CC BY
218
УДК 336.713.005(470.12)
Повышение доходности банковского портфеля при помощи метода скоринга в
ОАО «Россельхозбанк»
Селина Марина Николаевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов
e-mail: art-fish.smn@mail.ru
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Вологодская государственная молочнохозяйственная академия имени Н.В. Верещагина»
Аннотация. Данная статья показывает эффективность использования коммерческим банком метода скоринговой оценки кредитоспособности заемщиков. Данный метод позволяет увеличить кредитный портфель банка и повысить его доходность. Вместе с тем, предлагается способ снизить долю проблемных кредитов с помощью собеседования профессионального психолога с потенциальным заемщиком.
Ключевые слова: кредит, кредитный риск, доходность, скоринговая модель.
Грамотное управление кредитными рисками является одной из главных задач любого банка [4]. Умение правильно оценить кредитный риск по каждому заемщику позволяет банку заключить выгодные условия по кредитному контракту и тем самым повысить банковскую прибыль [5].
Объектом исследования является практика кредитной деятельности ОАО «Рос-сельхозбанк», предметом - скоринговая оценка благонадежности заемщиков коммерческого банка. Практическая значимость данного исследования заключается в разработке конкретных рекомендаций для снижения кредитного риска при применении скорингового метода в условиях финансовой нестабильности экономики. Выводы и предложения работы могут быть использованы в практической деятельности кредитной организации при разработке методов снижения кредитных рисков в оперативной деятельности. Научная новизна заключается в следующем: обоснована целесообразность использования скоринговой оценки благонадежности заемщиков в ОАО «Россельхозбанк», а также предложен метод снижения доли проблемных кредитов в условиях финансового кризиса для повышения стабильности деятельности кредитной организации.
В настоящее время для оценки кредитного риска в основном используются следующие методы:
- экспертный метод;
- метод машинного обучения (метод скоринга).
Экспертный метод - это оценка кредитного риска на основании субъективного мнения эксперта (банковского сотрудника). Точность данной оценки напрямую зависит от квалификации эксперта и его опыта.
Скоринг - это метод оценки благонадежности клиентов на основании социально-демографической информации о поведении аналогичных заемщиков в недалеком прошлом. Он представляет собой математическую и статистическую модель, с помощью которой, исходя из кредитной истории клиентов, уже пользовавшихся услугами банка, последний пытается определить - какова вероятность того, что клиент вернет кредит в установленный срок. Итогом оценки клиента с помощью скоринга становится присвоение клиенту определенного рейтинга (скорингового балла), который является мерой вероятности нарушения клиентом платежных обязательств.
Таким образом, скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с кредитоспособностью индивидуальных заемщиков, поэтому важно обеспечить правильный отбор таких характеристик и определить соответствующие им весовые коэффициенты. Кроме того, отличительная черта скорингового метода состоит в том, что он должен применяться не по шаблону, а разрабатываться самостоятельно каждым банком, исходя из особенностей, ему присущих [1].
Особого внимания заслуживает влияние точности определения уровня кредитного риска на доходность банковского портфеля: насколько рейтинг клиента (скоринговый балл), рассчитанный с помощью скоринговой модели позволяет улучшить качество оценки кредитного риска и тем самым повысить доходность по портфелю выданных кредитов [2].
Суть данного метода заключается в следующем. Предположим, что банк на основании предоставленной двумя клиентам информации собирается выдать по 100 тыс. руб. на срок в 1 год под 12 % годовых. Но риск частичного или полного не возврата кредита (далее риск по кредиту) по первому заемщику выше, чем по второму. Поскольку риск не возврата по первому кредиту выше, то по нему выше и
ожидаемые потери для банка. И, как следствие - ниже ожидаемая прибыль. Естественно банку в данной ситуации необходимо повысить ожидаемую доходность по выданному кредиту, чтобы компенсировать возросшие ожидаемые убытки. Таким путем в данном случае является повышение ставки по первому кредиту.
У данного метода имеется следующие преимущества:
- клиент получает обычно ту сумму кредита, которую просит;
- банк покрывает свои убытки с помощью возросшего дохода по кредиту;
- такая банковская стратегия позволяет достаточно эффективно завоевывать рынок за счет выдачи кредитов большинству клиентов под «плавающую» процентную ставку, рассчитанную с учетом риска по кредиту;
- скоринговая модель позволяет существенно сократить время рассмотрения заявки, однако увеличивает риски банка, который, соответственно, компенсирует их высокими ставками;
- этот метод оценки наиболее технологичный продукт, позволяющий снижать издержки банка и быстрыми темпами наращивать кредитный портфель.
