CC BY
1341
Интернет-журнал «Науковедение» ISSN 2223-5167 http ://naukovedenie.ru/ Том 7, №5 (2015) http ://naukovedenie. ru/index.php?p=vol7-5 URL статьи: http://naukovedenie.ru/PDF/18EVN515.pdf DOI: 10.15862/18EVN515 (http://dx.doi.org/10.15862/18EVN515)
УДК 336.717.061
Абалакин Александр Алексеевич
ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»
Россия, Москва1 Доцент кафедры «Банковского дела» Кандидат экономических наук E-mail: alexander.abalakin@yandex.ru
Соболева Елена Станиславовна
ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»
Россия, Москва Студент
E-mail: elenasoboleva.msk@yandex.ru
Османова Айшан Эхтирам Кзы
ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»
Россия, Москва Студент
E-mail: ajsh94@yandex.ru
Оценка кредитоспособности физических лиц на основе
современных технологии
1 117997, Москва, Стремянный переулок, д. 36
Аннотация. В российской банковской сфере доля заемных денежных средств составляет до 90% капитала банка, за счет этих средств выполняется функция кредитования заемщиков. Возврат заемных средств в таких условиях приобретает важное значение для функционирования банка. С целью обеспечения максимальной возвратности денежных средств проводится оценка кредитоспособности заемщика. В настоящее время банковский кредит является популярным средством привлечения денежных средств, объемы выданных кредитов имеют тенденцию ежегодного роста, при этом доля кредитов физических лиц в кредитном портфеле российских банков составляет пятую часть. Кредитоспособность заемщика зависит от многих факторов, каждый из которых должен быть оценен и изучен. Значимой и весьма сложной для аналитика проблемой является определение изменения всех факторов, причин и обстоятельств, влияющих на кредитоспособность в перспективе. В виду этого, оценка кредитоспособности заемщиков, в частности физических лиц является одной из важнейших задач банка, способствующих формированию надежного кредитного портфеля и минимизации кредитного риска. Банки разрабатывают собственные методики оценки кредитоспособности заемщика, используя международный опыт, статистические исследования, требования контролирующих органов и макроэкономическую ситуацию, стремясь получить эффективную оценку. Современные технологии оценки кредитоспособности физических лиц позволяют не только снизить вышеуказанные риски, но и сводят к минимуму ошибку при проведении оценки, ускоряя в целом процесс проведения оценки кредитоспособности заемщика. С каждым годом технологии совершенствуются и модернизируются и, как показывает практика, внедряются все большим количеством банков.
Ключевые слова: оценка; кредитоспособность; скоринг; андеррайтинг; платежеспособность; кредитный риск; коммерческий банк; физическое лицо; методика; заемщик; кредит; розничное кредитование.
Ссылка для цитирования этой статьи:
Абалакин А.А., Соболева Е.С., Османова Айшан Эхтирам Кзы Оценка кредитоспособности физических лиц на основе современных банковских технологий // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №5 (2015) http://naukovedenie.ru/PDF/18EVN515.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/18ЕУГО15
Развитие современной банковской системы России происходит в условях постоянно возрастающей конкуренции на рынке кредитных услуг. Борьба за клиента требует от коммерческих банков расширения предоставляемых кредитных продуктов и различных условий кредитования. Распространение новых предложений расширяет рынок банковских услуг, однако это не влияет на степень надежности заемщиков, в соответствии с этим банки стремятся привлечь привлекательных и платежеспособных заемщиков с целью снижения кредитных рисков и максимизации прибыли.
Кредитование заемщиков - физических лиц позволяет коммерческим банкам, с одной стороны, наращивать свои доходы за короткий период времени. С другой стороны это всегда связано с риском несвоевременного платежа или возвратом кредита не в полном объеме, поэтому оценка кредитоспособности заемщика должна содержать не только текущую платежеспособность, но и прогноз его будущего финансового состояния.
