Полный текст статьи
Печать

        На малые и средние предприятия (МСП) приходится значительная доля глобального валового экономического продукта. Среди стран с высоким доходом на долю МСП приходится в среднем 49% национального ВНП; в странах с низким доходом на их долю приходится 29%. Однако во многих странах с развивающейся экономикой МСП имеют ограниченный доступ к банковскому кредитованию. Доступ МСП к финансированию в Российской Федерации особенно ограничен.      Среди 32 стран Европы и Северной Америки, Россия занимает 28-е место по мерам обеспечения доступа к розничному финансированию, а по данным Министерства экономического развития и торговли, на долю МСП в России приходится менее 20% ВНП. Проблема финансирования важного для развития национальной экономики сегмента – малого и среднего предпринимательства (МСП) – является в современных условиях одной из наиболее актуальных. Один из ключевых инструментов, который позволяет повысить эффективность и оперативность предоставления финансовых услуг малым предприятиям, является расширенное использование кредитного скоринга, который, при его надлежащем применении, может содействовать расширению доступа малых предприятий к кредитованию. Кредитным скорингом называется быстрая, точная, объективная и устойчивая процедура оценки кредитного риска, имеющая под собой научное обоснование. Скоринг всегда представляет собой ту или иную математическую модель, которая соотносит уровень кредитного риска (вероятность дефолта заемщика) с множеством различных параметров, характеризующих заемщика — физическое или юридическое лицо. Сразу заметим, что моделей скоринга для решения одной и той же задачи, например оценки кредитного риска предприятий МСБ, может быть множество. Причем каждая из таких моделей выстраивается по индивидуальному алгоритму, использует свой набор факторов, характеризующих риск, связанный с кредитованием заемщика, и в результате получает пороговую оценку, которая и позволяет разделять заемщиков на «плохих» и «хороших». Скоринг - это математическая или статистическая модель, с помощью которой, на основе кредитной истории предыдущих клиентов, коммерческий банк пытается определить, насколько велика вероятность того, что конкретный потенциальный заемщик вернет предоставленный кредит в оговоренный срок. Иными словами, основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии ли клиент выплатить кредит или нет, но и в определении степени надежности и обязательности клиента. В широком смысле модель скоринга представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик, которая выполняет функции интегрального показателя «score». От его фактического значения и зависит, получит заемщик кредит или нет. Очевидно, что чем он выше, тем выше надежность конкретного заемщика. Банк же в данном случае получает возможность распределять своих клиентов по степени возрастания уровня их кредитоспособности. Затем интегральный показатель, полученный по каждому конкретному заемщику, сравнивается с неким числовым порогом, который, по сути, является своего рода линией (точкой) безубыточности, и рассчитывается исходя из необходимого банку среднего количества надежных, дисциплинированных заемщиков, способных компенсировать убытки от одного должника. Как рассказал автору, исполнительный директор компании «Скорто Солюшенс» Андрей Пищулин, в типовой скоринговой модели от 13 до 25 параметров: 13 – для потребительского кредитования и 25 – для автокредитования или ипотеки. Главное в построении этой модели – правильно определить значимые признаки и их веса в общей балльной оценке. Так, западный опыт свидетельствует, что наличие электронной почты не влияет на кредитоспособность клиента. Хотя некоторые исследования выявили гораздо более странные зависимости, например, между вероятностью дефолта и цветом машины потенциального клиента. Качественная система должна учитывать и региональные особенности заемщика. Банки используют три вида скоринга: аппликационный, поведенческий и коллекторский. Аппликационный скоринг оценивает соискателей, поведенческий – тех, кто уже получил кредит, коллекторский – тех, кто не выполняет обязательства по ссуде. Если в финансовых учреждении наступает «плохое» событие (каждое из них трактует это по-своему: иногда это первая просрочка с выплатой по займу, но обычно – 90 дней просрочки), то скоринг оценивает вероятность возврата денег и его возможные сроки. Эту методологию можно использовать в различных сферах деятельности: и при принятии решения о выдаче кредита, и в CRM (управлении взаимоотношениями с клиентами), и при взыскании долгов. Очевидно, что ссуда предоставляется только тем заемщикам, у которых интегральный показатель выше своего предельного значения. Особое значение в использовании модели скоринга имеет определение тех характеристик, которые следует включать в модель, и выбор тех весовых коэффициентов, которые должны им соответствовать. Смысл кредитного скоринга заключается в том, что каждому соискателю кредита присваивается индивидуальная оценка кредитного риска − вероятности дефолта. Сравнение значения вероятности дефолта, полученной для конкретного заемщика, со специфичной (подчеркнем это) для каждой модели скоринга пороговой оценкой помогает решить труднейшую проблему выбора при выдаче кредита: давать средства данному заемщику или нет. К основным показателям, которые можно использовать в рамках неформального подхода к оценке эффективности предпринимательской деятельности на основе модели скоринга, можно отнести:

