Блок «аналитика» имеет целью стандартизировать и повысить качество процесса принятия взвешенных решений банка по вопросам кредитования. Блок имеет несколько ступеней сложности: простейшие IT-режимы, которые накапливают и обрабатывают информацию о кредитном портфеле и предоставляют банку сводные аналитические данные по отдельным видам кредитов, а также программы, позволяющие автоматизировать сам процесс принятия решений. В частности, провести скоринг заёмщика на основе оценки его платежеспособности и рассчитать максимальный размер кредита с применением различных математических моделей, в том числе с использованием балльной системы. По оценкам ряда ведущих IT-компаний, автоматизация скоринга сегодня является одним из наиболее востребованных банками программных продуктов. Причина популярности скоринга очевидна – бурное развитие кредитования поставило перед банками двоякую задачу: ускорение процесса принятия кредитного решения с одной стороны, и нейтрализация всё возрастающего кредитного риска с другой. Иными словами, банк должен обладать методикой, позволяющей с максимальной точностью оценить финансовую устойчивость, кредитоспособность заёмщика. Система скоринга сводится к набору критериев, оценивающих вероятность возврата кредита потенциальным заемщиком в баллах. Этот механизм принят во всем мире и все больше вытесняет в России стандартную схему выдачи кредита – с проверкой «вручную» всех данных о заемщике, привлечением поручителей и т.д.
Успех скоринговой модели обуславливается такими ключевыми факторами, как:
- непредвзятость оценки (скоринг напрочь отметает субъективность оценок, традиционно связанную с кредитными решениями);
- стандартизация кредитных оценок;
- возможность автоматизации;
- контроль (в силу стандартизации кредитных операций банкам не представляется сложным контролировать и отслеживать эффективность кредитных решений);
- увеличение доходности (автоматизация процесса означает снижение затрат на ручную обработку заявок на кредит до минимума).
Сложность применения скоринга заключается в определении, какие характеристики следует включать в модель и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. Для юридических лиц зачастую используют относительные коэффициенты конкурентоспособности, например, рентабельность совокупного капитала, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент финансовой независимости и т.д. Модель может быть основана на линейном дискриминантном анализе, т.е. банк может соотносить и взвешивать несколько переменных, например, характеристик собственности и менеджмента заёмщика с оценкой его финансового положения. В этом случае безусловным правом на получение кредита могут обладать заёмщики с высоколиквидными акциями, легким доступом к привлечению дополнительного капитала, являющиеся лидерами отрасли, с обширной филиальной сетью и обеспечивающие рост продаж, а значит прибыли и чистых денежных потоков. Очевидно, что кредитование таких заёмщиков несет минимальный риск для банка. В то же время, если заёмщик осуществляет свою деятельность в высококонкурентной среде, занимает небольшую долю рынка, не имеет внятной стратегии развития, то получить кредит ему будет гораздо сложнее, т.к. банк относит его к заёмщикам повышенной группы риска.
Другие статьи:
Понятие и виды банковских инноваций
Отношения банков с клиентами основаны на принципах партнёрства. Это, в частности, означает, что банки проявляют постоянную заботу не только о сохранении, но и о приумножении капитала своих клиентов, предлагая им новые услуги, которые спос ...
Инструментарий рынка ценных бумаг в Украине
Законом Украины “О ценных бумагах и фондовом рынке” закреплен перечень инструментария фондового рынка Украины, т.е. какие могут выпускаться виды ценных бумаг:
1) Акции – это ценные бумаги без установленного срока обращения, которая свиде ...
Процентный риск, методы его оценки и управления
Процентный риск представляет собой вероятность финансовых потерь в результате изменения уровня процентных ставок.
Применительно к коммерческим банкам процентный риск может быть определен как риск сокращения чистого дохода банка вплоть до ...
