Совершенствование кредитной политики ЗАО «ВТБ-24» в области кредитования физических лиц

- расчет риска и управление кредитным портфелем по всем ссудам, выдаваемым частным лицам.

Методология решения базируется на анализе специфики деятельности банка. При этом учитываются как группы клиентов (отраслевая и региональная принадлежность и др.), так и кредитные продукты банка для физических лиц. Исходя из потребностей банка в развитии бизнеса и имеющихся данных, могут быть построены скоринговые модели, основанные на экспертных знаниях банковского менеджмента, на статистических данных, на учете макроэкономических данных о социально-экономическом развитии конкретных регионов и отраслей. Наиболее мощными по точности оценки кредитного риска являются модели, использующие комплексный подход, т.е. учет всех данных и экспертных знаний менеджмента банка.

Ключевые преимущества от внедрения скоринговой системы

- Сокращение сроков принятия решения о предоставлении кредита. Увеличение числа и скорости обработки заявок за счет минимизации документооборота при выдаче кредита частным клиентам, как важнейший способ обеспечения доходности ритейлового кредитования.

- Эффективная оценка и постоянный контроль уровня рисков конкретного заемщика.

- Снижение влияния субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита. Обеспечение объективности в оценке заявок кредитными инспекторами во всех филиалах и отделениях банка.

- Оценка и управление риском портфеля кредитов частным лицам банка в целом, включая его отделения. Учет, при определении параметров новых кредитов, уровня доходности и риска кредитного портфеля.

- Реализация единого подхода при оценке заемщиков для различных типов кредитных продуктов банка (экспресс-кредиты, кредитные карты, потребительские кредиты, автокредитование, ипотечные кредиты).

- Адаптация параметров кредита под возможности конкретного заемщика (кастомизация кредитного продукта).

- Резкое расширение, за счет кастомизации кредитных продуктов, состава и численности кредитуемых лиц.

- Сокращение численности банковского персонала, экономия за счет использования персонала более низкой квалификации.

- Контроль всех шагов рассмотрения заявки.

- Возможность вносить коррективы в методологию оценки централизованно и немедленно вводить их в действие во всех отделениях банка.

Для построения скоринговой системы могут быть использоваться следующие типы данных:

- Макроэкономические данные, представляющие собой статистическую информацию по социально-экономическому развитию для тех регионов, в которых имеются отделения (представительства, филиалы) банка, или в которых банк планирует их открыть.

- Статистические данные предприятий регионов с тем, чтобы включить в модель скоринга информацию о принадлежности заемщика к определенному сектору экономики для повышения точности оценки.

- Анкетные данные по всем имеющимся заемщикам банка в разрезе возвратов и невозвратов долга, а также по просроченным выплатам процентов и основной суммы долга. Состав анкетных данных, необходимых для работы модели, определяется после предварительного анализа.

- Экспертные знания банковского менеджмента по каждому из типов кредитных продуктов банка.

В качестве иллюстрации на рис. 3.4 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.

Рисунок 3.4- Пример бизнес-процесса принятия решения о предоставлении ипотечного кредита (до выбора квартиры заемщиком). Общая схема (для примера) и технология формирования заключения аналитиком банка

Проведем расчет эффективности внедрения системы кредитного скоринга. Экономический эффект от вндерния системы кредитного скоринга можно рассчитать по формуле 3.3:

Э = Д–З (3.3)

Где Д – доход от внедрения системы;

З – затраты банка на внедрение системы.

Стоимость внедрения системы кредитного скоринга составляет около 1000 тыс. руб.

Известно, что скоринговые системы сокращают риск невыплат по кредитам на 15-40%. В расчет возьмем среднюю величину – 27,5 %. Как уже указывалось, согласно стратегическим планам ЗАО «ВТБ-24» на 2009 год, потребительский кредитный портфель банка составит 130996,5 тыс. руб. Если предположить, что доля просроченных и безнадежных ссуд в кредитном портфеле банка не изменится и останется на уровне 2008 года, т.е. 1,3 % (без внедрения скоринговой системы), то в 2009 году величина просроченных и безнадежных ссуд банка составит:

Еще по теме:

Регрессионный анализ в оценке в оценке стоимости имущества заемщика
После выявления статистически значимых связей между переменными (в частном случае, между параметрами и ценой) с помощью методов корреляционного анализа обычно переходят к математическому описанию этих связей методами регрессионного анализа. Пусть в общем случае есть зависимая переменная, например, ...

Механизм страхования ответственности в страховой компании «РЕСО-Гарантия»
Страховая компания РЕСО-Гарантия была образована в 1991 году. Более чем 20-летний опыт деятельности на рынке страховых услуг позволил ей занять одну из передовых позиций в отрасли и войти в число лидеров российского страхового рынка по объему собранных премий. В сегменте розничного кредитования РЕС ...

Российская практика развития электронных банковских услуг на основе применения платежных карт
Карточный рынок - крупный, но не единственный межбанковский финансовый рынок страны. Прочие рынки (межбанковские платежи, денежные переводы, фондовый рынок, межбанковское кредитование и т.д.) успешно работают без участия международных организаций, по национальным правилам, процедурам и технологиям ...