88
кредитных сделок ранее имевших место действий заемщиков этих классов
выполнялась при помощи датчика случайных чисел. При этом генерация j1,
j2 и j3 осуществлялась таким образом, что они с заданными в начале
моделирования (но неизвестными воображаемому кредитору) вероятностями
возврата кредита в срок Р1=0,9, Р2=0,95, Р3=0,99 принимали значения 1 и с
вероятностями (1-P1) =0,1, (1-P2) =0,05, (1-P3) =0,01 - значения ноль. Это
позволило воспроизвести случайный характер действий заемщиков по
выполнению своих обязательств.
Сформированная таким образом информация базы данных кредитных
сделок обрабатывалась по приведенной в начале статьи формуле для
вычисления оценок вероятностей Р1*, Р2*, Р3*. Эволюция этих оценок
представлена на рис.2, из которого видно, что по мере увеличения числа М
известных результатов заключения кредитных сделок с заемщиками классов
k1, k2 и k3 величины указанных оценок приближаются к истинным
значениям вероятностей P1, P2 и P3. Этот процесс соответствует этапу
накопления опыта кредитора заключения сделок с заемщиками
рассматриваемых классов.
Проанализируем теперь, к какому результату приведет использование
этого опыта при выборе оптимальной стратегии выдачи кредитов.
Пусть МКБ имеет возможность заключения кредитных сделок на
сумму F=1000 условных денежных единиц (у. д. е), а заемщик n1 класса k1
предлагает заключение кредитной сделки на сумму s1=1000 у. д. е., заемщик
n2 класса k2 - на сумму s2=300 у. д. е. и заемщик n3 класса k3 - на сумму
s3=200 у. д. е. Значение прибыли от выдачи кредита при выполнении
заемщиком своих обязательств примем равным 20 процентам от суммы.
Это означает, что s1=200 у. д. е., c1=1200 у. д. е., s2=60 у. д. е., c2=360
у. д. е., s3=40 у. д. е., c3=240 у. д. е. Значения убытков c1, 1<j<3, считаются
равными sj+0,2sj, исходя из того, что при отказе j-го заемщика от возврата
ссуженной стоимости кредитор теряет не только сумму sj, но и 20 процентов
89
от нее, так как выдача этой суммы другому заемщику могла бы принести
соответствующую прибыль.
В указанном случае МКБ может принять одно из пяти решений:
l1=1, l2=0, l3=0; l1=0, l2=1, l3=1; l1=0, l2=1, l3=0; l1=0, l2=0, l3=1; l1=0,
l2=0, l3=0; (решения l1=1, l2=1, l3=0; l1=1, l2=0, l3=1; l1=1, l2=1, l3=1
исключаются, так как кредитор располагает суммой средств меньшей, чем
s1+s2, s1+s3 и s1+s2+s3).
В рассматриваемой ситуации преимущества того или иного решения не
являются очевидными. Так, первый заемщик предлагает заключение
кредитной сделки на наибольшую сумму средств, следовательно, при
заключении кредитной сделки с этим заемщиком (это соответствует отказу
двум другим заемщикам) кредитор может получить наибольшую прибыль, но
вместе с этим первый заемщик имеет несколько меньшую
кредитоспособность, чем два других, поэтому заключение кредитной сделки
с заемщиками n2 и n3 сопровождается меньшим риском. Однако, с другой
стороны, заключение кредитной сделки с этими заемщиками (т.е. отказ
первому заемщику) сулит прибыль в два раза меньшую, чем решение,
отдающее предпочтение первому заемщику (см. значения s1, s2 и s3).
В эти противоречивые рассуждения вносят ясность значения средней
прибыли, вычисленные по изложенной выше методике для каждого из пяти
возможных решений. Эти значения, рассчитанные для нашего примера,
представлены на рис.3, из которого следует, что максимальное значение
средней прибыли обеспечивается при выборе решения l1=0, l2=1, l3=1 (при
выдаче кредита второму и третьему заемщикам).
