Скоринговая модель кредитования малого бизнеса и ее совершенствование в Российской Федерации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Банковское дело

УДК 338.24

СКОРИНГОВАЯ МОДЕЛЬ КРЕДИТОВАНИЯ МАЛОГО БИЗНЕСА И ЕЕ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

М.Ю. КОСТЫКОВА, аспирант кафедры финансов и кредита E-mail: mary.kostykova@gmail.com Воронежский государственный университет

В статье определены ключевые процессы ско-ринговой модели кредитования малого бизнеса, уточнены роли подразделений коммерческого банка при осуществлении функций по сопровождению кредита. Предложен подход к качественной оценке вероятности дефолта заемщика - субъекта малого бизнеса в зависимости от его отраслевой специфики.

Ключевые слова: малый бизнес, модель кредитования, скоринговая модель кредитования, кредитование малого бизнеса, жизненный цикл малого предприятия.

Малый бизнес и банковские продукты для него являются одними из самых активных драйверов роста большинства отечественных кредитных организаций. В условиях увеличивающейся конкуренции на рынке кредитования субъектов сегмента малого предпринимательства наблюдается несколько подходов к организации процесса кредитования:

1) стандартные схемы работы - в большинстве случаев они аналогичны кредитованию среднего и крупного бизнеса. Разработку отдельных специфических кредитных продуктов и программ для потребностей сегмента малого бизнеса могут себе позволить лишь отдельные крупные универсальные банки или банковские группы. Условия по продуктам могут отличаться, но технология работы остается прежней;

2) индивидуальный подход к кредитованию субъектов малого предпринимательства - этот подход является гораздо менее распространенным, чем

скоринг и стандартные схемы работы. Применяется при инвестиционном кредитовании малого бизнеса. В настоящее время применяется небольшими банками, тогда как универсальные кредитные организации больше ориентированы на скоринг;

3) аналогичное рознице скоринговое кредитование - оно позволяет быстро и эффективно кредитовать малый бизнес, сохраняя при этом высокую доходность кредитного портфеля. Следствием активного наращивания этих ссуд является, как правило, увеличение доли просроченной ссудной задолженности в общем портфеле кредитной организации кредитов юридическим лицам. Высокая доходность и высокий риск здесь неразделимы. Кроме того, в большей степени растет риск невозврата ссуды, выданной с помощью скоринговой технологии. Отсутствие залога, стандартные условия выдачи кредита при форс-мажорных ситуациях практически делают невозможным возврат задолженности кредитору, что, тем не менее, не делает скоринг менее популярным. Минимальные затраты на кредитование, скорость и доходность - это основные движущие силы развития данной технологии в банковской среде. Банкиры еще в 2010 г. занялись переносом технологий потребительского кредитования на работу с малым и средним бизнесом (в ход пошли «кредитные фабрики» и «кредитные конвейеры»). В результате погони за заемщиком, готовым взять кредит на короткий срок, рынок кредитования малого и среднего бизнеса в 2010 г. вырос на 22%, но уже в 2011 г. рост начал замедляться -

19%, а в 2012 г. - 17%. По оценкам топ-менеджеров банков, опрошенных агентством «Эксперт РА», в 2013 г. рост будет еще меньше - 15% [1].

Базовые процессы в скоринговой системе можно охарактеризовать следующим образом (рис. 1):

- консультирование заемщика;

- прием и верификация документов;

- анализ сделки;

- принятие решения о предоставлении кредита;

- подготовка, подписание и верификация кредитной документации;

- выдача и учет кредита;

- сопровождение, мониторинг соблюдения условий выполнения кредитного договора;

- закрытие кредита.

Схема кредитного процесса оптимизирована под кредитные организации, имеющие собственную службу андеррайтинга (рис. 1). В случае ее отсутствия процессы оценки рисков могут быть возложены на другие подразделения банка для более качественной оценки сделки и разделения функций принятия решения по выдаче кредита. При заполнении данных о заемщике в системе, работающей на основе скоринговой модели, инспектор по кредитованию может еще и дополнительно делегировать функции по верификации документов специалисту по рискам или службе сопровождения (Ьаск-оАйсе).

