журналы подразделения новости подписка контакты home

архив
2001 год
2002 год
2003 год
2004 год
2005 год
2006 год
2007 год
2008 год
2009 год
2010 год
рубрики
БАНКОВСКИЕ СТРАТЕГИИ

СОБЫТИЯ

БАНКОВСКИЙ МЕНЕДЖМЕНТ

УПРАВЛЕНИЕ ПЕРСОНАЛОМ

ОБСЛУЖИВАНИЕ КЛИЕНТОВ

Банковская деятельность

ПЛАТЕЖНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ

Банковское оборудование

Новые рыночные страны

гостям
Агентство "Стандарт" предлагает вам подписаться на экномические журналы – лидеры в своей области.
























"Банковская практика за рубежом" – №3, 2005

Банковская деятельность

Перспективы развития кредитного скоринга в Украине

Отечественный банковский сектор находится накануне массового внедрения систем оценки кредитоспособности заемщиков

Купить слинг-шарф слинг шарфы купить krohabutik.ru/90c.Slingi.htm.
Производство металлов. В наличии узорчатая вентиляционная решетка для подоконника из стали.

Потребительское кредитование в Украине становится сегодня массовым явлением. В условиях роста межбанковской конкуренции и с учетом значительного объема неудовлетворенной потребности населения в кредитах создались условия, подталкивающие банки к расширению кредитного предложения. Предоставленные физическим лицам украинским банковским сектором кредиты, по состоянию на 1 января 2005 года, составляли 15% в структуре кредитного портфеля по объектам кредитования. В 2002-2003 годах их доля равнялась 8.5 и 14.4%, соответственно. За 2004 год сумма кредитов, предоставленных субъектам хозяйствования, возросла на 25.4%, физическим лицам – на 64.5%. Есть все основания утверждать, что данная тенденция сохранится и в 2005 году [1]. Сейчас в Украине выдано кредитов (причем, не только потребительских) в объеме около 1.5% от ВВП. В Западной Европе этот показатель составляет, приблизительно, 50%, в Америке – 78-80%, в странах Восточной Европы в зависимости от момента вступления в ЕС – 10-18% от ВВП. Наша ближайшая перспектива – догнать Восточную Европу, что означает расширить объем кредитования в 5-10 раз [2]. Кроме того, рост активов, приходящихся на потребительское кредитование, укрепляет общественный имидж, привлекательность и доходную базу банка. Данные черты потребительского кредита обеспечивают особое к нему внимание.

Расчеты

кредитоспособности

Однако в конкурентной борьбе на рынке потребительского кредитования банки ослабляют требования к обеспеченности кредитов, упрощают процедуру финансовой экспертизы кредитоспособности соискателей займа. Существенными и определяющими конкурентное преимущество на рынке факторами стали, помимо снижения процентных ставок, простота оформления, скорость предоставления кредита и его массовость.

Вместе с тем, возникает проблема: чем меньше времени отводится на проверку кредитной заявки, тем больше вероятность роста объема проблемных кредитов. Возможным – и неизбежным – потерям по неплатежам нашелся противовес, гарантированный законом больших чисел: массовый заемщик в целом кредитоспособен.

Адекватной мерой, снижающей кредитный риск банка и обеспечивающей оптимальное решение задачи, служит кредитный скоринг как математическая или статистическая модель, с помощью которой банк определяет вероятность возврата потенциальным заемщиком кредита в установленный срок. Скоринг в отличие от традиционных экспертных методов нивелирует влияние субъективных факторов, дает возможность автоматизировать процесс принятия решений и существенно сократить срок рассмотрения кредитных заявок, сохраняя при этом эффективность и качество оценки и контроля рисков.

Кредитный скоринг применяется не только при выдаче займов с использованием банковских платежных карточек, но и при предоставлении ипотечных кредитов, ссуд для покупки автомобилей, а также при экспресс-кредитовании и финансировании малого бизнеса. Учитывая важность, которую правительство Украины придает развитию малого бизнеса в современных условиях, значимость новых методов оценки кредитного риска в виде скоринга возрастает.

Хотя скоринг успешно укоренился в западной практике, будучи одним из оптимальных приемов использования математических и статистических методов в бизнесе, в Украине эта тема незаслуженно обойдена вниманием. Цель данной публикации – восполнить этот пробел общим обзором зарубежной практики применения скоринга и анализом перспективы практического использования кредитного скоринга при выдаче займов физическим лицам и отечественным предприятиям малого бизнеса.