Но поскольку банк берет на себя практически все риски и не стремится минимизировать кредитный риск по портфелю, то в случае колебаний рыночной конъюнктуры он может столкнуться с риском ликвидности. Это является основным недостатком данного метода.
Рассмотрим, как более точное определение уровня кредитного риска влияет на прибыль по портфелю кредитов при управлении рисками на основе вышеуказанного метода. Для этого определим соотношение между прибылью, процентной ставкой и уровнем кредитного риска по кредиту с аннуитетным погашением долга [3].
На основании банковской статистики сотрудниками была рассчитана оптимальная надбавка (А) к безрисковой ставке (Rate0). Причем величина надбавки зависит от уровня кредитного риска как некоторая функция F().
A=F(Risk)
Rate=Rate0+ А (1)
Если банк не использует метод скоринга для расчета уровня кредитного риска заемщика и по кредиту отсутствует залог, то в большинстве случаев уровень риска по кредиту определяется на основании его срока. Поэтому
Risk=g (T),
где Т - срок кредита, выраженный в месяцах;
g () - некоторая кусочно-непрерывная функция одной переменной.
Если же банк использует скоринговую модель, то риск может быть уточнен с помощью скорингового балла заемщика. Поэтому
Risk=s (T, Score),
где s() - некоторая кусочно-непрерывная функция двух переменных;
Score - скоринговый балл заемщика
Т.к. мы рассматриваем кредиты с аннуитетным погашением долга необходимо рассчитать ежемесячный аннуитетный платеж клиента по кредиту (А) по формуле:
A = CK х KA (2)
где Ск - сумма кредита, полученная заемщиком;
КА - коэффициент аннуитета.
Коэффициент аннуитета находится по формуле:
Rate/1200
1—(1+^——— 4 120(Г
KA(Rate,T) = (3)
где Rate - процентная ставка по кредиту, в процентах годовых;
Т - срок кредита, выраженный в месяцах.
Будем считать, что банк получает прибыль по следующей схеме:
1) привлекает деньги под проценты [2];
2) выдает привлеченные деньги под более высокие проценты;
3) получает прибыль, равную разнице между доходом от выданных кредитов и расходом по привлеченным средствам.
Теперь рассчитаем прибыль, которую получит банк за год после выдачи N кредитов (для простоты не будем в ней учитывать досрочные погашения, пени за просроченные платежи, зарплату сотрудников банка, операционные затраты и налоги), также будем предполагать, что выплаты производятся аннуитетными платежами. Тогда
где Пг - прибыль, которую получит банк за год;
N - количество выданных кредитов;
А. - ежемесячный аннуитетный платеж по i-му кредиту;
ПД. - ежемесячные выплаты банка за привлеченные под выданный кредит деньги;
Исходя из формулы (2), формулу (4) можно переписать как Пг = Z^1CKi(12KAitRate,T)-12KAi(Ra£eTtffiT)-)f
где Rateref - ставка привлечения заемных средств банка.
Теперь, когда выведена формула для расчета прибыли по выданным кредитам, можно рассчитать прибыль по портфелю при использовании скоринга и без его использования.
1) Расчет годовой прибыли по портфелю кредитов без использования скоринга.
Для исследования возьмем кредиты, выданные операционным офисом ОАО «Россельхозбанк» в п. Вохтога в декабре 2013 г. и относящиеся к продукту «потребительский кредит». Допустим, что по этим кредитам действовала модель расчета надбавки к процентной ставки на основании уровня риска по кредиту, являющегося функцией от срока кредита.
Зависимость уровня риска от срока кредита была получена на основе годовой статистики платежей по состоянию на 2012 г. и задается следующим параметрическим уравнением:
Risk=0,07 Ln(T) - 0,1. (6)
Зависимость уровня надбавки к процентной ставке от уровня риска кредита определялась по формуле: ^
На основании формул (2), (3), (5), (6), (7) произведем необходимые расчеты (таблица 1). При этом безрисковую ставку примем равной ставке по кредитному продукту «Надежный клиент» - 14 %, а средняя ставка привлечения заемных средств банком в декабре 2013 г. составила 7,82 %.
