Кредитная политика банка на примере ЗАО КБ "Ситибанк": потребительское кредитование и оценка кредитоспособности заёмщика

По операциям с ценными  бумагами в 2011 году Банком признана прибыль  в размере 287 149 тыс. рублей, что на 1 845 959 тыс. рублей меньше по сравнению с аналогичным показателем прошлого года. Основной причиной стали макроэкономические показатели, описанные выше.

В 2011 году прибыль от операций с иностранной валютой составила 704 039 тыс. рублей, что на 82,19% меньше по сравнению с 2010 годом. Финансовый результат от операций с иностранной валютой за 2011 год сложился, главным образом, за счет операций на денежном рынке.

В результате переоценки счетов в иностранной валюте Банком признана прибыль в размере 2 660 565 тыс. рублей, данный результат выше уровня результата за 2010 год на 72%. Причинами данных изменений являются значительные колебания курсов иностранных валют в течение отчетного года.

В связи со значительными  изменениями курсов иностранных валют расходы по созданию резервов на возможные потери увеличились в отчетном году до 595 180 тыс. рублей, что составляет 255% от уровня 2010 года.

Чистые комиссионные доходы в 2011 году получены в сумме 3 576 312 тыс. рублей, что на 12,75% превышает уровень результата за 2010 год. Динамика комиссионных доходов в 2011 году связана с равномерным ростом всех видов комиссий.

В течение 2011 года на все  отчетные даты Банк соблюдал все установленные  ЦБ РФ обязательные нормативы, выполнял резервные требования ЦБ РФ, соответствовал требованиям, предъявляемым к участникам системы страхования вкладов физических лиц в банках Российской Федерации.

Мировая экономика в 2011 году в целом продемонстрировала замедление экономического роста, по сравнению  с тенденциями, наметившимися в 2010 году после глобального кризиса 2009 года. Падение индекса производственной активности, высокий уровень государственного долга стран еврозоны, напряженность на денежном рынке не могли не оказать влияния на экономику Российской Федерации в целом и на российский банковский сектор в частности. В соответствии с требованиями рыночной экономики Российская Федерация продолжает развитие и реформирование нормативно-правовой базы, включая регулирования финансового и банковского секторов рынка. Стабильность экономики в значительной степени зависит от данного развития и проводимых реформ, а также от эффективности экономических, финансовых и денежно-кредитных мер, принимаемых правительством.

Успех деятельности Банка  зависит от экономической ситуации в Российской Федерации, деятельности конкурентов Банка, а также прочих, не зависящих от Банка факторов. Кроме того, Банк, являясь членом международной банковской группы, подвержен дополнительным рискам, присущим мировому финансовому рынку.

В числе изменений состояния экономической среды и новых факторов риска в 2011 году можно отметить:

• Зависимость от конъюнктуры мировых сырьевых рынков
• Снижение активности на необеспеченных долговых рынках, уменьшение объемов кредитования
• Сокращение возможностей фондирования в связи с напряженностью на международных финансовых ранках
• Ухудшение качества государственных долговых обязательств в еврозоне
• Общее снижение уровня ликвидности в банковском секторе
• Сокращение присутствия финансовых институтов на развивающихся рынках

Руководство полагает, что  принимает необходимые меры по поддержанию  стабильности деятельности Банка в  текущих обстоятельствах. Тем не менее, внезапное дальнейшее ухудшение  ситуации в сферах, описанных выше, может негативно отразиться на результатах  деятельности и финансовом положении Банка.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 3. ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ В ПОТРЕБИТЕЛЬСКОМ КРЕДИТОВАНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ

3.1 Основные  принципы скоринговой системы  и ее недостатки в принятии  решений в ЗАО КБ «Ситибанк»

 

Скоринг в ЗАО КБ «Ситибанк» используется главным образом при кредитовании физических лиц и представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок.

Важная черта системы  «кредит - скоринг» заключается в  том, что она не может применяться  по шаблону, а должна разрабатываться  исходя из особенностей, присущих банку, его клиентуре, учитывая характер банковского законодательства и традиций страны, т. е. подлежит постоянному наблюдению и видоизменению.

Актуальность создания, внедрения и использования скоринговых  систем для управления кредитными рисками  сегодня не вызывает сомнения. С  каждым годом список российских банков, запускающих совместно с торговыми компаниями программы потребительского кредитования физических лиц, растет большими темпами.

По оценкам специалистов конкурентная борьба рано или поздно вынудит банки выйти на сегмент  потребительского кредитования. Однако те же специалисты признают, что сегодня методики оценки заемщика не поспевают за ростом рынка потребительского кредитования. И причин этому несколько.

Во-первых, процесс создания кредитных бюро в России находится  на стартовом этапе и еще далек от завершения. Анализ положительной кредитной истории может являться существенным фактором при решении о выдаче кредита или может повлиять на снижение процентной ставки по кредиту для этого заемщика. В настоящее время отсутствие единого информационного и правового пространства для бюро кредитных историй не способствует снижению не возвратов кредитов и мошенничеству в области потребительского кредитования. Среди основных трудностей, стоящих в России на пути формирования кредитного бюро, эксперты отмечают отсутствие нормативной базы, регулирующей раскрытие информации о заемщике, и нежелание коммерческих банков раскрывать информацию о клиентах.

Во-вторых, многие банки  опасаются выходить на рынок потребительского кредитования по причине отсутствия кредитных историй.

В-третьих, высокая стоимость  проектов по внедрению собственной  системы анализа платежеспособности клиента (скоринг) на базе программного обеспечения стороннего разработчика, большие сроки (6-18 мес.) и высокие  требования к специалистам сопровождения системы "отпугивают" сегмент небольших и средних банков.

