CC BY
147
Удк 005.334: 336.71
кредитный скорринг в системе банковского риск-менеджмента*
В. В. ГОРДИНА кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры финансов, денежного обращения, кредита и банков E-mail: gorvik@inbox.ru Орловский государственный технический университет
В статье рассматриваются возможности и преимущества кредитного скорринга при его использовании в коммерческом банке, а также указывается целесообразность внедрения скорринга в систему банковского риск-менеджмента.
Ключевые слова: коммерческий банк, кредитный скорринг, кредитный риск, система риск-менеджмента.
Система риск-менеджмента—это необходимый элемент банковского бизнеса, залог конкурентоспособности и эффективности деятельности банка. Именно так ее воспринимают на Западе уже давно. Постепенно понимание важности комплексного управления рисками приходит и к отечественным банкам. То, что без системного управления рисками банк не может успешно развиваться, становится все более очевидным. При этом отдельного внимания заслуживают технологии управления кредитным риском. Эта составляющая финансовых рисков имеет особое значение для банков, поскольку кредитование клиентов занимает ведущее место в общем спектре их операций. Таким образом, кредитный риск представляет собой основной банковский риск, управление которым является ключевым фактором, определяющим эффективность
* Статья представлена Информационным центром Издательского дома «Финансы и Кредит» при Орловском государственном техническом университете.
банковской деятельности, так как обычно банки формируют значительную часть своих доходов за счет кредитной деятельности.
Кризис наглядно показал, что эффективный риск-менеджмент требуется любому банку. В 2005— 2007 гг. в нашей стране наблюдался интенсивный рост рынка кредитования и, в частности, сектора кредитования физических лиц. Это неизбежно привело к увеличению кредитных рисков, которые принимают на себя как отдельные кредитно-финансовые институты, так и банковская система страны в целом. Кризисные явления в экономике и банковском секторе России на фоне мирового финансового кризиса в 2007—2009 гг. привели к снижению объемов кредитования и росту просроченной задолженности в активах коммерческих банков. И хотя по итогам 2010 г. ситуация в секторе кредитования немного улучшилась и доля проблемных и безнадежных ссуд уменьшилась на 0,4 п. п. (до 9,2 %), значение этого показателя по-прежнему велико (см. таблицу).
В целом основные риски в банковском секторе можно охарактеризовать:
— снижением качества ссудной задолженности, ростом объема просроченных и пролонгированных ссуд при неадекватном уровне резервирования;
— отсутствием источников для формирования резервов на возможные потери по ссудам, что характеризуется умеренным или низким уровнем достаточности капитала при снижающихся показателях прибыльности [1].
Показатели политики резервирования, % [1
Показатель 01.07.2009 01.10.2009 01.01.2010 01.04.2010 01.07.2010 01.10.2010
Сформированный резерв на возможные потери по ссудам (от общего объема выданных ссуд) 6,9 8,0 9,1 9,5 9,5 9,4
Доля проблемных и безнадежных ссуд в общем объеме ссуд 7,6 8,8 9,6 9,6 9,5 9,2
Таким образом, практика показала, что управление кредитным риском должно осуществляться на более высоком уровне, чем раньше. Необходимо повысить качество управления и использовать к нему новые подходы. Одновременно пришло понимание необходимости совершенствования существующей в банке системы риск-менеджмента или ее внедрения там, где ее до настоящего времени не было. Причем ключевым здесь является слово «система». Управление рисками должно быть именно системным, что подразумевает создание отдельного подразделения, которое будет осуществлять оценку рисков, контроль за ними и управление ими в коммерческом банке. Задача департамента риск-менеджмента — стратегическое управление рисками и оперативное управление, координация действий профильных отделов. Однако на данный момент проблемой является то, что в большинстве российских банков системный подход к риск-менеджменту отсутствует. Управление рисками зачастую сводится к выполнению нормативов надзора, написанию огромного количества внутренних документов и созданию службы безопасности. Всего этого недостаточно для функционирования полноценной системы риск-менеджмента. К тому же, по отзывам специалистов, во многих банках не налажен обмен информацией между профильными отделами.