Е (l1, l2, l3), Оптимальное у. д. е. решение
l1=1, l1=0, l1=0, l1=0, l1=0, Решения
l2=0, l2=1, l2=1, l2=0, l2=0, кредитора
90
l3=0 l3=1 l3=0 l3=1 l3=0
На основании сравнительного анализа указанных реализаций можно
заключить, что выбор решений, отличных от оптимального, принес бы
кредитору существенно меньшую прибыль.
Прогноз по текущему рейтингу Банка остается стабильным, что
означает высокую вероятность сохранения рейтинга на текущем уровне в
среднесрочной перспективе.
3.2. Оценка эффективности предложений по улучшению качества
банковских кредитов в портфеле банка ПАО «Сбербанк»
Рассмотрим на примере таблицы 8 экономию рабочего времени
заполнения одной и той же учетной информации в настоящих условиях
работы и после установки рассмотренной выше программы.
Таблица 14
Расчет экономии рабочего времени
Вид документа
Время обработки (заполнения), мин.
Отклонения,%
В настоящих
условиях
Новая программа
Договор с клиентом
8
3
62,5
Анкета заемщика
8
3
62,5
Справки о
заработной плате
8
4
50,0
Баланс
предприятия
8
4
50,0
Отчет о прибылях и
убытках
10
4
60,0
Данные
поручителей
6
2
66,7
Данные о залоге
6
2
66,7
Заявка
6
2
66,7
Оценка
кредитоспособности
90
2
97,8
Расчет
максимально
возможной суммы
кредита
8
3
62,5
Вынесение
решения
10
3
70,0
Оценка риска
10
2
80,0
Прогноз прибыли
10
2
80,0
ИТОГО
188
36
80,9
Определим количество отработанных человеко-часов за год
работниками банка:
91
Ччгод = (Ч * Чг), чел. час,
Чч = (4 * 1993) = 7972 чел. часа
где, Ч - количество работников;
Чг - количество рабочих часов (при 40-часовой рабочей недели) в году.
Работники затрачивают на оформление документов по 188 минут на
одного контрагента, что составляет 3,13 часа, после введения более
современной программы время на оформление документов сократится до 36
минут.
С ведением новой программы, экономия времени работы бухгалтера
составит 80.9 или 152 минуты.
Определим стоимость одного человеко-часа работников:
Чч1 = Ч * ЗП * 12/ Чч1, руб.
где, ЗП - заработная плата работника за месяц.
12 - месяцев в году.
Чч1 = 4 * 8000 *12/7972 = 48,17 руб.
Стоимость времени, затрачиваемого для оформления документов в
настоящих условиях и при использовании программы.
С1 = 3,13 * 48,17 = 150,77 руб., Со = 0,6 * 48,17 = 28,90 руб.
С = 150,77 - 28,90 = 121,87 руб.
При использовании современной автоматизированной системы банк
получает экономию 2,5 часа и экономию стоимости затраченного времени
121,87 руб. на обработке каждого клиента.
92
Труд работников с ведением новой программы намного упростится,
станет менее трудоемкой, что позволит численность бухгалтеров сократить
вдвое.
Внедрение программы позволит сократить численность работников
бухгалтерии вдвое, исходя из этого можно посчитать NVP (Метод чистой
приведенной стоимости).
Этот метод основан на сопоставлении величины исходной инвестиции
(IC) с общей суммой дисконтированных чистых денежных поступлений,
генерируемых ею в течение прогнозируемого срока. Поскольку приток
денежных средств распределен во времени, он дисконтируется с помощью
коэффициента r, устанавливаемого аналитиком (инвестором) самостоятельно
исходя из ежегодного процента возврата, который он хочет или может иметь
на инвестируемый им капитал.
