"Банковское кредитование", 2006, N 3

УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ ПРИ РОЗНИЧНОМ КРЕДИТОВАНИИ

Розничное кредитование - одно из самых перспективных направлений деятельности. Однако оно сопряжено со значительными рисками. В России они гораздо выше, чем в развитых странах с многолетней практикой и устоявшимися традициями в этой области. По данным участников рынка, сегодня уровень невозврата по потребительским кредитам составляет 4 - 10% от объема кредитования, хотя негласно называются цифры до 25%. Авторы обобщают свой практический опыт использования современных технологических решений для управления рисками невозвратов и операционными рисками, рассматривают пример бизнес-процесса работы банка по кредитной заявке, выявляют наиболее типичные ошибки при выборе и внедрении скоринговых решений.

По прогнозам банковских специалистов, через два-три года кредитами будут пользоваться до 35% жителей страны, а через семь-десять лет Россия достигнет уровня западных стран по показателю охвата населения этой услугой. Однако кредитование - это всегда риск. И если об организациях банк может составить некоторое представление на основании анализа денежных потоков, то с физическими лицами все значительно сложнее.

По данным участников рынка, сегодня уровень невозврата по потребительским кредитам составляет 4 - 10% от объема кредитования, хотя негласно называются цифры до 25%. Причем многие опасаются, что в ближайшее время может наступить период массового невозврата ссуд. Причина - раздача денег с закрытыми глазами. Например, в Польше около 13 млн заемщиков допустили просрочку по потребительским кредитам. И это не только люди, которые не могут оплатить кредит по объективным причинам.

Соответственно решение вопроса эффективного управления розничными кредитными рисками (так как полностью избежать рисков в этом виде банковской деятельности в принципе невозможно) определяет перспективы успешной деятельности банка на этом рынке.

Управление кредитными рисками в розничном кредитовании в первую очередь требует высококвалифицированной работы кредитных инспекторов и аналитиков, а также использования профессиональных скоринговых решений. Эти шаги необходимы, но недостаточны для достижения конкурентного преимущества (фактически именно управление рисками во многом определяет размер кредитных ставок банка, а следовательно, и уровень его конкурентоспособности). Ведь по причине массового характера операций и охвата банком значительной территории риски возникают и в результате неправильной оценки платежеспособности заемщика, и в результате некорректной работы кредитных инспекторов (например, ненамеренной подсказки "хороших" параметров для скоринговой карты), и, наконец, при неправильной организации действий на этапе сбора кредитов.

Согласованное управление кредитными рисками включает в себя целый ряд специализированных компонент:

- корректное целеполагание. Эффективное управление кредитными рисками осуществляется только в том случае, если оно в целом согласуется со стратегией банка. Например, банк может рассматривать кредиты как высокодоходный и высокорисковый бизнес, риски которого хеджируются другими направлениями деятельности. Естественно, управление рисками существенно отличается от того случая, когда розничное кредитование - основная специализация банка. Если же банк ставит перед собой цели по "захвату" определенных сегментов розничного рынка - кредитная политика будет иной;

- управление рисками невозвратов. Безусловно, это одна из ключевых составляющих управления кредитными рисками. При построении скорингового решения (скоринговой карты) необходимо учитывать как опыт возврата кредитов конкретного банка, так и общую статистику по различным кредитным продуктам для конкретного региона (города) и по определенным рыночным сегментам розничного рынка, в которых позиционируется банк. Преимуществом скорингового решения является возможность инкапсулировать в карту экспертизу кредитных аналитиков, особенно в том случае, когда в банке недостаточно информации по возвратам кредитов (более чем характерная ситуация для большинства российских банков);

- управление операционными рисками. Этот аспект, как правило, упускается из виду или ему не придается должного значения. По сути, речь идет о фиксации бизнес-правил, которые определяют технологию утверждения выдачи кредитов в зависимости от суммы и срока кредита, кредитного продукта, данных заемщика (в том числе и скорингового балла) и др. Это оптимизирует процесс принятия решений и фиксирует ответственность за определенным лицом или группой лиц. Кроме этого, современное решение позволяет жестко зафиксировать те или иные действия операционистов (например, запретить им корректировку формируемых документов по кредитам) и тем самым избежать части рисков, связанных с их недостаточной квалификацией или злоупотреблениями;

- мониторинг процесса продаж кредитов. Мониторинг процесса продаж кредитов дает возможность выявить нетипичные процессы, связанные с обработкой заявок или прохождением договоров. Например, он позволяет немедленно сообщать вышестоящему руководителю о выставлении нестандартных условий по кредитам (если по бизнес-технологиям банка это в принципе допустимо). Благодаря такому подходу можно выявлять рискованные точки в режиме online и не только определять сотрудников и этапы бизнес-процессов, критичные с точки зрения рисков, но и блокировать выдачу слишком рискованных кредитов;

- управление процессом возврата кредитов. Отдельным элементом управления рисками является технология поддержки возврата кредитов (debt collection). Она включает весь цикл работ по возврату кредита - от "упреждающего контроля", то есть анализа факторов, вызывающих невозврат кредита (например, непродление договора страхования на купленный в кредит автомобиль), до фиксации всех шагов, связанных с возвратом кредита (для обеспечения поддержки принятия решений о дальнейшей работе с кредитом), - обращения в суд, передачи кредита в коллекторское агентство и др.

