Продолжительный срок рассмотрения кредитной заявки потенциального заемщика;

1.         Продолжительный срок рассмотрения кредитной заявки потенциального заемщика;

2.         Несовершенство системы погашения кредитной задолженности и процентов по кредиту.

Рассмотрим подробнее эти проблемы и варианты их решения.

Для получения потребительского кредита в Сбербанке заемщику необходимо подготовить пакет документов. После чего соответствующие службы банка рассматривают эти документы и принимают решения о представлении или непредставлении ссуды. Рассмотрение кредитной заявки клиента занимает минимум 7 рабочих дней. Естественно, многих потенциальных заемщиков не устраивает такой продолжительный срок принятия решения, и они обращаются за кредитом в другой банк.

Для решения данной проблемы отделениям Сбербанка можно воспользоваться опытом других кредитных организаций, например Банк "Русский стандарт" сократил период рассмотрения кредитной заявки потенциальных клиентов до 15 минут. Это стало возможным благодаря внедрению автоматической системы моментальной оценки кредитных рисков, на основе скоринговой системы оценки кредитоспособности, закупленной у американской фирмы "NCR". Претенденту на кредит нужно заполнить специально составленную анкету. Ответы сверяются с характеристиками смоделированного в системе "добросовестного плательщика". Таким образом, внедрив автоматизированную систему оценки кредитоспособности, Сбербанк и его отделения смогут ускорить работу кредитной службы и сократить срок обработки предоставленных потенциальным заемщиком сведений.

Проблема возврата кредита и процентов по нему также достаточно актуальна. Некоторые заемщики в силу своей занятости не всегда вовремя вносят платежи. В практике заемщики Сбербанка вынуждены тратить свое время, простаивая в очередях у касс, принимающих платежи, а также у банкоматов или терминалов самообслуживания.

Решить эту проблему достаточно просто. Например, при выдаче так называемого корпоративного кредита Сбербанк может заключить договор с предприятием, на котором работает заемщик о перечислении денежных средств непосредственно со счета предприятия на ссудный счет клиента в период выплаты заработной платы. Это не только сэкономит время клиента, но и позволит Сбербанку снизить риск невозврата кредита. Кроме того, необходимо предоставлять детальную информацию о возможности погашения кредита с использованием он-лайн доступа, либо научить клиентов пользоваться данной услугой.

Несмотря на то, что в настоящее время Сбербанк стал уделять должное внимание рекламной и маркетинговой деятельности, многие кредитные продукты до сих пор оказываются невостребованными. Особенно это характерно для периферии, где население недостаточно активно интересуется банковскими новинками, а удовлетворяется традиционными видами кредитных продуктов. Для решения данной проблемы можно предложить активизировать рекламную деятельность, а также создание маркетингового подразделения, которое бы взяло бы на себя мероприятия по посещению предприятий и организаций города с целью проведения презентаций кредитных продуктов.

Хотя при планировании своей деятельности Городское ОСБ ориентируется на цели, установленные территориальным отделениями Сбербанка, для улучшения экономических и финансовых показателей ему необходимо анализировать существующие тенденции местного банковского рынка. Схемы потребительского кредитования, предлагаемые банками-конкурентами должны тщательно анализироваться. Результаты этого анализа помогают определить перспективы развития банка и его отделений.

Кроме того, целесообразно уделить большое внимание развитию таких перспективных новинок, как прием платежей в погашение кредитов через Интернет и использование кредитных карт.

Привычные среднему классу всего мира кредитные карты, дающие свободу потребительского поведения, стали массовым продуктом и на российском рынке. Рынок потребительского кредита в России вступил в новую фазу. Чтобы быть конкурентоспособным, Сбербанку необходимо также наращивать объемы предоставления кредитных карт, тем более что у Сбербанка в наличии большая база заемщиков, имеющих положительную кредитную историю.

Следует отметить, что для более успешной работы отделений Сбербанка имеет смысл предоставить им более широкие полномочия. В частности отделения могли бы самостоятельно устанавливать схемы кредитования, соответствующие специфике конкретных регионов и населенных пунктов. Это позволило бы оптимизировать их деятельность и повысить доходы по кредитам.

Сравнивая изменения показателей деятельности ГОСБ № 2363 за 2007-2009 годы с общероссийскими показателями по банковскому сектору, можно говорить о том, что динамика и направление деятельности Банка соответствуют общей тенденции развития.