Современный финансовый кризис затронул всю национальную финансово-экономическую систему. В банковском секторе он проявился в снижении ликвидности многих коммерческих банков, что привело к изменению отношения банков к процессу кредитования физических лиц.
Каждый коммерческий банк должен использовать адекватные и точные методы и инструменты оценки кредитоспособности потенциального заемщика начиная с этапа принятия решения о выдаче кредита. Это весьма очевидно потому, что от правильного определения кредитоспособности потенциального клиента зависят такие параметры, как возможные риски кредитного учреждения, а также качество кредитного портфеля, уровень обслуживания долга в будущем, наличие задолженности и в итоге - прибыль кредитных учреждений. Поэтому используемые методы оценки кредитоспособности не должны приводить к ошибкам и, вследствие этого, не должно возникать ситуаций, когда банками выдаются кредиты недобросовестным заемщикам, не способным вернуть заемные средства банку [1].
Существуют различные методы оценки кредитоспособности физических лиц, которые меняются с течением времени. При этом каждый банк имеет свои уникальные критерии оценки кредитоспособности заемщика, которые не подлежат публичному разглашению.
Наиболее распространенным способом оценки кредитоспособности является методика определения платежеспособности физического лица. Сущность данного метода заключается в расчете среднемесячного дохода физического лица (чаще всего за последние полгода) на основании документов, подтверждающих доход заемщика. Банк учитывает совокупный объем доходов заемщика, размер удержаний, например, плата за взятые ранее кредиты, налог на доходы физического лица, уплачиваемые алименты, различные взносы, совокупность обязательств по предоставленным поручительствам, также учитывается и доход поручителей или созаемщиков (если таковые имеются). Подтверждением дохода может являться справка 2-НДФЛ, выданная предприятием, на котором работает заемщик, справка банка об остатках на карточных/вкладных счетах заемщика и др. Именно эти документы служат основой для проведения анализа платежеспособности физического лица. Пенсионер подтверждает свои доходы справкой из пенсионного фонда (если пенсия получается на почте) или выпиской со счета (если пенсия получается на вкладной или карточный счет в банке). Пенсионное удостоверение подтверждает статус пенсионера. Работник банка в дополнение к вышеперечисленным параметрам должен учитывать рыночную ситуацию и прогнозируемые изменения, риски, которые могут возникнуть у банка и иные факторы.
Платежеспособность заемщика рассчитывается как произведение среднемесячного дохода физического лица (вычитаются все обязательства) и срока кредитования,
учитываемого в месяцах и коэффициента. Коэффициент изменяется в зависимости от дохода клиента и устанавливается каждым банком индивидуально.
Если в течение предполагаемого срока кредита платежеспособность заемщика изменяется во времени, например, заёмщик достигает пенсионного возраста, общая платежеспособность рассчитывается как сумма платежеспособностей за различные периоды. Для поручителей платежеспособность рассчитывается аналогичным образом.
Другим методом оценки кредитоспособности заемщика выступает скоринг (балльная оценка заемщика). Скоринговая система используется большинством российских банков в силу своего удобства и объективности по отношению к потенциальному заемщику, этот вид оценки используется при выдаче потребительского кредита.
Скоринг - математико-статистическая модель, благодаря которой на основании кредитной истории и анкеты-заявки заемщика и других данных, банк определяет вероятность возврата кредита заемщиком, то есть его надежность. Основой скоринговой модели является то, что лица с похожими показателями имеют одинаковую степень кредитного риска. Данная модель использует только те характеристики, которые связаны с оценкой надежности клиента. Техника скоринга - это оценка характеристик заемщика в балльной системе, которые позволяют определить степень кредитного риска при принятии решения о выдаче кредита. Система скоринга построена на формировании типа надежности заемщика. Каждому типу заемщика присваивается определенное количество баллов и определенный статус. Система производит обработку всех данных заемщика, при этом учитывается большое количество параметров, которые влияют на оценку заемщика. Всем параметрам присваиваются свои балльные значения и коэффициенты - веса, характеризующие значимость соответствующих параметров клиента, в результате все баллы суммируются, и подсчитывается скоринговый балл. Стоит учитывать, что кредитные учреждения индивидуально разрабатывают скоринговые системы, и они могут существенно различаться по объему критериев и их оценки у разных банков.