Часть из указанных выше компонентов реализуется только с помощью специализированных IT-решений, другие поддерживаются "ручными" или "полуручными" технологиями банка. Это зависит от объема операций банка, сложности его структуры (в частности, территориальной распределенности банка), спектра банковских продуктов. Однако без утвержденных технологий ("правил" принятия решений, правил операций) IT-решение не будет иметь практически никаких шансов на эффективное устранение проблем управления рисками.

Предположим, что действия, влияющие на риски банка, нуждаются в первоочередной автоматизации (при том же уровне объема и сложности) по сравнению с другими операциями банка. И это определяется не только необходимостью точной (и независимой!) фиксации исполнителей таких операций и времени их проведения. Для реального управления рисками нужен глубокий анализ факторов риска на основании уже выполненных операций (помимо "кто виноват" банк должен решить вопрос "что делать" или, точнее, "что изменять"). Таким образом, при определении IT-стратегии на участке, связанном с рисками, необходимо учитывать и то, насколько это упростит (или не упростит) текущую работу, и то, сколько это даст информации, необходимой для принятия решений в будущем.

Каждая из указанных компонент управления операционными рисками требует отдельной статьи. Тем не менее давайте остановимся на том, что наиболее актуально сейчас для российских банков, - на управлении рисками невозвратов и операционными рисками.

Управление рисками невозвратов (скоринг)

Кредитный скоринг - необходимость?

Кредитный скоринг давно уже не является чем-то особенным для департаментов управления рисками в кредитных организациях. Когда речь идет об управлении розничными кредитными рисками, обычно в первую очередь имеется в виду скоринг. Тем не менее нынешнее понимание сущности кредитного скоринга и особенностей подхода к нему не всегда позволяет выбирать стратегически верные направления развития организации. Чтобы изменить ситуацию, возможно, стоит ответить на следующие вопросы:

- В связи с чем возникла необходимость внедрения скоринговых систем?

- Какая ситуация в сфере "скорингового обслуживания" на сегодняшний день?

- Что и как может сегодня удовлетворить спрос на скоринговые услуги?

- Какие причины ускоряют процесс внедрения скоринговых систем, а какие его тормозят?

Как уже говорилось, розничное кредитование связано со значительными рисками. В России они гораздо выше, чем в развитых странах с многолетней практикой и устоявшимися традициями в этой области. В частности, только начали работу бюро кредитных историй, и практического результата их деятельности стоит ожидать не ранее, чем через два-три года. Что касается законодательной поддержки интересов кредитора, то на сегодня залоги эффективно страхуют риск только для ипотечных кредитов. Даже для автокредитов (по которым купленная машина находится в залоге у банка) ее фактическая реализация (например, с получением в ГАИ копии ПТС) не представляет проблем для недобросовестного заемщика.

К особенностям российского рынка розничного кредитования относится и его постоянная изменчивость, включающая следующие факторы:

- изменение благосостояния многих социально-демографических групп;

- нестабильность политической ситуации;

- смена поколений и в результате - рост на рынке доли заемщиков с иным психологическим отношением к кредиту;

- меняющаяся законодательная практика.

В результате правила выдачи кредитов (и соответственно опыт конкретных аналитиков), которые "хорошо работали" до определенного момента, могут резко потерять свою эффективность.

Поэтому банкам приходится искать способы получения информации о клиенте, подтверждающей его способность вовремя вернуть кредит. Каждый банк разрабатывает свою систему оценки. Все эти системы сближает только то, что они похожи на небольшие и несложные тесты, которые необходимо по требованию банка подтвердить документально.

Практика показывает, что потери даже при малом количестве "плохих" кредитов легко могут перекрыть значительную часть доходов по "хорошим". Поэтому многие банки испытывают необходимость в точных аналитических системах определения кредитоспособности заемщика. Можно с уверенностью сказать, что объективная оценка кредитоспособности потенциального заемщика - первостепенная задача для любой кредитной организации. Между тем наиболее эффективное решение этой проблемы уже давно найдено и с успехом применяется в большинстве западных банков - это система кредитного скоринга.

Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории "прошлых" клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок.

Скоринговая система решает и целый ряд производных вопросов, приобретающих на рынке розничного кредитования все большую актуальность, а именно:

- увеличение информационных потоков;

- необходимость снижения времени принятия решения;

- требования индивидуального подхода к каждому клиенту;

- автоматизация процесса принятия решения;

- снижение трудозатрат;

- быстрая адаптация к меняющимся условиям рынка.