В настоящее время на фоне снижения объемов кредитования и значительного объема проблемных ссуд в активах банки вырабатывают самые разные схемы выхода из кризиса. Причем первым и главным пунктом их программ чаще всего является коллекторская работа, т. е. обеспечение возврата выданных кредитов. Особенную важность в этой ситуации приобретает также сегментация заемщиков, т. е. разделение их на «плохих» и «хороших». На этом этапе возникает ряд вопросов: как же на практике уменьшить кредитные риски банка и повысить качество кредитного портфеля; как усовершенствовать качество оценки заемщиков; как оградить себя от мошенничества; как использовать данные о поведении заемщика на протяжении всего жизненного цикла кредита; как вести коллекторс-кую работу силами банка.
Один из самых эффективных инструментов риск-менеджеров для решения этих задач — это современные системы кредитного скорринга [5].
Скорринг — это метод классификации заемщиков на различные группы для оценки кредитного риска; представляет собой математическую или статистическую модель. В качестве исходного материала для скорринга используется разнообразная информация о прошлых клиентах, на основе которой с помощью различных статистических и нестатистических методов классификации делается прогноз о кредитоспособности будущих заемщиков. Скорринг-системы позволяют банковским работникам быстро принимать решения о кредитовании, регулировать объемы кредитования в зависимости от ситуации на рынке и определять оптимальное соотношение между доходностью кредитных операций и уровнем риска.
Про кредитный скорринг и целесообразность его использования было уже много написано на страницах специализированных периодических изданий. Однако акцент делается в основном на механизме оценки кредитоспособности заемщика, между тем возможности полноценной скорринго-вой системы значительно шире.
Технологии кредитного скорринга в настоящее время бурно развиваются. Под кредитным скор-рингом уже не подразумевается только использование скорринговых моделей (карт). Неверно также рассматривать кредитный скорринг только как процедуру оценки заемщика перед выдачей кредита. С помощью различных видов кредитного скор-ринга работа с заемщиком ведется на протяжении всего периода кредитования — от предоставления кредита до его погашения.
Традиционно выделяют следующие виды кредитного скорринга:
Application Scoring — оценка кредитоспособности заемщиков для получения кредита. Этот вид скорринга переводит в «количественную плоскость» риски банка, которые связаны с правильной оценкой социальных, демографических, финансовых и других данных заемщика для принятия решения о выдаче кредита. При принятии решения о выдаче кредита быстрый анализ заемщика при
помощи скорринговых моделей позволяет получить наиболее объективную оценку на основании не субъективных мнений, а аналитически проверенных закономерностей;
Behavioral Scoring — поведенческий скорринг, который заключается в принятии банком решений в рамках управления отдельными кредитными счетами заемщиков и кредитным портфелем в целом. Основная задача поведенческого скорринга — это прогнозирование потенциальных рисков, связанных с заемщиками, которые составляют кредитный портфель. Риски, связанные с обслуживанием кредитов, весьма разнообразны, поэтому скорринговые модели для поведенческого скорринга используют различные критерии оценки и ранжирование заемщиков. Основные из них: оценка риска неплатежеспособности, оценка риска дефолта (преждевременного закрытия счета), а также скорринг доходности клиентов;
Collection Scoring — определение приоритетных дел и направлений работы в отношении «плохих» заемщиков, состояние кредитного счета которых классифицировано как «неудовлетворительное». Своевременное предупреждение просрочек является очень важным для снижения затрат банка в рамках работы по взысканию задолженности и работы с залоговым имуществом. Collection-скорринг способен оптимизировать работу банка на всех этапах процесса управления взаимоотношениями с должниками;
Fraud Scoring — это методология выявления и предотвращения мошеннических действий со стороны потенциальных и уже существующих заемщиков. Скорринг, направленный на выявление попыток мошенничества, помогает принимать незамедлительные решения по определению тех заемщиков, чьи обращения по предоставлению кредита должны быть отклонены либо направлены для более детального рассмотрения [5].
