В настоящее время практически все скоринговые системы, предлагаемые специализированными разработчиками, охватывают кредитное направление деятельности банков и ориентированы в основном на проведение оценок потенциальных заемщиков [6]. Кроме того, скоринг стал использоваться не только при оценке кредитных рисков, но и в маркетинге для определения вероятности покупки тех или иных продуктов теми или иными покупателями.

Используя методы скоринга, помимо ускорения процедуры оценки и минимизации пресловутого человеческого фактора в принятии решения, можно также своевременно выявить мошеннические действия со стороны потенциальных или уже существующих клиентов, а также (что приобрело особую актуальность) определить вероятность перехода клиента к конкуренту и др.

Как показало исследование, достаточно много банков использует собственные скоринговые модели, основанные на оценке собственного накопленного кредитного портфеля. Этот вид скоринга получил название индивидуально-адаптированного скоринга, являющегося неплохим инструментом оценки кредитоспособности, поскольку построен на данных собственной клиентской базы, учитывающей специфику кредитных продуктов данного банка.

Следует также отметить, что в последнее время на отечественном финансово-кредитном рынке завоевывают популярность скоринговые модели, представленные Бюро кредитных историй, получившие название «обобщенный скоринг». Данная модель основывается на выборочной совокупности данных из прошлого опыта нескольких кредитных организаций. По данным Бюро, их базы данных содержат информацию примерно о 38 млн. заемщиков каждая, что позволяет располагать достаточно высокими и более содержательными прогнозирующими способностями обобщенных скоринговых моделей кредитных бюро, нежели у модели индивидуально-адаптированного скоринга [7].

Рассмотрев разнообразие практических задач, которые стало возможным решать с использованием инструментов скоринга, а также виды скоринговые моделей, применяемых в отечественной практике, остановимся на важнейшем его направлении - скоринге взыскания (collection scoring).

До того, как авторами будут рассмотрены отдельные элементы скоринга взыскания в крупной организации (будь то коллекторское агенство, или кредитное учреждение), необходимо сформулировать общие принципы и требования к кредитованию в розничном секторе. На наш взгляд, таковыми являются:

- баланс доходности и ликвидности;

- доля «хороших» кредитов в портфеле 15-30% по количеству заемщиков;

- наличие собственной системы скоринговой оценки заемщиков;

- наличие собственной системы скоринговой оценки обслуживаемых кредитов.

Если же рассматривать требования к системе скоринга взысканий в кредитной организации, то в качестве основных требований к системе скоринга взысканий (collection scoring) следует отметить:

– наличие собственной статистики по портфелю;

– возможность максимального использования внешних источников данных (бюро кредитных историй, базы данных и т.п.);

– возможность использования конфиденциальных и неформальных источников;

– возможность использования внутренних потоков информации и статистики;

– наличие технических и технологических возможностей для сегментаций портфеля с целью выбора оптимальных стратегий взыскания;

– наличие технических и технологических возможностей для управления взаимоотношениями с заемщиком в процессе взыскания (колл-центр, сервис СМС-рассылки и пр.);

– наличие компетентной группы экспертов по рынкам, территориям и отраслям для интеллектуального сопровождения системы и оперативной валидации скоринговых карт.

На наш взгляд, развитие и внедрение скоринговых карт для взыскания обусловлено следующим:

- необходимостью планирования работ с заемщиками, исходя из вероятности планового погашения;

- выбором оптимальной стратегии взыскания;

- снижением себестоимости взыскания и разработкой мероприятий по сбору платежей;

- наличием дополнительных ограничений, позволяющих сохранить лояльность заемщиков.

Ниже приводится авторский подход к выстраиванию системы управления проблемными кредитами физических лиц в кредитной организации.

Необходимо отметить, что розничные банки неизбежно сталкиваются с задачей сохранения качества розничного кредитного портфеля при сохранении должного уровня доходности. Несмотря на наметившуюся в 2009-2012 гг. тенденцию к снижению доли проблемных кредитов в розничном секторе после кризиса 2008 года, розничные банки признают необходимость совершенствования инструментов и технологий взыскания. При этом эта тенденция находит отражения как на уровне отдельно взятого розничного игрока, так и на уровне всего банковского сектора страны. Кредитные организации инвестируют значительные средства в развитие технологических платформ, позволяющих обеспечивать непрерывный цикл сопровождения кредитного портфеля и работу с проблемной задолженностью, в обучение своих сотрудников, в создание собственных структур, способных оперативно переводить проблемные активы с баланса банка.

Организации и внедрению скоринговых систем взыскания в кредитных организациях России предшествует достаточно трудоемкая фаза накопления и интеграции данных крупнейших кредитных институтов страны в специальных кредитных бюро (бюро кредитных историй). Помимо этого, крупные розничные игроки в банковском секторе уже имеют достаточную статистику для построения скоринговых карт взыскания. При этом скоринг, основанный на балльной системе анализа взыскания, опирается на полную, достоверную информацию о субъектах, а также на эффективную, тщательно выверенную по правилам статистики методику оценки заемщика и данные, полученные в процессе сопровождения портфеля.