Нынешняя ситуация в сфере "скорингового обслуживания"

Если говорить о том, насколько банки и кредитные организации готовы к внедрению скоринга, то здесь складывается интересная ситуация. Вопрос своевременности внедрения скоринга каждый банк решает по-своему. Большинство крупных банков вплотную подошли к полномасштабному внедрению скоринговых систем (а некоторые уже запустили пилотные проекты). Кредитные же организации среднего уровня только осознают потребность в скоринге, хотя и признают, что для повышения их конкурентоспособности внедрение скоринговых систем - обязательное условие стратегии захвата максимального сегмента рынка.

Безусловно, в некоторых крупных банках используются централизованные системы оценки заемщиков, однако это системы с простейшей отчетностью. Тех же банков, где кредитный скоринг неразрывно связан с кредитной политикой, стратегией принятия решения и возможностью оперативного и объективного управления скоринговыми моделями, - и вовсе единицы.

Порядка 90% используемых сегодня методик оценки заемщиков реализованы в формате Microsoft Excel. С одной стороны, это упрощает вычисления и гарантирует прозрачность для менеджера. С другой, мы имеем и негативные аспекты:

- децентрализованность системы оценки;

- невозможность построения сложной стратегии принятия решения;

- скоринговые карты основаны на экспертных знаниях кредитных аналитиков банка, что ограничивает их качество и уменьшает клиентскую базу;

- проблематичность осуществления быстрых решений департамента риска кредитной организации - смена или корректировка методики оценки превращается в длительную процедуру для большого количества точек обслуживания;

- открытость методики оценки - любой человек, имеющий определенные навыки, может "взломать" методику оценки и "подстроиться" под "хорошего" заемщика. Это касается не только рисков мошенничества, но и "помощи" заемщикам со стороны кредитных инспекторов (нельзя забывать, что эти по большей части низкооплачиваемые сотрудники стремятся к максимальному объему привлеченных кредитов, никак не отвечая за их возврат).

И самое важное: при использовании такого подхода мы не можем точно сказать, почему у нас ухудшается качество кредитного портфеля, что предпринять для более точной оценки заемщика, как изменить расчет оценки с учетом нашего опыта. А ведь именно эти вопросы приобретают актуальность на сегодняшнем рынке потребительского кредитования. Это особенно критично для российского рынка, который, как уже было сказано, подвержен постоянным изменениям и нуждается в "обучаемых" и "самообучаемых" скоринговых решениях.

Сказать точно, когда же произойдет "становление" рынка потребительского кредитования и профессиональные скоринговые системы прочно войдут в практику работы как инструмент управления рисками, достаточно сложно. Вероятнее всего, большинство крупнейших банков и кредитных организаций уже до конца этого года начнет проекты по полномасштабному внедрению развернутых скоринговых систем. Но нужно учитывать множество факторов, в том числе и показатели общей экономической стабильности банковского сектора, а также наличие позитивных тенденций в приросте рынка потребительского кредитования.

Тем не менее однозначно можно сказать, что скоринг в ближайшие полтора-два года прочно войдет в практику работы. Ведь без него конкурировать с западными игроками, которые придут после вступления в ВТО, наши кредитно-финансовые организации просто не смогут. Поэтому ответ на вопрос, насколько внедрение скоринга актуально, на данный момент очевиден. Проблема только в том, когда это поймет большинство - сегодня, завтра или послезавтра.

Причины, ускоряющие процесс проникновения

на рынок профессиональных скоринговых систем

и препятствующие ему

Если говорить о причинах, способствующих этому процессу, то нельзя не отметить сам рост рынка потребительского кредитования как один из показателей развития общей макроэкономической ситуации в стране. Сюда же относится и постоянно растущий технологический уровень обеспечения кредитных организаций, при котором внедрение скоринговых систем уже не вызывает столь значимых проблем, как это было три-четыре года назад.

Однако самые большие перемены, ускоряющие процесс внедрения скоринга, происходят все же в умах людей, принимающих стратегически важные решения в плане работы на рынке. Они уже пришли к пониманию того, что же такое скоринг и что именно может дать его использование. Это самый важный этап, который, к сожалению, еще не все руководители смогли пройти. Хорошим примером служит ситуация, сложившаяся в 2003 г. в Южной Корее, когда разразился кризис невозврата кредитов, в разгар которого объем просроченной задолженности частных лиц достигал 19% ВВП. По сообщениям агентства Reuters, только в 19 крупнейших южнокорейских банках к концу года невозврат достиг 15,65 млрд долл.

Что касается препятствий процессу внедрения скоринга, это в первую очередь незрелость рынка потребительского кредитования. Например, когда амбиции кредитных организаций достаточно велики и существует реальная возможность их реализовать, решения принимаются зачастую только такие, которые требуют наименьшего "сопротивления" как в финансовом, так и в плане общей организации работы.

