банк клиент

Кредитный риск, т.е. опасность, что дебитор не сможет осуществить процентные платежи или выплатить основную сумму кредита в соответствии с условиями, указанными в кредитном соглашении, является неотъемлемой частью банковской деятельности. Кредитный риск означает, что платежи могут быть задержаны или вообще не выплачены, что, в свою очередь, может привести к проблемам в движении денежных средств и неблагоприятно отразиться на ликвидности банка. Несмотря на инновации в секторе финансовых услуг, кредитный риск до сих пор остается основной причиной банковских проблем. Более 80% содержания балансовых отчетов банков посвящено обычно именно этому аспекту управления рисками [10].

В западной банковской системе, когда человек обращается за кредитом, банк может располагать следующей информацией для анализа:

- анкета, которую заполняет заемщик;

- информация на данного заемщика из кредитного бюро -- организации, в которой хранится кредитная история всего взрослого населения страны;

- данные движений по счетам, если речь идет об уже действующем клиенте банка.

Как уже говорилось, в разных странах набор характеристик, которые наиболее тесно связаны с вероятностью дефолта - вероятностью, что заемщик не вернет кредит или задержится с выплатой, будет отличаться в силу национальных экономических и социально-культурных особенностей. Чем более однородна популяция клиентов, на которой разрабатывается модель, тем точнее прогнозирование дефолта. Поэтому очевидно, что нельзя автоматически перенести модель из одной страны в другую или из одного банка в другой. Даже внутри одного банка существуют различные модели для различных групп клиентов и различных видов кредита[11].

На мой взгляд, наиболее значимой причиной ипотечного кризиса в США можно назвать выдачу кредитов ненадежным заемщикам. Борьба за заемщика, понижение кредитных ставок, почти монопольные условия ипотечного и розничного в целом кредитования в США сделали кредиты доступными для всех слоев населения. А невнимательное отношение к рискам привело к тому, что кредиты выдавались большому числу неблагонадежных заемщиков. Доля дефолтных заемщиков в трех триллионах долларов ипотечных кредитов, выданных в США, составляет до 20%. А это примерно $170 млрд невыплаченных долгов. При этом неплательщиками по ипотечному кредиту стали от полутора до двух миллионов американских аемщиков.

Именно кредитным скорингом на протяжении многих лет пользовались кредитные специалисты, в том числе и в США. Однако главным показателем качества скоринговой модели является ее актуальность, то есть соответствие реалиям рынка. Скоринговые модели, применяемые в США, были разработаны, обкатаны и введены в эксплуатацию еще в 50-х годах. Убедившись в их высокой эффективности, банки применяли их на протяжении многих лет, практически не внося в модели никаких изменений с 80-х годов прошлого века. В то же время мир и условия менялись, заемщики становились другими. Актуальность скоринговых карт неуклонно снижалась, риски росли. Однако обрадованные высоким спросом на кредиты банки не обращали на это внимания. В рейтинге Banking Banana Skins в период активного захвата рынка и с 2000 до 2005 года проблематика риск-менеджмента вообще не включалась в топ-10 глобальных рисков. Таким образом, некачественная оценка заемщика внесла свой отрицательный вклад в случившийся кризис [11].

Так как в Республике Беларусь скоринговая система оценки кредитного риска появилась сравнительно недавно, конечно имеются определенные проблемы и недоработки.

При выборе системы скоринга следует исходить из того, что главная задача банка — получение прибыли. Методы моделирования, передовая математика — все это имеет значение не само по себе, а как средство увеличения прибыли. Здесь важно повышение качества скоринговых моделей при одновременном уменьшении стоимости моделей, в том числе за счет того, что модель может строить не только профессиональный статистик, но и бизнес-пользователь. Одним из главных критериев выбора скоринговой системы становится ее адаптируемость к условиям работы конкретного банка. Скоринговой системе нужно уметь оперативно подстраиваться под постоянно меняющиеся условия рынка, регулярно выдавая корректировки к скорингу. Пересчет скоринговых карт не должен занимать много времени. Для этого система должна быстро и оперативно анализировать большие объемы поступающей исторической информации, выполняя корректировку математической модели, производящей скоринг [14, с.245].

Еще один очень важный момент — открытость системы. Этот критерий подразумевает не только возможность внесения изменений в моделирование и скоринг, но также и простоту «отчуждения» сформированной скоринговой модели для встраивания в систему оперативной работы с клиентом (front-end). При этом система должна быть понятной банку, чтобы кредитная организация была уверена в получаемых результатах и принимаемых решениях. Другой стороной открытости является возможность вводить необходимые коррективы и поправки в процессе формирования скоринговых карт для учета работы банка и стратегии развития в розничном кредитовании.