Таблица 1. Расчет годовой прибыли по портфелю без использования скоринга
№ кредита CKi, руб T, мес. Risk Л, % Rate,% KAi Ai К Ai ref 12(KAi-KAiref) Пг, руб.
1 30000 12 0,074 0,798 14,798 0,090 2704,897 0,087 0,039 1172,888
2 50000 12 0,074 0,798 14,798 0,090 4508,162 0,087 0,039 1954,813
3 40000 24 0,122 1,396 15,396 0,049 1946,991 0,045 0,042 1694,182
4 150000 60 0,187 2,294 16,294 0,024 3671,193 0,020 0,051 7711,666
5 200000 60 0,187 2,294 16,294 0,024 4894,924 0,020 0,051 10282,221
6 150000 48 0,171 2,062 16,062 0,028 4255,845 0,024 0,049 7278,803
7 40000 24 0,122 1,396 15,396 0,049 1946,991 0,045 0,042 1694,182
8 60000 36 0,151 1,776 15,776 0,035 2102,805 0,031 0,046 2731,221
9 50000 60 0,187 2,294 16,294 0,024 1223,731 0,020 0,051 2570,555
10 150000 48 0,171 2,062 16,062 0,028 4255,845 0,024 0,049 7278,803
11 150000 60 0,187 2,294 16,294 0,024 3671,193 0,020 0,051 7711,666
12 150000 60 0,187 2,294 16,294 0,024 3671,193 0,020 0,051 7711,666
13 100000 48 0,171 2,062 16,062 0,028 2837,230 0,024 0,049 4852,535
14 300000 60 0,187 2,294 16,294 0,024 7342,385 0,020 0,051 15423,332
15 120000 48 0,171 2,062 16,062 0,028 3404,676 0,024 0,049 5823,043
Итого 1740000 - - - - 28,179 52438,060 - - 85891,576
Средняя процентная надбавка по кредитам рассчитывается по средней арифметической как 28,179/15 = 1,879.
2) Расчет прибыли за год по данному портфелю кредитов с использованием скоринга.
По всем указанным кредитам был рассчитан скоринговый балл заемщика на основе построенной скоринговой карты (таблица 4).
Далее рассмотрим методику оценки платежеспособности заемщика и проведем на ее основе расчет кредитного рейтинга (скорингового балла).
1-й этап: оценка заемщика по критерию «Характер клиента» на основании таблицы 2.
Максимальная сумма баллов не ограничена.
2-й этап: оценка по критерию «Финансовые возможности клиента» на основании справки с места работы о доходах клиента за последние 6 месяцев, графиков платежей по кредитным договорам.
Исходя из данной информации рассчитывается доля ежемесячного платежа по кредиту по формуле:
где Мп - месячный платеж по кредиту;
Рд - располагаемый доход, рассчитываемый как среднемесячный доход за 6 месяцев за минусом налога на доходы физических лиц, платежей по другим кредитным договорам, половины суммы обязательств перед третьими лицами (поручительств), профсоюзных взносов, алиментов, вычеты по решению суда.
Оценка производится по критерию 100 х(1 - Дп ). Максимальная сумма баллов равна 30.
Таблица 2. Скоринговая оценка характера клиента
Характеристики клиента Баллы Характеристики клиента Баллы
1. Возраст клиента: 5. Профессия, место работы:
Менее 30 лет 0,5 Управляющий 0,9
Менее 50 лет 0,8 Квалифицированный рабочий 0,8
Более 50 лет 0,6 Неквалифицированный рабочий 0,5
Студент 0,4
Пенсионер 0,6
2. Наличие иждивенцев: 6 Продолжительность занятости:
Нет 0,9 Менее 1 года 0,3
Один 0,8 Менее 3 лет 0,4
Менее 3 0,2 Менее 6 лет 0,7
Более 3 0,1 Более 6 лет 0,9
3. Жилищные условия: 7. Наличие в банке счета:
Собственная квартира 1,5 Текущего и сберегательного 0,8
Арендуемое жилье 0,4 Текущего 0,7
Другое (живет с друзьями, семьей) 0,5 Сберегательного 0,6
Нет 0
4. Длительность проживания по на- 8. Наличие рекомендаций:
стоящему адресу: Одна 0,3
Менее 6 месяцев 0.2 Более двух 0,5
Менее 2 лет 0,4 Нет 0
Менее 5 лет 0,6
Более 5 лет 0,8
3-й этап: оценка достаточности незаложенного имущества клиента при условии предоставления документов, подтверждающих право собственности, по формуле:
Д =5=
КР, (9)
где Им - стоимость имущества клиента, т.е. вкладов, ценных бумаг, квартиры, дачи, автомобиля и др.; Кр - сумма кредита.