До сих пор банковский сектор, несмотря не финансовую возможность приобретения профессиональных скоринговых решений, слишком часто полагается в этом вопросе на собственные силы. Зачастую это продолжается как раз до того момента, когда затрачено уже достаточно времени и денег только на "понимание" того, что скоринговые системы - это наукоемкая область, требующая знаний специалистов разных направлений - от разработчиков программной архитектуры уровня предприятия до специалистов по исследованию и изучению данных при помощи методов Data Mining.

И тут уже возникает вопрос, что выбрать, к решению которого банк, "обжегшись", пытается подойти максимально тщательно.

Что и как может удовлетворить

спрос на скоринговые услуги

На сегодня спрос на скоринговые системы только начинает набирать обороты. Причем эта тенденция тесно связана с ростом рынка потребительского кредитования и с осознанием всей его сложности. Какие варианты возможны для банка?

- Собственное скоринговое решение, чаще всего на Excel или аналогичном инструментарии. Из плюсов - дешевизна, прозрачность для руководства и др. Минусов намного меньше, об этом уже было сказано.

- Решение западного скорингового вендора. Понятно, что наиболее "правильные" решения могут предложить на сегодняшний день только западные вендоры, откуда, собственно, и произошел скоринг. Но не всегда эти испытанные подходы оптимальны. Западные решения являются достаточно мощными, однако даже при сегодняшнем уровне развития рынка потребительского кредитования внедрение их систем начального уровня за 300 тыс. долл. (лицензии ПО) остается очень высокой планкой для многих кредитных организаций. Сюда также следует включить "западные" цены на внедрение и обслуживание таких решений. Что менее очевидно, но при этом более критично, - заимствованные решения, как правило, достаточно "закрыты" для стороннего пользователя. Они ориентированы на то, что мониторинг и настройка скорингового решения производятся исключительно скоринг-вендором. При тех расценках, которые существуют на работы западных специалистов, решение становится рентабельным только для ведущих розничных банков, а при этом качество работ бывает разным. И это не всегда в силу низкой квалификации - просто западные поставщики, как правило, работают при наличии достаточного количества данных по кредитной истории клиентов банка (в том числе по невозвратам), по "кредитному кладбищу" (информация об отказанных кредитах) и др. С другой стороны, западные банки работают в стабильных условиях как с точки зрения внешней среды (о чем много говорилась выше), так и с точки зрения внутренней (проработанная и последовательная кредитная политика банка).

- Российские поставщики. В принципе это, как правило, - оптимальный выбор для всех IT-приложений, кроме очень специфических задач (кстати, к этой мысли рынок шел минимум пять лет, те споры сейчас можно перечитывать с улыбкой). Проблема только в том, что, как правило, поставщики "движутся" от элементарных решений "приблудного" варианта. При этом если с точки зрения операционных приложений бизнес-специалисты банка, как правило, могут оценить, устраивает ли их функционал предлагаемого решения, то скоринг, действующий как "черный ящик", соотнести с бизнес-требованиями можно только после года-двух эксплуатации, то есть когда уже на запуск системы потрачены значительные внешние и внутренние ресурсы.

На самом деле существует понятный список вопросов к потенциальному поставщику, который для банка определит осмысленность внедрения скорингового решения:

- Какова эффективность данного скорингового решения? Чем она апробирована (прошедшие внедрения)?

- Насколько оно позволяет оперативно работать? Для массовых видов розничного кредитования, в первую очередь для потребительского, необходимо обеспечить процесс принятия решения в течение нескольких минут, максимум нескольких часов.

- Измерима ли эффективность решения (показывает ли оно вероятность точности прогноза)?

- Может ли решение быть внедрено в банке на основе имеющейся сейчас информации? Если ее недостаточно для эффективности в настоящее время, когда решение будет результативным?

- Предусмотрен ли в решении рыночный мониторинг? То есть как понять, что в результате рыночных колебаний эффективность решения резко снизилась?

- Как решение адаптируется к изменчивой рыночной ситуации (как скорректировать решение после того, как оно оказалось недостаточно эффективным)?

- Как предусмотреть в решении преимущества для определенных категорий заемщиков (например, для молодых семей, которые банк хочет привлечь как перспективных клиентов)? В более общем случае, как настроить работу скорингового решения на розничную стратегию банка?

- Как создать в решении новые скоринговые модели (при запуске новых кредитных продуктов банка)? Можно ли их настроить самостоятельно и как решить все связанные с этим вопросы (в том числе достаточно ли информации для их запуска)?

- Какие АРМы предусмотрены (могут быть предусмотрены) в решении? Где в нем рабочее место для сотрудника кредитного отдела, для кредитного аналитика, для топ-менеджера? Соответствует ли это разделениям функций в банке?

- Как организовать работу данного скорингового решения в территориально-распределенном банке (этот вопрос крайне важен; и даже если сейчас эта проблема для вас не стоит, успешный розничный бизнес невозможен без развития территориальной структуры, включая сеть филиалов, отделений и офисов, сети партнеров - магазинов, автосалонов и др.)?

