Таким образом, скоринговый метод позволяет провести экспресс-анализ в присутствии потенциального заемщика, обратившегося за ссудой и заполнивший анкету, а также дать ответ о возможности кредитования клиента в течение 15-20 мин. с момента его обращения в банк. Поэтому, осознавая несомненные преимущества скорингового метода оценки кредитоспособности клиента, многие зарубежные и отечественные банки прилагают большие усилия для разработки и совершенствования подобных систем оценки рисков кредитования.
Приведем скоринговую оценку кредитоспособности индивидуального клиента «БТА-Казань» в Приложении 4 и аналогию проведения анализа исследуемой проблематики в бухгалтерском балансе «БТА-Казань» за 2007г. в Приложении 5.
Вместе с тем, бальная система анализа должна быть статистически тщательно выверена, требует высокого профессионализма кредитных работников банка, предполагает постоянное обновление информации и методики оценки. Являясь высокотехнологичным, этот метод находит применение главным образом в крупных банках, обладающих большой клиентурой и реализующих крупные программы развития потребительского кредитования, эмиссии пластиковых кредитных карточек и т.д.
В настоящее время с целью развития рынка потребительского кредита, завоевания на нем своего сегмента, а также укрепления партнерских связей между кредитными и торговыми организациями многие банки проводят активную политику популяризации такого рода банковских услуг. Так, сотрудник банка, находясь непосредственно в магазине, принимает от посетителей, желающих купить товар в кредит заполненные анкеты, содержащие необходимую информацию о клиентах. Приспособленные для быстрой обработки, такие анкеты оперативно передаются в соответствующие подразделения банка, где с учетом материалов собственного архива, сведение из кредитного бюро принимаются решения о выдаче (или отказе) кредита. На это уходит до 30 мин. времени. При положительном решении параметры кредитования (размер процентной ставки, сумма срок ссуды, величина первоначального собственного взноса) устанавливаются в зависимости от оцененной в баллах надежности заемщика и социальный значимости приобретаемого им товара.
Применение метода скоринговой оценки кредитоспособности клиента предоставляет банку эффективный документ регулирования спроса и предложения потребительского кредита. Возможность экспериментировать с критической суммой оценочных баллов, теми или иными критериями оценки позволяет банку расширить свою клиентскую базу, содействовать наращиванию потребительского кредитования и в конечном счете стимулировать производство товаров и спрос на них со стороны населения.
В скоринге существует две основные проблемы. Первая заключается в том, что классификация выборки производится только на клиентах, которым дали кредит. Мы никогда не узнаем, как бы повели себя клиенты, которым в кредите было отказано: вполне возможно что какая-то часть оказалась бы вполне приемлемыми заемщиками.
Но, как правило, отказ в кредите производится на основании достаточно серьезных причин. Банки фиксируют эти причины отказа и сохраняют информацию об «отказниках». Это позволяет им восстанавливать первоначальную популяцию клиентов, обращавшихся за кредитом.
Вторая проблема заключается в том, что люди с течение времени меняются, меняют и социально-экономические условия, влияющие на поведение людей. Поэтому скоринговыи модели необходимо разрабатывать на выборке из наиболее «свежих» клиентов, периодически проверять качество работы системы, и когда качество ухудшается, разрабатывать новую модель. На западе новая модель разрабатывается в среднем за полтора года, период между заменой с модели может варьироваться в зависимости от того, насколько стабильной была экономика в это время. Для России, вероятно максимальным периодом будет полгода, да и то при условиях, что в этот период не произойдет никаких кардинальных потрясений типа событий августа 1998 года.
В настоящее время ведутся исследования того, как вводить социально-экономические характеристики в модель с тем, чтобы она служила дольше. В России использование скоринг систем тормозиться, прежде всего, низкими объемами кредитования. Но с экономически ростом (будем оптимистами) ситуация начнет меняться.
Само по себе небольшое по сравнению с западными кредитными организациями количество заемщиков препятствием не является, необходимо только следить за количеством характеристик по отношению к величине выборке.[37] Исследователи отмечают, что применяя статистический подход- кластерный анализ – для классификации банков по группам рисков всего на 76 состояниях и при этом получили хороший результат и более 90% совпадений с оценкой эксперта.
Отсутствий кредитных бюро, безусловно, также не способствует развитию скоринга. Но, с другой стороны, на Западе существует проблема проверки достоверности информации, которую человек указывает о себе в анкете. В России большая часть такой информации содержится в паспорте. Банкам достаточно иметь паспортные данные и данные трудовой книжки- вот и исходный материал для анализа.