Рассмотрим современные подходы к выстраиванию скоринговых систем как инструмента системы управления проблемными кредитами розничного портфеля коммерческого банка, в частности скоринга взысканий (collection scoring).

Изучение накопленного к настоящему времени практического опыта позволило авторам предложить основные элементы системы скоринга взысканий, включающей в себя ряд основополагающих блоков. Схематично данная система представлена на рисунке 4.

В рамках настоящей работы авторы не ставили перед собой задачу глубокой проработки элементов системы скоринга взысканий, поэтому остановимся лишь на фрагментарном рассмотрении содержания приведенных на рисунке блоков.

Блок 1. Внутрибанковская система комплексного экономического мониторинга участников сделки. Под данной системой понимается подсистема сбалансированных показателей, включающая в себя движение информации по всем каналам коммуникаций, получение и обработку информации из внешних источников и показатели для оценки и анализа транзакций по операциям, сопровождающим бизнес-процессы кредитования.

Рисунок 4 - Элементы система скоринга взысканий

Блок 2. Система интеллектуального сопровождения скоринга взыскания. Данный блок действует в рамках подразделения экспертов кредитной организации. Под системой интеллектуального сопровождения скоринга авторами предлагается понимать наличие экспертов и технологических инструментов для сегментации кредитного портфеля, которые позволят обеспечить в свою очередь дифференцированный подход к работе с просроченной задолженностью с учетом различных факторов - от параметров кредитных продуктов до платежной дисциплины клиента. Например, некоторые клиенты по причине так называемого пресловутого «человеческого фактора» просто забывают внести вовремя платеж, и им необходимо лишь напоминание. Другие не могут, а порой просто уклоняются и не хотят отвечать по своим кредитным обязательствам перед банком, и к ним требуется соответствующий подход. Практический опыт показывает, что в некоторых случаях активные действия кредиторов на раннем этапе возникновения просроченной задолженности оказываются более эффективными и, более того, позволяют оптимизировать немалые ресурсы, затрачиваемые на взыскание.

Другим приоритетным направлением развития указанной системы интеллектуального сопровождения скоринга является сбор и построение моделей, используемых при построении и валидации скоринговых карт, используемых для взыскания на основании статистической информации, полученной в ходе сопровождения и обслуживания розничного портфеля.

Важным звеном системы интеллектуального сопровождения является наличие аналитического подразделения по работе с конфиденциальными потоками информации. Исследование показало, что данное подразделение может быть организовано по сложной схеме с участием правоохранительных органов для работы с формально недоступными, но реально присутствующими на информационном рынке (и, кстати, активно используемыми банками) источниками информации. Его основными продуктами должны быть: актуализируемые справочники о фактическом составе неформальных бизнес-групп (юридических и физических лиц), дополнительная аналитическая информация о деятельности связанных групп клиентов (бизнес-справки), регулярные перечни нестандартных операций клиентов (отклонений в деятельности) в других кредитных организациях, иные неформальные справки (например, о влиянии на бизнес клиентов таких факторов, как претензии ФНС, конфликт интересов в сделках с заинтересованностью, участие в корпоративных конфликтах и др.). Вся эта информация используется как для выбора стратегии по конкретному заемщику, так и для статистики по кредитному портфелю.

Блок 3. Организационная структура. Особо важное значение в вопросах организации работы с проблемной и просроченной задолженностью приобретает наличие в его структуре розничного банка подразделения, ответственного за работу с проблемным активом и распределение ответственности между сотрудниками за работу с конкретным проблемным активом. По мнению авторов, организационный компонент системы управления проблемной задолженностью физических лиц должен строиться на двух основных подходах. Первый подход предполагает сохранение ответственности за работу с проблемным кредитом, в т.ч. за сотрудниками, принимавшими участие в выдаче данной ссуды. В данном случае речь идет о сотрудниках, ответственных за формирование кредитной заявки, оценку уровня платежеспособности, оценку рисков по сделке (риск-менеджеры). Второй подход к построению системы управления проблемной и просроченной задолженностью предполагает передачу ответственности за взыскание в специализированное подразделение банка.

По мнению авторов, для розничного банка второй подход является более приемлемым:

- специализированное выделенное подразделение имеет соответствующую мотивационную составляющую, и, как правило, бонусная часть выплат сотрудников данных подразделений зависит напрямую от эффективности взыскания;

- такое подразделение имеет собственную аналитическую группу (службу), которая обеспечивает процедуру интеллектуального сопровождения скоринга взыскания (готовит отчеты, вносит оперативно изменения в скоринговые модели для эффективного взыскания и т.д.);

- розничный бизнес кредитной организации является потоковым и конвейерным механизмом, где каждый этап сопровождается отдельными службами и этап взыскания также имеет конвейерную технологию.

