Дипломная работа: Банковский кредит: сущность, способы представления на примере ПАО Сбербанк России
Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
58
Рис. 2.1 – Динамика удельного веса резервов в общей сумме активов
в разрезе разновидностей кредитов по группам заемщиков.
Как видно из рисунка 2.1, с точки зрения банка, кредиты выдаваемые
другим банкам, стали менее рискованными. Практически аналогичную
динамику генерируемых рисков продемонстрировали кредиты, выданные
юридическим лицам.
В то же время кредиты, выдаваемые физическим лицам, стали более
рискованными.
Таким образом, основным фактором, определяющим уровень
кредитного риска в ПАО «Сбербанк России», выступает, прежде всего, объем
кредитования заемщиков – физических лиц.
Таким образом, немаловажным фактором, оказывающим влияние на
уровень кредитного риска, выступает способность и желание заемщиков
погашать свои обязательства перед банком. Весьма часто влияние данного
фактора является негативным по причине недостаточно высокого качества
оценки кредитоспособности заемщиков.
В ПАО «Сбербанк России» в настоящее время в основу оценки
кредитоспособности заемщиков – физических лиц положен метод
скоринговой оценки.
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
0
1
2
3
4
5
6
7
На 01.01.2015 На 01.01.2016 На 01.01.2017
Кредиты банков
Кредиты юридическим лицам
Кредиты физическим лицам
59
объем выданных кредитов следует рассматривать как фактор, определяющий
уровень кредитного риска. Если на 1 января 2016 года сумма воздаваемых
резервов по ссудам составляла 5,70% от общей суммы активов, то на 1 января
2018 года эта относительная величина увеличилась до 6,02%.
Практически аналогичные выводы о рисках, генерируемых кредитами
по группам заемщиков, можно сделать на основе данных о динамике
просроченной задолженности, что отражено в таблице 2.4
Таблица 2.4
Динамика просроченной ссудной задолженности как фактор рискованности
кредитных операций банка
Показатели
На 01.01.2016 г
На 01.01.2017 г.
На 01.01.2018 г.
Млн.
рубл.
%
Млн.
рубл.
%
Млн.
рубл.
%
Кредиты,
выданные
кредитным
организациям
5315
0,76
64
0,01
12410
1,84
Кредиты,
выданные
юридическим
лицам
442218
63,13
567974
60,98
331275
49,06
Кредиты,
выданные
физическим
лицам
253007
36,12
363386
39,01
331593
49,10
Общая сумма
просроченной
задолженности
700540
100,00
931424
100,00
675278
100, 0
60
Как видно из данных таблицы 2.4, имеет место снижение общей суммы
просроченной задолженности на 1 января 2018 года как по сравнению с
данными на 1 января 2017 года, так и на 1 января 2016 года. Данный факт
следует охарактеризовать как положительное явление еще и потому, что
общая сумма выданных кредитов за этот период увеличилась на 2,09%. В
Годовом отчете банка за 2018 год приведена следующая причина такой
динамики: банком в отчетном году с целью оптимизации и повышения
эффективности работы с проблемной задолженностью осуществлен переход
на новую целевую автоматизированную систему по взысканию проблемной
задолженности, а также повышен уровень автоматизации данного процесса.
Однако ситуацию осложняет рост проблемной задолженности по кредитам,
выданным физическим лицам. Как следует из данных таблицы 4,
просроченная ссудная задолженность по названной группе заемщиков
увеличилась с 253 007 до 331 593 млн. руб. на фоне роста удельного веса
просроченных кредитов по группам заемщиков с 36,12% до 49,10%.
С одной стороны, величина данного показателя не превышает
аналогичного показателя по ряду других банков. С другой стороны,
негативная динамика данного показателя требует разработки мероприятий,
которые могут препятствовать возникновению повышенного кредитного
риска. Рост просрочки по кредитам, выданным физическим лицам, можно
объяснить существенными изменениями в социально-экономической
ситуации в России, когда в связи с кризисными явлениями заемщики, ранее
исправно погашавшие как кредит, так и проценты по нему, теряют работу или
их доходы демонстрируют снижение. Цена ошибки, допущенной при оценке
кредитоспособности клиента, очень велика: потеря основной суммы долга,
административные и судебные издержки, потраченное время, упущенная
выгода и др. Поэтому, необходимо крайне ответственно подходить к вопросу
оценки кредитоспособности заемщиков.