Оценка производится по критерию 5х Ди . Максимальная сумма баллов по критерию равна 5.
4-й этап: оценка обеспечения кредита по формуле:
Ок = —
Г\. тг
Ч (10)
где Дп - совокупный доход поручителя (за минусом удержаний) за весь срок кредита;
Сумма баллов определяется как Ок х 10, максимальное ее значение 25.
5-й этап: учет доли финансирования покупки клиентом на основе выписки банка:
Ч (11)
где Сс - собственные средства клиента.
Оценка по критерию рассчитывается как Фх10. Максимальная сумма баллов
10.
В зависимости от набранных баллов кредитная заявка попадает в одну из категорий качества (таблица 3).
Таблица 3. Итоговый подсчет баллов по кредиту
Количество набранных баллов при оценке качества кредита Категория качества Оценка
Свыше 65 1 Кредитная заявка рекомендуется к исполнению
От 35 до 65 включительно 2 Заявка рекомендуется к рассмотрению
До 30 включительно 3 Кредитование не рекомендовано
В качестве показательного примера рассчитаем скоринговый балл одного из заемщиков с помощью таблицы 4.
Таблица 4. Скоринговая оценка заемщика по кредиту №5
Параметры кредитования
Кр 200000 руб.
Т 60 месяцев
1. Характер клиента
Возраст клиента: 37 лет 0,8
Наличие иждивенцев: 1 0,8
Жилищные условия: собственная квартира 1,5
Длительность проживания:15 лет 0,8
Профессия: квалифицированный рабочий 0,8
Продолжительность занятости: 17 лет 0,9
Наличие счета в банке: сберегательный и текущий 0,8
Наличие рекомендаций: одна 0,5
Оценка 1 7,7
2. Финансовые возможности клиента
Заработная плата (средняя за 6 месяцев) 18880 руб.
НДФЛ 2454,4 руб.
Ежемесячный платеж по кредитному договору в ЗАО «ОТП» Банк 1487,6 руб.
Рд 14938 руб.
Мп 3333 руб.
Дп 0,22
Оценка 2 30
3. Достаточность незаложенного имущества
Им (стоимость квартиры) 1500000
Ди 0,75
Оценка 3 3,75
4. Обеспечение кредита
Дп 820000 руб.
Ок 4,1
Оценка 4 25
5. Собственное финансирование
Сс 51000 руб.
Ф 0,255
Оценка 5 2,55
Итого 69 баллов
Кредит одобрен
Для оценки платежеспособности клиента кредитным инспекторам необходимо
проанализировать огромное количество документов. Обязательное их предоставление, с одной стороны, ограничивает круг потенциальных заемщиков банка, а с другой, позволяет сформировать кредитный портфель высокого качества и снизить кредитный риск. Поэтому одним из плюсов данной методики - применение специальных формул и корректирующих коэффициентов, которые позволяют упростить работу сотрудников кредитного отдела и рассчитать платежеспособность клиента.
Таким образом, скоринговая модель дает возможность проведения экспресс-анализа заявки на кредит в присутствии клиента, быстро и беспристрастно принять решение, снижает уровень невозврата кредита.
Далее, исходя из статистики платежей, была получена следующая зависимость, отражающая взаимосвязь уровня риска по кредиту от срока кредита и ско-рингового рейтинга заемщика:
Risk = _-_
■L+e.-(l + 0,0Sr-0,0:Lj£70re;: (12)
где Score - скоринговый балл заемщика.
Надбавка к безрисковой процентной ставке определяется по той же формуле
(7).
Таблица 5. Расчет прибыли за год по портфелю кредитов при использовании скоринга
№ кредита Score Risk Л, % Rate,% KAi Ai К Ai ref 12(KAi-KAiref) Пг, руб.