1. Стоимость бизнеса. Модель скоринга позволяет определить стоимость бизнеса на основании уже имеющихся данных в разрезе аналогичных отраслей хозяйственной деятельности.

2. Длительность предпринимательской деятельности. Зарубежные данные свидетельствуют о том, что самые тяжелые потери субъекты малого бизнеса несут в первые 18 месяцев, когда погибает половина создаваемых предприятий. Затем темпы гибели падают, а к 10 годам остается в живых около 20% из них. Исходя из указанных статистических данных, можно сделать вывод о том, что из предприятий, зарегистрированных менее года назад, закроется 40%, а из тех, кому 7 и более лет − только 3%. Модель скоринга в этом направлении может определить вероятность того, насколько долго бизнес будет давать положительный результат.

3. Открытость (закрытость), прозрачность бизнеса.

4. Деловая репутация предпринимателя.

5. Инновационная составляющая/перспективность бизнеса.

6. Оценка менеджмента (структура управления, оценка руководства и собственников).

        Говоря о модели скоринга в целом, можно выделить два основных ее недостатка:

- классификация выборки производится только по тем представителям сферы малого предпринимательства, нуждающимся в финансировании за счет заемных ресурсов, которые уже получили необходимые им средства, и, соответственно, невозможно определить поведение тех, кому в них было отказано: вполне возможно, что какая-то часть из них оказалась бы весьма приемлемыми заемщиками;

- положение заемщика с течением времени может меняться, так как трансформируются и социально-экономические условия, влияющие на него.

Основные преимущества использования модели скоринга при оценке эффективности предпринимательской деятельности для решения вопроса о целесообразности ее финансирования за счет заемных ресурсов заключаются в:

- снижении уровня невозвратности заемных ресурсов;

- быстром и беспристрастном принятии решений по сделкам;

- упрощении и рационализации процесса финансирования предпринимательской деятельности за счет заемных ресурсов;

- содействии управлению процессом ценообразования на рынке заемных ресурсов, предназначенных как для уже развивающихся, так и для вновь образующихся субъектов малого предпринимательства, с учетом риска;

- снижении уровня операционных издержек;

- расширении имеющегося набора банковских продуктов и повышении уровня эффективности их продвижения на рынке и так далее.

        В России активное внедрение скоринга тормозится. Это происходит по причине низких объемов кредитования, а также из-за отсутствия налаженной системы кредитных бюро. Более 750 из приблизительно 1100 кредитных организаций РФ посылают отчеты в Национальное бюро кредитных историй (НБКИ), и примерно 650 банков уже регулярно покупают отчеты кредитных бюро для принятия решений. Однако лишь 20 банков (в основном принадлежащие зарубежным владельцам) фактически покупают у кредитных бюро кредитные скоринги). Это происходит по ряду причин.