Блок 4. Система мотивации персонала розничного банка, ответственного за сбор и сопровождение портфеля. Задача мотивации персонала, ответственного в розничном банке за процедуру взыскания и урегулирования задолженности, - комплексная задача, которая должна начинаться прежде всего с построения в банке эффективной системы выявления проблемной задолженности и внедрения формализованных критериев раннего выявления проблемной задолженности. Другим важнейшим элементом системы мотивации персонала розничного банка, ответственного за сбор и сопровождение портфеля, является построение специальной ранжированной системы, которая позволит не просто поддерживать уровень взыскания, но и повысить уровень восстановления проблемных кредитов и снизить долю проблемных активов в портфеле.

Подводя итог проведенному исследованию, можно сделать основной вывод, заключающийся в том, что качество управления кредитными рисками в розничном кредитовании в настоящее время является одним из наиболее важных факторов конкурентоспособности кредитной организации. Наличие высокоэффективной и грамотно отлаженной модели скоринга взыскания как одного из основных инструментов минимизации уровня кредитного риска заемщика становится ведущим элементом системы управления деятельностью финансово-кредитных институтов.

Изложенные подходы к разработке системы скоринга взысканий, по мнению авторов, могут быть полезными структурным подразделениям кредитных организаций, в компетенцию которых входит оценка кредитных рисков и взыскание долгов заемщиков банка. Безусловно, речь идет об одной из возможных моделей скоринга взысканий, нуждающейся, как представляется, в определенной доработке. Но, по мнению авторов, предложенная модель сможет послужить удобным инструментом для практиков, работающих в области риск-менеджмента, и стать основой для построения более сложных моделей для специалистов и исследователей, применяющих эти инструменты в своей деятельности.

кредитоспособность банк аудит физический

Литература

1. Отчет о развитии банковского сектора в 2013 году //Банк России. - 2014. (дата обращения: 20.08.2014).

2. Райзберг, Б.А., Лозовский, Л.Ш., Стародубцева, Е.Б. Современный экономический словарь. - М.: ИНФРА-М, 2005.

3. Fisher R.A. The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems. Annals of Eugenics 7. - 1936. - С. 179-188.

4. Заернюк, В.М. Использование скоринговых моделей при планировании периодичности аудита структурных подразделений коммерческого банка. // Финансы и кредит. - 2013. - № 8. - С. 6-13.

5. Churchill, G. A., Nevin, J. R., Watson, R. R. //The role of credit scoring in the loan decision. Credit World. March. - 1977.

6. Заернюк, В.М. Совершенствование принципов организации инспекционной и надзорной деятельности Банка России // Современные исследования социальных проблем. - 2013. - № 3. Электронный ресурс: (дата обращения: 20.08.2014).

7. Ефимов, А.М. Современные методы оценки кредитоспособности физических лиц // Банковский ритейл. - 2010. - № 2.

8. Лойко, В.И., Скиба, С.А. Современный подход к оценке платежеспособности клиента при кредитовании // Вестник Адыгейского государственного университета. - Серия 5: Экономика. - 2012. - № 2.

Reference:

1. Otchet o Development bankovskogo sektora v 2013 gg //Bank Rossii - 2014 ? (date accessed: 20.08.2014).

2. Rayzberg, B.A., Lozovsky, L.S., Starodubtseva, E.B. Sovremenny ekonomichesky slovar. - M.: INFRA-M, 2005.

3. Fisher, R.A. The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems Annals of Eugenics 7 - 1936 - S 179-188.

4. Zaernyuk, V.M. Ispol'zovanje skoringovyh modeley pri planirovanii periodichnosti audita strukturnyh podrazdeleny kommercheskogo banka // Finansy and kredit. - 2013. - № 8. - S 6-13.

5. Churchill, G.A., Nevin, J.R., Watson, R.R. // The role of credit scoring in the loan decision Credit World March. - 1977.

6. Zaernyuk, V.M. Sovershenstvovanie printsipov organizacii inspektsionnoy and nadzornoy deyatelnosti Banka Rossii // Sovremennye Studies have sotsialnyh problem - 2013. - № 3 (date accessed: 20.08.2014).

7. Efimov, A.M. Sovremennye metody otsenki kreditosposobnosti fizicheskih lits // Bankovsky riteyl. - 2010. - № 2.

8. Loyko, V.I., Skiba, S.A. Sovremenny podhod k otsenke platezhesposobnosti klienta pri kreditovanii // Vestnik Adygeyskogo gosudarstvennogo universiteta. - Seriya 5: Ekonomika. - 2012. - № 2.

Размещено на Allbest.ru