Особое внимание необходимо обращать и на необычный и передовой опыт коллег по «цеху», не забывая при этом и про розничный бизнес. Интересен необычный эксперимент банка «Пойдем!» (брэнд «Бюро финансовых решений»), который «вырос» из департамента экспресс-кредитования Пробизнес-банка. «Пойдем!» отказался от скоринговой системы полностью, перейдя на опросную методику: заемщиков оценивают женщины с богатым жизненным опытом. В результате портфель кредито в

стремительно растет, а уровень просрочки среди конкурентов один из самых низких [2]. Все решения о выдаче ссуд принимают люди. Задача консультанта - это разговорить клиента. Чтобы исключить злоупотребления, в «Пойдем!» создали службу мониторинга, осуществляющую вторичный контакт с клиентом, получившим кредит. В процессе кредитования участвует еще одна контролирующая структура - аналог службы безопасности - кре-дитно-аналитический отдел. При возникновении первой просрочки отдел анализирует ошибки консультанта. За свою работу сотрудники этого отдела получают процент с выданных кредитов, а не долю от объема взысканной задолженности, как в других кредитных организациях. Во время выдачи кредита эта служба не вмешивается в процесс.

Важно отметить, что ставки в «Пойдем!» одни из самых высоких: стоимость займа доходит до 43,5% годовых. Банк имеет высокий уровень отказов по заявкам - 50% при целевом ориентире 20-25%.

Скоринговая система требует больших начальных вложений (5-10 млн долл.), зато дешева в дальнейшей эксплуатации - ее нужно лишь периодически перенастраивать. Модель «Пойдем!» гораздо дороже скоринговой, основные затраты здесь приходятся на привлечение и обучение квалифицированных консультантов.

Появляются нетривиальные предложения по совершенствованию моделей скоринга в кредитовании, отличные от западных программных про-

Рис. 1. Схема процесса скорингового кредитования малого бизнеса в кредитной организации

дуктов, таких как Transact SM, SAS Credit Scoring, EGAR Scoring. Отечественная интернет-индустрия предлагает свои скоринговые решения. Примером может служить онлайн-скоринг банкира и основателя Livelnternet Г. Клименко1. Fast-scoring, предложенный им, предполагает автоматическую обработку данных о потенциальном клиенте, его интернет-активности, на основании которой и будет принято решение о его платежеспособности2. Скоринг может проводиться за секунду, по итогам которого банк получает примерный портрет клиента с обозначением лимита по кредиту. Данные вычисляются с помощью истории интернет-активности, но и в последующем при получении согласия клиента на обработку персональных данных легко получить модель оценки вероятности возникновения кризисных ситуаций в течение всего срока выплаты кредита.

Необходимо подчеркнуть, что часто скоринго-вая модель не может отразить всех нюансов положения заемщика - малого предприятия и необходим дополнительный набор признаков, позволяющих произвести оценку качественных характеристик деятельности заемщика: определить вектор развития фирмы, потребности роста или удержания текущей позиции, перспективы развития или признаки начинающегося кризиса.

Актуальным в вопросе совершенствования скоринговых систем будет применение статистических исследований и моделей различных фондов и рейтинговых агентств по текущему состоянию сегмента СМП, в частности это касается отраслевых особенностей деятельности предприятий малого бизнеса в контексте их развития на протяжении всего жизненного цикла субъекта.

В зарубежной практике существует множество исследований жизненного цикла малых предприятий, характеризующихся широким охватом всех аспектов функционирования предприятий малого бизнеса. В работе Дж. Агарони, Х. Фалька, Н. Иехуды на основе трех характеристик развития предприятия (степень неопределенности, с которой сталкивается компания, инвестиционные возможности, структура активов) выделено четыре стадии развития: зарождение, рост, зрелость, спад3 Безусловно, небольшое

1 Интервью c Г. Клименко / Банки.ру. URL: http://www.banki. ru/news/interview/id=5235542 (дата обращения: 14.08.2013).