Необходимо отметить, что еще пока совсем мало российских банков, использующих специализированную скорринговую систему, которая поддерживает все типы скорринга. Чаще всего банками используется Application Scoring, который позволяет принять решение за несколько минут в потребительском кредитовании, где суммы невелики и скорость принятия решения играет важную роль. Однако кризис в банковской сфере привел к пониманию того, что важную роль для выживания банка играет гибкость его кредитной политики. Особенно актуален для обеспечения такой гибкости поведенческий (behavioral) скорринг, т. е. управле-
ние отдельными кредитными счетами заемщиков на протяжении всей «жизни» кредита. Управление лимитами кредитных карт, оценка вероятности просрочки и дефолта отдельных заемщиков — именно эти задачи могут быть эффективно решены при помощи точного прогнозирования потенциальных рисков, связанных с доходами и поведением заемщика. В рамках поведенческого скорринга также можно углубить и более точно настроить оценку риска как по каждому конкретному заемщику, так и по кредитному портфелю в целом.
Кризис усугубил и без того печальную картину с неплатежами по кредитам. Долги необходимо взыскивать и делать это нужно грамотно и профессионально. Одним из наиболее эффективных инструментов для проведения такой работы является система соИесйоп-скорринга. Автоматизированная система collection-скорринга позволяет максимально формализировать и оптимально построить работу с проблемной задолженностью по кредитам, применяя своевременные и актуальные воздействия к каждому должнику банка. Методология основывается на оптимальной сегментации кредитных дел, в зависимости от параметров кредитного дела (дней просрочки, суммы кредита и т. д.) и на определении разновидностей воздействий, которые необходимо применить к конкретному должнику (телефонный звонок, SMS, письмо и пр.).
Необходимо отметить, что первоначально скорринг применялся для оценки заемщиков — физических лиц, в настоящее время он используется также для оценки кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса. При этом система кредитного скорринга не заменяет, а дополняет работу кредитного специалиста. Практика использования скорринговых систем показывает, что чем меньше сумма кредита, тем большие полномочия в принятии решения выделяются такой системе, а чем выше сумма — тем больше скорринг используют как фактор «поддержки» в процессе принятия решения.
Таким образом, возможности скорринга широки, и при внедрении его в систему риск-менеджмента коммерческого банка можно достичь значительных результатов по снижению кредитного риска и повышению эффективности кредитных операций.
Использование скорринговых систем в банке позволяет решать следующие основные задачи по управлению кредитной деятельностью:
— создание моделей оценки кредитоспособности заемщика;
— максимальная автоматизация работы с заемщиком;
— построение системы он-лайн мониторинга и отчетности;
— прогноз динамики изменения качества кредитного портфеля;
— построение централизованной системы управления кредитной политикой;
— снижение кредитного риска.
Для решения перечисленных задач полноценная система кредитного скорринга должна обладать следующими функциональными возможностями [3]:
— по созданию скорринговых моделей как экспертных, так и математических, а также возможностью анализа и оценки финансовой эффективности вновь созданных моделей по кредитному портфелю и быстрой интеграции их в работу;
— по созданию в течение нескольких минут стратегий анализа заемщиков и их дальнейшему использованию в скорринговой системе;
— по использованию для анализа и скорринга информации из внешних источников («черные списки», данные кредитных бюро, локальные базы данных);
— по созданию и управлению правилами кредитной политики (система бонусов/штрафов для оценки потенциального заемщика);
— по созданию правил распределения заявок между кредитными специалистами с различными правами/ролями и управлению этими правилами;
— по гибкой настройке интерпретации скоррин-гового рейтинга для кредитных специалистов;
— по быстрой и качественной оценке динамики изменения состояния кредитного счета отдельного заемщика и кредитного портфеля в целом.
Таким образом, основными компонентами полноценной системы кредитного скорринга будут: компонент для построения скорринговых моделей, компонент, предназначенный для построения стратегий принятия решений, сервер принятия решений, компонент для построения скорринговой отчетности.
Конечно, не каждому отечественному банку могут понадобиться все перечисленные компоненты. Небольшим банкам для повышения эффективности кредитной деятельности, возможно, достаточно будет и некоторой их части. Однако для наиболее эффективного функционирования скор-ринговой системы в системе риск-менеджмента необходимо наличие всех компонентов.