Кредитный андеррайтинг также является методом оценки кредитоспособности физических лиц. Андеррайтинг может быть автоматическим по ряду кредитных заявок (например, потребительский кредит для участников з/п проекта или заемщиков с положительной кредитной историей и стабильным доходам, при высоком скоринговом балле и хорошей благонадежности). По сложным кредитам или спорным бальным оценкам заявка рассматривается андеррайтером вручную, допускается рассмотрение заявки несколькими уровнями андеррайтера.
Ручной метод андеррайтинга используется, если кредит является ипотечным или сумма кредита велика. Заемщик должен доказать свою финансовую независимость на протяжении всего срока кредитования перед банком. Андеррайтинг оценивает риск появления возможности невозврата кредита заемщиком с помощью факторов, которые относятся к платежеспособности и кредитоспособности потенциального заемщика. После тщательного анализа всей информации собранной банком о клиенте, принимается решение о возможности получения кредита и его размере.
Каждый банк разрабатывает свою методику андеррайтинга, используя различные критерии и их веса. Процедуру андеррайтинга проводит кредитный специалист, на основании документов, представленных заемщиком, он подготавливает личное дело заемщика на рассмотрение его на кредитном комитете банка.
Надежность заемщика при андеррайтинге определяется на основании таких факторов как уровень дохода лица, профессия, наличие имущества, уровень образования, успешность организации работодателя или самого физического лица в текущих экономических условиях.
Все факторы являются неравнозначными, однако доход является приоритетным показателем для большинства банков. Результатом андеррайтинга станет принятое решение о выдаче или частичной выдаче кредита или отказе [2].
В своей деятельности банки применяют в основном собственные разработки в области оценки кредитоспособности. Крупные банки внедряют автоматизированные системы оценки, например, «Кредитная фабрика» в «Сбербанке». Небольшие банки пользуются ручным анализом данных, получаемых из различных источников (запросы в Бюро кредитных историй (БКИ), базы данных УФМС по действительным паспортам и т.д.). Чем крупнее банк, тем больше у него возможностей для более точной оценки кредитоспособности заемщиков. Методика оценки кредитоспособности совершенствуется банками с течением времени и позволяет им более качественно рассчитывать степень своих рисков при выдаче кредитов [6].
Общепринятые приемы и методы оценки кредитоспособности физических лиц на фоне внедрения современных кредитных продуктов теряют свою эффектиность, что побуждает коммерческие банки постоянно совершенствовать в своей практической деятельности подходы к оценке кредитных рисков. Так в последнее время значительное распространение получили следующие технологии и модели.
Fraud detection card (FDC) - скоринговая модель, адаптированная на обнаружение мошенников. Она служит для модернизации работы андеррайтеров. Модель выполняет роль маршрутизатора по проверке заемщиков. В зависимости от категории заемщика, запрошенной суммы и величины полученного скорингового балла, определяется глубина проверки заемщика андеррайтерами. Внедрение данной модели позволило в ОАО «Сбербанк России» сократить уровень просроченной задолженности на 10-12% по продукту потребительский кредит без обеспечения и на 15-17% по продукту потребительский кредит с обеспечением [4]. Благодаря этой модели сократилось среднее время рассмотрения кредитной заявки на 30% (по продукту потребительский кредит без обеспечения - с 31 до 22 часов и по продукту потребительский кредит с обеспечением - с 48 до 33 часов) [7].
