57
просроченная задолженность кредитных организаций сократилась с 54,60 млрд
руб. до 40,20 млрд. руб., тогда как не исполненные обязательства по кредитам
юридических лиц выросли до 359,10 млрд. руб. (+18,71%), физических лиц – до
262,50 млрд. руб. (+1,78%). В целом в 2018 г. просроченная задолженность
клиентов перед ПАО Сбербанк увеличилась до 661,80 млрд. руб. или на 7,61%
в годовом измерении.
Наиболее проблемный сегмент кредитного портфеля ПАО Сбербанк –
кредиты юридических лиц, на которые в рассматриваемом периоде
приходилось от 49,19% до 54,26% всей просроченной задолженности клиентов
банка (рис. 10).
Рисунок 10. Структура просроченной задолженности кредитного
портфеля ПАО Сбербанк
При этом доля просроченной задолженности населения имела
положительную динамику: если в 2016 г. на кредиты физических лиц
приходилось 45,07% просроченной задолженности, то к 2018 г. банк смог ее
снизить до 39,66%. Снижение произошло не только в относительном, но и в
абсолютном выражении.
Вместе с тем, динамика доли неработающих кредитов в совокупном
58
портфеле ПАО Сбербанк, к которым относят кредиты с просроченными
платежами по процентам и/или основному долгу более чем на 90 дней,
положительная. Доля таких кредитов в анализируемом периоде
последовательно снижалась с 4,4% в 2016 г. до 4,2% в 2017 г и 3,8% в 2018 г.,
что свидетельствует об эффективной работе персонала банка в направлении
повышения качества кредитного портфеля банка.
Динамика процентных доходов от кредитных операций ПАО Сбербанк
представлена в таблице 23.
Таблица 23
Динамика процентных доходов по кредитным операцям ПАО
Сбербанк в 2016 – 2018 гг., млн. руб.
Показатели
2016
2017
2018
Сумма
Абс.
откл.
Темп
роста,
%
Сумма
Абс.
откл.
Темп
роста,
%
Процентные доходы по
кредитам юридическим
лицам
1164528
1048112
-116416
90,00
1014864
-33248
96,83
Процентные доходы по
кредитам физическим
лицам
652843
667845
15002
102,30
736067
68222
110,22
Итого
1817371
1715957
-101414
94,42
1750931
34974
102,04
В связи со снижением ставок по кредитам, особенно в сегменте
предприятий и организаций, произошло падение доходов от кредитных
операций ПАО Сбербанк по итогам 2017 г. на 101414 млн. руб. Уменьшение
доходов Сбербанка по кредитам юридическим лицам на 116416 млн. руб.
сопровождалось ростом процентных доходов по кредитам, выданным
физическим лицам, на 15002 млн. руб. в связи с ростом объемов кредитования
граждан. В 2018 г. процентные доходы по кредитам юридическим лицам
продолжили уменьшаться: их величина снизилась на 33248 млн. руб., или на
3,17%. В то же время процентные доходы по кредитам физическим лицам
возросли на 68222 млн. руб. Рост объемов розничного кредитования оказался
достаточным для нейтрализации негативного влияния падения доходов от
оптового портфеля банка. Определенную роль сыграло и повышение
59
процентных ставок в 2018 г. в результате кратковременного роста ключевой
ставки Банка России. В связи с этим общее изменение процентных доходов по
выданным кредитам по итогам 2018 г. составило + 34974 млн. руб., или 2,04 %.
Динамика средней доходности кредитных портфелей юридических и
физических лиц, совокупного кредитного портфеля, а также работающих
активов ПАО Сбербанк в течение 2016-2018 гг. представлена в табл. 24. В 2017
году максимальное снижение доходности (на 1 п.п.) наблюдалось по кредитам
юридических лиц. В 2018 г., напротив, именно по этому направлению
кредитной деятельности ПАО Сбербанк снижение доходности было
наименьшим (-0,7 п.п.).
