Добавлен: 09.11.2023
Просмотров: 220
Скачиваний: 3
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Таблица показывает, что банк вынужден создавать резервы на возможные потери по ссудам. При этом сумма этих резервов планомерно увеличивается.
Это свидетельствует о том, что с точки зрения менеджмента банка, активы банка, а следовательно, и активные операции становятся все более рискованными. Следовательно, это подтверждает сделанный ранее вывод, что объем выданных кредитов следует рассматривать как фактор, определяющий уровень кредитного риска.
Таким образом, основным фактором, определяющим уровень кредитного риска в ПАО «Сбербанк России», выступает, прежде всего, объем кредитования заемщиков - физических лиц.
2.3 Разработка мероприятий по снижению кредитных рисков
Как отмечено выше, факторами первого порядка, определяющими уровень кредитного риска, выступают, с одной стороны, объем кредитования клиентов банка, и с другой стороны, объективность оценки их кредитоспособности. Отказаться от наращивания объемов кредитных операций банк не может по причине того, что эти операции составляют основу его деятельности.
Следовательно, чтобы снизить уровень кредитного риска, необходимо предпринять меры по совершенствованию методики оценки кредитоспособности заемщиков. И если оценка кредитоспособности юридических лиц проработана на данный момент практически в полной мере, то оценка кредитоспособности физических лиц отличается существенными проблемами. В частности, в ходе анализа факторов, определяющих уровень банковских рисков, отмечены недостатки, которые требуется решить.
Важным направлением совершенствования оценки, которую необходимо решить — это ускорение идентификации потенциального заемщика.
В настоящее время проблема состоит в том, что в России нет централизованной системы данных о человеке, нет единого уникального ID человека. Например, сейчас при обращении к данным Бюро кредитных историй используется такой ключ - ФИО, дата рождения и реквизиты паспорта.
Частично решить эту проблему можно за счет внедрения распознавания лиц. С целью противодействия мошенничествам и повышения эффективности использования технологии «Кредитная фабрика» целесообразно внедрить систему автоматизированного анализа фотоизображений.
Можно предположить, что такая система призвана позволить проводить анализ фото клиента на предмет выявления совпадений в имеющейся базе фотоизображений банка. Данная система должна иметь возможность распознавать лица. Поэтому возможности распознавания лиц целесообразно внедрить в действующую практику оценки кредитоспособности физических лиц.
Целесообразно расширить взаимодействие банка с внешними источниками информации. В частности, в рамках проверки кредитной истории необходимо организовать взаимодействие, как минимум, с пятью бюро кредитных историй. Речь идет об Объединенном кредитном бюро, Национальном Бюро кредитных историй, «Эквифакс», «Русский Стандарт» и Межрегиональном бюро кредитных историй. ПАО «Сбербанк России» также целесообразно активизировать участие в системе межбанковского обмена.
В 2016 году вместе с ООО «ЭсАрДжи-Оценка» в пределах программы жилищного кредитования в ПАО «Сбербанк России» осуществлена технология автоматизированной верификации отчета по оценке стоимости объекта недвижимого имущества в процедуре обработки заявки на кредит.
Для развития данного направления целесообразно предложить участие в хорошо зарекомендовавших себя системах противодействия мошенничеству Nation Hunter (компании «Экспириан») и FPS (компании «Эквифакс»). Опыт показал, что эти системы дают возможность выявления признаков возможного мошенничества на основе совпадений/несовпадений заявок в различных коммерческих банковских учреждениях.
Актуальной является проблема совершенствования набора показателей, которые максимально точно позволяют оценить вероятность возврата кредита. При этом целесообразно использовать не только традиционные, классические показатели, но и так называемые нетрадиционные показатели.
Например, важную роль для своевременного возврата потребительского кредита имеет бережливость заемщика. Получить косвенное представление о том, насколько конкретный заемщик является рассудительным, можно, анализируя, например, его счета за электроэнергию.
Учитывая, что подавляющее большинство платежей за коммунальные услуги осуществляются через ПАО «Сбербанк России», у банка аккумулируются огромные массивы информации, которые в настоящее время не находят применения, но обладают значительным потенциалом по предоставлению информации для объективной оценки кредитоспособности.
