CC BY
15
идемпотентность сложения. В простейшем варианте это. Оборотная сторона того же свойства — неопределенность вычитания. На языке экономики это означает, что информация неконкурентна в потреблении, она не исчезает при потреблении. В цифровом формате оба эти свойства проявляются особенно ярко именно потому, что информация не искажается при переносе с одного носителя на другой. Но в экономической теории и, особенно, в математических моделях экономики неконкурентность в потреблении абсолютизировалась всегда или, как минимум, задолго до появления терминов digital economy и digital economics. Более того, задолго до появления этих терминов появились модели равновесия (Arrow,1962) и межотраслевого баланса знаний (Макаров, 1973), где знания описывались как отдельные переменные, причем сложение знаний было идемпотентно. В первом случае это было булевское сложение, во втором вместо обычного сложения применялась операция максимума. Можно даже сказать, что благодаря цифровизации действительность представления знаний здесь «догнала» модели. Однако при этом от внимания исследователя ускользает тот факт, что именно цифровизация обеспечила точность передачи информации (бит в бит), а вместе с ней возможность для создания многих современных технологий, получивших название «цифровые технологии» в силу использования в них цифрового представления информации. Институциональный подход (Тапскотт, 1995) позволяет компенсировать этот недостаток, акцентируя внимание на сокращении трансакционных издержек, но упускает из вида фундаментальные, прежде всего, алгебраические свойства информации, а вместе с ними возможность активно использовать математические модели и делать открытия «на кончике пера», в чем, строго говоря, и состоит миссия науки.
Список использованной литературы:
1. Айриг Подготовка цифровых изображений для печати /Айриг, Айриг Сибил; Эмиль. - М.: Попурри, 2020. - 192c.
2. Богнер, Р. Введение в цифровую фильтрацию / Р. Богнер, А. Константинидис. - М.: [не указано], 2022. - 369 c.
3. Бодяко, А.В. Проблемы развития методологии учета и контроля в условиях институциональной экономики инновационного типа. Том 3. О перспективах «цифрового формата» учета, контроля и отчетности / А.В. Бодяко. - М.: Русайнс, 2020. - 609 c.
4. Быков, А.Ю. ^стема нормативно-правовой базы цифровой экономики в Российской Федерации / А.Ю. Быков. - М.: Проспект, 2022. - 724 c.
5. Быков, А.Ю. Право цифровой экономики: некоторые народно-хозяйственные и политические риски / А.Ю. Быков. - М.: Проспект, 2019. - 938 c.
© Аннамаммедов С.Д., 2023
УДК 336.717.06
Астраханкина Я.С.
магистрант 2 курса ОГУ г. Оренбург, РФ Научный руководитель: Донецкова О.Ю.,
Кандидат экономических наук, доцент, ОГУ
г. Оренбург, РФ
ОЦЕНКА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МЕХАНИЗМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВОЗВРАТНОСТИ КРЕДИТОВ В БАНКОВСКОМ СЕКТОРЕ
Аннотация
В настоящее время в банковском секторе наблюдается снижение качества кредитного портфеля
банков в России, что в свою очередь, влияет на снижение ликвидности банков, уменьшает прибыль, капитал банков и уменьшает инвестиционную активность. На сегодняшний день, данные проблемы оказывают негативное влияние на всю экономику, замедляя темпы роста и качество развития финансового рынка страны. При отсутствии в банковской практике общепринятых методик реализации механизма обеспечения возвратности банковских кредитов, кредиторы внедряют собственные механизмы в данной области.
Ключевые слова
Возвратность кредита, механизм, оценка, преимущества и недостатки.
Astrakhankina Ya. S.
2 nd-year master's student of OSU, Orenburg, Russia Scientific supervisor: Donetskova O.Yu.,
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, OSU,
Orenburg, Russia
ASSESSMENT OF THE FUNCTIONING OF THE MECHANISM OF ENSURING THE RETURN
OF LOANS IN THE BANKING SECTOR
Annotation
Currently, the banking sector is experiencing a decrease in the quality of the loan portfolio of banks in Russia, which in turn affects the decrease in banks' liquidity, reduces profits, banks' capital and reduces investment activity. Today, these problems have a negative impact on the entire economy, slowing down the growth rate and the quality of the development of the country's financial market. In the absence of generally accepted methods for implementing the mechanism for ensuring the repayment of bank loans in banking practice, lenders introduce their own mechanisms in this area.
Key words
Repayment of the loan, mechanism, assessment, advantages and disadvantages.
