органов работать с любыми негосударственными структурами);
несовершенство автоматизированных систем выдачи информации по заёмщикам;
мобильность экономики страны;
взломы и распространение базы данных.
В сегменте кредитования физических лиц наметилась следующая тенденция: небывалыми темпами выросло количество выданных пластиковых кредитных карт при общем сокращении объемов розничного кредитования. Это объясняется тем, что риски невозврата по пластиковым картам в два раза меньше: по информации агентства «Рус-Рейтинг», максимальный уровень риска невозврата в сегменте краткосрочных кредитов до года составляет 28 %, а в сегменте кредитов по пластиковым картам всего 14 %. Например, лидер розничного кредитования банк «Русский стандарт» снизил кредитный портфель в торговых точках на 70 %, увеличив при этом портфель кредитов по картам на 40 %. Из-за высоких рисков многие крупные розничные банки вообще избегают вводить в ассортимент нецелевые кредиты деньгами, предпочитая сразу давать «пластиковые» ссуды. Сегодня банками выпущено порядка 62,5 млн. карт с общим лимитом
150 млрд. руб. [153,156].
Однако при всем видимом преимуществе пластиковых карт при обслуживании розничных кредитов, существуют ограничения по их применению в различных торговых точках, операционные издержки, взломы и распространение базы данных из-за несовершенства обеспечения безопасности информации.
1.2. Сравнительный анализ методик для оценки рисков розничного кредитования
Свод правил для разделения потенциальных заемщиков на вернувших, или «хороших», и не вернувших, или «плохих», впервые предложил американец Дэвид Дюран в 1941 г. – прообраз сегодняшних скоринговых систем.
В модели Дюрана фигурируют группы факторов для определения степени кредитного риска и указаны коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность клиента, например: пол: женский (0,4 балла), мужской (0); возраст: 20 лет и меньше (0), 21 год (0,1), 22 года (0,2), 23 года и выше (0,3); срок проживания на одном месте: по 0,042 балла за каждый год, но не больше чем 0,42 в
15
сумме; профессия: 0,55 – за профессию с низким риском, 0 – за профессию с высоким риском, 0,16 – другие профессии; финансовые показатели: наличие банковского счета (0,45), наличие недвижимости (0,35), наличие страхового полиса (0,19); работа: предприятия в общественной отрасли (0,21), другие (0); занятость: по 0,059 балла за каждый год стажа на последнем месте работы.
Сам Дюран определял сумму в 1,25 балла как порог оценки кредитоспособности [31, 48]. Разумеется, в середине XX в. речь шла не об использовании специализированного программного обеспечения, а о схеме работы кредитных инспекторов.
Скоринг как метод оценки рисков в розничном кредитовании в настоящее время получил самое широкое применение. Риск, в первую очередь, зависит от того, насколько хорошо оценена возможность возвратности кредитных средств.
Наряду с очевидными преимуществами скоринговых моделей:
быстрота и беспристрастность принятия решений;
возможность диверсификации кредитного риска между заемщиками, то есть возможность эффективного управления кредитным портфелем;
отсутствие длительного обучения сотрудников кредитного департамента;
возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии клиента.
Эксперты отмечают и множество недостатков, которые в полной мере проявляются на российском рынке розничного кредитования, а именно:
скоринговые карты составляются для конкретных кредитных продуктов и задач анализа;
скоринговые карты имеют ограниченный срок применения: длительность периода актуальности зависит от характера и масштаба изменений в экономике и может варьироваться от года до нескольких лет, если период смены тенденций сопоставим с периодом накопления данных статистического анализа, то скоринговая карта может стать устаревшей уже к моменту ее расчета;
скоринговые модели строятся на основе выборки из числа наиболее «ранних» клиентов, но на данный момент в процессе кредитования задействованы уже не только наиболее надежные (самые состоятельные, самые качественные) заемщики, далее этот процесс развивается лавинообразно и качество заёмщиков снижается;
16
скоринг не защищает от заемщиков, сообщающих о себе частично недостоверные данные, причем не для того чтобы обмануть банк, а просто, не умея рассчитать свои финансовые возможности;
выявляет мошенников лишь формально (например, использование одного и того же паспорта при неоднократном получении кредита);
разработка, внедрение, обслуживание скоринговых систем, содержащих централизованные базы данных, требует высоких трудозатрат, что значительно снижает рентабельность бизнеса;
определение оценивающих признаков производится только на базе информации о тех клиентах, которым банк уже предоставил кредит, и неизвестно, сколько клиентов упустил банк;
массовая недостоверность заявленных данных, например, рекомендации приоритета оценки заёмщика по финансовым документам, достаточно затруднительно на данный момент, то есть должен быть учтен каждый из источников дохода, в том числе и по величине, степени надежности источника, ожидаемой будущей тенденции изменения доходов.