В частности, по платежам за электроэнергию можно сделать вполне обоснованный вывод о фактическом количестве членов семьи заемщика, приблизительный размер квартиры, какими приборами и как часто пользуются ее члены, и, соответственно, примерный размер реального дохода.
Сведения об образе жизни и осуществляемых тратах, что немаловажно для целей оценки кредитоспособности, может дать информация о движении денежных средств потенциального заемщика по карточным счетам. По состоянию на 1 января 2016 года количество эмитированных ПАО «Сбербанк России» пластиковых карт превысило 118 млн. штук. И этот грандиозный массив информации в настоящее время не находит применения при вынесении решения о выдаче потребительского кредита. В частности, на основе получаемых на карту доходов и направлениях расходования средств можно рассчитать финансовые коэффициенты, значения которых могут оказаться определяющими при дальнейших правоотношениях банка с потенциальным клиентом.
К числу таких коэффициентов можно отнести, например, коэффициент оседания получаемых доходов на депозите. Коэффициент оседания получаемых доходов на депозите рассчитывается на основе данных о доходах и среднемесячной сумме пополнения депозита. Чем больше значение данного коэффициента, тем лучше финансовое состояние заемщика. Если доля ежемесячных доходов заемщика, направляемых на пополнение депозита, составляют, например, менее 40%, дальнейшее рассмотрение вопроса о предоставлении кредита прекращается.
Кроме того, в качестве показателей, определяющих возможность выдачи кредита, может служить финансовая и социальная стабильность заемщика. При всех равных условиях предпочтение необходимо отдать клиенту, который имеет более достаточные для погашения кредита стабильные расходы, а также длительный стаж работы на предприятии, в организации и более длительное проживание по одному адресу. Можно предложить использовать такие показатели для использования на предварительном этапе рассмотрения заявки на получение, когда есть необходимость отнести заемщика к той или иной группе, например, к группе потенциально безрисковых заемщиков, к группе заемщиков с незначительным риском и к группе заемщиков с потенциальными проблемами.
Таким образом, использование большего набора критериев позволит точнее оценивать кредитный риск конкретного физического лица.
За основу построения банковской модели скоринга физического лица возьмем множественную линейную регрессию. Включение предложенных показателей в скоринговую модель «Кредитной фабрики» позволит получать более точные данные с учетом текущей ситуации на рынке кредитования физических лиц и, тем самым, будет способствовать снижению кредитного и операционного риска. Для решения названной проблемы целесообразно использовать более прогрессивный математический аппарат, в частности, логико-вероятностный метод.
Применение этого метода предполагает следующие достоинства:
1) обеспечивает в два раза большую точность в распознавании «хороших» и «плохих» кредитов;
2) демонстрирует в семь раз большую устойчивость классификации кредитов;
3) обеспечивает абсолютную прозрачность в оценке и анализе риска как отдельного кредита, так и совокупности кредитов банка, а также и самой модели риска
;
4) дает возможность управлять кредитным риском, изменяя асимметрию распознавания «хороших» и «плохих» кредитов, число параметров и градаций, описывающих кредит.
С помощью соответствующих приложений можно решить и такую актуальную проблему. Банку нужны лояльные клиенты, а клиент, получивший отказ при наличии свидетелей вряд ли будет в дальнейшем лояльным к банку.
Поэтому представляется целесообразным организовать предварительную оценку кредитоспособности посредством онлайн-приложений в автоматизированном режиме.
Результаты такой оценки позволят потенциальному заемщику получить наиболее вероятное решение банка без обращения к специалисту по выдаче кредитов. Кроме того, это, безусловно, во-первых, сэкономит время как банковских сотрудников, так и непосредственно потенциального заемщика; во-вторых, для этого заемщика в случае отказа неприятные впечатления не будут ассоциироваться именно с посещением конкретного банка.
Также нужно подчеркнуть, что важный аспект оценки кредитоспособности заемщика — это высокий профессионализм банковских сотрудников, которые должны правильно оценивать потенциального заемщика, а также точно интерпретировать получаемый результат при принятии решения по выдаче кредита.
Лишь совокупность профессионализма банковских работников и передовых технологий оценки кредитоспособности физических лиц могут сделать результаты оценки наиболее эффективными.