3. Совершенствование процесса кредитования в городском отделении № 2363 Сбербанка России (ОАО)

3.1 Совершенствование способов оценки кредитоспособности заемщиков в целях минимизации рисков

При проведении анализа финансово-хозяйственной деятельности заемщиков и оценки его кредитоспособности, в ГОСБ № 2363 Сбербанка России выводы по результатам показателей строятся на основе личного мнения кредитного инспектора, которые не всегда объективны и в большей мере зависят от уровня квалификации и личного опыта. Решение Кредитного комитета о величине процентной ставки по кредиту, который предоставляется юридическому лицу или индивидуальному предпринимателю, принимается на основе следующих показателей – сумма кредита, кредитная история, обороты по расчетному счету, а также от значимости заемщика для отделения и не зависит от оценки вероятности невозврата кредита.

Количественная оценка кредитного риска рассчитывается только на основе присвоения заемщику категории кредитного риска и определения размера создания резерва на возможные потери по ссудам.

Для более качественного анализа и оценки рисков по компаниям-заемщикам, Сберегательному банку можно предложить внедрить автоматизированную систему оценки кредитных рисков. Данный модуль предлагает компания "РДТЕХ" (http://www.rdtex.ru). Различные программные продукты данной фирмы используют следующие организации: МВД РФ, Московский земельный комитет, Федеральная служба по финансовому мониторингу, Банк России, ВТБ, Райффайзенбанк и многие другие, что говорит о хорошем качестве программных продуктов.

Модуль "Кредитные риски" предназначен для автоматизации процессов сбора, консолидации и хранения финансовой отчетности заемщиков в едином хранилище, анализа различных видов финансовой отчетности заемщиков (по РСБУ, МСФО, GAAP и др.), оценки потерь в случае дефолта, вероятности дефолта заемщиков, суммы кредитного риска, построения аналитической отчетности для анализа кредитного портфеля банка.

Модуль "Кредитные риски" http://www.rdtex.ru/image/new_site/module_risk.gifсостоит из нескольких подмодулей:

- подмодуль "Загрузка данных" - обеспечивает поступление данных для анализа в хранилище;

- подмодуль "Пользовательские интерфейсы" - обеспечивает возможность указания параметров необходимых для модулей расчета показателей и построения отчетов;

- подмодуль "Расчет показателей" - обеспечивает расчет показателей, на основании которых производится анализ рисков;

- подмодуль "Построение отчетов" - обеспечивает построение отчетов при помощи инструментария;

Схема работы модуля "Кредитные риски":

1.         Загрузка и очистка данных по финансовой отчетности заемщиков с помощью подмодуля "Загрузка данных".

2.         Настройка необходимых параметров при помощи подмодуля "Пользовательские интерфейсы" (настройка методики).

3.         Расчет показателей и оценка кредитного риска при помощи подмодуля "Расчет показателей".

4.         Построение отчетов при помощи подмодуля "Построение отчетности".

Подмодуль "Загрузка данных" обеспечивает загрузку финансовой информации по заемщикам, а также осуществляет контроль "чистоты" загружаемых данных. Загрузку возможно производить как из систем-источников банка, так и из файлов различного формата (например: dbf, xls, csv, txt, и др.).

Контроль "чистоты" загружаемых данных осуществляется в самом начале загрузки, тем самым исключается загрузка недостоверных данных в хранилище. Оценить статус загрузки можно при помощи протокола загрузки, который автоматически формируется подмодулем "Загрузка данных".

Подмодуль "Пользовательские интерфейсы" обеспечивает возможность настройки параметров, необходимых для подмодулей "Расчет показателей" и "Построение отчетов".

В подмодуле "Расчет показателей" реализованы методики оценки следующих видов заемщиков:

·           банки РСБУ (то есть методика оценки кредитного риска по банку, предоставившему финансовую отчетность в формате РСБУ(Российские системы бухгалтерского учета)),

·           банки GAAP,

·           юридические лица РСБУ,

·           юридические лица МСФО,

·           юридические лица GAAP,

·           страховые компании,

·           органы власти,

·           физические лица.

При расчете кредитного риска система опирается на финансовые показатели, характеризующие деятельность клиента, которые извлекаются из его финансовой отчетности, а также на нефинансовые показатели и параметры, определяемые и вводимые в систему специалистами банка.

