Кредитная политика банка на примере Волгоградского ОСБ

При использовании скоринговых[11] систем при контроле кредитных рисков банка (для принятия решений о возможности/невозможности кредитования заемщика) необходимо решить две основные проблемы: лимитирование выдаваемых сумм в зависимости от результатов анализа и разработка критериев для этого анализа. Первая проблема решается с учетом кредитной политики банка, наличия свободных денег (источников их получения). Каждой группе заемщиков присваивается некий максимальный кредитный лимит, размер которого "увязан" с имеющейся в банке статистикой невозвратов кредитов представителями этой группы и ее долевой составляющей в общем кредитном портфеле (в идеале размер лимита, умноженный на число предполагаемых невозвратов, не должен превышать доходность кредитного портфеля этой группы заемщиков).

Вторая проблема - ключевая, ее решение основано на изучении характеристик добросовестных и недобросовестных заемщиков. Так, заемщик, обладающий постоянной высокооплачиваемой работой, гораздо реже допускает просрочку по кредиту, чем заемщик, не имеющий работы. Факторами, снижающими вероятность невозврата и говорящими о приемлемой дисциплинированности заемщика, также могут быть наличие у него в собственности жилья, автомобиля, другого дорогостоящего имущества, семьи, престижного образования и т.д.

Каждая скоринговая система оценки кредитоспособности имеет в своей основе большой набор критериев заемщика с четко формализованными показателями каждого из этих критериев (машина - есть/нет, ежемесячный доход - больше/меньше 1 тыс. долл.). Каждому критерию и входящему в него набору возможных оценок присваивается определенная сумма баллов, находящаяся в некотором числовом диапазоне.

Применяются также весовые коэффициенты, при помощи которых полученную оценку взвешивают (умножают) с целью регулирования каждой оценки на конечный результат. Эти коэффициенты должны учитывать важность каждого оцениваемого фактора с точки зрения конечного результата - погашения кредита с процентами. Так, можно условиться, что наличие постоянного дохода обеспечивает 60% вероятности возврата, высшего образования - 10%, семьи - 15%, дорогостоящего имущества - 25%.

По результатам полученной обработки данных о заемщике с использованием системы оценок и весовых коэффициентов выводится своеобразный кредитный рейтинг заемщика (например, от 1 до 100 условных пунктов). При этом шкала рейтинга делится на несколько диапазонов, каждому из которых присваивается максимально возможный размер кредита (кредитный лимит). Частный случай такого лимита - нулевой, что будет означать запрет на выдачу кредита.

Применяемые тем или иным банком весовые коэффициенты - наиболее охраняемая и трудоемкая часть скоринговой системы, что объясняется спецификой выведения этих коэффициентов. Дело в том, что их нельзя устанавливать экспертным путем, конкретные значения коэффициентов выводятся из анализа большого объема данных о множестве кредитов, выданных в течение длительного времени, причем характеристики кредитов и условия работы в отрасли должны быть сходны с той средой, где предполагается использовать скоринговую систему. Последнее означает, что статистика возвратности кредитов, выданных представителям среднего класса, например, в Швейцарии, не подойдет при разработке скоринговой системы для оценки кредитоспособности населения в сельской местности РФ или представителей маргинальной части афроамериканцев в США.

Рассмотрим современные примеры наборов исходной информации для скоринговых систем и кредитных продуктов, при продажах которых применяются такие системы. Имеется в виду не сравнение кредитных продуктов разных банков, а прослеживание тенденции возрастания информационных потребностей скоринговой системы при смягчении условий кредитования.

Сбербанк занимает 2-е место по объему выданных потребительских кредитов в РФ (Таблица 2.1). Потенциальный заемщик банка должен заполнить анкету, в которой необходимо сообщить следующие данные для скоринговой программы: персональные данные: Ф.И.О., пол, гражданство; паспортные данные: номер, серия, кем, когда и где выдан; ИНН; адрес фактического проживания/регистрации по месту жительства; семейное положение (женат/холост, гражданский брак, развод, вдовец); наличие/число детей; образование: неполное среднее, среднее/специальное, неполное, высшее, два и более высших, ученая степень; данные о доходе: сумма в месяц после налогообложения (без документального подтверждения); данные о приобретаемом товаре (то есть о залоге): наименование, марка, модель, стоимость; данные об имеющемся имуществе: недвижимость (коттедж, квартира в многоквартирном доме, земельный участок со строением/без строения, гараж), автомобиль (иномарка/отечественный, год выпуска); имеющиеся денежные обязательства: непогашенные кредиты, поручительства, овердрафты, кредитные карты, кредиты, взятые родственниками, алименты (сумма, валюта, остаток задолженности, сроки погашения); данные о месте работы: название организации, месторасположение и адрес, контактный телефон, Ф. И.О. руководителя организации, форма собственности, участие государства или иностранного капитала, подразделение работы, отраслевая принадлежность, род деятельности организации, занимаемая должность; время работы в организации и выбранном направлении деятельности; участие в предлагаемой банком программе страхования: да/нет (фактически еще одно обстоятельство, способное увеличить эффективную ставку кредита).

Таблица 2.1

Характеристика базовых условий потребительского кредита (исходные данные)

Таблица 2.2

Потребительский кредит (оценка)

Анкета потенциального заемщика банка, запрашивающего автокредит, включает в себя больше позиций: данные об отношении к жилью: социальный наем, приватизировано/получено по наследству, приобретено в собственность, проживание у родственников/у родителей, инвестиционный договор, коммерческий наем; семейное положение, число детей, проживающих совместно и отдельно; наличие/отсутствие судимостей; образование: законченные учебные заведения и даты обучения; данные о доходе: должны подтверждаться справкой в свободной форме или справкой по форме 2-НДФЛ (по месту работы); данные (развернутые) о месте работы и доходах супруга (если есть); данные о приобретаемом товаре (автомобиле): марка, стоимость, автодилер; данные о месте работы: число сотрудников в организации; данные о наличии собственного бизнеса (если есть): отраслевая принадлежность, наличие офиса, торговых мест, производственных или складских помещений (аренда, собственность); согласие на представление данных о заемщике кредитному бюро.

Таблица 2.3. "Автокредит" (исходные данные)

Таблица 2.4. "Автокредит" (выводы)

Таблица 2.5. Ипотечный кредит (исходные данные)

Таблица 2.6. Ипотечный кредит (выводы)

Преимущества скоринговых систем оценки:

сравнительно низкие квалификационные требования к кредитному инспектору - оператору системы (экономия на зарплате): исходные данные для анализа получаются от потенциального заемщика при заполнении им обширной анкеты с вопросами, затем проверяется правильность представления информации и ее достоверность, после чего оператор вводит данные в систему, на выходе он получает ответ компьютера о возможности выдачи кредита и возможный кредитный лимит;

возможность очень быстрого получения ответа - от нескольких минут до 1 - 2 дней;

возможность быстрого и дешевого увеличения числа рабочих мест системы (рост сети продаж кредитов), что затруднено в классическом кредитовании;

повышение качества, прозрачности и уровня диверсификации кредитного портфеля (если скоринговая система качественная), что облегчает его возможную продажу и рефинансирование средств;

многократное увеличение числа выдаваемых одновременно ссуд;

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8