Таким образом, с целью снижения уровня кредитного риска целесообразными представляется совершенствование методики оценки кредитоспособности заемщиков - физических лиц, применяемой в ПАО «Сбербанк России».
Заключение
При анализе кредитного риска, можно подчеркнуть, что основные факторы, способствующие проявлению данного риска — это число выданных банковским учреждением кредитов и уровень выполнения клиентами - юридическими и физическими лицами собственных обязательств перед банковским учреждением по полученным кредитам.
Так как ПАО «Сбербанк России» наращивает кредитные операции, может быть отмечено, что данный фактор выступает как один из определяющих уровень кредитных рисков. Масштабы кредитных операций прямо влияют на сумму формируемых банковским учреждением резервов по кредитным операциям.
Если на 1.1.2015г. сумма воздаваемого резерва по ссудам была равной 5,70% от совокупности активов, оцениваемых с целью формирования резервов на вероятные потери по ссудам, то на 1.1.2017г. данная относительная величина повысилась до 6,02%. С позиции банка, кредиты, выдаваемые иным банковским учреждениям, стали менее рискованными.
Почти подобную динамику генерируемых рисков отразили кредиты, которые выдали юридическим лицам. При этом кредиты, которые выдают физическим лицам, выступили более рискованными.
Немаловажный фактор, влияющий на уровень кредитного риска — это способность и желание заемщиков в погашении своих обязательств перед банковским учреждением.
Очень часто влияние этого фактора - негативное в связи с недостаточно высоким качеством оценки кредитоспособности заемщиков.
В ПАО «Сбербанк России» на данный момент за основу оценки кредитоспособности заемщиков - физических лиц взята методика скоринговой оценки. Данный метод реализуется при помощи специфической технологии, называемой «Кредитной фабрикой».
Список литературы
1. Алексеева, Д. Г. Банковский вклад и банковский счет. Расчеты : учебное пособие для среднего профессионального образования / Д. Г. Алексеева, С. В. Пыхтин, Р. З. Загиров ; ответственный редактор Д. Г. Алексеева, С. В. Пыхтин. – Москва : Издательство Юрайт, 2020. – 243 с.
2. Банки и банковские операции : учебник и практикум для вузов / В. В. Иванов [и др.] ; под редакцией Б. И. Соколова. – Москва : Издательство Юрайт, 2021. – 189 с.
3. Банковское дело в 2 ч. Часть 1 : учебник и практикум для среднего профессионального образования / В. А. Боровкова [и др.] ; под редакцией В. А. Боровковой. – 5-е изд., перераб. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2021. – 422 с.
4. Банки и банковское дело в 2 ч. Часть 2 : учебник и практикум для вузов / В. А. Боровкова [и др.] ; под редакцией В. А. Боровковой. – 5-е изд., перераб. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2021. – 189 с.
5. Банковский менеджмент : учебник / Я.Ю. Радюкова, О.Н. Чернышова, А.Ю. Федорова [и др.]. – Москва : ИНФРА-М, 2020. – 379 с.
6. Банковское дело : учебник / под ред. д-ра экон. наук, проф. Г. Г. Коробовой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Магистр : ИНФРА-М, 2019. – 592 с.
7. Банковское дело в 2 ч. Часть 1 : учебник для вузов / Н. Н. Мартыненко, О. М. Маркова, О. С. Рудакова, Н. В. Сергеева ; под редакцией Н. Н. Мартыненко. – 2-е изд., испр. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2021. – 217 с.
8. Банковское дело в 2 ч. Часть 2 : учебник для вузов / Н. Н. Мартыненко, О. М. Маркова, О. С. Рудакова, Н. В. Сергеева. – 2-е изд., испр. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2021. – 368 с
9. Банковское право : учебник и практикум для вузов / Д. Г. Алексеева [и др.] ; под редакцией Д. Г. Алексеевой, С. В. Пыхтина. – 4-е изд., перераб. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2021. – 410 с.
10. Бибикова, Е.А. Кредитный портфель коммерческого банка : учеб. пособие / Е.А. Бибикова, С.Е. Дубова. – 3-е изд., стер. – Москва : ФЛИНТА, 2019. – 128 с.