В мировой практике существуют три основных метода оценки риска кредитования, которые могут применяться как врозь, так и в сочетании друг с другом:

– аналитическая оценка экспертом нефинансовых аспектов деятельности заемщика;

– качественная оценка финансового состояния потенциального кредитора;

– автоматизированные системы скоринга.

Аналитическая и качественная оценка заемщика (физического лица или представителя малого бизнеса) связана с логическим осмыслением его личных качеств и финансового состояния. На основе выработанных методик эксперт банка сопоставляет характеристики потенциального заемщика с эталонными или стандартными параметрами, гарантирующими по прошлому опыту минимальный банковский кредитный риск.

Логическая оценка кредитоспособности подкреплена широкой сетью мониторинга, что характеризует кредитную историю потенциальных кредиторов. В этих целях зарубежные банки экономически развитых стран становятся клиентами кредитных бюро, предназначение которых как раз и состоит в аккумуляции и обобщении информации об имущественном и финансовом состоянии заявителей. При этом, клиент получает возможность проконтролировать имеющуюся в кредитном бюро информацию о своем финансовом положении и в случае обнаружения ошибок внести соответствующие коррективы.

В зарубежной практике более распространен метод определения кредитоспособности частных заемщиков на базе скоринга – балльной оценки не только вероятности возврата клиентом полученного кредита, но и степени надежности и обязательности клиента. Посредством скоринга оценивается, насколько потенциальный заемщик "creditworthy", т.е. насколько он "достоен" кредита.

Информационной базой зарубежного банка при анализе обоснованности заявки заявителя на кредит служит:

– анкета, заполняемая заемщиком;

– информация из кредитного бюро о данном заемщике;

– выписка о движениях по счетам (если речь идет об уже действующем клиенте банка).

Наиболее часто в анкете фигурируют следующие характеристики: возраст, количество детей, образование, профессия клиента и супруги(а), доход клиента, доход супруги(а), район проживания, стоимость жилья, наличие телефона, сколько лет проживает по данному адресу и работает на данном месте, наличие кредитной карточки/чековой книжки, какой год числится клиентом данного банка и др. В зависимости от страны состав характеристик и их относительный вес в объеме кредитного риска будут различными, ибо в каждой стране условия жизни, законы и национальный менталитет также не идентичны. Поэтому не рекомендуется огульно переносить модель скоринга из одной страны в другую.

Проходной балл

Итак, в самом адаптированном виде скоринговая модель есть не что иное как взвешенная сумма определенных характеристик. В итоге получается интегральный показатель (score); чем он больше, тем выше надежность клиента. Исходя из этого банк может упорядочить свою клиентскую базу по степени возрастания кредитоспособности вкладчиков.

Интегральный показатель каждого заявителя сравнивается с неким числовым барьером, или линией раздела, которая, по существу, представляет собой грань безубыточности и рассчитывается из отношения, сколько в среднем необходимо платежеспособных клиентов, для того чтобы компенсировать убытки от одного должника. Клиентам с интегральным показателем выше этого рубежа кредит выдается, клиентам с интегральным показателем ниже его – нет. На первый взгляд все элементарно, однако проблема состоит в определении, какие характеристики следует включать в модель и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. Значимость финансовых, экономических и мотивационных характеристик, влияющих на возвратность кредитов, приобретает здесь особую важность. Каждая из них получает в баллах числовое значение, соответствующее уровню риска. По итогам такого ранжирования строится балльная шкала в виде составленной по характеристикам таблицы. Посредством ее сопоставления с данными заявителя на кредит проводится анализ его кредитоспособности.

Таким образом, скоринг оперирует характеристиками, которые наиболее точно соответствуют образу благополучного в финансовом отношении потенциального заемщика. Необходимо обеспечить правильный отбор таких характеристик и обозначить соответствующие им весовые коэффициенты. При этом, чем более однородна совокупность заявителей, по которой разрабатывается модель, тем точнее прогнозирование хода возврата кредита.

Скоринг не может быть универсальным во все времена, он привязан к огромному количеству критериев, причем, они мобильны. Скоринг – многофакторный анализ. Из множества характеристик, влияющих на возвратность кредита, необходимо выбрать наиболее существенные, привести их к количественному значению и затем наблюдать за их вариациями во времени с изменением общественных и экономических условий.

Принципы определения кредитоспособности физического лица можно проиллюстрировать на примере модели одного немецкого банка [3], когда подсчет баллов для рейтинга клиента производится по 12 показателям.

1. Информация. В случае отсутствия неблагоприятной информации кредитно-справочного бюро клиент получает 10 баллов [5].