2 Быстрый скоринг. URL: http://fastscoring.com. (дата обращения: 14.08.2013).

3 Агарони Дж., ФалькХ., Иехуда Н. Жизненный цикл пред-

приятия и относительная стоимость. Актуальность денежных

потоков против периодической финансовой информации /

количество аспектов не может удовлетворить запросов по оценке состояния заемщика - малого предприятия, обратившегося в банк. Более расширенной трактовкой моделирования жизненного цикла отличается исследование И. Адизеса4, выделившего десять стадий жизненного цикла компании (рождение, детство, стадия бурного роста, юность, расцвет, стабильность, аристократичность, стадия ранней бюрократичности, бюрократичность, смерть) и обосновавшего вероятность перехода позитивной динамики на негативную на отдельных стадиях (рождение, детство, бурный рост, юность).

При проведении эмпирических исследований и оценки состояния малого предприятия необходимо исключить большой разброс критериев смены жизненного цикла и количество самих стадий. В работе Д. Миллера и П. Фризена выделено пять стадий, которые могут быть идентифицированы внешней средой, стратегией компании, организационной структурой, механизмами принятия решений. Среди подавляющего числа качественных факторов, примененных в работе, исследователи добавили два количественных критерия: рост продаж и возраст фирмы.

Еще более уточненной и репрезентативной представляется работа по анализу жизненных циклов малого бизнеса Яна Чжипэна, который добавляет количественные критерии выплаченных дивидендов, осуществляемые фирмой инвестиции в основной капитал5. исследователь отдает предпочтение индивидуальному развитию каждой компании во времени, а не сравнению компаний между собой.

Отечественные исследователи проблем развития малых предприятий на различных стадиях жизненного цикла (О.В. Головкина, А.А. Шамрай, И.В. Ивашковская, Г.Н. Константинов) поддерживают западные исследования по вопросам развития предприятий малого бизнеса, но пользуются менее широким арсеналом критериев сравнения и разделения количества стадий развития малого предприятия вследствие неполноты данных о предприятиях этого сегмента в России.

В связи с усиливающейся вовлеченностью банков в экспресс-кредитование субъектов малого

Школа экономики и менеджмента. Италия. Текст рабочего доклада. 2006. С. 34.

4 The Corporate Lifecycle. URL: http://www.adizes.com. (дата обращения: 14.08.2013).

5 Джипэн Я. Новая методология измерения стадий жизненного цикла предприятия // Международный журнал экономических перспектив (IJEP). 2010. Т. 4. Вып. 4. С. 87-579.

бизнеса и низкой проработкой и анализом кредитных заявок в скоринговых системах растет уровень просроченной задолженности малого предпринимательства и уровень кредитного риска в целом по кредитному портфелю банка. Отсюда необходима дополнительная модель оценки дефолтных ситуаций, которая должна быть заложена в скоринговую систему. Ее основные задачи:

1) сигнализировать работнику подразделения рисков о возможном расхождении данных статистической модели оценки предприятия и опросных данных, полученных от кредитного работника;

2) ставить ограничения на сумму кредитования и снижение лимита (несмотря на количественные показатели) при наличии зарождающихся признаков переломной ситуации в развитии предприятия;

3) создавать дифференцированные группы ссуд по данному виду кредитования. Как правило, «фабричные» кредиты малому бизнесу имеют низкий процент резервирования (1%), а при выходе на просрочку банк незамедлительно вынужден отвлекать значительные ресурсы из своей прибыли на создание резерва в соответствии с количеством дней, в течение которых ссуда находится на просрочке. При работе с предлагаемой моделью оценки дефолтных ситуаций работник подразделения рисков изначально может поставить более высокий процент резервирования по ссуде. При дальнейшей работе с заемщиком и высоким качеством обслуживания ссуды (отсутствие выхода на просрочку в течение нескольких месяцев - регламентируется

отдельными нормативными документами банка) ссуда из портфеля индивидуального формирования резерва может быть перемещена в портфель однородных суд.

