82
бальные оценки. Следует заметить, что в основе скоринга лежит принцип
формализации знаний экспертов определенным способом. Сейчас за рубежом
существуют более прогрессивные способы добычи и формализации знаний.
Даже если самого эксперта нет, то, основываясь не на опыте, а на
статистических данных, им станет, например, дерево решений.
В ПАО «Банк ВТБ» адаптированные скоринговые модели рекомендуется
применять при предоставлении кредитов на покупку товаров (экспресс-
кредитование) и при выдаче кредитных карт.
Техника кредитного скоринга представляет собой оценку в баллах
характеристик, позволяющих с достаточной достоверностью определить
степень кредитного риска при предоставлении потребительской ссуды тому
или иному заемщику. Наиболее значимыми для прогнозирования кредитного
риска показателями могут быть такие показатели, как возраст, количество
иждивенцев, профессия, доход, стоимость жилья и прочее.
Преимущества скоринговых моделей очевидны:
1) снижение уровня невозврата кредита, быстрота и беспристрастность
принятия решений;
2) возможность эффективного управления кредитным портфелем;
3) отсутствие длительного обучения сотрудников кредитного
департамента;
4) возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии
клиента.
Однако, несмотря на положительные моменты, применение кредитного
скоринга сопряжено с рядом трудностей.
Одна из них заключается в том, что определение оценивающих
характеристик производится только на базе информации о тех клиентах,
которым банк уже предоставил кредит.
Другая и наиболее значимая проблема состоит в том, что скоринговые
модели строятся на основе выборки из числа наиболее "ранних" клиентов.
83
Учитывая это, сотрудникам банка приходится периодически проверять
качество работы системы и, когда оно ухудшается, разрабатывать новую
модель.
Следует отметить, что из анкеты-заявления, заполненной заемщиком, для
оценки берутся порядка десяти характеристик, а остальные данные хранятся в
статистической базе для дальнейшего обновления и анализа скоринга.
На текущий момент российские банки оценивают такие характеристики,
как доход, количество иждивенцев, наличие в собственности автомобиля (при
этом различают автомобиль отечественного и иностранного производства,
обязательно учитывая срок, прошедший с момента его выпуска), наличие
земельного участка (рассматривается его площадь и удаленность от центра
города), стаж работы, должность, образование.
Несомненно, сегодня это основные параметры, по которым можно
определить степень кредитоспособности физического лица. Однако
непрерывная корректировка скоринговой методики позволит расширить и
изменить перечень оцениваемых характеристик, и те клиенты, которые сегодня
попадают в группу ненадежных заемщиков, при последующем анализе
кредитной деятельности, возможно, будут отнесены к числу заемщиков,
имеющих низкую невозвратность кредитов.
Следует отметить, что практика массового применения скоринга в ПАО
«Банк ВТБ» может привести к резкому росту невозвратов кредитов.
Положительный опыт их успешного использования в экономически развитых
странах был сформирован совершенно в иной экономической среде. В России в
условиях отсутствия деятельности кредитных бюро, низкой кредитной
культуры населения, единого информационного пространства в финансовой
сфере массированное применение зарубежных скоринг-технологий без
сомнения усилит кредитные риски розничного банковского бизнеса. В этой
связи совершенствование методических подходов к оценке кредитоспособности
индивидуальных заемщиков, адаптация имеющегося в этом вопросе
84
зарубежного опыта к российским особенностям представляется весьма важной
задачей.
Данные для построения зарубежных моделей классификации берутся из
огромных баз данных по заемщикам. Мировые кредитные агентства
предоставляют централизованную информацию о каждом заемщике. Очевидна
необходимость создания подобных организаций и у нас, но сейчас это
невозможно, поскольку согласно ГК РФ существует положение о банковской
тайне. Также наиболее крупные банки не захотят делиться информацией в силу
следующих причин:
крупный банк итак обладает огромными объемами информации;
оглашенная информация о "хороших" заемщиках приведет к их
переманиванию;
оглашенная информация о "плохих" заемщиках не даст им перезанять
денег в другом банке, чтобы рассчитаться с первоочередным кредитором;
На данный момент банки находятся в невыгодном положении. С одной
стороны, необходимо осваивать рынок потребительского кредитования, а с
другой стороны, с этим процессом связаны слишком высокие риски, которые
зачастую перекладываются на заемщиков, что явно не способствует
стимулированию спроса на кредиты. Также не известно, когда освещенные
здесь проблемы будут должным образом урегулированы с правовой точки
зрения.