1 54 0,031 0,321 14,321 0,090 2698,142 0,087 0,036 1091,820
2 55 0,028 0,290 14,290 0,090 4496,184 0,087 0,036 1811,077
3 53 0,085 0,926 14,926 0,048 1938,050 0,045 0,040 1586,890
4 61 0,426 4,000 18,000 0,025 3809,014 0,020 0,062 9365,524
5 69 0,250 3,329 17,329 0,025 5005,933 0,020 0,058 11614,332
6 68 0,123 1,409 15,409 0,028 4205,745 0,024 0,045 6677,610
7 50 0,111 1,249 15,249 0,049 1944,207 0,045 0,042 1660,770
8 48 0,285 3,985 17,985 0,036 2168,698 0,031 0,059 3521,932
9 55 0,574 4,000 18,000 0,025 1269,671 0,020 0,062 3121,841
10 59 0,257 3,465 17,465 0,029 4364,392 0,024 0,057 8581,375
11 71 0,214 2,725 16,725 0,025 3705,768 0,020 0,054 8126,570
12 66 0,310 4,000 18,000 0,025 3809,014 0,020 0,062 9365,524
13 58 0,277 3,829 17,829 0,029 2928,568 0,024 0,059 5948,598
14 75 0,154 1,827 15,827 0,024 7267,843 0,020 0,048 14528,830
15 67 0,135 1,557 15,557 0,028 3373,653 0,024 0,045 5450,765
Итого - - - - 36, 91 52984,884 - - 92453,457
Средняя надбавка составила 36,91/15 = 2,461. 3) Сравнение результатов и выводы.
Результаты сравнения двух методов представлены в таблице 6.
Таблица 6. Сравнение результатов, полученных при использовании скоринга заемщиков и без него
Параметр Без скоринга Со скорин-гом Относительное изменение, %
Количество выданных кредитов, ед. 15 15 0,0
Безрисковая процентная ставка, % 14 14 0,0
Средняя надбавка к процентной ставке, % 1, 88 2, 46 30,9
Параметр Без скоринга Со скорин-гом Относительное изменение, %
Сумма выданных средств, руб. 1740000 1740000 0,0
Полученная прибыль, руб. 85891,58 92453,46 7,6
Анализ данных таблицы 6 показывает, что применение скоринговых моделей при управлении кредитными рисками позволяет повысить прибыль портфеля в среднем на 7,6 % (при этом увеличивая среднюю процентную надбавку на 0,58 п.п., что подтверждает высокую эффективность применения скоринговых моделей в сфере банковских рисков).
Итак, укажем еще раз основные плюсы использования скоринговой модели:
1) с помощью скоринговой модели банк способен быстро нарастить кредитный портфель, т.к. применение скоринга обеспечивает выдачу кредита как для заемщиков с низкой платежеспособностью, так и с высокой. За счет зависимости надбавки от кредитного рейтинга заемщика реализуется гибкий подход к каждому заемщику, а банк компенсирует свой кредитный риск за счет процентной надбавки;
2) скоринг позволяет существенно снизить срок рассмотрения заявки: потенциальный заемщик прямо на месте сразу может получить ответ на поданную им кредитную заявку, что также дает преимущество перед банками-конкурентами;
3) данный метод сокращает трудозатраты кредитного работника и позволяет даже автоматизировать процесс рассмотрения заявки. Кредитный работник вводит анкетные данные клиента, а программа сама считает скоринговый балл и выдает ответ, возможна выдача кредита или нет.
Однако, как было отмечено выше, главный недостаток данного метода - увеличение кредитного риска, по-другому, снижение ликвидности. Необходимо коммерческому банку использовать способы, которые позволили бы избежать роста «безнадежных ссуд» (согласно классификации ссуд, представленной в положении Банка России от 26 марта 2004 года № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности»). Банк, в частности ОАО «Россельхозбанк», должен направлять свои усилия на выдачу ссуд, которые с большой долей вероятности вернутся кредитору.
По экспертным оценкам, доля просроченной задолженности по кредитам, выданным физическим лицам, на 01 января 2015 в целом по российскому банковскому рынку составила 6,6 %, увеличившись на 1,75 процентных пункта (отдельные банки достигают 20-40 % просроченной задолженности по кредитам физическим лицам). Первые пятьдесят банков в рейтинге по объемам кредитования показывают прирост просроченной задолженности. В среднем, по данным «Секвойя кредит консолидейшн», один должник имеет 2-3 проблемных кредита. Кризис на рынке потребительского кредитования вызван закредитованностью и снижением реальных доходов населения. Банкам приходится «вышибать» долги и корректировать кредитную политику.
