Розничное кредитование остается наиболее востребованным, среди всех видов кредитования физических лиц. Несмотря на общую напряженную финансовую обстановку, существует немалая категория платежеспособного населения, которому свойственно появление тех или иных потребностей (приобретение бытовой техники, туристические поездки и т.д.). Среди них банки, как наиболее надежных заемщиков, выделяют бюджетников. Их зарплаты утверждены государственным бюджетом, как правило, начисления проходят через банки на пластиковые карточки.
Динамика кредитования представлена в приложении Р – Рисунок Р.1.
В период финансового кризиса ситуация с кредитованием напряженная, но не критическая. Оптимистические же оценки развития рынка потребительского кредитования в конце 2009 года связаны с очевидной необходимостью этого вида кредитов. Людям всегда нужны деньги. И вряд ли кто-то захочет навсегда остаться в этом режиме экономии. Для того чтобы продлить свое существование, необходимо привлекать деньги извне, в том числе и пойти в банк взять кредит. В свою очередь банки кредитование как осуществляли, так и будут осуществлять. И при первых признаках стабилизации экономики они в первую очередь заинтересованы расширить число потенциальных заемщиков путем снижения ставок и отмены искусственно созданных ограничений.
3.2 Направления и мероприятия по совершенствованию кредитования физических лиц
Исходя из проведенного анализа, можно констатировать, что на данный момент банк находится в невыгодном положении. С процессом потребительского кредитования связаны большие риски, которые зачастую перекладываются на заемщиков, что явно не способствует стимулированию спроса на кредиты. Также не известно, когда освещенные здесь проблемы будут должным образом урегулированы с правовой точки зрения.[33]
В такой ситуации банк, должен иметь:
1) консолидированную информацию о клиентах, представленную в унифицированном виде. Информация должна периодически пополняться данными из всех филиалов банка. Такое хранилище будет исполнять функцию кредитного бюро;
Кредитное бюро осуществляет:
- сбор информации, связанной с кредитами, предоставляемой банками о клиентах, получающих или делающих заявки на получение кредитов;
- обработку полученной информации, ее обобщение, классификация; продажу банкам кредитных отчетов (историй) клиентов.
2) достоверный способ классификации (достоверность должна быть более 90%) потенциальных заемщиков и отсечение «неблагонадежных». Этот способ позволит снизить риски невозврата к минимуму, что позволит выдавать более дешевые кредиты и, соответственно, привлечет больше заемщиков. При этом значительно увеличится прибыль от кредитования физических лиц.
Модель классификации заемщиков должна иметь свойства тиражируемости и адаптации к состоянию рынка, к каждому филиалу банка. Т.е. построенная, основываясь на общих закономерностях, модель должна корректироваться под частные, присущие каждому филиалу особенности. Это позволит учесть местные особенности, что еще больше позволит снизить риск.
На данный момент банк в той или иной степени имеют наработки по каждому из этих пунктов, но методики, заложенные в его основе либо слишком инертны, чтобы адекватно реагировать на динамику рынка, либо слишком дороги (предлагаемые зарубежные решения сопоставимы с доходами от потребительского кредитования в сегодняшнем виде). Именно поэтому так дороги кредиты и не так велик спрос на них. Увеличение же достоверности и снижение стоимости позволит отказаться от практики переноса рисков и затрат на заемщиков. Тогда в выигрыше окажутся все – и банк, сохраняя удельную прибыльность на прежнем уровне, и заемщики, привлеченные более выгодными условиями. Все это становится более актуальным в виду будущего бурного роста рынка потребительского кредитования и будущей конкуренции.[34]
Для достижения этих целей банк привлекает высокооплачиваемых экспертов. Но их мало и им порой физически не хватает времени успевать везде. Поэтому также актуальным является вопрос формализации знаний экспертов и их тиражирование.
Задачи подобного рода легко решаются на базе платформы Deductor. Механизмы Deductor позволяют как создать консолидированное хранилище информации о заемщиках, обеспечивая к тому же и непротиворечивость хранимой информации, так и формализовать знания экспертов, создав модели классификации заемщиков с достоверностью более 90%. Причем модель позволит принять решение о выдаче кредита или отказе практически мгновенно. Так можно поставить потребительское кредитование на поток. Это тем более актуально ввиду предстоящего онлайн кредитования и массового использования кредитных карт.