Таблица 24
Изменение средней доходности кредитов и работающих активов
ПАО Сбербанк в 2016 -2018 гг., %
Показатель
2016
2017
Отклонение,
п.п
2018
Отклонение,
п.п
Кредиты юридическим лицам
9,8
8,9
-1,0
8,2
-0,7
Кредиты физическим лицам
14,9
14,1
-0,8
12,5
-1,6
Все кредиты
11,2
10,4
-0,8
9,6
-0,8
Работающие активы
10,0
9,6
-0,4
8,8
-0,8
Данный факт свидетельствует о том, что потенциал удешевления
кредитных продуктов для юридических лиц уже во многом исчерпан, и ПАО
Сбербанк нацелен на ценовую конкуренцию в сегменте розничного
кредитования. За 2018 год доходность кредитного портфеля физических лиц
снизилась с 14,1% до 12,5% - на 1,6 п.п. или в 2 раза больше, чем в 2017 г.
Рисунок 11. Динамика показателей доходности кредитной
60
деятельности ПАО Сбербанк, %
Снижение доходности кредитования привело и к более значительному,
чем в 2017 г. падению доходности работающих активов банка в целом (см. рис.
11).
Падение доходности кредитной деятельности ПАО Сбербанк успешно
компенсировал снижением расходов как по привлеченным средствам, так и по
операционной деятельности. В результате смог обеспечить рост как
рентабельности активов, так и рентабельности капитала, которые превышают
не только рекомендованные значения, но и средние уровни рентабельности по
банковскому сектору (таблица 25).
Таблица 25
Показатели рентабельности ПАО Сбербанк в 2016–2018 гг.
Наименование
показателя
2016
2017
2018
Отклонение
(+,-)
2017/
2016
2018/
2017
Чистая прибыль, млрд.
руб.
563,66
662,85
709,44
99,19
46,59
Среднегодовая
стоимость активов,
млрд руб.
22214,00
22440,00
25029,43
226,00
2589,43
Среднегодовая
величина собственного
капитала, млрд руб.
2578,54
3094,04
3579,73
515,50
485,69
Рентабельность
активов, %
2,1
2,7
3,2
0,6
0,5
Рентабельность
капитала, %
20,8
24,2
23,1
3,8
-1,1
Таким образом, в ПАО Сбербанк разработана и реализуется эффективная
кредитная политика, которая обеспечивает высокое качество кредитной
деятельности, которое характеризуется оптимальным соотношением
рискованности и доходности сформированного кредитного портфеля.
Вместе с тем, следует отметить, что увеличение объемов кредитования и
политика Банка России на дальнейшее снижение ключевой ставки требуют от
61
ПАО Сбербанк совершенствования мер по управлению кредитным риском и
совершенствованию подходов и процедур оценки кредитоспособности
заемщиков, без которого невозможно обеспечение эффективности кредитной
деятельности банка.
62
Глава 3. Совершенствование кредитной деятельности ПАО
Сбербанк
3.1. Предложения по совершенствованию управления кредитным риском
Процесс управления рисками в ПАО Сбербанк – непрерывный и
охватывает все структурные уровни, от управленческого до уровня, на котором
непосредственно возникают риски. Направления совершенствования
управления кредитным риском в целях его снижения должны состоять из:
- организационного элемента, который предусматривает структурно-
функциональную модификацию кредитного процесса ПАО Сбербанк на основе
четкого разграничения полномочий между специалистами, призванными
решать отдельные проблемные вопросы в области информационного
обеспечения, а также принимать решения по взысканию проблемной
задолженности;
- экономической подсистемы, которую предполагается развить в части
оценки и прогнозирования экономической эффективности кредитной
деятельности ПАО Сбербанк на основе внедрения моделей оценки
индивидуального риска заемщиков и оптимизации кредитного портфеля банка.
