Залогом успешного и стабильного функционирования коммерческого банка и банковской системы в целом является наличие эффективной системы управления рисками. К основным видам риска, анализом и управлением которыми приходится непрерывно заниматься банкам являются кредитный риск и риск дефолта. Принимая решение о выдаче кредита, в каждом конкретном случае банки соотносят потенциальную прибыль с вероятностью того, что кредит будет непогашен заемщиком. Развитие элементов рыночной экономики приводит с одной к увеличению потребности в кредитных ресурсах со стороны всех субъектов хозяйственных отношений, с другой увеличивает масштабы аналитической работы в самих банках. В этих условиях им приходится искать новые, более эффективные в технологическом и финансовом отношении модели принятия решений, что позволяет получать временные конкурентные преимущества на рынке банковского кредитования.

Эффективным инструментом в этих условиях представляется скоринг. Его главное преимущество связывают с формализацией условий и автоматизацией процессов и принятия решений о кредитовании. Кредитный скоринг позволяет оценивать кредитоспособность потенциального заемщика на этапе подачи кредитной заявки, вероятность возврата предоставленных средств уже существующим клиентом-заемщиком, реальные возможности возврата кредитных ресурсов в случае нарушения заемщиков условий возврата средств и пр.

Целью скоринга является расчет индивидуального аграегированного кредитного показателя-балла, учитывающего основные критерии принятия решения, используемые данным банком при принятии решений. Его значение впоследствии сравнивается с нормативным критерием, и в случае удовлетворения условия выносится положительное решение. Такая модель оценки не является универсальной. В большинстве банков существует специальный отдел, который разрабатывает, просчитывает оптимальные значения коэффициентов кредитоспособности своих клиентов, а также минимальный барьер для положительного решения по вопросу выдачи кредита, который периодически меняется в связи с состоянием кредитного портфеля банка на момент принятия решения.

Чтобы избежать массовых банкротств на банковском рынке, главный регулятор-Центральный Банк РФ, разрабатывает свои рекомендации по оценке кредитоспособности заемщиков, которые изложены в Положении ЦБ РФ №254-п «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» от 26 марта 2004 г. Данные рекомендации так же учитываются банками при разработке своих скоринговых моделей.

Хотя применение той или иной скоринговой модели является индивидуальным решением, можно отметить некоторые показатели, используемые во всех моделях такого типа: пол, образование, семейное положение, возраст, количество иждивенцев, срок займа, занятость, продолжительность работы у последнего работодателя, ежемесячный чистый доход, кредитная история, займы в других организациях.

В тех случаях, когда проводится оценка кредитоспособности физических лиц, сотрудник банка должен опираться на целый ряд критериев. Все их можно разделить на три большие группы показателей, подробнее представленные на рисунке 1.

Рисунок 1. Критерии оценки кредитоспособности физических лиц.

Вопросы о данных показателях включены в анкеты на получение кредита во всех банках РФ. На основе анализа своих заемщиков, которые уже выплатили или выплачивают кредиты, каждому из вышеуказанных показателей устанавливают определенные баллы. По сумме баллов, банк выносит решение о выдаче кредита заемщику. Например, анализ заемщиков за последние несколько лет показал, что женщины чаще мужчин допускают просрочки по кредиту, значит, приоритетный балл будет отдан кандидату мужского пола.

Показатель дохода является одним из важнейших показателей для оценки кредитоспособности. Чем выше доход и меньше обязательства по другим ссудам и обязательным платежам, тем больше баллов за данный показатель получит заемщик. Скорее всего, человек с высшим образованием так же получит определенное количество баллов, по сравнению с другими, так как в случае потери работы ему будет легче найти новую, а так же за счет его финансовой грамотности и ответственности. Семейный человек получит больше баллов, за счет того, что он менее склонен к финансовым рискам, а так же имеет “семейный” доход и т.д.

Банки могут использовать различные источники информации, что определяет совокупность используемых для оценки клиента методов, представленных на рисунке 2.

Рисунок 2. Виды скоринга.