- Как интегрировать решение с другими информационными системами банка (розничным решением, АБС, фронт-офисом)? Это особенно важно потому, что качество интеграции (online или offline) влияет на оперативность принятия решения.

- В каких банках внедрялось решение? Соответствует ли их модель кредитования и управления кредитными рисками модели, принятой в Вашем банке? Как соотносятся другие параметры Вашего банка (размер, регион и др.)? Довольны ли клиенты Вашего скоринг-вендора и могут ли они сформулировать (а лучше, конечно, количественно оценить), что принесло их решение банку?

Даже из этого краткого списка вопросов видно, что идеального скорингового решения не существует (а уж тем более в России). И каждый делает свой выбор - не только банки, но и компании-разработчики.

Скоринговое решение компаний "Диасофт" и Scorto Inc. (Diasoft.Scorto.Retail.Middle) построено на опыте компании Scorto, разработки которой прямо или косвенно используются в скоринговых центрах банков различных стран. Работа для американских и австралийских банков позволила инкапсулировать в решение подходы развитых стран (оценка качества решения, инкапсулирование стратегии банка). Опыт банков развивающихся стран (например, Южной Америки) помог адаптировать решение под быстроменяющиеся рынки. А опыт стран СНГ (Украина, Белоруссия) продемонстрировал возможность работы при нехватке или отсутствии первичной информации.

Такой опыт привел к тому, что решение поддерживает целый спектр моделей (см. таблицу), предпочтительных при различных ситуациях в банке.

Таблица

     
   —————————————T——————————————T—————————————————————————————————————
   

Ситуация ¦ Оптимальная ¦ Основные преимущества модели

в банке ¦ модель ¦

     
   —————————————+——————————————+—————————————————————————————————————
   

Информация о ¦Экспертная ¦- Не требуются исторические данные о

заемщиках ¦модель ¦заемщиках

недостаточна ¦(простая ¦- Модель строится на основе

¦балльная) ¦экспертных знаний

     
   —————————————+——————————————+— Не требуется специальных знаний
   Информация о |FUZZY logic   |— Оптимальный вариант для банков,
   заемщиках    |инструментарий|только входящих на рынок
   недостаточна |              |
   или          |              |
   отсутствует, |              |
   имеется      |              |
   экспертиза   |              |
   кредитных    |              |
   аналитиков   |              |
   банка        |              |  
   —————————————+——————————————+—————————————————————————————————————
   

Информация о ¦Модель на ¦- Модель строится на тестовом наборе заемщиках ¦основе ¦данных имеется, но ¦логистической ¦- Часто применяется для задач ограничена, ¦регрессии ¦прогнозирования и квалификации имеет простую¦ ¦- Большой выбор производных методов структуру, ¦ ¦анализа очевидны ¦ ¦- В ряде случаев требуются явные ¦ ¦специальные знания зависимости +--------------+----------------------------------- ———— ¦Модель на ¦- Способ предоставления правил в

¦основе ¦последовательной структуре

¦деревьев ¦- Под правилом подразумевается

¦решений ¦логическая структура "если..., то..."

¦ ¦- Дерево строится на основе

¦ ¦тренировочного набора данных

¦ ¦- Возможен анализ причин отказа

     
   —————————————+——————————————+—————————————————————————————————————
   

Информация о ¦Нейронные сети¦- Нелинейная модель

заемщиках ¦ ¦- Работает на принципах, аналогичных

имеет сложную¦ ¦нервной ткани, способна к обучению

структуру, ¦ ¦- Строится на основе тренировочного

возможно, ¦ ¦набора данных

искажена ¦ ¦- Трудоемкий процесс выбора и

некорректными¦ ¦настройки модели

значениями ¦ ¦

     
   —————————————+——————————————+—————————————————————————————————————
   

Необходима ¦Кластерный ¦- Кластерный анализ и

сегментация ¦анализ и карты¦самоорганизующиеся карты помогают

заемщиков для¦Коханена ¦найти и изучить похожие группы

разработки ¦ ¦записей в наборе данных

новых ¦ ¦- Часто используется в системах

кредитных ¦ ¦прогнозирования

продуктов ¦ ¦- Позволяет выявить скрытые

¦ ¦зависимости

¦ ¦- Дает возможность визуального

¦ ¦анализа данных

     
   —————————————+——————————————+—————————————————————————————————————
   

Второй принцип построения решения - способность к постоянному развитию. Для этого система снабжена встроенным функционалом по мониторингу действующих скоринговых моделей и по построению новых. Открытым остается вопрос о том, какой вариант предпочтителен - развитие системы силами банка или силами профессионалов в области кредитного скоринга со стороны разработчика. Выбор должен делаться на основании целого ряда факторов - от компетенции и опыта банковских специалистов до общего подхода к аутсорсингу (включая отношение к сохранению ноу-хау банка).