Если рассматривать место скорринговой системы с точки зрения банковского программного
обеспечения, то система кредитного скорринга является мидл-офисом, условно расположенным между фронт-офисным и бэк-офисным решениями [3].
В рамках фронт-офиса осуществляется непосредственное общение с клиентом-заемщиком (рассмотрение кредитной заявки, заполнение анкеты, сбор и анализ пакета документов заемщика). В рамках мидл-офиса осуществляется непосредственно сам скорринг, т. е. определение перспектив погашения кредита и классификация заемщиков, расчет суммы резерва, а также, в зависимости от состава скорринговой системы (наличия тех или иных модулей) выполнение определенных аналитических процедур (углубленный анализ клиентской базы, оптимизация распределения капитала между различными кредитными продуктами банка, определение совокупного риска кредитного портфеля и др.). В рамках бэк-офиса осуществляются формирование кредитного дела, открытие счета и непосредственное оформление выдачи кредита, а также оценка качества кредитного портфеля.
Если рассматривать полноценную скорринго-вую систему как важную составляющую системы риск-менеджмента коммерческого банка, то функционирование такой системы в упрощенном виде представлено на рисунке.
Следовательно, скорринговая система должна быть интегрирована в общую систему риск-менеджмента коммерческого банка. Причем информационные потоки между комитетом по управлению рисками (департаментом риск-менеджмента) и скорринговой системой должны быть организованы таким образом, чтобы информация своевременно поступала в кредитные подразделения. При этом система должна взаимодействовать также с фронт-офисом, бэк-офисом и информационной банковской системой.
В настоящее время многие крупные коммерческие банки используют централизованные системы оценки заемщиков, однако, как правило, это системы с простейшей отчетностью. Однако банков, где кредитный скорринг неразрывно связан с кредитной политикой, стратегиями принятия решений и возможностью оперативного управления скорринговыми моделями можно насчитаь единицы [3]. Причин этому несколько. С одной стороны — это высокая цена скорринговой системы. С другой стороны — это нежелание что-либо менять, привычка использовать старые подходы при оценке заемщиков (модели, разработанные в MS Excel, статистические пакеты).
Использование кредитного скорринга в системе риск-менеджмента банка
Между тем, по мнению специалистов, использование полноценной системы кредитного скорринга, несомненно, целесообразно, поскольку позволяет:
— увеличить кредитный портфель за счет уменьшения количества необоснованных отказов по кредитным заявкам;
— уменьшить уровень невозвратов кредитов;
— ускорить процедуру оценки заемщика;
— повысить точность оценки заемщика;
— создать централизованное накопление данных о заемщиках;
— снизить резервы на возможные потери по кредитным обязательствам;
— оценить динамику изменений кредитного счета заемщика и кредитного портфеля;
— вести более тонкую кредитную политику: не просто решать, кому дать кредит, кому нет, а, выделив сегменты заемщиков с различным уровнем риска, кредитовать почти всех, но на разных условиях [4].
Что же касается цены программного обеспечения, то необходимо отметить следующее: наиболее известными западными скор-ринговыми системами в настоящее время являются SAS Credit Scoring, EGAR Scoring, Transact SM (Experian-Scorex), K4Loans (KXEN), Clementine (SPSS). Среди разработчиков скорринговых систем из стран СНГ можно отметить такие компании, как BNS, Basegroup Labs, Scorto. Среди компаний, реализующих скорринговые системы на отечественном рынке, наиболее известны такие компании, как Scorto Solutions, консалтинговая компания «Франклин&Грант», которая предлагает широкий набор программных решений для управления рисками и доходностью банковского бизнеса, компания «Финансы и аналитика». Причем стоимость предлагаемых этими компаниями систем значительно меньше, чем западных, хотя и зависит от набора составляющих компонентов скорринго-вой системы.