Вне зависимости от разновидности используемой скориноговой модели, расчет интегрального показателя выполняется по единой принципиальной схеме, описываемой формулой (1):

            (1)

где, Xi – весовые коэффициенты, характеризующие уровень значимости каждого i-го параметра клиента, Yi – значения оцениваемого i-го параметра клиента [1, с 70].

В последнее время ввиду описанных ранее причин, данные модели все чаще стали использоваться банками в системе дистанционного банковского обслуживания (ДБО). Развитие ДБО привело к тому, что из дополнительного они превращаются в основной инструмент оказания банковских услуг. На сайте банка можно заполнить анкету и через несколько минут получить предварительное решение по кредиту. Однако, чтобы получить кредитные средства заемщику все равно придется обратиться в отделение банка. Представив документы, подтверждающие личную и финансовую информацию, указанную в анкете на получение кредита, заемщик получает денежные средства.

На данном этапе развития банковской инфраструктуры в РФ полностью дистанционно получить кредит нельзя, но учитывая постоянно возрастающую роль ДБО в банковском обслуживании банки над этим работают. Проблема заключается в том, что банк фактически не может проверить достоверность данных, предоставленных заемщиком при заполнении анкеты на получение кредита через систему ДБО. Так же банк не может обезопасить себя от мошеннических действий: владея некоторой информацией о человеке, мошенники могут подать заявку на кредит от имени этого человека и получить кредитные средства. Данные проблемы можно решить с помощью банковских инноваций [2, с 28], и банки, которые первыми это сделают, имеют реальный шанс повышения своей конкурентоспособности и привлечения большой доли новых клиентов.

В настоящее время банки внедряют в свои системы ДБО различные методы биометрической идентификации клиентов. Данные методы могут позволить решить проблему распознавания заемщика при подаче заявки на кредит с помощью средств ДБО. Биометрические данные сложнее подделать, а значит, акты мошенничества при получении кредита будут сокращаться

В дополнение к биометрическим можно так же добавить и стандартные методы аутентификации клиента в системе ДБО, такие как смс-аутентификация и др. На эту тему уже есть определенные наработки со стороны ЦБ, Минкомсвязи и Росфинмониторинга. По словам Ивана Зимина-начальника отдела применения финансовых технологий Центра финансовых технологий Департамента финтеха, проектов и организации процессов Банка России, они завершили разработку схемы, по которой будут осуществляться сбор биометрических данных клиентов, их идентификация, а также последующее оказание им финансовых услуг в дистанционном режиме [3]. Планируется, что решением проблемы удаленной идентификации клиента будет являться взаимодействие банков с Единой системой идентификации и аутентификации (ЕСИА). Благодаря такому взаимодействию, любой клиент банка сможет получить кредит дистанционно, используя свои биометрические данные предоставленные ранее. Эти данные будут храниться в ЕСИА и периодически обновляться.

Таким образом, чтобы получать финансовые услуги в банках, в т.ч. и кредиты, клиенту необходимо будет один раз предоставить данные и зарегистрировать свою учетную запись. Так же благодаря использованию ЕСИА, данные представленные заемщиком будут проверяться в информационных системах ПФР, МВД, ФНС и т.д. Банки смогут проверять всю информацию, которую заемщик указал в анкете на получение кредита.

В связи с вышесказанным, можно предположить, что в ближайшем будущем весь цикл получения кредита, от подачи заявки до получения денежных средств, может быть пройден заемщиком с помощью дистанционных каналов обслуживания. А это значит, что скоринговые модели оценки кредитоспособности заемщика будут иметь решающее значение для формирования устойчивого кредитного портфеля банка. Чем выше точность скоринговой модели оценки кредитоспособности заемщика, тем выше качество кредитов, предоставляемых банком.

К преимуществам скоринга можно отнести: снижение временных затрат на принятие решения о выдаче или отказе кредита, автоматизацию процесса и снижения участия человека в принятии решения [4, с 669]. Скоринг также позволяет снизить экономические издержки и операционный риск, позволяет эффективно выявлять и предотвращать попытки мошенничества.