В такой ситуации банки, решившиеся на освоение данного рынка должны
иметь несколько вещей:
консолидированную информацию о клиентах, представленную в
унифицированном виде. Информация должна периодически пополняться
данными из всех филиалов банка. Такое хранилище будет исполнять функцию
кредитного бюро;
достоверный способ классификации (достоверность должна быть более
90%) потенциальных заемщиков и отсечение "неблагонадежных". Этот способ
85
позволит снизить риски невозврата к минимуму, что позволит выдавать более
дешевые кредиты и, соответственно, привлечет больше заемщиков. При этом
значительно увеличится прибыль от кредитования физических лиц.
модель классификации заемщиков должна иметь свойства
тиражируемости и адаптации к состоянию рыка, к каждому филиалу банка, т.е.
построенная модель, основываясь на общих закономерностях, должна
корректироваться под частные, присущие каждому филиалу особенности. Это
позволит учесть местные особенности, что еще больше будет способствовать
снижению риска.
Модель классификации должна периодически перестраиваться, учитывая
новые тенденции рынка. Этим достигается ее актуальность. Ведь не может же
использоваться один и тот же подход в течение 5 лет по сегодняшний день.
На данный момент банки в той или иной степени имеют наработки по
каждому из этих пунктов, но методики, заложенные в их основе либо слишком
инертны, чтобы адекватно реагировать на динамику рынка, либо слишком
дороги (предлагаемые зарубежные решения сопоставимы с доходами от
потребительского кредитования в сегодняшнем виде). Именно поэтому так
дороги кредиты и не так велик спрос на них. Увеличение же достоверности и
снижение стоимости позволят отказаться от практики переноса рисков и затрат
на заемщиков. Тогда в выигрыше окажутся все: банки, сохраняя удельную
прибыльность на прежнем уровне, и заемщики, привлеченные более
выгодными условиями. Все это становится более актуальным в виду будущего
бурного роста рынка потребительского кредитования и будущей конкуренции.
На основании изложенного, можно говорить о готовности банков к
использованию передовых зарубежных методик оценки кредитоспособности
физических лиц. Осталось лишь консолидировать накопленные данные и
формализовать опыт экспертов в рамках единой системы.
В ПАО «Банк ВТБ» это позволит сделать аналитическая платформа
Deductor.
86
Основой использования платформы является качество исходных данных.
От него напрямую зависит качество построенной модели. Чтобы обеспечить
его, необходимо придерживаться следующего алгоритма:
выдвижение гипотезы – предположении о влиянии тех или иных
факторов на исследуемую задачу. Данную задачу решают эксперты, полагаясь
на свой опыт и знания. Результатом на данном этапе является список всех
факторов;
сбор и систематизация данных – представдение данных в
формализованном виде, подготовка данных в определенном виде (например,
соблюдение упорядоченности по времени);
подбор модели и тестирование – комбинирование различных
механизмов анализа, оценка экспертами адекватности полученной модели.
Возврат на предыдущие шаги при невозможности получения приемлемых
результатов (например, проверка очередной гипотезы).
использование приемлемой модели и ее совершенствование.
Именно с помощью такого подхода составлены анкеты – заявки на
получение кредита. Экспертами в данной области были выявлены факторы,
наиболее влияющие на результат. Эту информацию и заполняют в анкетах
потенциальные заемщики.
Итак, задача заключается в построении модели оценки (классификации)
потенциальных заемщиков. Решение задачи также должно обладать большой
достоверностью классификации, возможностью адаптации к любым условиям,
простотой использования модели.
Используя зарубежный опыт, был выявлен ряд факторов, влияющих на
кредитоспособность заемщика. По этим факторам можно учесть суммарный
риск. Тем самым должно достигаться и отнесение потенциального заемщика к
способным вернуть кредит или не способным.
Предложенные факторы представлены в таблице 22.
Данные факторы можно собрать и консолидировать в хранилище данных
87
Deductor Warehouse. Методология хранилища такова, что информация хранится
в процессах, каждый процесс имеет определенный набор измерений и фактов,
т.е. процесс реализован по стандартной схеме “Звезда”, в центре которой
хранятся факты, а измерения являются лучами.
