2953 (Споживче кредитування та його розвиток в Україні), страница 12

вимога надати застава при комунальних послугах [utilities services],

вимога заплатити вперед при оплаті стільникового зв'язку,

заборона на міжнародний зв'язок від телекомунікаційних компаній,

приміщення під спостереження через потенційні шахрайські дії.

Навпроти, кандидатам з високим рейтингом можуть бути видані великі кредити по більш вигідних процентних ставках, можуть бути надані послуги більш високого розряду, наприклад, золоті або платинові картки, або додаткові продукти, пропоновані компанією.

Рейтинги заяв можна також використовувати для мінімізації витрат на етапі кредитної експертизи due diligence policies. Наприклад, кандидат з дуже високим або дуже низьким рейтингом може бути прийнятий або відкинутий відразу ж без одержання подальшої інформації про нерухомість, підтвердження доходів або перевірки базового активу.

З огляду на конкуренцію, що загострюється, на ринку, кредитним організаціям приходиться йти на усі великі поступки позичальникам. Це і відсутність первинного внеску, і розміщення кредитних менеджерів банку прямо в торговельному приміщенні магазинів, і експресоформлення кредиту. Можливість одержати кредит у лічені хвилини, "не відходячи від прилавка", от головний козир нинішніх кредиторів. Вони обіцяють видати готове рішення про можливості видачі вам кредиту в плині 530 хвилин. Та й довідка з місця роботи про заробітну плату виявляється зайвим папірцем. Це змушує відвідувача, уже тримаючи в руках заповітний товар, підписувати будь-які документи.

В цих умовах саме використання скорингової моделі як одного з головних інструментів ризик-менеджменту кредитних операцій визнано в усім світі як одне з найбільш ефективних.

Успіх скорингової моделі обумовлюється декількома ключовими факторами:

неупередженість оцінки (скоринг геть чисто відмітає суб'єктивність оцінок, традиційно зв'язану з кредитними рішеннями);

стандартизація кредитних оцінок;

можливість автоматизації (тому що скоринг припускає роботу лише з деякою кількістю цифр, вона легко автоматизується);

контроль (у силу стандартизації кредитних операцій банкам не представляється складним контролювати і відслідковувати ефективність кредитних рішень);

збільшення прибутковості (автоматизація процесу означає зниження витрат на ручну обробку заявок на кредит до мінімуму).

Для ефективного використання кредитного скоринга необхідно враховувати, що існує два види інформації: та, котру установа мала при споконвічному прогнозуванні поводження потенційного позичальника (оцінні дані), і та, котру організація одержує в результаті використання клієнтом кредитних продуктів (робочі дані).

Результати, отримані після статистичного аналізу, і формують скорингову карту. Приміром, вона може виглядати в такий спосіб (табл.3.4).

Це далеко не повний набір можливих критеріїв оцінки кредитних ризиків потенційних позичальників.

Наступним логічним кроком буде визначення граничного значення результату скорингової моделі або рівня відсікання, що і розділить усіх позичальників на "поганих" і "гарних". Такою межою повинний стати рівень, при якому доходи від гарних позичальників є достатніми для покриття збитків по потенційно поганим. Для цього можна вдатися до комплексного аналізу і співвідношення прибутковості кредитного портфеля і рівня списань боргів, віднесених до безнадійних й інших витрат. Припустимо, що в середньому збитки по одному поганому рахунку покриваються доходами по десятьох гарним. У даному випадку таким рівнем буде значення скорингової карти відповідному такому співвідношенню (у нашому прикладі це 10/1). Саме таке значення і буде, свого роду, крапкою беззбитковості кредитних операцій банку (табл.3.5).

Таблиця 3.4 Приклад скорингової карти в АКБ „Приватбанк”

Таблиця 3.5 Приклад оцінки рівня беззбитковості кредитних операцій (рівень відсікання)

Саме описаний вище алгоритм є одним з базових для побудови скорингової системи.

Як свідчить досвід Західних країн, після введення в роботу скорингових моделей рівень поганих боргів скоротився на 15% 20% у порівнянні з ручною (суб'єктивною) обробкою кредитних заявок. Утім, досвід російських фінансистів не такий вражаючий. За різними оцінками, відсоток "неповернень" складає, за різними оцінками, від 10 до 20%.

В останні роки скорингсистеми набули поширення і в діяльності вітчизняних банків. Зокрема, Приватбанком та банком „Надра” були розроблені власні скорингсистеми. Методика Приватбанку включає такі характеристики [85]:

соціальну стабільність (фізична особа працездатного віку – 10 балів,

наявність шлюбного контракту – 10 балів,

забезпеченість роботою – 10 балів),

питому вагу річних виплат за кредитом (відсотків та погашення основної частини боргу) у сукупному річному доході позичальника: менше 25 % – 20 балів, від 25 % до 50 % – 10 балів, більше 50 % – 0 балів;

користування кредитами раніше і їх своєчасне погашення – 20 балів;

має зв’язки і підтримку в ділових колах (рекомендаційний лист) – 10 балів.

Залежно від суми набраних балів позичальники поділяються на 5 класів:

А – більше 70 балів,

Б – 60–70 балів,

В – 50–59 балів,

Г – 40–49 балів,

Д – менше 40 балів.