Недостатки у скоринга тоже есть, и достаточно существенные. Ведь программа не может оценить человека, она лишь анализирует предоставленные им данные. Хорошо подготовившись, заемщик может дать такие ответы, благодаря которым он с большой вероятностью получит кредит. Если получится избавиться от этого недостатка путем консолидации банковской системы с ЕСИА, то банки получат отличную возможность еще сильнее снизить свои издержки и повысить качество услуг, предоставляемых клиентам.

Следует так же учитывать, что скоринговые модели должны постоянно модифицироваться и обновляться, в соответствии с экономической обстановкой в стране и в мире. В западных странах, где объемы кредитования значительно больше, и скоринговые программы применяются повсеместно, модели дорабатываются и обновляются как минимум раз в два года [5-12].

На сегодняшний день не существует универсального и единого подхода к оценке кредитоспособности заемщиков. Комплекс методов, используемых банками в настоящее время, позволяет не только оценивать текущие кредитоспособность и финансовое состояние заемщика, но и прогнозировать их изменения в будущем и учитывать возможность возникновения кредитного риска.

1. Десятниченко Д.Ю., Десятниченко О.Ю. Статистика. Учебно-методическое пособие / Десятниченко Д.Ю., Десятниченко О.Ю. – ФГОУ ВПО “Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации”; Сосновоборский филиал. Санкт-Петербург, 2015., 248 с.
2. Десятниченко Д.Ю., Федорков А.И. Микроэкономика: технология эффективного изучения. / Десятниченко Д.Ю., Федорков А.И. – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Российская Академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Северо-Западный институт управления. Санкт-Петербург, 2012, 130 с.
3. Сабанов А. Показать лицо и подать голос. Интернет-портал finversia.ru, февраль, 2017 [Электронный ресурс] – Электрон. дан. – Режим доступа URL: http://aladdin-rd.ru/company/pressroom/articles/45272/ (Дата обращения: 26.03.2017)
4. Скачкова Е. К. Скоринг как метод оценки кредитного риска // Молодой ученый. — 2016. — №8. — С. 667-671.
5. Десятниченко Д.Ю., Десятниченко О.Ю. О необходимости учета ресурсных ограничений микроуровня при реализации стратегии модернизации экономики России // Управленческое консультирование. – 2015. №9 (81). С. 87-95.
6. Десятниченко Д.Ю., Десятниченко О.Ю. О необходимости использования дифференцированного подхода при применении методов регулирующего воздействия в отношении территориальных образований различных типов // Управленческое консультирование. – 2015. №10 (82). С. 126-132.
7. Десятниченко Д.Ю., Десятниченко О.Ю. Теоретические аспекты формирования стратегии развития сферы рекреации и туризма в регионе // Управленческое консультирование. – 2016. №4 (88). С. 150-157.
8. Десятниченко Д.Ю., Десятниченко О.Ю., Шматко А.Д. Туристско-рекреационные зоны как объект управления пространственным развитием и субъект инновационной инфраструктуры региональной экономики. // Экономика и предпринимательство. 2016. № 3-2 (68-2). С. 328-332.
9. Десятниченко Д.Ю., Десятниченко О.Ю. Управление процессом организации инвестирования инноваций в регионе. Монография. Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Северо-Западный институт управления. Санкт-Петербург, Изд-во Астерион, 2014, 171 с.
10. Великая Е.В., Десятниченко Д.Ю., Десятниченко О.Ю. Об использовании программно-целевого подхода при планировании расходов бюджета г. Санкт-Петербурга в 2015-2020 гг. как способе повышения эффективности управления государственными финансами на региональном уровне // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 7 (63). С. 178-187.
11. Десятниченко Д.Ю. Развитие налогооблагаемой базы Санкт-Петербурга как источник доходов бюджета города // Управленческое консультирование. – 2014. – №2 (62). – С. 124-130.
12. Десятниченко О.Ю. Управление инвестиционными процессами и инвестиционным потенциалом региона // Экономика и управление. – 2009. – №7. С. 51-55.

Все статьи автора «Глебов Артем Олегович»