Мы считаем, что банк, в частности ОАО «Россельхозбанк», должен направлять свои усилия на выдачу ссуд лицам, которые с большой долей вероятности вернут долг кредитору. Правильное решение о выдаче кредита зависит не только от того, кому выдает банк кредит, но и от той стороны, которая формирует это решение (кредитного работника), в связи с этим субъекты обеих сторон кредитных отношений должны быть подвержены объективному контролю.
Согласно экспертным оценкам, среди просроченной задолженности выделяется особая группа физических лиц, у которой возникают проблемы с погашением кредита в первый же год его использования. Данная категория заемщиков требует к себе повышенного внимания, поэтому особенно актуально при рассмотрении вопроса выдачи ссуды отсеять именно представителей этой группы.
Условно всех заемщиков можно разделить на две группы: в одной - заемщики на стадии рассмотрения и выдачи кредита планируют вернуть его полностью и в срок, в другой - нет. Задача банка - выделить лиц, которые, во-первых, имеют намерение получить кредит и не вернуть его; во-вторых, имеют возможные или существующие проблемы, которые приведут к негативным экономическим последствиям для клиента, что скажется на его платежеспособности; в-третьих, не осознают ответственность за взятую ссуду. По нашему мнению, кредитный работник должен быть не просто экономистом, а и в определенном смысле и профессиональным психологом. В общей массе работников, ответственных за выдачу кредита, непосредственно общающихся с потенциальными заемщиками, таких единицы.
Особую обеспокоенность вызывают лица, изначально планирующие получить и использовать ссуду без возврата. Что можно предложить для решения вышеуказанной задачи?
Необходимость выявления лжи возникла с того момента, когда человек начал объединяться в сообщества. Эту задачу, как правило, решали наиболее мудрые члены сообщества - вожди, старейшины, судьи. Из истории известно, что у разных народов были выработаны разнообразные специальные техники и ритуалы для распознания обмана и изобличения лжеца.
Уже в те далекие времена было замечено, что у совершившего преступление человека из-за страха перед возможным разоблачением происходят различные изменения физиологических функций. Например, в Древнем Китае подозреваемый в преступлении подвергался испытанию рисом: он должен был набрать в рот горсть сухого риса и выслушать обвинение. Считалось, что если рис оставался во рту сухим (от страха разоблачения приостанавливалось слюноотделение) - вина подозреваемого доказана.
Анализируя различные приемы и техники, можно сделать вывод о том, что наблюдатели прибегали к наблюдению за динамикой отдельных физиологических процессов (слюноотделение, двигательная активность рук). В качестве чувствительных регистраторов физиологических изменений использовались горсть риса, специально подобранное яйцо с хрупкой скорлупой, гонг или что-либо иное.
Реакция острых психических переживаний человека может проявляться и во многих других физиологических процессах. Например, сам принцип диагностики по пульсу уже был хорошо известен с древнейших времен в кругу образованных людей.
История инструментальной детекции лжи берёт своё начало с работ итальянского физиолога Анджело Моссо, который в 1877 году при помощи плетизмографа (прибор для измерения кровенаполнения сосудов и изменений пульса) установил, что предъявление исследуемому образов, внушающих страх, отражается на частоте сердцебиения.
Первый прообраз современного полиграфа был сконструирован в 1921 году сотрудником полиции штата Калифорния Джоном Ларсоном. Аппарат Ларсона одновременно регистрировал изменения динамики артериального давления, пульса и дыхания, и систематически применялся им при расследовании преступлений.
В 1933 году Леонард Килер — ученик Д. Ларсона и сотрудник лаборатории научных методов раскрытия преступлений при Северо-западном Университете — сконструировал полевой переносной полиграф, в конструкцию которого был добавлен канал измерения сопротивления кожи. В дальнейшем Л. Килер организовал серийный выпуск таких полиграфов [6].
Соответственно, основная задача кредитной организации по определению риска не возврата ссуды, связанная с желанием потенциального заемщика обмануть банк, имеет простое, но логичное решение - использовать апробированный вариант определения конкретной цели заемщика, используя полиграф.