Risk Based Limit (RBL) - это технология, позволяющая находить оптимальный лимит кредитования в разрезе персональных клиентских данных, статистически рассчитанного фактора риска и состояния кредитного портфеля в целом. Схема построения этой модели позволяет производить быструю корректировку при поступлении новых данных. Данная технология позволяет гибко управлять размерами лимитов кредитования в зависимости от текущих бизнес-задач на основании имеющихся статистических данных.
Также банками используется интегральная скоринговая модель, она направлена на выявление неблагонадежных клиентов из общего потока, используя прогнозные показатели дохода заемщика. С помощью нее возможна корректировка рейтинга заемщика с учетом региональной макроэкономической специфики.
Модель оценки потенциального дохода заемщика (интегральная скоринговая модель) -это технология, позволяющая определить тенденции к росту или падению будущего дохода заемщика без учета инфляционной составляющей. Для каждого заемщика определяется своя кривая дохода в зависимости от данных параметров и начальных условий.
Модель досрочного погашения - банковская технология, которая дает возможность спрогнозировать склонность клиента к досрочному погашению кредита. Эта модель позволяет увеличивать максимальную сумму кредита для клиентов склонных гасить кредит досрочно. Также модель может быть использована для корректировки процентной ставки. На вероятность досрочного погашения влияют следующие факторы: запрашиваемый срок кредита, процентная ставка по кредиту, планируемая кредитная нагрузка, пол заемщика. С помощью модели досрочного погашения регулируется кредитный лимит и процентные ставки
с целью увеличения суммы кредита в зависимости от вероятности досрочного погашения. Эффектом внедрения этой модели стало снижение вероятности досрочного погашения и рост доходности по кредиту за счет увеличения процентного дохода.
Модель клиентской лояльности - технология, позволяющая спрогнозировать необходимость применения специальных условий кредитования для клиента. Специальными условиями является одобрение требуемой клиентом суммы кредита. На необходимость применения специальных условий влияют такие показатели: доход семьи, заемщика, количество детей и качество кредитной истории. Оценка вероятности применений специальных условий корректирует кредитный лимит и процентные ставки с целью максимального соответствия требованиям клиента. Вследствие использования этой технологии снизилась вероятность отказа клиента по причине неудовлетворенности условиями кредитования.
Даже при использовании похожих методов оценки кредитоспособности банки вносят свои индивидуальные особенности в структуру методики. Безусловно, использование различных методов оценки кредитоспособности позволяет добиться минимизации риска невозврата кредита заемщиком. Усовершенствование способов и технологий оценки кредитоспособности позволяет улучшать кредитные показатели банка [10].
Рассмотрим некоторые статистические показатели ОАО «Сбербанк России» - ведущего банка страны, который постоянно совершенствует технологическую базу методик оценки кредитоспособности заемщиков. В 2013 - 2014 годах банк имел следующую динамику: в 2013 году было получено кредитных заявок - 16,7 млн штук, в 2014 - 17,1 млн штук. Средний уровень одобрения заявок составил в 2013 году 58,4%, а в 2014 году этот показатель равнялся 45,4%. В целом было выдано 10,4 млн кредитов на сумму 2 011,8 млрд рублей. Средняя сумма выдачи по потребительским кредитам составила 169,6 тыс. рублей (227 тыс. рублей - 2014 год), по ипотечному кредитованию - 1 264,3 тыс. рублей (1900 тыс. руб. - 2014 год). Портфель банка был равен 3,235 млрд рублей, а в 2014 году - 4 169,2 млрд рублей, при этом количество кредитов в портфеле равнялось 8,5 млн штук (10,4 млн штук - 2014 год) [4].
Благодаря совершенствованию методик оценки кредитоспособности заемщиков в дальнейшем планируется снижение времени рассмотрения заявок и получении более точной оценки заемщика. В связи с высокой закредитованностью населения, наблюдается снижение количества одобряемых банками кредитных заявок. Это означает, что положительных заемщиков станет меньше и банкам придется изменять структуру оценки кредитоспособности в соответствии с негативными изменениями конъюнктуры рынка.