Еще один не благоприятный фактор – недостаточное распространенность таких универсальных статистических пакетов, как SAS или SPSS. Отметим использование пакета STAT-MEDIA. Кроме того, существуют и другие программы доступны по цене, которые могут делать линейную многофакторную регрессию, а для начала этого вполне достаточно.
Вполне вероятно, что в России скоринг сначала будет применяться не для физических лиц, а для юридических, просто потому, что у банков накоплено гораздо больше информации о предприятиях, при этом используются балльные системы оценки риска различной сложности и с различным уровнем автоматизации. Отличие бальной системы от скоринговой заключается в том, что в первой значимость того или иного коэффициента или финансового показателя определяется субъективно, а во второй производится привязка коэффициентов к уровню риска.
На Западе при кредитовании юридических лиц скоринг-модели распространены не настолько широко, как в потребительском кредите. Это связано с тем, что для разработки модели очень трудно набрать достаточное количество компаний, сходных друг с другом: компании сильно отличаются по размеру, обороту, секторам экономики. Чем крупнее предприятие, тем труднее подобрать аналогичные предприятия для сравнения.
В последние годы большие сдвиги произошли в разработке скоринг-моделей для малого бизнеса. Применение скоринга для малого и среднего бизнеса оказалось возможным именно в силу большого количества сходных между собой предприятий.
Хотелось бы отметить, что в России внедрение скоринга тормозится не столько объективными, сколько субъективными причинами, связанными с недоверчивым отношением банковских менеджеров к математическим и статистическим методам. Не так уж много требуется, чтобы начать анализировать своих клиентов - кредитная история прошлых клиентов и статистический пакет, а отдача будет колоссальной. Среди имуществ скоринговых систем западные банкиры указывают, в первую очередь, снижение уровня невозврата кредита. Далее отмечается быстрота и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, отсутствие необходимости длительного обучения персонала.
В России внедрение скоринга должно осуществляться постепенно. Для начала можно сделать автоматизированную систему предварительной оценки заемщиков, которая будет автоматически отсеивать заведомо «плохие» риски, а на рассмотрение кредитного комитета предлагать риски «хорошие» и «пограничные». Но даже не вводя автоматизацию, можно оценить связь отдельных характеристик клиента с вероятностью дефолта как для физических, так и для юридических лиц – знание таких характеристик может послужить существенной поддержкой кредитным инспектором.
Данные тестирования системы экспресс-оценки кредитоспособности покупателей (скоринг системы), которые получили после исследований банка показывают, что применение скоринг системы позволяет снизить уровень кредитного риска за год с 6,1 до 4,3% просроченной ссудной задолженности в объеме кредитного портфеля на конец удельный вес снизился на 90%. Еще ниже удельный вес просроченной ссудной задолженности физических лиц, сократившийся за год 0,63% до 0,41%.[38]
Таким образом, эффективная система скоринга способна значительно снизить издержки и потери кредитования, тем самым укрепив конкурентные позиции банка, однако неэффективная может привести к серьезным убыткам (если очень повезет, то только к недополученной прибыли). Поэтому система кредитного скоринга должна строиться на самых эффективных и проверенных технологиях анализа данных, и ее разработкой должны заниматься профессионалы.
Выводы
1. Важным условием качественной организации и оптимизации кредитного процесса коммерческого банка является четкое закрепление соответствующих процедур регламентирующих документов.
2. Анализ кредитоспособности заемщика производится на основании его отчетности и финансового положения. Избежать не обоснованных потерь и обеспечить сохранность капитала позволяет целостная система риск-менеджмента.
3. Система риск-менеджмента представляет собой четко структурированный подход, объединяющий стратегию, процессы, персонал, технологии, опыт и знания, которые направлены на оценку и управление неопределенностями возникающих в процессе работы каждого банка.
4. Наиболее эффективным методом кредитоспособности частного лица является скоринговый метод. Внедрение системы скоринга повысит эффективность работы засчет выработки единого стандарта, принятия решения о предоставление товарного кредита оптового покупателя, а также засчет снижения рсика не возврата денежных средств. Скоринговый метод позволяет провести экспресс-анализ в присутсвии потенциального заемщика, обратившегося за ссудой и заполнивший анкету, а также дать ответ о возможности кредитования клиента в течении 15-20 минут.