В частности компания «Франклин&Грант» предлагает комплексное программное решение, предназначенное для автоматизированного скорринга заемщиков и управления кредитным риском портфеля розничных кредитов. Решение реализует следующие группы функций [2]:
— скорринговая оценка кредитоспособности отдельного заемщика, в том числе и при недостаточной статистике по выданным кредитам;
— контроль качества используемой модели скорринга и адаптация модели при изменении экономических условий;
— подбор оптимальных, с точки зрения управления рисками и доходностью кредитования, параметров кредитного продукта;
— динамическое изменение лимитов и скор-ринг-задолженности;
— управление портфелями однородных ссуд;
— аллокация капитала между кредитными программами банка и регионами его присутствия;
— углубленная аналитика клиентской базы;
— анализ и прогнозирование показателей развития регионов присутствия банка для более точного управления рисками и доходностью портфеля.
В зависимости от наличия статистических данных, программ кредитования, предпочитаемой банком схемы внедрения состав программных модулей системы скорринга может варьироваться от минимального варианта внедрения до полномасштабного.
Интересным и очень полезным программным решением для организации системы риск-менеджмента в банке является разработанная компанией «Франклин&Грант» система управления кредитными рисками банка Crédit Compas, которая состоит из трех подсистем:
— подсистема Crédit Compass Transaction© — предназначена для количественной оценки и управления рисками транзакционного уровня;
— подсистема Crédit Compass Portfolio© — предназначена для количественной оценки и управления кредитными рисками портфельного уровня;
— подсистема Crédit Compass Economic© — предназначена для моделирования и количественной оценки рисков макроэкономики, региональной экономики и динамики отраслей.
Модульная архитектура системы позволяет формировать различные по длительности и наполнению варианты внедрения [2].
Теперь остановимся на вопросе окупаемости скорринговой системы. По мнению заместителя директора компании «Ксема», эксклюзивного поставщика в Россию аналитической платформы KXEN, М. Аветисова, срок окупаемости скор-ринговой системы составляет от трех месяцев до одного года. Это зависит прежде всего от опыта специалистов банка, стратегии и тактики работы с клиентами. Чаще всего срок окупаемости составляет порядка шести месяцев. При этом чем больше кредитный портфель банка и чем более подробной информацией о заемщиках он обладает, тем быстрее окупается скорринговая система.
Окупается скорринговая сисема за счет увеличения прибыли. К этому приводят рост доходности кредитного портфеля и снижение «просрочки»
при одновременном росте объемов портфеля. Внедрив качественные скорринговые модели, банк начинает больше зарабатывать на процентах по кредитам и меньше терять от невозвратов кредитов и от «просрочек». Например, Уральский банк реконструкции и развития за год работы системы снизил «просрочку» с 11,5 до 3,3 %, одновременно увеличив объем портфеля почти втрое — с 4,4 до 12 млрд руб. [4].
Обобщая изложенное, можно заключить, что кредитный скорринг является тем инструментом, который в настоящее время необходим российским коммерческим банкам для эффективного управления кредитным риском. Преимущества, которые получает банк при внедрении полноценной системы кредитного скорринга в систему риск-менеджмента банка, достаточно велики. И если учесть, что модульная архитектура скоррин-говых систем позволяет формировать различные по наполнению варианты внедрения, что, с одной стороны, предоставляет широкие возможности использования различных функциональных модулей, а с другой — позволяет варьировать затратами на внедрение программного обеспечения, то однозначно следует признать целесообразность широкого использования скорринговых систем для управления кредитным риском в банках. И как показывает практика, кредитные организации, использующие полноценные скорринговые системы, могут использовать все возможности таких систем, что позволяет им удерживать кредитные риски на приемлемом и управляемом уровне.
Список литературы
1. Карта рисков банковской системы: оживление после стагнации / Эксперт РА. URL: http:// www. raexpert. ru/researches/banks/card_risk_ revival/.
2. О ф и ц и а л ь н ы й с а й т к о м п а н и и «Франклин&Грант». URL: http://www.franklin-grant.ru/ru/services/banks-service-main.asp.
3. Пищулин А. Национальные особенности кредитного скорринга / Банковское дело. 2008. № 2. С. 91-97.
4. Прогностическая сила. URL: http://www. intalev.ru/agregator/press/id_31839/.
5. Работа с просроченной задолженностью в условиях кризиса. URL: http://www.reglament. net/bank/retail/2009_1_article.htm.