На рис. 12 представлена структурно-логическая схема управления
кредитной политикой ПАО Сбербанк, основанная на управлении кредитным
риском и направленная на максимальный учет всей системы факторов (как на
уровне самого банка, так и окружающей его макросреды), совместное действие
которых приводит к возникновению и распространения кредитных рисков в
деятельности ПАО Сбербанк.
С учетом данной схемы взаимодействия всех систем управления рисками
ПАО Сбербанк можно рекомендовать следующие направления снижения
кредитного и иных банковских рисков:
- определение стратегии управления рисками;
- создание эффективной группы риск-менеджеров. Задача групп риск-
менеджеров – выявлять, измерять и оценивать риски для каждой бизнес-
63
единицы и разрабатывать общую корпоративную позицию по этим рискам в
соответствии с общекорпоративными принципами стратегии рисков;
Рисунок 12. Структурно-логическая схема управления риск-
ориентированной кредитной политикой ПАО Сбербанк»
- разделение обязанностей. Нельзя допускать, чтобы одни и те же
сотрудники ПАО Сбербанк определяли стратегию рисков, отслеживали
соответствие ей деятельности корпорации и одновременно инициировали бы
решения о принятии рисков и управлении ими;
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКОЙ ПАО СБЕРБАНК
Институционально-
организационное
обеспечение
Методическое
обеспечение
Процессно-
функциональная
характеристика
Наблюдательный
совет, Правление,
Кредитный комитет и
другие подразделения
банка
Методическое
обеспечение
оптимизации параметров
кредитных продуктов
Методическое
обеспечение
оценки кредитного риска
заемщика
Моделирование
оптимальных
кредитных продуктов
Бюро кредитных
историй заемщиков
Фонд аккумуляции и
выкупа проблемных
долгов
Методическое
обеспечение оптимизации
кредитного портфеля банка
Методическое обеспечение
управления рисково
позицией (оценки лимитов,
уровня диверсификации
портфеля, нормативы и
др.)
Оценка кредитного
риска (кредитного
рейтинга) заемщика
Моделирование
кредитного портфеля
Мониторинг
кредитного риска
Лимитирование
и диверсификация
кредитного риска,
резервирование
64
- четкие личные обязанности. Следует четко определить должностные
обязанности риск-менеджеров, которые заключаются в разработке стратегии
рисков и контроле реализации, и строго разграничить полномочия
корпоративного риск-менеджмента и риск-менеджеров отдельных
подразделений;
- ответственность за риск. Если даже есть корпоративная группа риск-
менеджмента, это не значит, что структурные подразделения ПАО Сбербанк не
должны отвечать за принимаемые ими риски, тем более что они лучше других
понимают природу этих рисков и обеспечивают первый уровень защиты от
рисков;
- учет рисков. Отчеты совету директоров и правлению ПАО Сбербанк
должны, кроме всего прочего, содержать основные показатели соотношения
рисков и доходности;
- обучение и квалификация. Необходимо организовать обучение
действующих и новых членов совета директоров ПАО Сбербанк и оценить
потребность в новых руководителях, обладающих необходимой компетенцией
в области управления рисками;
- повышение эффективности деятельности совета директоров. Совет
директоров ПАО Сбербанк должен регулярно анализировать эффективность
своего управления рисками и взаимодействовать с менеджерами по вопросам
оценки и управления рисками;
- развитие культуры принятия рисков. Для развития культуры принятия
рисков ПАО Сбербанк не обойтись без формализованного общекорпоративного
анализа рисков, когда каждое структурное подразделение ПАО Сбербанк
должно выработать свой рисковый профиль;
- мотивация сотрудников. Следует разработать систему мотивации
сотрудников ПАО Сбербанк к выработке и принятию эффективных решений в
области рисков и оценивать работу руководителей подразделений ПАО
Сбербанк не только на основании показателей чистой прибыльности, но и с
учетом риска – тогда они будут отвечать за свои действия и не пойдут на
65
неоправданный риск.