Вышеперечисленные недостатки обуславливают повсеместно возникающую проблему – «казус заёмщика» [36, 58, 63, 84, 91, 108, 124, 125, 135]. Разработчики скоринговых продуктов заявляют, например, что в одном случае «идеальным» КЗ является женатый мужчина 30 лет, имеющий одного ребенка и т.п. В другом случае, отмечая переоценку своих сил, свойственную мужчинам в этом возрасте, тот же мужчина получает значительно худшую оценку надежности, нежели женщина того же возраста с двумя детьми. В различных статьях приводится множество аналогичных примеров. Это позволяет сделать вывод о необходимости уменьшить неопределенность самого процесса кредитного скоринга посредством выявления более актуальных признаков кредитоспособности заёмщика.
Анализ существующих анкет позволяет сделать вывод о том, что банки, осознавая возможности массовой недостоверности заявленных данных, положенных в основу анкет используют лишь минимум вопросов, оставляя многие поля анкет лишь для необязательного дозаявления, которые не играют роли при принятии решения о выдаче кредита.
Основная проблема современных скоринговых систем, заявленная многими авторами [36, 58, 63, 84, 91, 108, 124, 125, 135 и др.], в опре-
17
делении признаков, которые следует включать в скоринговую модель для определения надежности или ненадежности заемщика.
Многие эксперты отмечают, что нужны более тонкие и точные механизмы оценки. Скоринг, по сути, на данный момент в России имеет явно дискриминационный характер, т.е. опираясь на скоринговую оценку, банки продолжают перекладывать большую часть риска на «хороших» заёмщиков, перекладывая на них как свою долю ответственности, так и ответственность «плохих» заёмщиков. Следует отметить точку зрения большинства банковских аналитиков о необходимости более глубокой детализация в скоринге [108, 123, 153,158 и
др.].
В западной банковской практике риски, связанные с возвратностью кредитных средств, определяются исходя из оценки кредитоспособности соискателя, что отлично от оценки его платежеспособ-
ности.
Кредитоспособность трактуется как желание, соединенное с возможностью своевременно погасить выданное обязательство, иными словами, насколько клиент creditworthy, т. е. насколько он «достоин» кредита (иначе «кредитоспособный»).
Необходимо учитывать риски, связанные с сознательным уклонением от возвращения банку долгов, когда «человек сам себе позволяет не платить по кредиту» [4, 37, 86, 114, 128, 141]. В мировой практике это называется оценкой оппортунистического поведения как степени надежности и обязательности клиента.
Практика показывает существенное и систематическое отличие человеческих решений, основанных на субъективных эвристиках, от решений, основанных на оптимальном и рациональном выборе. В идеологию скоринга необходимо закладывать социальнопсихологические подходы.
Исходя из определения риска как степени вероятности невозврата кредита, процентов по нему или задержки выплат, которая может привести к существенным финансовым потерям со стороны кредитора, можно выделить несколько способов оценки риска.
Методики оценки кредитного риска базируется на ряде общих принципов, что позволяет их сгруппировать в определенные категории. В различных работах [80, 124, 51] анализируются в основном следующие методики: методика Центрального банка и методы, предложенные Базельским комитетом по банковскому надзору.
18
Метод Центрального банка. Деятельность кредитных организаций регламентируется рядом нормативно-правовых документов. Самым распространенным методом оценки кредитных рисков в российских банках является нормативный метод [111, 112, 113, 142], соответствующий инструкции Центрального банка России от 30.06.1997 № 62(а) «О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам».
Для целей оценки риска по ссудам определяются критерии её обеспеченности. Качество обеспечения определяется рыночной стоимостью предметов залога и степенью их ликвидности. Реальная рыночная стоимость предметов залога определяется на момент оценки риска по конкретной ссуде. При определении рыночной стоимости залога принимается во внимание информация о фактическом и перспективном состоянии конъюнктуры рынка по видам имущества, предоставленного в залог, а также динамика цен.
Методика ЦБ РФ по оценке кредитного риска основана на доступной для банков информации о КЗ и проста в практике исполнения. В то же время, она содержит в себе достаточную степень неопределенности, связанную с нечеткостью критериев, используемых при оценке залога, а также с недостаточно прозрачной процедурой оценки залога.
Методики Базельского соглашения [51, 110]. В 2004 г. Базельский комитет по банковскому надзору утвердил новый свод нормативов для финансовых организаций, известный как Базель-2, который заменит действующее на данный момент Базельское соглашение, принятое в 1998 г. Выполнение этих нормативов обязательно в Европейском союзе.
Главная цель соглашения – повышение качества управления рисками. Необходимо отметить следующие основные нововведения Ба- зеля-2:
создание более чувствительной к рискам системы взвешенного расчета регулятивного капитала, основанной, по возможности, на количественных оценках рисков, проведенных самими банками;
более широкое признание инструментов снижения кредитных рисков;
новые требования к капиталу под операционный риск;
расширение роли органов надзора;
всестороннее раскрытие информации и методологии банками.
19