Банки стремятся снизить риск невозврата кредита заемщиком - кредитный риск, используя различные способы. Основной из них - это качественная и объективная оценка кредитоспособности заемщиков. На основании правильной оценки рисков банки рассчитывают лимиты кредитования и формируют кредитный портфель. Наличие качественного кредитного портфеля - фактор получения прибыли банком.
Можно сделать вывод, что на сегодняшний день не существует универсального и единого подхода для оценки кредитоспособности физических лиц. Банки используют различные технологии, методы и программы для более точного расчета оценки кредитоспособности заемщика, а также стараются разрабатывать и модифицировать их, учитывая внешние факторы, например, состояние экономики страны, уровень инфляции, степень закредитованности населения. Комплекс методов, используемых банками в настоящее время, позволяет не только оценивать текущие кредитоспособность и финансовое состояние заемщика, но и прогнозировать их изменения в будущем и учитывать возможность возникновения кредитного риска [9].
Также следует отметить что, важным аспектом оценки кредитоспособности заемщика выступает высокий уровень профессионализма банковских работников, которые должны производить правильную оценку потенциального заемщика и точно интерпретировать получаемые результаты при принятии решения о выдаче кредита. Только совокупность профессионализма сотрудников банка и современных технологий оценки кредитоспособности физических лиц способны сделать результат оценки максимально эффективным.
ЛИТЕРАТУРА
1. Абалакина Т.В., Абалакин А.А. Цели и приоритеты кредитной политики при формировании стратегии развития коммерческих банков // Интернет-журнал «Науковедение», 2014 №3 (22) [Электронный ресурс]-М.: Науковедение, 2014. -Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/26EVN314.pdf, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус., англ.
2. Банковское дело: учебник / О.И. Лаврушин, Н.И. Валенцева [и др.]; под ред. О.И.Лаврушина.- 10-е изд., перераб. и доп. - М.: КНОРУС, 2013. - 800 с.
3. Герасимова Е.Б. Основы банковского аудита [Текст]: среднее проф. образование / - М.: ФОРУМ, 2008. - 224 с.
4. Годовой отчет о финансовых результатах ОАО «Сбербанк России» 2014 год. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://2014.report-sberbank.ru/ru/fr/consolidated-statement-of-profit-or-loss/.
5. Готовчиков И.Ф. Практический метод экспресс-оценки финансовых возможностей физических и юридических лиц [Текст] // Банковское кредитование. 2009, с. 115.
6. Ли В.О. Об оценке кредитоспособности заемщика (российский и зарубежный опыт) [Текст]: // Журнал «Деньги и кредит» - 2011. - №2. - С. 30.
7. Решения для скоринга и скоринговых оценок компании FICO/FICO Score 9 [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.fico.com/en/latest-thinking/product-sheet/fico-score-9.
8. Романов М.Н. Основные подходы к оценки кредитного риска в РФ [Текст] Банковское дело. 2011, с. 86.
9. Тавасиев, А.М., Мазурина Т.Ю., Бычков В.П. Банковское кредитование: Учебник / Под ред. А.М. Тавасиева. - М.: ИНФРА-М, 2010. - 656 с.
10. Шаталова Е.П. Оценка кредитоспособности заемщиков в банковском риск-менеджменте [Текст]: учебное пособие / - 2-е изд., стер. - М: КНОРУС, 2012. -168 с.
Рецензент: Силаева Лидия Павловна, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры «Финансов и статистики» Российского университета кооперации.