Актуальным для процесса создания статистической модели оценки дефолтных ситуаций в скоринговой системе может служить исследование специалистов фонда «Либеральная миссия» [4], проводивших анкетирование малых предприятий различных отраслей на протяжении нескольких лет и взявших за критерии отнесения предприятий к различным стадиям жизненного цикла параметры деятельности, представленные в табл. 1.

Система из восьми показателей, представленная в таблице, достаточно точно может охарактеризовать состояние предприятия и отнести его развитие к той или иной стадии жизненного цикла. Вопрос остается только в соотнесении анкетирования клиента по данным критериям и оценки перспектив развития предприятия и вероятности погашения долга по кредиту (рис. 2).

Для перечисленных целей добавим еще 2 функциональных подблока информации, частично вносимых кредитным работником в систему со слов заемщика, в большей степени (при качественном программном обеспечении в банке) позволяющих собрать данные о деятельности заемщика из информационных систем банка, в частности оценить:

- устойчивость и вариативность погашения долга;

- лояльность клиента.

Критерии отнесения заемщика - субъекта малого бизнеса к стадиям жизненного цикла [4]

Критерий (стадия жизненного цикла) Становление Рост Зрелость Возрождение Спад

1. Динамика оборота Высокая Высокая Средняя Высокая Низкая

2. Доля реинвестируемой Средняя Высокая Средняя Средняя Низкая

прибыли

3. Финансовые риски Высокие Высокие (средние) Низкие Низкие Средние (высокие)

4. Наличие наемных Нет Нет (начинают Есть Есть Есть, но снижается

менеджеров появляться) свобода принятия решений

5. Степень регламента- Низкая Низкая Низкая (средняя) Низкая Средняя

ции внутренних взаимо- (средняя) (высокая)

действий

6. Горизонт планирова- Короткий Короткий Средний Средний Короткий

ния (длинный)

7. Отношение к риску Склонность Склонность Нейтральное. Нейтрально Уклонение

к риску к риску Уклонение от риска к риску от риска

8. Инновационная Высокая Высокая Средняя (низкая) Средняя Низкая

активность (высокая)

Источник: составлено автором.

Рис. 2. Информационно-логическая модель оценки дефолта заемщика - субъекта малого бизнеса в рамках скоринговой системы кредитования

Критериальная оценка жизненного цикла в исследовании «Либеральной миссии» включает девять параметров, но в целях разработки методического подхода к оценке дефолта в рамках скоринговой системы автор предлагает установить возраст фирмы вторым входным критерием (после отраслевого признака) для работы по оценке возможного дефолта работниками подразделения рисков (рис. 2.).

Блок 3.1. - при работе в «фабричных» моделях кредитования кредитные работники могут упускать из виду подлинность предоставляемых документов, а также не предвидеть потребностей клиента и неблагоприятных факторов его кредитования.

Например, кредитный инспектор не может точно определить вида кредита, необходимого клиенту. При расчете по блоку 3.1. (анкетирование и сверка со статистической моделью) и благоприятных факторах со стороны блока 3.2 при нахождении клиента

на стадиях «рост», «зрелость» или «возрождение» статистически (как показывают отечественные исследования) существует высокая вероятность перехода малого бизнеса в сегмент среднего. Тем самым при старте кредитования и последующем мониторинге движений по расчетному счету заемщика система в дальнейшем может дать сигнал, что для клиента будут актуальными инвестиционное кредитование и консультационная поддержка (как дополнительная услуга) по возможным аспектам и изменениям требований законодательства к его деятельности.

В случае обратной ситуации андеррайтер может отследить с помощью сразу двух блоков (3.1. и 3.2) влияние негативных факторов. Так, если наблюдается снижение среднедневного остатка (СДО) и «оседаемости» средств на счете клиента, при этом оборачиваемость средств по расчетному счету рас-

тет только за счет снижения СДО, а анкета на кредит свидетельствует об устойчивом росте бизнеса заемщика, то выносится суждение об искаженном предоставлении данных со стороны кредитного инспектора и решение в пользу оценки системы 3.2. Таким образом, при конфликте блоков 3.1. и 3.2. суждение должно выноситься в пользу более негативной оценки данных и критерия определения категории качества ссуды.