       Во-первых, среди крупных банков, имеющих больше опыта в области скоринга, существует озабоченность относительно эффективности скорингов кредитных бюро, уверенность (иногда действительно подтвержденная бэк-тестированием) в том, что скоринги кредитных бюро необеспечивают ранжирования риска в их клиентских базах, и убежденность в том, что их собственные внутренние скоринги имеют более высокую прогнозную ценность.

        Во-вторых, возможно, у банков еще нет технологии для автоматизации ранжирования, поиска и использования скоринга в режиме реального времени.

       Третья причина, – это неосведомленность о наличии и об использовании скорингов кредитных бюро при принятии кредитных решений. Однако несколько крупных банков все же используют скоринги кредитных бюро и часто сочетают их (матричный подход) со своими внутренними скорингами и правилами принятия решений. Этот подход широко используется в крупных банках США и имеет большое будущее в области кредитования МСП в России.

        Финансовые учреждения, стремящиеся применять кредитный скоринг для принятия решений по кредитам МСП, должны с большой осторожностью относиться к отмене требований, которые связаны с минимальным периодом времени, в течение которого клиент обслуживается в банке. С целью оптимизации процесса оценки платежеспособности клиента, и принятия верных и эффективных решений относительно выдачи кредита важно понимать и успешно применять все компоненты скоринговой системы. Правильно применяя данную технологию, любой банк сможет сократить время принятия решений по выдаче кредита, управлять кредитными рисками и минимизировать субъективность при рассмотрении заявок. Общими ошибками при внедрении скоринговой системы являются недостаточная и/или неадекватная работа объектов интеллектуальной собственности, невнимание к обучению персонала, неправильная оценка влияния скоринговой модели и слабая заинтересованность или недостаточное участие руководства в процессе, а также отсутствие координации общих усилий по внедрению. Знания основных категорий и трудностей, на которые необходимо обратить внимание при установке новой или обновленной скоринговой модели и системы в целом, позволяет кредитной организации более качественно подготовиться к успешному внедрению со всеми необходимыми элементами управления. Скоординированное участиеотделов рисками, маркетинга, обслуживания клиентов, контроля качества, обучения, системной поддержки, конечных пользователей, а также операционного и юридического отделов важно для успеха любого внедрения скоринговой системы и может либо помочь, либо помешать процессу.

        Таким образом, скоринговые технологии используются, прежде всего, для оценки риска при кредитовании малого и среднего бизнеса все чаще. Банкам довольно сложно оценивать кредитоспособность небольших компаний классическим способом, анализируя ее отчетность и состояние бизнеса. Это неэффективно и отнимает много времени, а предпринимателям важно быстрее получить кредит. Наличие скоринговой карты серьезно повышает эффективность процесса кредитования предпринимателей и является одним из условий успеха банка в этом сегменте. Скоринг по сути является автоматической или автоматизированной процедурой, классифицирующей заемщиков на требуемое количество классов. В самом простом случае таких классов два − те, кому кредит выдать можно, и те, кому он строго «противопоказан». Благодаря использованию скоринга банк получает возможность снижения числа «плохих» кредитов за счет фильтрации потока клиентских кредитных заявок. Во всех странах с развитой системой финансовых услуг кредиты выдаются только тем заемщикам, кто прошел специальную процедуру оценки кредитоспособности, называемую кредитным скорингом. Но, как показывают и теория, и опыт оценки и управления кредитным риском, кредитный риск имеет сложную внутреннюю структуру. Помимо рисков, обусловленных особенностями каждого конкретного заемщика, в нем присутствуют и другие компоненты. Рынок кредитования предприятий МСБ в нашей стране является последним сегментом кредитного рынка, еще в недостаточной степени охваченным банковскими услугами.