Рассмотрим основные шаги алгоритма работы подмодуля "Расчет показателей" на примере оценки кредитного риска заемщиков - юридических лиц.

1.         Расчет финансовых показателей.

o     Расчет финансовых показателей производится на основе загруженной финансовой отчетности по заемщикам.

2.         Ввод нефинансовых показателей (новостной фон, репутация, и др.)

o     Ввод нефинансовых показателей осуществляется специалистами банка через пользовательский интерфейс.

3.         На основе аналитических группировок, показателей, их отклонений и динамики производится балльная оценка кредитоспособности компании.

o     Для каждого финансового и нефинансового показателя специалисты банка настраивают диапазоны значений и соответствующие диапазонам баллы. В зависимости от условия попадания значений финансовых показателей заемщика в экспертно установленные диапазоны значений рассчитываются балльные оценки для каждого финансового показателя. Итоговая балльная оценка кредитоспособности компании производится посредством суммирования балльных оценок по финансовым и нефинансовым показателям.

4.         Вычисление вероятности дефолта PD - Probability of Default (по системе внутренних рейтингов).

o     Расчет вероятности дефолта в модуле осуществляется по полиномиальной формуле (путем сопоставления шкал вероятностной и балльной оценок). Калибровка коэффициентов полинома производится посредством сопоставления балльных оценок по нескольким компаниям с их международным рейтингом и значением вероятности дефолта по данным рейтингового агентства (например, Standard&Poor's).

5.         Вычисление подверженных кредитному риску активов (EAD - Equity At Default).

o     EAD равна остатку задолженности компании на дату оценки.

6.         Расчет потерь в случае дефолта (LGD - Loss Given Default).

o     Расчет потерь по обязательствам в случае дефолта заемщика (LGD) производится в модуле на основе данных по остатку задолженности и стоимости залога.

7.         На основе рассчитанных показателей производится оценка кредитного риска компании (CR - Credit Risk) и кредитного риска компании до погашения (CRM - Credit Risk to Maturity)

Для оценки кредитного риска физических лиц в модуле используется скоринговый метод.

Общие принципы алгоритма расчета кредитного риска по физическим лицам, реализованного в модуле, показаны ниже:

1.         Клиент заполняет анкету - скоринговую карту (данные сохраняются в кредитном модуле АБС (автоматизированная банковская система) Банка, откуда в дальнейшем загружаются в хранилище).

2.         По данным из скоринговой карты в модуле производится расчет итогового балла.

Подмодуль "Построение отчетов". Эффективность процесса принятия своевременных и обоснованных решений по управлению рисками сильно зависит не только от полноты и качества данных, но и от возможностей системы отчетности.

Результаты анализа могут быть представлены как с использованием традиционной архитектуры клиент-сервер, так и на основе web-технологий.

Пользователь имеет возможность получать отчеты на любом уровне детализации и анализировать полученные данные по заданным иерархиям. Все отчеты могут автоматически сохраняться в нужном формате: Excel, Html, XML, txt, prn и других.

В модуле "Кредитные риски" реализованы два подхода к оценке кредитного риска заемщика, а именно метод балльных оценок, при котором каждому фактору кредитного риска присваивается определенная оценка (в баллах) и метод экспертных оценок, когда на основе предварительного анализа всех кредитных рисков предприятия, эксперты вносят свое суждение о вероятности того, что кредит не будет возвращен в срок. Причем возможна их комбинация. При таком подходе можно учесть как экспертное мнение специалистов, так и оценку кредитора по методу бальных оценок на основе финансовой информации по заемщику.

В соответствии с кредитным рейтингом заемщика, определенным по внутренней методике, программа определяет вероятность дефолта. Кредитный риск компании-заемщика программа оценивает как произведение трех показателей: вероятность дефолта компании, потери в случае дефолта и подверженные кредитному риску активы.

Расчет процентной ставки по кредиту программным продуктом производится в зависимости от оценки вероятности невозврата кредита.

При расчете кредитного риска система опирается на финансовые показатели, характеризующие деятельность клиента, которые извлекаются из его финансовой отчетности, а также на нефинансовые показатели и параметры, определяемые и вводимые в систему специалистами банка.

Общие принципы алгоритма расчета кредитного риска по физическим лицам, реализованного в модуле, следующие:

а) Клиент заполняет анкету – скоринговую карту (данные сохраняются в кредитном модуле, откуда в дальнейшем загружаются в хранилище).