Допустим, делается прогноз, что инвестиция (IC) будет генерировать в
течение n месяцев, доходы в размере P1, P2,..., Рn. Общая накопленная
величина дисконтированных доходов (PV) и чистый приведенный эффект
(NPV) соответственно рассчитываются по формулам:
Таблица 15
Расчет эффективности мероприятия
Фонд з/п
до
применения
программы
Фонд з/п
после
применения
программы
PV
Стоимость
программ
ы
Стоимость
внедрени
я
Январь
32000
32000
0
70000
10000
Февраль
32000
32000
0
10000
Март
32000
16000
16000
10000
Апрель
32000
16000
16000
Май
32000
16000
16000
Июнь
32000
16000
16000
Июль
32000
16000
16000
Август
32000
16000
16000
Сентябрь
32000
16000
16000
Октябрь
32000
16000
16000
Ноябрь
32000
16000
16000
Декабрь
32000
16000
16000
93
Итого
384000
224000
16000
0
70000
30000
При показателях: r = 12 месяцев; PV = 160000 руб; IC = 100000 руб;
NPV = PV - IC = 160000-100000 = 60000;
Очевидно, что если: NPV > 0, то проект следует принять;
Если бы: NPV < 0, то проект следует отвергнуть;
NPV = 0, то проект ни прибыльный, ни убыточный.
Вывод: Полученная величина (NPV>0), программный продукт
необходимо рассматривать и применять в ПАО «Сбербанк», очевидно что в
результате осуществления проекта возмещаются инвестированные затраты,
увеличивается чистая прибыль банка. Рейтинговая оценка
кредитоспособности (применяемая банком в настоящее время) хороша, но
она недостаточна, поэтому необходимо ввести данный программный
продукт, основанный на методике выбора оптимальной стратегии
распределения свободных банковских средств, который позволяет банку
накапливать опыт заключения сделок различных видов. Этот опыт
формализуется в специальной базе данных в виде количественных оценок
надежности клиентов и сделок различных классов. Указанные оценки
представляют собой значения вероятностей соблюдения клиентами условий
сделок. Эти вероятности в соответствии с рассмотренной методикой
используются для оценивания (прогнозирования) значений банковского
риска (среднего убытка) и средней прибыли для каждой возможной группы
предлагаемых сделок. Рекомендуемое правило использования этих величин
(правило выбора оптимальной стратегии распределения банковских средств)
учитывает, прежде всего, последствия возможных решений банка и
обеспечивает получение им максимальной средней прибыли от
предлагаемых сделок, что также соответствует минимуму банковского риска.
Очевидно, что приведенные в этой статье рассуждения не позволяют в
полной мере учесть все возможности повышения прибыли банка от
заключения различных сделок, поскольку не принималась во внимание
зависимость прибыли от сроков возврата ссуды заемщиками, инфляции,
94
перспектив заключения новых сделок и т.д. Кроме того, эти рассуждения
определяют правило принятия только положительных или отрицательных
решений относительно каждой сделки. Однако на практике банку
предоставляется и возможность различных изменений условий сделок.
Указанные обстоятельства не рассматривались, чтобы не затруднять
изложение сути методики оценки банковского риска и выбора оптимальной
стратегии заключения сделок, базирующейся на основных положениях
теории статистических решений.
3.3. Пути внедрения предложений по улучшению качества банковских
кредитов в портфеле банка ПАО «Сбербанк»
В рамках реализации предложенной программы для эффективного
управления кредитным риском, связанным с торговым партнером
соответствующему департаменту банка необходимо предпринимать
следующие шаги:
1) Тщательно выбирать торговые организации. Возможность
предоставления кредитов можно поручить только надежной организации. В
этой связи следует предварительно собрать информацию о ее деятельности
(время работы, репутация на рынке и т. д.), финансовом состоянии, месте
расположения торговой точки и ассортименте предлагаемых товаров.
2) Установить различные уровни отсечения по кредитным заявкам,
полученным из разных торговых точек. В зависимости от информации,
которая имеется у банка относительно торговой точки, данные уровни могут
быть разными. Кроме того, необходимо изменять базовые условия для
принятия решения о выдаче кредита и предупреждения о том, что заемщик
потенциально неблагонадежен (alerts) для разных категорий торговых точек.
Соответственно, для тех партнеров, показатель URR которых находится на
более низком уровне, чем в среднем по региону, или стабильно понижается,
базовые условия могут быть смягчены.
95
3) Регулярно анализировать показатели по каждой торговой точке с
целью немедленного установления факта ухудшения значений скоринг-карт,
отражающих характеристики покупателей.
