CC BY
208
УДК 336.77
КРЕДИТОВАНИЕ КАК АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ БИЗНЕС-ПРОЦЕСС
О. А. Гордеева, В. Е. Башкирова, О. Б. Волошина
LENDING AS AN AUTOMATED BUSINESS PROCESS O. A. Gordeeva, V. E. Bashkirova, O. B. Voloshina
Аннотация. Актуальность и цели. Для многих компаний актуально внедрение системы, реализующей автоматизацию бизнес-процессов. Целью данной работы является описание процесса автоматизации основного бизнес-процесса банка - кредитования с помощью скоринговых систем. Материалы и методы. В данной статье рассмотрены скоринговые системы, которые являются автоматизацией процесса расчета платежеспособности заемщика. Возможно использование таких программных продуктов, как 8А8 Credit Spring, ЕвАЯ Scoring, Basegroup Labs и «Диасофт». Результаты. На основе исследования скоринговых систем описаны их преимущества и недостатки. Выводы. На сегодняшний день построение полноценных собственных моделей скоринга является уделом крупных игроков рынка, будь то имеющие большие объемы выдач розничные банки или ведущие кредитные бюро. Именно они в состоянии преодолеть основную проблему, являющуюся стоп-фактором для разработки таких моделей, - проблему объемов исторических данных.
Ключевые слова: кредитование, кредитор, заемщик, бизнес-процесс, скоринг.
Abstract. Background. For many companies, appropriate to introduce the system implementing the automation of business processes. The aim of this work is to describe the process of automation of the main business process of the Bank - lending with scoring systems. Materials and methods. This article describes a scoring system which is the automated process of calculation of solvency of the borrower. For implementation you can use pro-grammic products such as A Credit COPD, ЕвАЯ Scoring, Basegroup Labs and Diasoft. Results. Based on the study of scoring systems are described and their advantages and disadvantages. Conclusions. To date, the construction of full models of scoring is the domain of big market players, whether having large amounts of loans leading retail banks or credit bureaus. They are able to overcome the basic problem, which is the stop-factor for the development of such models is the problem of volumes of historical data.
Key words: lending, lender, borrower, business process, scoring.
Введение
Как известно, под кредитованием понимают систему экономических отношений в связи с передачей денежных ценностей от одного собственника другому во временное пользование на условиях возвратности, срочности и платности. В настоящее время в нашей стране можно наблюдать резкое возрастание объемов кредитования физических и юридических лиц наличными средствами. С каждым днем кредиты набирают все большую популярность среди потребителей и прочно входят в наш быт. К примеру, на рынке недвижимости на сегодняшний день каждая десятая сделка проходит с применением ипотечного кредитования. Также, по статистике, 40 % покупок приобретается в долг. Можно сказать, что прослеживается четкая тенденция непрерывного развития кредитного рынка в России. Одним из факторов этого развития
является образовавшаяся конкуренция между банковскими учреждениями, что поспособствовало появлению новых предложений в кредитной сфере и вместе с тем облегчению условий получения кредита. Выход из экономического кризиса и улучшение условий жизни людей будут способствовать увеличению количества выдаваемых кредитов. Например, в США и странах Европы около 80 % автотранспорта и недвижимости приобретается в кредит.
В настоящее время банки предоставляют широчайший спектр кредитов как для физических, так и юридических лиц. Для юридических лиц предлагаются различные виды кредитов, направленные на создание и развитие предприятий. Например, кредитование малого бизнеса - это один из эффективных инструментов развития предпринимательства; кредиты на пополнение оборотных средств - это реальная возможность для предпринимателей оперативно решать насущные проблемы в бизнесе с минимальными финансовыми издержками. Для физических лиц также предоставлен широчайший спектр кредитов: ипотечные кредиты, кредиты на покупку автомобилей, потребительские кредиты, а также кредитные карты, которые пользуются особой популярностью у населения.
На кредитовании физических лиц остановимся подробнее. В качестве примера рассмотрим Банк Москвы, его структуру кредитного портфеля в разрезе кредитных продуктов для физических лиц; результат представим на диаграмме. Наибольшей популярностью у клиентов банка пользуется потребительский кредит. В равных долях расположены автокредиты и ипотечное кредитование. Также пользуются спросом так называемые быстрокреди-ты, под которыми подразумевается кредитование в минимальные сроки с минимальным пакетом документов на сумму до 150 000 руб. Кредитные карты, в свою очередь, становятся не так популярны среди населения.