Таким образом, немаловажным фактором, оказывающим влияние на
уровень кредитного риска, выступает способность и желание заемщиков
61
погашать свои обязательства перед банком. Весьма часто влияние данного
фактора является негативным по причине недостаточно высокого качества
оценки кредитоспособности заемщиков.
В ПАО «Сбербанк России» в настоящее время в основу оценки
кредитоспособности заемщиков – физических лиц положен метод
скоринговой оценки. Этот метод реализуется с помощью специфической
технологии, которая носит название «Кредитная фабрика».
Несмотря на безусловные положительные черты, присущие технологии
«Кредитная фабрика», нельзя обойти вниманием проблемы, сопровождающие
процесс оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц. Первой
проблемой оценки кредитоспособности потенциальных клиентов ПАО
«Сбербанк России» является общеэкономическая весьма тяжелая ситуация в
стране. В таких условиях банк не собирается брать на себя дополнительные
риски и кредитует только самых надежных клиентов. В первую очередь,
повторных заемщиков, которые ранее уже работали с этой кредитной
организацией. Как отмечено выше, снижение реальных доходов граждан
нашей страны привело к росту доли просрочек платежей по кредитам, и этот
показатель продолжает стабильно идти в гору.
В настоящий момент ПАО «Сбербанк России» во главу угла ставит
именно качество выдач, так как в итоге низкокачественные заёмщики с
высокой долей вероятности не смогут выполнять свои обязательства и это
самым негативным образом скажется на финансовом результате банка. Кроме
того, действующее законодательство о потребительском кредитовании ввело
ограничение по максимальному размеру полной стоимости кредита,
устанавливаемой Банком России, мотивирует банки еще более ответственно
подходить к профилю заемщика, которому может быть одобрен кредит.
Определение платежеспособности заемщика, в том числе и с помощью
технологии «Кредитная фабрика», опирается в основном на систему
финансовых коэффициентов. Этот факт можно назвать основным минусом
методики оценки кредитоспособности физических лиц. Во многих
62
европейских странах на решение банка о выдаче кредита весомо влияет
репутация человека, его личные качества характер и др.
В ПАО «Сбербанк России» эти параметры если и учитываются банками,
то имеют мизерный вес в вопросе выдачи или не выдачи кредита. Хотя
личностные качества заёмщиков часто сильнее влияют на выполнение их
обязательств перед банком, чем его финансовое положение. Ещё одной
проблемой в оценке кредитоспособности заёмщиков, пришедшей с кризисом,
можно назвать всплеск мошенничества.
В первом полугодии 2016 года выросла доля мошеннических кредитов,
по которым не было совершено ни одного платежа в течение четырех месяцев
с даты выдачи. В ПАО «Сбербанк России» на такие кредиты пришлось 0,52%
от общего объема розничных займов, выданных за шесть месяцев 2016 года.
За аналогичный период 2015 года этот показатель был равен 0,41%.
Таким образом, относительно прошлого года этот показатель вырос
почти на 20%. Еще одной проблемой оценки кредитоспособности физических
лиц является отсутствие простого механизма возврата банку предоставленных
средств в случае несостоятельности своих клиентов. Банки, безусловно, всегда
имеют возможность продать задолженность в другую кредитную организацию
или коллекторское агентство, но это в большинстве случаев означает возврат
лишь тела долга, то есть, за вычетом процентов, штрафов и пеней,
накопленных к тому моменту. Поэтому таким способом банки пользуются
только в крайнем случае.
Чтобы вернуть свои деньги, у клиентов, которые не платят по
обязательствам, банк вынужден обращаться в суд, где решения могут быть
приняты и в пользу ответчиков, то есть неплательщиков. Кроме того, среди
недостатков применяемой технологии следует отметить и такие
обстоятельства:
– во-первых, классификация выборки производится по прошлым
данным и только по клиентам, которым выдали кредит;
– при этом не учитывается поведение клиентов, которым в кредите было
Источник: https://baza.diplomsite.ru/previewfile/5581