Таблица 22
Факторы, влияющие на кредитоспособность
Категория
Некоторые факторы категории
Базовая персональная информация
Пол, возраст, образование…
Информация о семейном положении
Состояние в браке, количество детей…
Регистрационная информация
Прописка, срок проживания по данному адресу…
Информация о занятости
Специальность, сфера деятельности предприятия…
Информация о финансовом положении
Зарплата, другие начисления и удержания
Информация по обеспеченности
Имущество, ценные бумаги…
Информация о кредитной истории
Количество прошлых кредитов, текущие
обязательства…
В данном случае процесс отображает выдачу кредита заемщику.
Наиболее ценной информацией процесса является статус кредита. Хороший
кредит – тот, который заемщик вернул в срок и в полном объеме, плохой –
обратная ситуация.
При построении модели оценки кредитоспособности огромную помощь
эксперту окажет разнообразная аналитическая отчетность. Поскольку данные в
хранилище представлены в многомерном виде, то, несомненно, наиболее
удобно получать отчетность в виде набора срезов данных – кросс – таблиц.
Таким образом, для эффективного формирования кредитного портфеля
банкам необходимо взять на вооружение передовые адаптированные
зарубежные технологии добычи знаний и применить их для оценки
потенциальных заемщиков. Благодаря этому можно будет не бояться
предстоящей конкуренции на этом рынке. Подготовка решения данного
вопроса сейчас позволит обкатать саму процедуру и в дальнейшем избежать
ошибок и расходов в связи с массовым применением таких подходов в
дальнейшем.
88
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Под банковским риском понимается присущая банковской деятельности
возможность (вероятность) понесения кредитной организацией потерь и (или)
ухудшения ликвидности вследствие наступления неблагоприятных событий,
связанных с внутренними факторами (сложность организационной структуры,
уровень квалификации служащих, организационные изменения, текучесть
кадров и т.д.) и (или) внешними факторами (изменение экономических условий
деятельности кредитной организации, применяемые технологии и т.д.).
Количественным выражением риска выступают потери банка, размер
которых является показателем уровня рискованности предстоящего
мероприятия и качества стратегии в области риска.
В зависимости от уровня осуществления анализа различают совокупный
(общий) и индивидуальный типы кредитного риска.
В зависимости от сферы возникновения следует учитывать риск
заемщика, возникающий в сфере деятельности клиента банка, риск кредитного
продукта, связанный с функционированием самого банка, и риск изменения
внешней среды банка и заемщика.
Управление риском кредитования является основным содержанием
работы банка в процессе осуществления кредитных операций и охватывает все
стадии этой работы – от анализа кредитной заявки потенциального заемщика до
завершения расчетов и рассмотрения возможности возобновления
кредитования.
Организация управления кредитным риском в рамках кредитного
процесса обеспечивается за счет информационного обмена, осуществляемого
его участниками на постоянной основе.
Инструменты снижения степени кредитного риска, обусловленного
внешними факторами, применяемые в банковской практике, достаточно
разнообразны. Все используемые инструменты можно разделить на две группы:
инструменты, обеспечивающие уменьшение вероятности реализации риска и
89
инструменты, обеспечивающие снижение размера потерь при проявлении риска
кредитования.
Основным элементом управления кредитным риском является оценка
кредитоспособности заемщика. Единой методики оценки кредитоспособности
заемщика не существует, банк имеет право ориентироваться на широко
используемый международный или отечественный опыт, либо разработать
собственный подход.
Различные методики отличаются друг от друга числом показателей,
применяемых в качестве составных частей общего рейтинга заемщика, а также
различными подходами к самим характеристикам и приоритетностью каждой
из них.
В выпускной квалификационной работе исследована деятельность ПАО
«Банк ВТБ». Анализ финансовых результатов банка показал следующее:
1. Чистая прибыль за 2016 г. составила 51,6 млрд рублей благодаря
существенному росту доходов от основной деятельности, включая рост чистых
процентных доходов на 43,5% по сравнению с 2015 годом и ускоренный рост
чистых комиссионных доходов на 16,7% в 4 квартале 2016 года по сравнению с
аналогичным периодом прошлого года и на 7,3% в 2016 году.
2. Чистые процентные доходы составили 415,0 млрд рублей в 2016 году,
увеличившись на фоне переоценки активов и обязательств, а также
возобновления роста высокомаржинального розничного кредитования. В
результате чистая процентная маржа выросла до 3,7% в 2016 году по
сравнению с 2,6% в 2015 году. Чистая процентная маржа по итогам 12 месяцев
осталась на том же уровне, что и по итогам 9 месяцев 2016 года – 3,7%.