Особенностью современного банковского ритейла для малого и среднего предпринимательства является необходимость принятия быстрого решения по кредиту. В связи с этим к системам риск-менеджмента кредитных организаций выдвигаются дополнительные требования в отношении скорости обработки заявок. Присутствие таких факторов, как использование «ручных» операций при проверке заявок и наличие большого числа разрозненных систем, задействованных в процессе формирования кредитного решения, сильно замедляет процедуру рассмотрения заявки, что в итоге создает серьезные неудобства и для банка, и для клиента. Эффективным способом решения данной проблемы является внедрение единой системы обработки заявок, автоматизирующей весь бизнес-процесс принятия кредитного решения. Автоматизированная система оценки кредитоспособности (кредитного скоринга) включает взаимосвязанные модули, обеспечивающие процесс принятия решения о предоставлении кредита заемщику и процесс обслуживания кредитного портфеля финансовой организации. Банки, внедряющие подобные информационные системы, получают ряд существенных преимуществ, среди которых эксперты выделили следующие. Во-первых, осуществляются эффективная оценка и постоянный контроль уровня рисков заемщика. Во-вторых, увеличиваются число и скорость обработки кредитных заявок. В-третьих, снижается степень влияния субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита. В-четвертых, осуществляются оценка и управление риском портфеля кредитов банка в целом, включая его отделения. При определении параметров новых кредитов учитывается уровень рентабельности и риска уже имеющегося кредитного портфеля. Реализуется единый подход при оценке заемщиков для различных типов кредитных продуктов (кредитные карты, потребительские кредиты, автокредитование, ипотечные кредиты). Происходит адаптация условий кредита под возможности заемщика, иными словами, кастомизация кредитного продукта. 

Рынок кредитных продуктов сегодня находится на подъеме. Аналитики подсчитали, что только сегмент потребительского кредитования - наиболее массовый из всех - по итогам года вырос примерно на 20%. Его стабильный рост на протяжении нескольких последних лет привлекает все больше игроков. С ростом уровня конкуренции банки нуждаются в увеличении скорости обработки данных в ходе принятия решений по кредитным заявкам для обслуживания максимального количества клиентов за короткий срок. При этом на первый план выходит потребность в обеспечении качества принимаемых решений. Этой проблеме сегодня уделяется значительное внимание, и в этой связи все большую актуальность приобретают аналитические продукты бюро кредитных историй такие как системы противодействия мошенничеству и скоринги. Скоринги - это аналитические модели, которые могут использоваться для автоматизации принятия решений по кредиту, проведения мониторинга портфеля, снижения издержек при сборе задолженности или для выбора надежных заемщиков при кросс-продажах. Аналитическое подразделение БКИ Equifax создает подобные модели для широкого пула клиентов. На счету бюро более 2000 проектов по всему миру. В частности, скоринговые модели Equifax применяются в банковском секторе в области страхования телекоммуникаций и в других областях. Сочетание разных скорингов позволяет решать самые разнообразные задачи. К примеру, анализ вероятности дефолта клиентов (на основе скоринга бюро) имеет высокую корреляцию с риском высоких выплат в страховании. Еще одно направление аналитики БКИ - системы противодействия мошенничеству. Здесь признанным в мире лидером является разработка Equifax Fraud Prevention Service (FPS). Сервис работает на основе заданных правил, баллов и предикторов и осуществляет поиск признаков мошенничества по кредитным заявкам. В России FPS был представлен в мае 2010 года (в других странах подобные системы уже используются на протяжении многих лет) и в настоящий момент работает в банковской сфере В других странах FPS используется не только в банковской сфере, но и для предотвращения мошенничества в страховании. В базе FPS уже доступно более 100 млн кредитных историй, и система обрабатывает более 1 млн запросов ежемесячно. В «боевом» режиме к системе подключены 15 банков из ТОП-30 в области потребительского кредитования. Среди партнеров можно выделить Хоум Кредит энд Финанс Банк, ОТП Банк, Альфа-Банк, Русский Стандарт, Банк «ТРАСТ» и Совкомбанк.