Abalakin Alexander Alekseevich
Russian University of Economics named after G.V. Plekhanov
Russia, Moscow E-mail: alexander.abalakin@yandex.ru
Soboleva Elena Stanislavovna
Russian University of Economics named after G.V. Plekhanov
Russia, Moscow E-mail: elenasoboleva.msk@yandex.ru
Osmanova Aishan Ekhtiram kzi
Russian University of Economics named after G.V. Plekhanov
Russia, Moscow E-mail: ajsh94@yandex.ru
The credit rating of individuals on the basis of modern
banking technologies
Abstract. The share of borrowed funds up to 90% of the bank's capital, these funds performed the function of credit borrowers in the Russian banking sector. In such circumstances Repayment becomes important for the functioning of the bank. Assessment of the borrower's creditworthiness is carried to provide maximum recoverability of funds. Currently bank credit is a popular means of raising funds. The volume of credits tends to annual growth while the share of credits of individuals is one-fifth of the credit portfolio of Russian banks. The creditworthiness of the borrower depends on many factors that must be evaluated and studied. Determination of changes in all the factors, reasons and circumstances which affect the creditworthiness of perspective is significant and challenging challenge for the analyst. In view of this evaluation of the creditworthiness of borrowers, especially individuals is one of the main objectives of the bank, which promote the formation of reliable credit portfolio and reduce credit risk. Banks develop their own methodology for assessing the creditworthiness of the borrower they use international experience, statistical research, the requirements of authority and the macroeconomic situation, trying to get an effective assessment. Modern technology for the credit assessment of individuals can reduce the above risks, minimize the error in the assessment and accelerate the process of assessing the creditworthiness of the borrower as a whole. Year by year technology are improved and modernized. As practice shows, they are being implemented more and more banks.
Keywords: assessment; creditworthiness; scoring; underwriting; solvency; credit risk; commercial bank; individual; methodology; the borrower; credit; retail lending.
REFERENCES
1. Abalakina T.V., Abalakin A.A. Tseli i prioritety kreditnoy politiki pri formirovanii strategii razvitiya kommercheskikh bankov // Internet-zhurnal «Naukovedenie», 2014 №3 (22) [Elektronnyy resurs]-M.: Naukovedenie, 2014. - Rezhim dostupa: http://naukovedenie.ru/PDF/26EVN314.pdf, svobodnyy. - Zagl. s ekrana. - Yaz. rus., angl.
2. Bankovskoe delo: uchebnik / O.I. Lavrushin, N.I. Valentseva [i dr.]; pod red. O.I.Lavrushina.-lO-e izd., pererab. i dop. - M.: KNORUS, 2013. - 800 s.
3. Gerasimova E.B. Osnovy bankovskogo audita [Tekst]: srednee prof. obrazovanie / -M.: FORUM, 2008. - 224 s.
4. Godovoy otchet o finansovykh rezul'tatakh OAO «Sberbank Rossii» 2014 god. [Elektronnyy resurs] Rezhim dostupa: http://2014.report-sberbank.ru/ru/fr/consolidated-statement-of-profit-or-loss/.
5. Gotovchikov I.F. Prakticheskiy metod ekspress-otsenki finansovykh vozmozhnostey fizicheskikh i yuridicheskikh lits [Tekst] // Bankovskoe kreditovanie. 2009, s. 115.
6. Li V.O. Ob otsenke kreditosposobnosti zaemshchika (rossiyskiy i zarubezhnyy opyt) [Tekst]: // Zhurnal «Den'gi i kredit» - 2011. - №2. - S. 30.
7. Resheniya dlya skoringa i skoringovykh otsenok kompanii FICO/FICO Score 9 [Elektronnyy resurs] Rezhim dostupa: http://www.fico.com/en/latest-thinking/product-sheet/fico-score-9.
8. Romanov M.N. Osnovnye podkhody k otsenki kreditnogo riska v RF [Tekst] Bankovskoe delo. 2011, s. 86.
9. Tavasiev, A.M., Mazurina T.Yu., Bychkov V.P. Bankovskoe kreditovanie: Uchebnik / Pod red. A.M. Tavasieva. - M.: INFRA-M, 2010. - 656 s.
10. Shatalova E.P. Otsenka kreditosposobnosti zaemshchikov v bankovskom risk-menedzhmente [Tekst]: uchebnoe posobie / - 2-e izd., ster. - M: KNORUS, 2012. -168 s.