Для оценки устойчивости и вариативности погашения долга автор предлагает использовать два качественных и два количественных показателя, которые банк может оценить суммой баллов по максимальному выполнению каждого из критериев в зависимости от степени значимости их во внутренней политике банка в отношении залогов и просроченной задолженности.

Среди качественных показателей выделим:

- качество поручителя - наличие имущества у лица постоянного источника дохода; наличие совместной собственности;

- диверсификацию деятельности малого предприятия - в условиях узкой направленности и отсутствия разделения ОКВЭД оценку необходимо давать более низкую, а при наличии сопряженных видов деятельности необходимо учитывать данный фактор как позитивный и увеличивать балл. При работе с клиентом узкой направленности в скоринговой системе невозможно подстраиваться под индивидуальный график погашения ссудной задолженности, что может привести к кризисной ситуации и выходу на просрочку кредита.

Количественные показатели подблока 3.2.1:

1) динамика собственного капитала - при анализе хозяйственной деятельности малого предприятия в скоринговых моделях учитываются параметры среднемесячной выручки и кредитной истории. Кредитный сотрудник может не обратить внимания, что деятельность фирмы полностью зависит от кредитных средств, а собственным капиталом заемщик -. малое предприятие может не обладать, что в случае возникновения кризисных ситуаций может привести к неплатежам. Выход из ситуации состоит в опросе клиента по деталям ведения бизнеса и во внесении данных о наличии и изменении во временном периоде собственных средств заемщика. Условия:

- рост собственного капитала >15% ^ стадия роста;

- рост собственного капитала <15% ^ стадия зрелости;

- рост собственного капитала >15% ^ стадия возрождения.

При этом в системе уже будет учтен фактор времени (возраст предприятия), который находится в блоке 2-й модели;

2) оборачиваемость средств на расчетном счете. За основу принимается коэффициент оборачивае-

мости Коб:

К _ СКО

Кб _ СО '

где СКО - сумма кредитового оборота средств на расчетном счете заемщика; СО - среднедневной остаток на расчетном счете заемщика.

Многие исследователи рассматривают увеличение оборачиваемости как позитивный фактор. Но в контексте кредитования и привлечения клиента малого бизнеса с позиции банковской системы рост Коб за счет снижения СДО по счету заемщика без увеличения кредитовых оборотов по счету свидетельствует о негативных тенденциях в деятельности предприятия и возможном кризисе его развития, а также о кассовых разрывах. При условиях программной реализации автоматического сбора данных из расчетно-кассовых систем банка об оборотах заемщика можно не привлекать сотрудника кредитования для расчета данного показателя.

Дополнительным параметром при оценке оборачиваемости средств на счете заемщика может быть период оборота средств Трс:

Т _ КДП

рс" Коб ,

где КДП - количество дней в периоде.

По результатам исследования, проводимого Центром развития НИУ ВШЭ в 2013 г. [3], сейчас каждый рубль, поступивший на расчетный счет, «уходит» с него в среднем в течение 2,8 дня, что в точности соответствует уровню апреля 2009 г. На дне кризиса этот показатель составлял 3,1 дня.

Сопряженный с периодом оборачиваемости показатель оседаемости средств на расчетном счете малого бизнеса Кос определяется по следующей формуле:

КО - ДО

К, _ =-

КО

где КО - кредитовые обороты по расчетному счету; ДО - дебетовые обороты по расчетному счету. Несмотря на простоту расчета показателя Ко он в достаточной мере информативен и функционален. С одной стороны, он характеризует со-

стоятельность фирмы как имеющую достаточное количество средств для ведения бизнеса и расчетов с контрагентами, а также ее возможности по отвлечению свободных ресурсов в банковскую систему. С другой - это показатель хорошего взаимодействия банка и клиента и доверия клиента как к кредитной организации, так и к системе в целом.