Банк уже имеет достаточно статистики по кредитованию физических лиц. Для построения достоверной модели достаточно информации за 3 – 4 года. Тем более, модели имеют возможность периодически перестраиваться, учитывая динамику рынка (новые данные).
Подытоживая все сказанное выше, можно с уверенностью говорить о готовности банка к использованию передовых методик оценки кредитоспособности физических лиц. Осталось лишь консолидировать накопленные данные и формализовать опыт экспертов в рамках единой архитектуры. Это с успехом позволяет сделать аналитическая платформа Deductor. В виду этого, интересно будет рассмотреть основные принципы формирования такой системы на одном из примеров оценки кредитоспособности физических лиц. В нем будут видны преимущества заложенных в платформе методик относительно используемых в настоящий момент (скоринг, экспертные оценки и т.п.).
Пользуясь приведенной выше методикой, была предложена гипотеза о том, какие факторы влияют на кредитоспособность человека. По мнению экспертов, по этим факторам можно учесть суммарный риск. Тем самым должно достигаться и отнесение потенциального заемщика к способным вернуть кредит или не способным.
Предложенные факторы представлены в таблице 4.
Таблица 4
Факторы влияющие на кредитоспособность
| Факторы | Характеристика факторов |
| 1 | 2 |
| 1 Информация о семейном положении | Состояние в браке, количество детей… |
| 2 Регистрационная информация | Прописка, срок проживания по данному адресу… |
| 3 Информация о занятости | Специальность, сфера деятельности предприятия… |
| 4 Информация о финансовом положении | Зарплата, другие начисления и удержания… |
| 5 Информация по обеспеченности | Имущество, ценные бумаги… |
| 6 Информация о кредитной истории | Количество прошлых кредитов, текущие обязательства… |
Согласно предложенной гипотезе, данные факторы были собраны и консолидированы в хранилище данных Deductor Warehouse. В данном случае процесс отображает выдачу кредита заемщику. Наиболее ценной информацией процесса является статус кредита. Хороший кредит – тот, который заемщик вернул в срок и в полном объеме, плохой – обратная ситуация.
Каждый заемщик обладает определенным набором атрибутов (факторов). Для анализа рынка необходимо в первую очередь понять общую картину. Кто берет кредиты, зачем, какие существуют причины отказов в выдаче кредитов или причины несостоятельности. Так, заемщиков старше 30 лет наиболее консервативная часть всех заемщиков, поэтому ей присущи сходные черты и, следовательно, необходим одинаковый подход при оказании им услуг кредитования, а также их классификации. Заемщики же моложе 30 лет делятся еще на 5 сегмента представленных в таблице 5.
Таблица 5
Сегментация заемщиков
| Сегменты | Характеристика сегментов |
| 1 | 2 |
| 1 сегмент | более состоятельные молодые семьи, желающие обустроить свое жилье. Причем верхняя часть сегмента – проблемные заемщики, неадекватно оценивающие свои возможности. |
| 2 сегмент | работающие студенты |
| 3 сегмент | заемщики, приобретающие в кредит дешевые товары |
| 4 сегмент | группа заемщиков, берущая кредит на ремонт |
| 5 сегмент | заемщики, получающие в кредит образование и различные услуги |
Кластеризация показала, что на рынке кредитования физических лиц существуют не только различные направления (кредитование товаров, образовательные кредиты), но и различные сегменты заемщиков, пользующиеся одним и тем же видом услуг. Следовательно, для каждой такой группы необходим свой способ классификации на «хороших» и «плохих» заемщиков. Очевидно, что, даже анализируя отдельный сегмент рынка, доминируют те или иные факторы в зависимости от ситуации. В рассматриваемой далее модели будет показано, что при определенных условиях большую роль играет наличие собственности у кредитора, при других его образование или срок работы на предприятии. Т.е. модель классификации получается весьма гибкая. Тем не менее, существуют такие факторы, влияние которых на принятие решения о выдаче кредита мало меняется от остальных условий. Это сумма кредита, срок кредита, среднемесячный доход и среднемесячный расход.