б) По данным из скоринговой карты в модуле производится расчет итогового балла.

в) Производится оценка вероятности дефолта.

Основные возможности модуля "Кредитные риски":

а) Оценка кредитных рисков по различным типам заемщиков.

б) Возможность гибкой настройки методик бизнес-пользователем:

в) Возможность расчета по нескольким сценариям (позитивный негативный, стресс и т.д.);

г) Возможность ввода нефинансовых показателей (для учета экспертных оценок специалистов банка).

д) Загрузка данных форм отчетности заемщика в различных форматах.

е) Оценка вероятности дефолта и расчет значения кредитного риска:

ж) Сопоставление балльной и вероятностной оценок кредитоспособности компаний (путем сопоставления балльной оценки с ее международным рейтингом и значением вероятности дефолта);

з) Расчет кредитного риска с учетом типа обеспечения, срока реализации, ставки дисконтирования и т.д.

и) Нахождение группы риска компании – заемщика (согласно положению ЦБ РФ № 254-П).

к) Оценка финансового состояния, например: расчет агрегированного баланса, расчет финансовых показателей.

Провести оценку эффективности внедрения данного модуля можно с помощью анализа кредитного портфеля банков, которые в своей деятельности используют данный программный продукт.

Например, Райфайзенбанк и Росбанк являются пользователями данного модуля. Так, в течение 2008 года темп роста ссудного портфеля по кредитам, предоставленным физическим лицам в Райффайзенбанке, составил 233 % , а просроченной ссудной задолженности 190 %, при этом доля просроченной ссудной задолженности уменьшилась на 0,1% и составила 0,4 %. По кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, портфель увеличился в 2 раза, а просроченная задолженность в 1,6 раза, при этом доля просроченной задолженности снизилась на 0,04 % и составила 0,17 %.

Темп роста ссудного портфеля в 2008 году по кредитам, предоставленным физическим лицам в Росбанке, составил 129 %, а просроченной задолженности 115 % , доля просроченной задолженности снизилась на 0,35% и составила 2,90 %. Рост портфеля по кредитам, предоставленным юридическим лицам и ИП составил 1,74 раза, просроченной задолженности выросла в 1,15 раза, доля просроченной задолженности снизилась с 1,5% до 1,04%.

Рост ссудной задолженности всегда сопровождается ростом просроченной задолженности, основным показателем качества кредитного портфеля является доля просроченной ссудной задолженности. Анализ показал, что доля просроченной задолженности постепенно уменьшается, т.е. использование данного программного продукта положительно сказывается на качестве кредитного портфеля у рассмотренных выше банков.

По кредитам, предоставленным физическим лицам в целом по Сбербанку России за 2008 год темп роста ссудного портфеля по кредитам, предоставленным физическим лицам составил 135 %, а просроченной задолженности 200 %, при этом рост доли просроченной задолженности составил с 0,6 % до 0,9%. Портфель по кредитам, предоставленным юридическим лицам и ИП, вырос на 155%, а просроченная задолженность увеличилась на 136 %, доля же просроченной задолженности выросла с 1,3% до 1,4 %.

Стоимость данного программного продукта составляет 1000 долл. на 5 рабочих мест. В эту стоимость входит как внедрение, так и последующее сопровождение данного модуля в течение 2-х лет. В штате ГОСБ № 2363 числятся 72 кредитных специалиста, в т.ч. 37 кредитных инспектора по кредитованию физических лиц и 46 кредитных инспектора по кредитованию юридических лиц. Дополнительных расходов по оборудованию рабочих мест не требуется. Модуль совместим с системной оболочкой, используемой в банке. Таким образом, внедрение данного программного продукта в ГОСБ потребует 432 тыс. руб.

Использование данного программного продукта позволит:

- Улучшить показатели деятельности (качество кредитного портфеля и рост ссудного портфеля);

- Увеличить объемы предоставляемых кредитов, за счет сокращения сроков обработки информации;

- Снизить трудоемкость работы кредитных инспекторов;

- Расширить круг решаемых задач, при расчете платежеспособности заемщиков.

- Сократить операционные риски, связанные с неверной оценкой кредитоспособности заемщика, проведенной кредитным инспектором.

Качественные показатели эффективности хотя и не всегда имеют количественные выражения, но позволяют снизить кредитные риски, за счет более качественной оценки клиентов-заемщиков.