Наверное, наиболее предпочтительный сценарий состоит в активной работе кредитного вендора на начальном этапе, где в его задачи входит не только настройка скоринговых моделей и внедрение решения, но и обучение кредитных аналитиков всем тонкостям работы программы, чтобы впоследствии они могли пользоваться ею самостоятельно.

Для этого решение должно быть полностью открытым, предусматривая явно выделенный функционал для разработки, мониторинга и обновления скоринговых моделей (рис. 1).

     
   ————————————————¬      —————————————————¬       —————————————————¬
   |Сервер хранения|<—————+ Diasoft Scorto |<—————>| Сервер хранения|
   |    моделей    |      |                |<—————>|  данных банка  |
   L————————————————      L—————————————————       L—————————————————
   

/¦\/¦\ разработка /¦\ /¦\/¦\

¦ ¦ скоринговой Взаимодействие,¦ ¦

¦ ¦ модели L - - - - -¬ которое ¦ ¦

¦ ¦ мониторинг Сервисное определяется¦ ¦

¦ ¦ модели приложение ¦ внутренними ¦ ¦

¦ ¦ обновление по процессами ¦ ¦

¦ ¦ модели обслуживанию¦ ¦ ¦

¦ ¦ запросов ¦ ¦

¦ ¦ ¦ ¦ ¦

¦ L-------------¬ ¦ ¦

L-------------¬ ¦ ¦ ¦ ¦

Открытый ¦ ¦ ¦ ¦

интерфейс ¦ ¦ ¦ ¦ ¦

-¬взаимодействия¦ ¦ ¦ ¦

Кредитный--L¬ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦

инспекторL--- \¦/\¦/ \¦/\¦/

     
   ————————————————¬— — — ¬————————————————¬      |  ———————————————¬
   |   Фронт—офис  |  HTTP |Сервер принятия|         |Система учета,|
   |    Diasoft    ||<———>||    решений    |      |  |  контроля и  |
   |               |  SOAP |               |         | сопровождения|
   |               |L — — —|               |      |  |   договоров  |
   L—T——————————————       L————————————————         L———————————————
   

¦ /¦\/¦\ Рабочая ¦ /¦\ ¦ ----------- ¦ среда: ¦ ¦ ¦ ----------- IIS 5.0 ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ /¦\/¦\ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦Верификация ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ договора ¦ ¦ \¦/\¦/ \¦/\¦/ ¦ ¦ ¦ ---------------¬ ---------------¬ -+-------------¬ ¦ ¦ ¦ Настройка ¦ ¦ Сервер ¦ ¦ Сервер данных¦ ¦ ¦ ¦ и мониторинг ¦ ¦ авторизации ¦ ¦ скоринговой ¦ ¦ ¦ ¦ системы ¦ L--------------- ¦ системы ¦ ¦ ¦ ¦ -¬ ¦ Хранение учетных L--------------- ¦ ¦ ¦--L¬ Кредитный¦ записей /¦\ ¦ ¦ ¦L--- аналитик¦ пользователей ¦ ¦ ¦ L--------------- системы ¦ ¦ L---------------------------------------------------+------- ————

Рис. 1. Компонентная архитектура

скоринговой системы

Итак, качество профессионального скорингового решения сейчас во многом определяет успех розничных банков в России. К его выбору нужно подходить максимально взвешенно, понимая весь спектр его параметров и выбирая наиболее актуальные для конкретного банка.

Вот наиболее типичные ошибки кредитно-финансовых организаций при выборе и внедрении скоринговых решений:

- отсутствие "полного" понимания сложности аналитической и технологической стороны проблемы;

- отсутствие видения стратегических перспектив;

- ценовая политика.

Для всех профессионалов, работающих в области розничного кредитования, очевидно, что скоринг - это наиболее оптимальный и эффективный инструмент для работы на рынке потребительского кредитования. И если кредитной организацией сделан хотя бы первый шаг в этом направлении, профессиональный скоринг-вендор в состоянии добиться, чтобы предлагаемое решение было наиболее приемлемо в каждом конкретном случае по таким показателям, как:

- эффективность для текущего уровня организации;

- функциональные возможности;

- качество реализации;

- общая стоимость владения.

Управление операционными рисками

Если банк всерьез занимается массовым кредитованием, то даже при всех описанных выше проблемах выбора и запуска скорингового решения необходимость внедрения скоринга достаточно очевидна (другое дело, вопрос сроков и качества).

При этом, к сожалению, вопрос управления кредитными рисками обычно сводится к скорингу. Но так же, как забота о здоровье не должна ограничиваться медициной, управление рисками не должно ограничиваться оценкой вероятности невозврата кредита.

Так что же такое "управление операционными рисками"? Это выстраивание такой схемы работы с потенциальным заемщиком, которая позволяет избежать тех рисков (например, рисков, связанных с невнимательностью кредитных инспекторов или сознательным злоупотреблением сотрудников банка), которые неэффективно "отсекаются" скорингом.