Проведенный во второй главе анализ показал, что кредитование
физических лиц остается для банка наиболее прибыльным, однако и риски
розничного кредитования достаточно высоки. Чтобы снизить уровень
кредитного риска, необходимо предпринять меры по совершенствованию
методики оценки кредитоспособности заемщиков, поскольку оценка
кредитоспособности физических лиц отличается определенными проблемами,
которые требуют решения в процессе развития технологии «Кредитная
фабрика».
По данным официального сайта ПАО Сбербанк, данная технология будет
расширяться по следующим направлениям. Первое предполагает охват новых
клиентских сегментов и продуктов. Второе – технологическое развитие,
например, создание автоматизированного процесса мониторинга
мошеннических действий и операций (фрод-мониторинг), или автоматизация
процесса расчета кредитных лимитов для предодобренных заявок. Третье –
развитие новых инструментов и моделей – автоматизация процесса
корректировки моделей, обновления стратегий предкредитной обработки
информации в соответствии с изменениями в моделях. Четвертое – завершение
внедрения технологии «фабрики» в дочерних банках СНГ и Восточной Европы.
Развитие всех этих направлений потребует совершенствования оценки
кредитоспособности физических лиц.
Во-первых, проблема, которую необходимо решить – это ускорение
идентификации потенциального заемщика. В настоящее время в России нет
централизованной системы данных о человеке, нет единого уникального ID
человека. Например, сейчас при обращении к данным Бюро кредитных историй
используется такой ключ – ФИО, дата рождения и реквизиты паспорта.
46
Наиболее полный идентификатор на сегодня – это страховой номер
индивидуального лицевого счета (СНИЛС). Однако номеров СНИЛС нет,
46
Мамута М.В., Сорокина О.С., Тян В.Л. Вопросы развития кредитных бюро в России // Деньги и кредит. –
2015. – № 2. – С. 45.
66
например, в базах данных паспортов и ГИБДД. Поэтому идентифицировать
заемщика – достаточно значимая проблема сегодня.
Частично решить эту проблему можно за счет внедрения распознавания
лиц. С целью противодействия мошенничествам и повышения эффективности
использования технологии «Кредитная фабрика» целесообразно наиболее
широко внедрить систему автоматизированного анализа фотоизображений.
Такая система призвана проводить анализ фото клиента на предмет выявления
совпадений в имеющейся базе фотоизображений банка. Если, например,
потенциальный заемщик второй раз пришел в банк подавать заявку на
получение кредита, система должна провести сравнительный анализ
физических данных на разные даты обращения с целью минимизации потерь от
возможных мошеннических действий. Например, бывают случаи
мошенничества, когда гримируются под человека, утратившего паспорт. Но с
помощью грима невозможно изменить расстояние между глазами и т.д.
Поэтому возможности распознавания лиц целесообразно внедрить в
действующую практику оценки кредитоспособности физических лиц.
Целесообразно расширить взаимодействие банка с внешними источниками
информации. В частности, в рамках проверки кредитной истории необходимо
организовать взаимодействие, как минимум, с пятью бюро кредитных историй.
Речь идет об ОКБ, НБКИ, «Эквифакс», БРС и МБКИ.
ПАО Сбербанк также целесообразно активизировать участие в системе
межбанковского обмена. С 2016 г. совместно с ООО «ЭсАрДжи-Оценка» в
рамках программы жилищного кредитования в банке реализована технология
автоматизированной верификации отчета об оценке стоимости объекта
недвижимости в процедуре обработки кредитной заявки. Для развития данного
направления целесообразно предложить участие в хорошо зарекомендовавших
себя системах противодействия мошенничеству Nation Hunter (компании
«Экспириан») и FPS (компании «Эквифакс»). Опыт показал, что эти системы
позволяют выявлять признаки возможного мошенничества на основании
совпадений/несовпадений заявок в разных коммерческих банках.