В результате банки перекладывают  риск не возврата на плечи заемщиков, завышая процентные ставки. Реальная годовая процентная ставка по экспресс-кредитам сегодня исключительно высока –  от 40 процентов, включая все ежемесячные платежи, а в отдельных случаях достигает 70-80%. Многие банки используют простой скоринг, представляющий собой набор жестких правил, в лучшем случае – балльную оценку заемщика.

Сегодня известно достаточно много методик кредитного скоринга. Одной из самых известных является модель Дюрана. Дюран выделил группы факторов, позволяющих максимально определить степень кредитного риска, и коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность физического лица: пол, возраст, срок проживания в данной местности, профессия, финансовые показатели, работа, занятость²⁹.

В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой  взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получается интегральный показатель (score). Чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности.

«Скоринг - формуляр»  немецкого банка состоит из двенадцати показателей, по каждому из которых  клиенту начисляется большее или меньшее количество баллов. Максимальный балл - 20. Аналогичный подход при анализе кредитоспособности заемщиков используют французские банки. Единственная сложность заключается в том, что балльные оценки кредитоспособности заемщика должны быть статистически выверены и требуют постоянного обновления информации, что может быть дорого для банка.

Сейчас банки требуют  от потенциальных клиентов от 9 до 24 различных документов, которые являются официальным основанием для получения  кредита. Несмотря на то, что не существует официальной процедуры работы с ними, и каждый банк по своей собственной схеме собирает эти документы, в целом они должны содержать все необходимые сведения о заемщике.

Среди преимуществ скоринговых  систем западные банкиры указывают  снижение уровня не возврата кредита, быстроту и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, отсутствие необходимости длительного обучения персонала.

Сложность заключается  только в выборе характеристик, т. е. какая информация является существенной, а какой можно пренебречь. Выборка подразделяется на две группы: «хорошие» и «плохие» риски. В Западной Европе «плохим риском» считается клиент, задерживающийся с очередной выплатой на три месяца, либо клиент, слишком рано возвращающий кредит, банк не успевает ничего на нем заработать.

Комплексное решение  проблем скоринговой системы  оценки кредитоспособности заемщиков:

С целью повышения  эффективности скоринговой системы  и уменьшению не возврата кредитов был создан кейс который построен на базе аналитической платформы Deductor и web-технологий, автоматизирующее всю последовательность действий от получения заявки на кредит в удаленной торговой точке до принятия решения о его выдаче и формировании необходимого пакета документов. При этом в процессе задействованы все звенья – оператор торговой точки, служба безопасности, кредитный инспектор банка, адаптируемая скоринговая модель, используемая автоматизируемая банковская система.

Он состоит из нескольких частей:

1) Бэк- и фронт-офис удаленных рабочих мест;

2) Схема документооборота (последовательности прохождения  анкет через службы банка);

3) База данных, содержащая  информацию о заемщиках и истории  принятия решений по ним;

4) LoansBase.Generator – генератор  кредитных историй;

5) Система скоринга и аналитической отчетности;

6) Модуль интеграции  с АБС – автоматизированной  банковской системой.

Рассмотрим каждую часть  кейса подробнее.

Бэк-офис и фронт-офис представляют собой автоматизированные рабочие места операторов ввода заявок и лиц, участвующих в принятии решений о выдаче кредита. Оперативная работа пользователей с системой происходит при помощи единого веб-интерфейса. Среди пользователей системы можно выделить три категории:

1) Оператор торговой  точки. Он вводит данные из  анкеты заемщика в стандартную  форму, которая автоматически  генерируется на стороне сервера.  Как вариант возможен ввод  данных самим заемщиком (например, в случае Интернет-заявок).

2) Сотрудник службы  безопасности (СБ);

3) Сотрудник кредитного  отдела.

Отличие веб-формы сотрудника СБ от сотрудника кредитного отдела заключается  в различии информации из анкеты заемщика, которая используется для принятия решения по заемщику. Так, для верификации  заемщика службой безопасности необходима информация о номерах документов, регистрации, месте работы и пр. Кредитного инспектора интересует социальный портрет: уровень доходов, семейное положение, образование, и т.д., а также результат скоринговой модели.

Использование web-технологий позволяет добиться следующего:

1) Централизация всех  операций;

2) Высокая степень  безопасности;

3) Легкость масштабирования  системы и тиражирования ее  на другие торговые точки;

4) Исключение необходимости  устанавливать какое-либо дополнительное программное обеспечение – все операции выполняются при помощи стандартного браузера.

На рисунке изображена последовательность прохождения анкеты заемщика через службы банка. Например, добавляется генерация пакета документов для подписи клиентом, автоматическое открытие счета и т.д.

Данные на рис. 2 показывают, что основную долю в ссудной задолженности занимают обесцененные кредиты.

 

 

Рис. 2. Последовательность прохождения анкеты заемщика через службы банка

 

В ряде случаев предпочтительно  создание хранилища данных, в котором содержатся консолидированная информация по заявкам с анкетами заемщиков и истории принятия решений по выданным кредитам и погашениям кредитов. Это позволит сосредоточить информацию о потребительском кредитовании в едином источнике и снизить нагрузку на оперативную базу данных.

 

Рис. 3. Схема работы с хранилищем данных

 

Как вариант, в хранилище  данных может накапливаться статистическая информация макроэкономического характера  об уровне жизни в регионе, средней  заработной плате, прожиточном минимуме и т.д. с целью повышения качества скоринговых моделей.

Кейс комплектуется  встроенным хранилищем данных Deductor Warehouse на базе свободно распространяемой клиент-серверной  СУБД Firebird. Таким образом, как показано на рисунке 4 минимальная структура хранилища данных будет состоять из трех процессов (кубов): Заявки, Статусы, Погашения.