2. Способность погашать задолженность: до 60% – 0; от 61 до 80% –10 баллов; от 81 до 100% – 20 баллов.

3. Наличие обеспечения: от 0 до 25% – 1 балл; от 25 до 50% – 4; от 51 до 75% – 7; от 76 до 100% –12; более 100% – 20 баллов.

4. Наличное имущество. За наличное имущество – будь то недвижимость, ценные бумаги или вклады в банках – клиент получает 10 баллов.

5. Кредиты, ранее полученные в банке. Клиенту не начисляются баллы, если он неаккуратно погашал предоставленные займы. Если клиент не пользовался ранее кредитом, это расценивается в 5 баллов. Если ранее полученный клиентом кредит возвращался своевременно или текущий покрывается в соответствии с договором, то он получает 15 баллов.

6. Квалификация. Нет квалификации – 0; вспомогательный персонал – 2; специалисты – 7; служащие – 9; пенсионеры – 13; руководящие работники – 13 баллов.

7. Трудовая деятельность у последнего нанимателя: до одного года – 0; до двух лет – 3; до трех лет – 5; до пяти лет – 8; более пяти лет – 12; пенсионеры – 0 баллов.

8. Сфера занятости: госслужба – 10; другие области – 6; пенсионеры – 0 баллов.

9. Возраст заявителя. До: двадцати лет – 0; двадцати пяти – 2; тридцати – 4; тридцати пяти – 8; пятидесяти – 9; шестидесяти – 11; более шестидесяти лет – 16 баллов.

10. Семейное положение: холост – 8; женат – 14; женат, но живет раздельно – 6; разведен – 8; вдовец – 8 баллов.

11. Способ найма жилища. Не имеющий жилья – 0; обеспеченный жильем по найму – 5; наличие собственной площади – 10 баллов.

12. Количество иждивенцев. Нет таковых – 10 баллов; наличие: одного – 7; двух – 5; трех – 2; более трех – 0 баллов.

Технология принятия окончательного решения о возможности кредитования такова. При набранной претендентом сумме в 81 балл экономист самостоятельно принимает положительное решение, при результате от 61 до 80 баллов требуется разрешение вышестоящего менеджера. При рейтинге ниже 60 баллов клиенту в предоставлении кредита отказывают.

Иной подход к скоринговой оценке качества личности и кредитоспособности применял французский банк Credit Agricole.

1. Цель кредита (от 0 при выдаче денежной ссуды до 100 баллов при покупке автомобиля).

2. Участие клиента в финансировании сделки (при оплате наличными менее 10% суммы – 0; от 10 до 45% – 30; более 45% – 50 баллов).

3. Семейное положение (от 0 для разведенных супругов до 60 баллов при наличии менее трех детей).

4. Возраст (от 0 для лиц моложе 25 лет до 100 баллов при свыше 65 лет).

5. Профессия (от 0 для студентов до 100 баллов для государственных служащих).

6. Занятость (от 0 при сроке менее одного года до 100 баллов – свыше четырех лет).

7. Чистый годовой доход (от 0 при доходе до 60 тыс. франков до 100 баллов соответственно при более 160 тыс. франков).

8. Владение недвижимостью (от 0 при найме квартиры до 80 баллов при наличии собственного дома).

9. Срок кредита (от 140 баллов при сроке менее одного года до 0 при более двух лет).

10. Сумма на банковском счете (от 0 при остатке менее 5 тыс. франков до 150 баллов при более 50 тыс. франков).

Если потенциальный заемщик набрал свыше 510 баллов, банк удовлетворяет просьбу о предоставлении кредита; при 380-509 баллах проводится дополнительный анализ условий кредитования (сумма, срок кредита, гарантии); при наборе менее 380 баллов следует отказ в кредитной поддержке.

Западный опыт и Украина

Кредитный скоринг по своей сути представляет собой метод классификации изучаемой нами популяции на различные виды групп. В статистике идеи классификации популяции по группам были разработаны Фишером еще в 1936 году на примере растений. В 1941 году английский банковский служащий Дэвид Дюран впервые использовал данную методику для классификации кредитов как "плохие" и "хорошие". Уходя на фронт во время Второй мировой войны, он оставил сотрудникам инструкцию, как следует выдавать кредиты, и четкую формулу, охватывающую, помимо финансовых и имущественных характеристик, также социально-демографические, включая возраст, пол, образование, профессию, место рождения и проживания. Это и был своего рода прообраз будущего кредитного скоринга. В начале 50-х годов в Сан-Франциско образовалась первая консалтинговая фирма в области скоринга – Fair Issac, которая по сей день остается лидером среди разработчиков скоринговых систем.