Скорингсистема банку “ Надра” включає такі характеристики [40, с.79]:

1. Вік позичальника. Якщо вік клієнта від 25 до 50 років, він отримує 8 балів; якщо менше 25 років або більше 50 років – 2 бали.

2. Наявність власної нерухомості. При наявності власної нерухомості клієнт отримує 8 балів; якщо нерухомість знаходиться у власності іншого члена сім’ї – 4 бали; якщо не має власної нерухомості – 0 балів.

3. Постійна робота. При стажі роботи на даному місці понад 3 роки клієнт отримує 8 балів; при стажі роботи на постійному місці від 1 до 3 років – 4 бали; при стажі роботи менше 1 року – 2 бали.

4. Безперервний стаж роботи. При безперервному стажі роботи понад 5 років – 6 балів; при безперервному стажі роботи від 3 до 5 років – 4 бали; при безперервному стажі роботи менше 3 років – 2 бали.

5. Погашення кредитів у минулому. Якщо отримані клієнтом кредити сплачувались своєчасно та в повному обсязі, він отримує 6 балів; якщо кредити, які отримувались клієнтом у минулому, сплачувались із порушенням строків платежу або клієнт взагалі не користувався кредитами – 4 бали; якщо кредити прострочені або якщо клієнт ухиляється від відповідальності – 0 балів.

6. Забезпечення кредиту. Характеризує забезпеченість повернення кредиту та відсотків за ним заставою або порукою. Розраховується як відношення вартості застави (суми поруки) до суми основного боргу за кредитом із урахуванням нарахованих відсотків. Якщо вартість запропонованого майна в заставу (сума поруки) на 50 % перевищує суму основного боргу з урахуванням відсотків, клієнт отримує 30 балів; якщо від 25 до 50 % – 25 балів; до 25 % – 20 балів; а якщо сума основного боргу з урахуванням нарахованих відсотків перевищує вартість запропонованого майна в заставу (суму поруки) клієнт отримує 15 балів.

7. Платоспроможність клієнта. Якщо місячні доходи позичальника на 30 % перевищують його витрати з урахуванням щомісячної сплати основного боргу за кредитом та нарахованих відсотків за користування ним, він отримує 20 балів; якщо менше 30 % – 15 балів; якщо ж місячні доходи клієнта не перевищують загальних місячних витрат, він отримує 5 балів.

8. Платоспроможність сім’ї. Якщо місячні доходи сім’ї клієнта на 50 % перевищують їх витрати з урахуванням щомісячної сплати основного боргу за кредитом та нарахованих відсотків за користування ним, він отримує 20 балів; якщо від 20 до 50 % – 15 балів; менше 20 % – 5 балів.

Якщо позичальник набрав більше 55 балів, то банк задовольняє прохання позичальника про надання кредиту; при 40–54 балах проводиться додаткове вивчення умов (суми, строку кредиту, гарантій); якщо сума балів менше 40, банк відмовляє клієнту у наданні кредиту.

Аналізуючи наведені вітчизняні скоринг-системи, необхідно зазначити, що основним їх недоліком є достатньо висока шкала, яка для переважної більшості населення є недосяжною.

Зважаючи на прогнозований подальший розвиток банківського споживчого кредитування в Україні і потребу в автоматизації процесу прийняття рішень щодо видачі кредиту, в Україні доцільно розвивати наступні напрямки вдосконалення скоринг-систем.

1. Створення кредитних бюро для формування кредитної історії всіх фізичних осіб, які коли-небудь звертались за кредитом у будь-яку кредитну установу країни.

2. Формування початкових вибірок достатніх обсягів із поділом клієнтів на “ добрих” та “ поганих”.

3. Здійснення вибору найбільш адекватних методів для побудови класифікаційної функції: дискримінантний аналіз, класифікаційне дерево (рекурсивне розбиття), нейронні мережі, генетичний алгоритм, метод найближчих сусідів.

Разом з тим завжди потрібно пам’ятати про обмеження, пов’язані із застосуванням кредитного скорингу. П-оперше, класифікація вибірки здійснюється лише на клієнтах, яким надали кредит; по-друге, із плином часу змінюються як соціально-економічні умови, що впливають на поведінку людей, так і самі люди, тому будь-яка скорингова модель потребує періодичного поновлення (модифікації).

Для оцінки впливу впровадження скорингових систем на якість кредитного портфелю банку проведемо аналіз структури кредитного портфелю та оцінених кредитних ризиків для створення кредитних резервів в АКБ “Приватбанк” за методологією [24].

Згідно “Звіту про класифіковані кредитні операції за формами власності

та розрахунку резерву на відшкодування можливих втрат за кредитними операціями АКБ “Приватбанк” [85], на рис. Л.1 Л.8 Додатку Л побудована графічна структура кредитного портфелю АКБ “Приватбанк” станом на 31.12.2005 року

Як показує аналіз графіків рис.Л.1 – Л.8 Додатку Л найбільш вразливішим місцем в кредитному менеджменті АКБ “Приватбанк” з точки зору забезпечення мінімізації кредитного ризику є адміністрування споживчих кредитів населенню:

а) Кредити, надані фізособам в інвестиційну діяльність:

вагова частка в “безнадійних” кредитах – 42,39%;