По сути, здесь нет никакого чуда. В отличие от скоринговых решений, такая схема в принципе не требует специальных IT-подходов и может быть выстроена при "ручном" документообороте. Ее смысл - в работе "по правилам", когда происходит корректное и полное заполнение документов, проверка всех ключевых параметров соответствующими службами, взвешенное принятие решения, четкое следование регламентам (например, имеющихся шаблонов кредитных договоров). Серьезные банки так всегда и подходили к выдаче кредитов, даже в совсем "докомпьютерную" эпоху.

К сожалению, с общим ростом банка качество соблюдения подобных алгоритмов резко падает. Особенно страдает управляемость низовыми (и соответственно низкооплачиваемыми) сотрудниками. Не случайно все больше и больше растет в современных банках роль службы безопасности. Еще сложнее добиться выполнения правил при активно территориальном росте банка, особенно когда основная масса розничных кредитов выдается в небольших отделениях, где контроль сотрудников со стороны центрального офиса крайне проблематичен. Если речь идет о региональной экспансии, то это, как правило, еще и "местные кадры", не включенные в общую атмосферу банка. От них не всегда можно ожидать высокой степени лояльности к новому работодателю. И наконец, при продаже кредитов через сети партнеров - магазины и автосалоны, когда продают кредиты вообще не сотрудники банка, добиться соблюдения правил можно только в том случае, если у тех, кто будет заниматься выдачей кредита, просто не будет физической возможности отработать как-то иначе.

Поэтому управление операционными рисками сосредоточено во фронт-офисе - едином слое работы всех тех, кто взаимодействует с клиентами. Задачи фронт-офиса гораздо шире темы управления рисками (это, например, поддержка территориальной экспансии банка и возможность оперативного вывода на рынок новых банковских продуктов). Отметим, тем не менее, те основные аспекты управления оперативными рисками, которые, естественно, реализуются средствами фронт-офиса:

- Настройка бизнес-правил (документооборота) работы по каждому виду кредитного продукта. Что позволяет в зависимости от его категории, суммы, типа заемщика и других параметров обеспечить адекватную цепочку принятия решения по кредиту. Потому что, например, вынесение решения о потребительском кредите в размере 500 долл. США на кредитный комитет есть разбазаривание средств банка. И наоборот, при выдаче ипотеки недопустимо полагаться на оценку скоринговой системы и игнорировать тщательную проверку документов покупаемой квартиры.

- Оперативный контроль действий пользователей на каждом этапе работы с кредитной заявкой. Например, при передаче кредитной заявки во фронт-офисе проверяют полноту документа, корректность заполнения всех необходимых полей, наличие полного пакета прилагаемых к заявке документов (для данного кредитного продукта). Это не только становится дополнительным "заслоном" от ошибок (а неполнота информации - один из факторов риска при массовом кредитовании), но и позволяет вышестоящим сотрудникам банка не заниматься элементарной проверкой полноты представленных сведений и сосредоточиться на анализе предлагаемых документов.

- Возможность управления продажами кредитов. Описанные в предыдущем пункте возможности оперативного контроля в основном относятся к автоматическому контролю, который может быть реализован в рамках системы без участия менеджеров банка. Он позволяет предотвратить ошибки, неаккуратность, халатность при заполнении документов. Более детальный надзор над кредитными операторами, конечно, должен вестись кредитными менеджерами, руководителями кредитных служб, сотрудниками СВК и СБ банка. Для этого во фронт-офисе предусмотрены специальные функции по мониторингу исполнения бизнес-процессов, что позволяет в нужном объеме в режиме реального времени проанализировать работу кредитного фронт-офиса - в целом, на уровне конкретных точек продажи, конкретных операционистов и др.

- Невозможность внесения изменений в договор. Как ни странно это звучит, одним из самых опасных моментов является передача договора заемщику. Если документы создаются с помощью обычных приложений MS Office, например Word, то операционист может легко внести туда любые исправления (не обязательно с корыстной целью, а просто не понимая важности конкретного пункта договора и по незнанию уступив настойчивому клиенту). Тем самым вся предыдущая работа по определению приемлемых условий выдачи кредита будет напрасной. Поэтому в специализированных фронт-офисных решениях для создания пакета документов должны использоваться специальные генераторы отчетов (например, Crystal Report), которые физически не дадут операционисту возможность отклоняться от утвержденного шаблона документов.

Что же важнее для эффективного управления рисками - скоринг или фронт-офис? Ответ состоит в том, что для эффективной и устойчивой работы розничного банка необходимы оба решения. Хотя, естественно, многое зависит от конкретных кредитных продуктов. Например, при массовом потребительском (товарном) кредитовании главным инструментом контроля и управления рисками является скоринг. При ипотечном кредитовании без скоринга можно вообще обойтись (хотя он тоже будет не лишним как инструмент поддержки принятия решения для кредитного аналитика банка), а построение правильной цепочки работы с заемщиком до оформления ипотечного договора может снизить риски почти до нуля.