Но глобальное применение скоринга связано с распространением кредитных карточек. Население массово и ежедневно обращалось за кредитными карточками, и банкам ничего не оставалось, кроме как автоматизировать процесс принятия решений о выдаче кредита. Однако очень скоро они оценили не только быстроту обработки заявлений на выдачу кредита, но и качество оценки риска. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринг-систем уровень безнадежных долгов сокращался порой на 50% [4].

В 1974 году в США был принят Закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, запрещавший отказывать в выдаче займа на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религиозная принадлежность, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей. В Великобритании законодательство допускает использование информации о возрасте и семейном положении, но зато запрещает учет каких-либо физических увечий и недостатков (инвалидность). Для банков применение кредитного скоринга стало доказательством исполнения этих антидискриминационных законов, ибо компьютерное обеспечение искоючает предубеждения.

В Украине внедрение кредитного скоринга тормозится, прежде всего, отсутствием кредитных бюро* и относительно низкими объемами кредитования физических лиц и предприятий малого бизнеса [5]. Вместе с тем, в условиях быстрого экономического подъема в силу объективных причин (повышенный спрос на кредиты со стороны малого бизнеса и населения) ситуация начнет меняться в лучшую сторону. В то же время, исходя из потребностей рынка будут создаваться кредитные бюро. В последние годы консалтинговые фирмы разработали достаточно эффективные скоринг-модели для малого бизнеса. Применение кредитного скоринга для малого и среднего бизнеса оказалось успешным именно в силу большого количества сходных между собой предприятий.

Помимо этого, в Украине кредитный скоринг сдерживается, скорее, не объективными, а субъективными причинами, связанными с недоверчивым отношением банковских менеджеров к математическим и статистическим методам. Всякое начало трудно. Необходимо лишь организовать сбор информации, проводить анализ своих клиентов (кредитную историю прошлых клиентов и статистический пакет), как результат не заставит долго ждать. Не зря западные аналитики, исследовавшие кредитный скоринг, отмечают такие его сильные стороны и преимущества как снижение уровня проблемных кредитов, оперативность и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, отсутствие процесса длительного обучения персонала.

К положительным моментам развития кредитного скоринга, отличающим Украину от Запада, относится отсутствие проблемы проверки достоверности информации, которую заявитель указывает о себе в анкете. В Украине значительная часть ее содержится в паспорте. Банкам достаточно иметь паспортные данные и выписку из трудовой книжки, чтобы получить исходный материал для анализа.

В Украине кредитный скоринг будет внедряться постепенно. Сперва начнут создавать автоматизированные системы предварительной оценки потенциальных заемщиков, которые будут регулярно отсеивать заведомо неприемлемые риски. На основе накопленного опыта можно достаточно точно оценивать связь отдельных характеристик клиента с вероятностью дефолта как для физических лиц, так и для предприятий малого бизнеса. Знание таких сведений станет существенной поддержкой кредитным инспекторам.

Вполне вероятно, что в Украине скоринг сначала будет апробирован на предприятиях малого бизнеса, поскольку у банков накоплено гораздо больше информации о них, нежели о физических лицах. Интенсивное развитие скоринга в Украине неизбежно после окончательного передела состоятельных и, соответственно, качественных заемщиков. Жесткая межбанковская конкурентная борьба будет подталкивать финансовые институты к массовости потребительского кредитования, не увеличивая при этом степени кредитного риска. В таких условиях спрос на детализированные системы кредитного скоринга будет расширяться.

Список источников:

1.Укрсоцбанк. Финансы и аналитика/ Обзор украинских банков 03.02.2004 г. – К.: "Экспрессинформ", 03.02.2005 г., АУБ.

2."Оценка заемщика – оценка рисков". – "Банковское обозрение", № 11, ноябрь 2004 г.

3.Казимагомедов А.А. Банковское обслуживание населения. – М.: "Финансы и статистика", 1999, с.121

4.Churchill G. A., Nevin J. R., Watson R. R.//The role of credit scoring in the loan decision. Credit World. March/1977; Myers J. H., Forgy E. W. The development of numerical credit evaluation systems//Journal of American Statistical Association. September/1963.

5.WINDOW ON UKRAINE / Обзор экономической ситуации, № 40 (2669), 17 февраля 2005 года.

Ковалев П.П.
Начальник отдела разработки технологий управления рисками, банк "Надра"

 
© агенство "Стандарт"