Рис. 1. Структура кредитного портфеля Банка Москвы для физических лиц в разрезе кредитных продуктов на 01.01.2014 г.
Рассмотрим статистику банков, предоставляющих наиболее популярные среди населения кредиты, а именно: потребительский кредит и ипотечное кредитование. Представим статистику банков, специализирующихся на выдаче потребительских кредитов физическим лицам, по итогам 2014 г. в виде таблицы (табл. 1). Можно сделать вывод о том, что Сбербанк России в потребительском кредитовании лидирует на фоне других представленных банков.
■ автокредиты
■ потребительский кредит
■ быстро кредиты
■ кредитные карты
ипотечные кредиты
Таблица 1
Рейтинг банков, специализирующихся на потребкредитовании,
по итогам 2014 г.
Место Банк Портфель, млн руб.
1 Сбербанк России 3 270 035
2 ВТБ 24 1 085 387
3 ХКФ Банк 254 891
4 Газпромбанк 253 749
5 Россельхозбанк 242 598
По данным Аналитического Центра Русипотеки, десятка лидеров рынка ипотечного кредитования выглядит следующим образом (табл. 2).
Таблица 2
Итоги ипотечного кредитования на II кв. 2015 г.
Место Банк Объем, млн руб.
1 Сбербанк России 304 302
2 ВТБ 24 72 409
3 Дельтакредит 12 243
4 Банк Москвы 10 244
5 Россельхозбанк 9 256
6 Газпромбанк 8 001
7 Санкт-Петербург 4 070
8 Жилфинанс 3 800
9 Возрождение 2 970
10 Абсолют Банк 2 565
Субъектами кредитования являются кредитор и заемщик. Рассмотрим процесс кредитования со стороны кредитора, т.е. банка. Кредитование является одним из основных бизнес-процессов.
Кредитование как один из основных бизнес-процессов банка
Понятие «бизнес-процесс» в последнее время стало весьма популярно. Его можно определить как набор действий, которые выполняются для получения заданного результата. Требования к бизнес-процессу следующие: процесс должен быть описанным, оптимальным, действительно выполняться согласно описанию и со временем совершенствоваться. От эффективности бизнес-процесса напрямую зависит его результат.
Определение бизнес-процесса по ISO 9000:2000 следующее: это совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих видов деятельности, преобразующих входы и выходы [1].
Существуют макроэкономические и микроэкономические факторы, которые можно отнести к числу основных факторов, влияющих на выбор вида кредита и условий кредитования. К макроэкономическим факторам принято относить такие факторы, как общая экономическая и политическая ситуация, уровень официальной ключевой ставки ЦБ РФ, инфляционные ожидания населения, уровень развития валютного и фондового рынков. Микроэкономическими факторами называют те факторы, которые действуют на уровне
банка и его клиента, т.е. финансовая устойчивость банка, кредитоспособность заемщика, качество обеспечения ссуды и др. [2].
Запуском бизнес-процесса кредитования является обращение клиента в банк с целью получения кредита. На основании полученной анкеты - кредитной заявки - кредитор изучает финансовое положение потенциального заемщика и оценивает перспективы своевременного возврата. Представим данный процесс с помощью блок-схемы (рис. 2).
Рис. 2. Сбор информации о потенциальном заемщике
Важным условием предоставления потребительского кредита является оценка финансового состояния заемщика. Она определяется на основании справки 2-НДФЛ или по форме банка [3].
Скоринговые системы
В настоящее время широкое распространение получила банковская система оценки финансового положения клиентов, в основе которой заложены статистические методы - так называемый скоринг. Данный термин происходит от английского слова «score», что означает «счет». Как правило, это компьютерная программа, в которую вводятся данные потенциального заемщика, а в ответ выдается результат - стоит ли предоставлять заемщику кредит [4] (рис. 3).