В качестве иллюстрации на рис. 2 приведен пример бизнес-процесса работы банка по кредитной заявке - от первого контакта с клиентом до принятия банком предварительного решения о предоставлении кредита на определенную сумму (до выбора заемщиком квартиры). Видно, что тут основную роль в снижении рисков до минимума играет согласованная работа всех сотрудников банка в соответствии с утвержденной схемой принятия решения.

     
                          —————————————————¬
                          |      Start     |
                          L————————T————————
   

\¦/ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ¦ -----------------------------¬ ¦ Обсуждение возможности ¦ ¦ ¦получения ипотечного кредита¦ L--------------T------------ ———— ¦ \¦/

     
                          —————————————————¬
      |                   |     Заявка     |
              —¬          L————————T————————
   

¦ --L¬ \¦/ -----------------¬

L--- -----------------¬----->¦ Полон ли набор ¦

     
   ———+> Персональный     |Сбор необходимых+— ————+   документов   |
   |       менеджер       |   документов   |  |   L————————T————————
   

¦ ¦ L--------T-------- \¦/ \¦/ ¦ \¦/ ---¬ -----------------¬ ¦ -+-------------------------------------+Да¦<-+ Дополнить ¦ ¦ ¦ L--- L--------------- ———— ¦ ¦L - - - - - - - -T- - - - - - - - - - - - - - -T- - - - - - - - ¦ ¦ \¦/ \¦/ ¦ ¦ - - - - - - - - - - - - - ¬ - - - - - - - - - - - - - ¬ ¦ ¦ -¬ ------------------¬ -¬ ------------------¬ ¦ ¦ ¦--L¬ ¦ Формирование ¦¦ ¦--L¬ ¦ Формирование ¦¦ ¦ ¦ L--- ¦ заключения ¦ L--- ¦ заключения ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ аналитиком банкদ ¦ ¦ сотрудником ¦¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ службы ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦¦ ¦ ¦ безопасности ¦¦ ¦ ¦ L--------T--------- L--------T------- ———— ¦ ¦ ¦ \¦/ ¦ ¦ \¦/ ¦ ¦ ¦ --------------¬ --------------¬ ¦ ¦ ¦ ¦ Заключение ¦ ¦ ¦ ¦ Заключение ¦ ¦ ¦ ¦ L------T------- L------T----- ———— ¦ ¦ L - - - - - - - + - - - - - L - - - - - - - + - - - - - ¦\¦/ \¦/ \¦/ ¦- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ¬ ¦ --------------------¬ ¦¦ -----------+ Кредитный комитет +--------¬ ¦ ¦ ¦ L-------------------- \¦/ ¦¦ ¦ -------------------¬¦ ¦ ¦ ¦ Принятие решения ¦ ¦¦ ¦ ¦ о максимальной ¦¦ ¦ ¦ ¦ сумме кредита ¦ ¦¦ ¦ L----T--------------¦ ¦L - - - - - + - - - - - - - - - - - - - - - - - -¦- - - - - - - - L------------+----------------------------------- ———— \¦/

     
       —————————————————¬
       |      Отказ     |
       L—————————————————
   

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ———— ------------------------------¬ --------------¬ ¦ ¦ Анализ заявки +---->¦ Запрос в БКИ¦ ¦ и подтверждающих документов ¦ L------------ ———— ¦ ¦ ¦ --------------¬ -¬ ¦ +---->¦ Запрос ¦ ¦ --L¬ L--------------T--------------- ¦ скорингового¦ L--- \¦/ ¦ балла ¦ ¦ Аналитик ------------------------------¬ L------------ ———— банка ¦ Достаточно ли информации ¦ ----¬ ¦ ¦ для формирования заключения +-------------->¦Нет¦ L-------------------------T---- L-T ———— ¦ \¦/ ¦

     
                                       ————¬                  \|/
   |                                   | Да|   ——————————————————¬
                                       LT———   |      Запрос     |
   |                                    |      |на дополнительную|
                                       \|/     |  информацию или |
   |                         ——————————————¬   |  подтверждающие |
                             |  Заключение |<——+    документы    |
   |                         L——————————————   L——————————————————
   

L - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ————

Рис. 2. Пример бизнес-процесса принятия решения

о предоставлении ипотечного кредита

(до выбора квартиры заемщиком).

Общая схема (для примера) и технология

формирования заключения аналитиком банка

Безусловно, в данном материале не рассмотрен весь спектр возможностей, предоставляемых современными технологиями для управления рисками. Однако приведенные примеры, надеемся, помогут читателю увидеть новые пути решения этой актуальной задачи российского розничного бизнеса.

А.Б.Чернобыльская

Заместитель директора

направления "Розничное обслуживание"

компания "Диасофт"

Д.И.Вороненко

Вице-президент по СНГ

компания "Scorto"

Подписано в печать

13.06.2006

     
   ——————————————————————————————————————————————————————————————————
————————————————————
——