Блок оценки лояльности клиента 3.2.2:

- динамика СДО - поквартальный анализ за прошедший год (кроме сезонников) может дать прогноз дальнейшего взаимодействия клиента и банка и определить, насколько заинтересован клиент в сотрудничестве с кредитной организацией;

- использование клиентом услуг банка - баллы за заинтересованность клиента в расширении применения банковских продуктов характеризуют с положительной стороны заемщика, тогда как уход с расчетно-кассового обслуживания, перевод части оборотов в другую кредитную организацию или закрытие зарплатного проекта могут свидетельствовать об ухудшающемся положении заемщика. Причины могут быть разнообразные, начиная с перехода предприятия в другой банк и заканчивая реорганизацией фирмы.

Безусловно, у любой модели есть свои положительные и отрицательные стороны. Недостатками модели остаются, как и в случае со всей скоринговой технологией, необходимость частого обновления статистических данных по блоку 3.1. и дороговизна проведения исследований сегмента малого бизнеса фондами (сторонними агентствами). Кроме того, для начинающих предпринимателей

данная модель не может быть применима, так как банку необходима ретроспективная оценка данных по оборотам на расчетном счете (желательно, поквартально).

Работа по скоринговой технологии с применением указанного подхода предполагает широкий охват предприятий малого бизнеса с точной классификацией их по отраслям и особенностям функционирования. Модель оценки дефолта придает большое значение лояльности клиента и банка в целях развития спектра предоставляемых услуг, одновременного расширения кредитования и поддержания уровня привлеченных средств юридических лиц, которые являются одной из основ роста банковского бизнеса.

Список литературы

1. ГлянькоД.А. Банки в системе финансирования начинающих предпринимателей // Банковское дело. 2013. № 1. С. 81-84.

2. Петрова Ю. Эксперимент. Банк «Пойдем!» отказался от святая святых розничного банка - скорин-говой системы // Секрет фирмы. 2012. № 5. С. 35.

3. Руденко П. Неподъемные деньги: почему бизнесменам не дают кредиты на выгодных условиях. // Forbes. URL: http://www.forbes.ru/ finansy/rynki/242832-nepodemnye-dengi-pochemu-biznesmenam-ne-dayut-kredity-na-vygodnyh-usloviyah.

4. Шамрай А.А. Жизненный цикл малого предприятия. М.: Фонд «Либеральная миссия». 2010. 244с.

Banking

SCORING LENDING MODEL OF SMALL BUSINESS AND ITS IMPROVEMENT

IN THE RUSSIAN FEDERATION

Mariia Iu. KOSTYKOVA

Abstract

The article considers key processes of scoring lending model of small business, roles of divisions of the commercial bank at implementation of functions on credit maintenance . The author offers the approach to qualitative assessment of probability of default for the borrower - the subjects of small business according to its branch specifics

Keywords: small business, crediting model, scoring lending model, financing of small business, life cycle of small enterprise

References

1. Glian'ko D.A. Banki v sisteme finansirovaniia nachinaiushchikh predprinimatelei [Banks in financing system of beginning businessmen]. Bankovskoe delo -Banking, 2013, no. 1, pp. 81-84.

2. Petrova Iu. Eksperiment. Bank "Poidem!" otkazalsia ot sviataia sviatykh roznichnogo banka -skoringovoi sistemy [Experiment. Bank "Poidem!" refused from retail bank - scoring system]. Sekretfirmy -Trade secret, 2012, no. 5, p. 35.

3. Rudenko P. Nepod"emnye den'gi: pochemu biznesmenam ne daiut kredity na vygodnykh usloviiakh [Very heavy money: why businessmen aren't given the credits on profitable terms]. Available at: http:// www.forbes.ru/finansy/rynki/242832-nepodemnye-

dengi-pochemu-biznesmenam-ne-dayut-kredity-na-vygodnyh-usloviyah (In Russ.)

4 . Shamrai A . A . Zhiznennyi tsikl malogo predpriiatiia [Life cycle of small enterprise]. Moscow, Fond Liberal'naia missiia Publ., 2010, 244 p.

Mariia Iu. KOSTYKOVA

Voronezh State University, Voronezh, Russian Federation mary.kostykova@gmail.com