Рассматривая современное состояние банковского дела и финансов, важно рассмотреть, как банки оценивают и обеспечивают возврат кредитов. Возвратность банковских кредитов зависит от многих факторов, включая кредитный рейтинг заемщика, размер кредита, безработицу, уровень дохода и стаж работы на текущем месте. При выдаче кредитов, банки должны учитывать эти факторы, чтобы повысить вероятность возврата кредитов и минимизировать риски невозврата.
Применяемый механизм обеспечения возвратности кредита. Как правило, при обращении клиента в банк специалист банка осуществляет визуальный контроль внешнего вида и поведения заемщика, обращая внимание на:
- психологическое состояние заемщика и адекватное восприятие им окружающей реальности;
- внешний вид заемщика;
- внешние признаки платежеспособности заемщика и членов его семьи.
После проведения визуального контроля кредитный эксперт приступает к проверке предъявленных заемщиком документов на предмет их возможной недействительности (подделки), которую возможно обнаружить без специальных навыков и оборудования.
Предварительная оценка кредитоспособности заемщика проводится путем заполнения анкеты.
Клиенту необходимо указать ФИО, дату рождения и данные паспорта. Специалист заводит в системе заявление-анкету для пре-скоринга. Эта проверка исключает такие факторы, как: судебные тяжбы; задолженность, переданная на взыскание в ФССП; наличие банкротства; наличие микрозаймов общей суммой более 100 т. р. за последний год; высокая кредитная нагрузка (6 и более кредитов); большое количество обращений за кредитами за последние несколько дней.
Итак, если заемщик не отвечает вышеперечисленным пунктам, это значит, что предварительный этап оценки пройден. Далее ему будет предложено предоставить сведения о доходах, документы, подтверждающие доход, контактные телефоны и другую информацию.
Следующий этап - проведение оценки сотрудниками отдела кредитных рисков, которая включает в себя ручное присвоение баллов потенциальному заемщику на основании предоставленных клиентом данных.
В качестве дохода при оценке кредитоспособности физического лица в качестве заемщика банк учитывает не только основную заработную плату, но и иные доходы, которые заемщик может подтвердить документально.
Из полученного совокупного дохода отнимаются все обязательные платежи: проценты по другим кредитам, алименты и пр. Сумма платежей не должна превышать 50% прожиточного минимума.
Такая методика имеет как достоинства, так и недостатки. Достоинства: большой объем информации о заемщике, оценивание потенциала денежных потоков. Недостатки: малое количество источников для проверки законности и подлинности документов, отсутствие учета внешних факторов кредитного риска, сжатые сроки для анализ огромных массивов информации.
Таким образом, в дополнение к ручной оценке заемщика необходимо внедрение автоматизированной системы андеррайтинга (aus). Эта система позволяет быстро отфильтровать данные о доходах и долгах заявителя, в отличие от ручной проверки его заявки с помощью ручного процесса андеррайтинга, который может занять гораздо больше времени.
В целом, aus предлагают эффективные способы оценки потенциальных заемщиков (всего за несколько минут), однако есть некоторые соображения по поводу их использования, поскольку они полагаются на алгоритмы, а не на человеческие суждения; некоторые задаются вопросом, насколько точными являются эти автоматизированные решения. Так, если в ходе этого процесса произойдут простые ошибки, могут возникнуть расхождения между тем, что должно было произойти, и тем, что произошло на самом деле.
Тем не менее, в банковском секторе наблюдаются положительные сдвиги в отношении доступа и оценок, связанных с получением кредитов - вероятно, отчасти благодаря усилению тенденции к цифровизации, а также росту спроса на упрощение услуг в различных областях цифровых банковских инфраструктур-так что, несмотря на сохраняющиеся проблемы, вызывающие осторожность, в целом такие механизмы, как aus, начинают делать хорошие шаги в направлении обеспечения надлежащего погашения кредитов.
Список использованной литературы:
1. Зубов Я. О. Оценка кредитоспособности заемщика и направления ее совершенствования // Вестник Академии управления и производства. 2022. №1. С. 69-80. - EDN PBSNIA.
2. Кадыров А. Л., Саидов М. Выбор скоринг метода кредитования // 2022. Т. 63, №4. С. 124-127. - EDN BITLCY.
3. Малыгина Е. О. Скоринг как современный способ оценки кредитоспособности заёмщика // Инженерные кадры - будущее инновационной экономики России. 2022. №1. С. 773-776. - EDN BYJUOL.
© Астраханкина Я.С., 2023