3. Стоимость риска, включающая расходы на создание резервов по
обязательствам кредитного характера, составила 2,0% в 2016 году по
сравнению с 1,7% в 2015 году. Совокупные расходы на создание резервов
составили 211,2 млрд рублей в 2016 году, увеличившись на 18,6% по
сравнению с 2015 годом.
90
4. В 2016 году, в дополнение к текущим инициативам по оптимизации
расходов, Группа сдерживала рост расходов на персонал и административные
расходы, которые выросли лишь на 5,4% по сравнению с 2015 годом до 233,9
млрд рублей, на уровне инфляции цен, несмотря на понесенные разовые
расходы на интеграцию Банка Москвы.
5. Группа повысила эффективность затрат в 2016 году, сократив
отношение расходов к чистым операционным доходам до создания резервов до
45,8% в 2016 году по сравнению с 53,8% в 2015 году.
6. Средства клиентов выросли на 1,1% в 2016 году, сократившись на 8,2%
в 4 квартале 2016 года в основном в связи со значительным, но ожидаемым
оттоком срочных вкладов государственных учреждений в размере 923,5 млрд
рублей. Средства негосударственных юридических лиц в 4 квартале 2016 года
увеличились на 187,5 млрд рублей (или на 5,0%), средства физических лиц
выросли на 80,7 млрд рублей за период (или на 2,8%). Доля средств клиентов в
совокупных обязательствах Группы составила 66% на 31 декабря 2016 года по
сравнению с 60% на 31 декабря 2015 года. По состоянию на 31 декабря 2016
года доля группы ВТБ на рынке средств клиентов в корпоративном и
розничном сегментах в России составила 23,3% и 11,0% соответственно.
7. Группа продолжала снижать зависимость от фондирования,
привлекаемого на долговых рынках капитала. Доля средств, привлеченных
путем выпуска долговых ценных бумаг, в совокупных обязательствах
сократилась до 3,6% на 31 декабря 2016 года по сравнению с 3,9% на 30
сентября 2016 года и 5,1% на 31 декабря 2015 года. В 2016 году банк ВТБ и его
дочерние банки и компании погасили международные публичные долговые
выпуски на общую сумму эквивалентную 2,8 млрд долларов США.
8. Группа ВТБ поддерживает высокие показатели достаточности
капитала. На 31 декабря 2016 года коэффициенты достаточности капитала и
достаточности капитала первого уровня составили 14,6% и 12,9%
91
соответственно по сравнению с 15,4% и 13,5% на 30 сентября 2016 года и
14,3% и 12,4% на 31 декабря 2015 года.
Основными рисками, принимаемыми ПАО «Банк ВТБ», являются
кредитный риск, риск ликвидности, рыночный риск (в частности, риски,
связанные с портфелем ценных бумаг, процентными ставками и курсами
валют), а также операционный риск. Управление рисками в банке включает
оценку и мониторинг рисков, контроль их объема и концентрации, а также
выработку эффективных мер по оптимизации и минимизации рисков (в том
числе для поддержания оптимального баланса между принимаемыми рисками и
доходностью проводимых операций).
В работе разработаны рекомендации по совершенствованию процедур
управления рисками в ПАО «Банк ВТБ».
Составными элементами процесса управления должны стать следующие
функции: банковское планирование; организация деятельности банка;
банковский контроль; мотивация банковского персонала; координация
деятельности банка. Одним из методов регулирования рисковых операций
банка является введение лимитов.
В ПАО «Банк ВТБ» было предложено использовать адаптированные для
банка скоринговые модели при предоставлении кредитов (экспресс-
кредитование) и при выдаче кредитных карт. Консолидацию накопленных
данных и формализацию опыта экспертов в рамках единой архитектуры можно
проводить на основе аналитической платформы Deductor.
Для повышения эффективности управления рисками ПАО «Банк ВТБ»
было предложено ориентировать на стандарты «Базель II», а также
консолидировать и интегрировать систему управления рисками в рамках ПАО
«Банк ВТБ». Для этого рекомендовано в организационную структуру внести
следующие подразделения: Управление консолидированного анализа рисков и
Управление стратегии и методологии рисков.
Практическое применение моделей оценки надежности клиентов банка,