Рис. 3. Расчет платежеспособности клиента с помощью скоринговой системы
Выделяют четыре вида скоринга: аррНсайоп^сой^, collection-scoring, ЬеИауюга^соп^ и frаud-scоring. Остановимся на них поподробнее. Одним из самых распространенных видов скоринга является аpplicаtiоn-scоring. В его основе лежит обработка информации из анкеты заемщика, и на ее основе рассчитывается скоринговый балл, на базе которого принимается решение по выдаче ссуды. На стадии работы с невозвращенными кредитами используют такую систему скоринга, как соllеctiоn-scоring. Данная система предопределяет ряд шагов по работе с невозвращенными долгами, от первичного предупреждения до передачи дела коллекторскому агентству. По статистике, в процессе такой обработки порядка 40 % клиентов ссылаются на забывчивость и возвращают кредит. Оценку наиболее вероятных финансовых действий заемщика поможет осуществить «скоринг поведения» - bеhаviоrаl-scоring. Такая программа дает возможность не только прогнозировать изменение платежеспособности заемщика, но и корректировать установленные для него лимиты. Действия клиента за определенный период являются основой анализа, например операции, осуществленные по кредитной карте. Банковская система frаud-scоring представляет собой статистическую оценку вероятности мошеннических действий со стороны потенциального заемщика. Такой ско-ринг, как правило, используется совместно с другими видами исследования клиентов. При этом считается, что в России до 10 % невозвратов по кредитам связаны с мошенничеством и, к сожалению, этот показатель растет [5].
На рынке программного обеспечения для банков существуют готовые решения. Самые известные западные программы - SXS Credit Spring и ЕОАЯ Scoring. Среди российских разработчиков выделяются Basegroup Labs и «Диасофт». В то же время многие банки разрабатывают свои собственные системы.
В результате скорингового исследования вычисляется скоринговый балл, который представляет собой числовое выражение кредитоспособности клиента и его благонадежности.
К примеру, рассмотрим бюро кредитных историй «Эквифакс», которое предоставляет услуги по подсчету скоринг-балла потенциального заемщика. Диапазон значений колеблется от 510 до 999 баллов. Соответственно, низкий балл говорит о том, что осуществить кредитование невозможно, а высокий показатель свидетельствует о платежеспособности и надежности заемщика, т. е. о том, что риски кредитования данного заемщика минимальны или исключены вовсе.
Скоринг позволяет значительно сократить время обработки заявок на предоставление кредита, снизить издержки за счет автоматизации принятия решения и обеспечить дополнительную защиту финансовых организаций от мошенничества. Стоит отметить, что скоринг имеет и ряд недостатков, заключающихся в том, что часто решение системы основано на анализе данных, предоставленных исключительно самим заемщиком. Кроме того, ско-ринговые системы, как и любые бизнес-процессы, необходимо постоянно дорабатывать и поддерживать, так как они учитывают только прошлый опыт и реагируют на изменения социально-экономической ситуации с запозданием.
1. ГОСТ Р ИСО 9000-2000. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь (взамен ИСО 9000:1993 и ИСО 8402:1994).
2. Деньги. Кредит. Банки : учеб. для бакалавров / под ред. Е. Ф. Жукова. - М. : Юни-та-Дана, 2012. - С. 523.
3. Дубова, С. Е. Кредитный портфель коммерческого банка : учеб. пособие / С. Е. Дубова, Е.А. Бибикова. - М. : Флинта, 2013. - С. 63.
4. Пятковский, О. И. Скоринговая система оценки кредитоспособности физических лиц на основе гибридных экспертных систем : учеб. пособие / О. И. Пятковский, Д. В. Лепчугов, В. В. Бондаренко // Ползуновский альманах. - 2008. - № 2. -
5. Гришин, Е. Ю. Финансовый контроль : учеб. / Е. Ю. Гришин. - М. : Камерон, 2002. - С. 177.
Список литературы
С. 127.
Гордеева Ольга Андреевна студентка,
Пензенский государственный университет E-mail: [email protected]
Gordeeva Ol'ga Andreevna student,
Penza State University
Башкирова Валерия Евгеньевна
студентка,
Пензенский государственный университет E-mail: [email protected]
Bashkirova Valeriya Evgen'evna student,
Penza State University
Волошина Ольга Борисовна кандидат экономических наук, доцент, кафедра экономической кибернетики, Пензенский государственный университет E-mail: [email protected]
Voloshina Ol'ga Borisovna candidate of economic sciences, associate professor, sub-department of economic cybernetics, Penza State University
УДК 336.77 Гордеева, О. А.
Кредитование как автоматизированный бизнес-процесс / О. А. Гордеева, В. Е. Башкирова, О. Б. Волошина // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2015. - № 4 (16). - С. 24-30.