В случае возникновения подобной ситуации необходимо срочно
изменить правила принятия решения о выдаче кредитов по заявкам,
полученным из соответствующей торговой точки. Если возникают
подозрения в мошенничестве или имеет место значительное ухудшение
характеристик, следует прекратить сотрудничество с данной организацией.
Второй аспект кредитного риска непосредственно связан с
деятельностью торговой организации, а точнее, с продукцией, которую она
реализует. К наиболее рискованным можно отнести следующие группы
товаров:
1) дорогостоящая электронная аппаратура небольших размеров
(мобильные телефоны, смартфоны и т. д.);
2) меховые изделия и одежда из кожи;
3) ювелирные изделия.
Следует принять во внимание, что уровни риска различаются, как
правило, в зависимости от канала сбыта. Наиболее рискованными являются
такие каналы сбыта, как рынки и торговля вразнос (door-to-door selling). По
этим причинам в качестве партнеров банкам рекомендуется рассматривать
прежде всего официальные магазины.
Изменение значений рисковых индикаторов как по отдельным
торговым точкам, так и по региональной сети банка в целом необходимо
отслеживать регулярно.
Анализ динамики данных показателей позволяет спрогнозировать
развитие отношений с торговой организацией. Кроме того, целесообразно
проводить телефонные конференции с руководителями региональных
подразделений для детального прояснения ситуации по каждому из
партнеров. Если значения рисковых индикаторов находятся на низком
уровне, можно поощрить торгового партнера путем уменьшения размера
96
взимаемой комиссии. Если значения показателей постоянно растут,
возможным шагом может стать разрыв деловых отношений с данной
организацией во избежание потерь.
Безусловно, не стоит забывать о том, что один из важных аспектов
деятельности в рамках потребительского кредитования при взаимодействии с
торговыми партнерами — скорость процесса принятия решения о выдаче
кредита. Приемлемая скорость для заявителей зависит от привычек
покупателей и уровня конкуренции на рынке, поскольку данный показатель
может являться конкурентным преимуществом. При этом ожидания
заявителей также возрастают.
Таким образом, некоторые проверки, требующие много времени,
можно проводить после принятия предварительного решения, но до момента
осуществления финансирования.
Необходимость проведения данных проверок зависит от особенностей
процесса принятия решения и уровня конкуренции. Однако практика
показывает, что при этом риск принятия неправильного решения резко
возрастает. Большинство аналитиков утверждают, что рост кредитных
портфелей компенсирует банкам необдуманные шаги в отношении выдачи
кредитов, тем не менее для многих банков ситуация с размерами
просроченной задолженности уже на сегодняшний день является
критической.
Анализ факторов, способствующих возникновению риска в
потребительском кредитовании показал, что наибольший процент
составляют ошибки в действиях персонала.
В целях снижения риска рекомендуется внедрить и проводить на
регулярной основе внутреннее обучение среди сотрудников, занимающихся
оформлением и выдачей кредитов.
Обучение проводится ресурсами внутренних подразделений банка:
1) Служба безопасности.
97
Цель обучения - противодействие мошенничеству в сфере розничного
кредитования.
Основные темы для проведения обучения:
Собеседование с заемщиком. Выявление недостоверной
информации (несоответствий, «нестыковок»).
Визуальная оценка клиента.
Наличие особых примет.
Оценка одежды, атрибутика благосостояния. Определение
социального статуса.
Поведенческая линия клиента.
Сопровождающие лица. Взаимоотношение с сопровождающими
лицами.
Фальсификация документов, подтверждающих личность, доход.
Заинтересованность в условиях кредита (%, стоимость ведения
счета, график выплат и т.д.).
Выявление легендированного места работы.
Результат обучения: развитие навыков выявления потенциальных
неплательщиков с признаками мошеннических действий на первоначальном
этапе работы с клиентом.
Время проведения: 2 раза в месяц по 40 минут.
2) Отдел сопровождения кредитных продуктов.
Цель обучения - совершенствование профессиональных знаний и
навыков, необходимых для эффективной профессиональной деятельности в
области кредитования
Основные темы для обучения:
Заполнение анкеты клиентом: поведение при заполнении,
допустимые и недопустимые ошибки в анкете.
Оценка платежеспособности клиента.