В рамках данного исследования предлагаем провести собеседование профессионального психолога с потенциальным заемщиком с помощью полиграфического тестирования на предмет возврата кредита. Отказавшиеся клиенты, скорее всего, и окажутся лицами, не планировавшими вернуть долг, либо совершившими иные незаконные действия.
Данное тестирование может являться частью скоринговой системы. С помощью полиграфа имеется возможность с высокой вероятностью узнать наличие преступного умысла у потенциального заемщика при получении кредита (при розничном кредитовании). Кроме того, во время проверки на детекторе лжи полиграфолог выявит, не фальсифицировались ли документы, представленные в банк заемщиком; планирует ли заемщик соблюдать условия целевого использования кредита; не скрыл ли он информацию о счетах и кредитах в других банках; и многое другое, что входит в понятие «управление кредитным риском».
Результаты проверки на полиграфе могут войти в кредитное досье и стать неотъемлемой частью мотивированного суждения подразделения управления кредитным риском. Это не только снизит риск не возврата кредита физическим лицом, но и положительно скажется при проверке кредитного досье проверяющими Банка России и Службой внутреннего контроля (аудита), осуществляющими контроль за кредитным риском в банке.
При этом у банка есть варианты в выстраивании отношений с полиграфологом. Поскольку услуги такого специалиста стоят немало, банк может взять полиграфолога в штат, привлечь компанию на аутсорсинг либо купить аппарат и обучить кого-то из сотрудников. Выбор в пользу того или иного варианта зависит в существенной мере от того, насколько часто банк планирует проводить подобные проверки [7].
Таблица 7. Затраты по полиграфическому тестированию (из расчета два обследования в день) за год
Затраты, тыс.руб. Варианты затрат
Опытный полиграфолог в штате Аутсорсинг Покупка полиграфа и обучение работника
Заработная плата с начислениями за 1 месяц 78 - 39
Покупка полиграфа 250 - 250
Оплата услуг по договору с компанией (за одно собеседование) 3
Обучение - - 40
Итого за год (из расчета 286 рабочих дней и двух обследований в день) 1186 1716 758
Таким образом, менее затратным представляется способ по обучению работника с покупкой полиграфа. Однако, здесь есть явные недостатки - далеко не каждый имеющийся в наличии работник способен стать полиграфологом (и еще за короткое время), а если и способен, то впоследствии потребует либо повышения зарплаты, либо найдет более высокооплачиваемые условия. Предпочтительным может оказаться вариант по привлечению опытного полиграфолога на сдельную оплату труда (в случае отсутствия у него полиграфа, банк может приобрести последний себе на баланс). Принимая решение, следует исходить из объема необходимых исследований. В случае единичных обследований логично использовать аутсорсинг.
Считаем, что было бы целесообразным использовать тестирование для клиентов, попадающих под следующие условия: во-первых, сумма кредита выше 100 тыс. руб., во-вторых, скоринговый итоговый балл в пределах от 30 (верхняя граница третьей категории качества потенциального заемщика) до 40 баллов (см. табл. 3), в-третьих, суждение кредитного инспектора.
Применение скоринговой системы оценки с использованием полиграфа, с которым работает профессиональный специалист-психолог - без сомнения поможет снизить процент просроченной задолженности и просроченных процентов. Следует, конечно, ожидать некоторого снижения кредитного портфеля за счет неплатежеспособных и недобросовестных заемщиков, но основная цель банка при кредитовании - не выдать невозвратную ссуду, а обеспечить возврат кредита с причитающимися процентами в согласованный срок.
Максимальные затраты на использование полиграфа при использовании аутсорсинга (самый дорогой формат применения полиграфа) составляют примерно 3000 рублей за исследование. При кредитовании на 5 лет клиента суммой 200 000 рублей (аннуитетные платежи) при годовой процентной ставке в 20 процентов доходность кредитной сделки снизится на 3 процентных пункта, а вероятность возврата кредита увеличится существенно. Следует учитывать, что при повторной выдаче кредита необходимость применения полиграфа оценивается работниками банка, используя кредитную историю клиента, изменение его платежеспособности и иные факторы.
Главным критерием применения данного метода является разумный подход в необходимости определения желания и возможности клиента вернуть кредит.
Список литературных источников:
1. Грачев, И. Д. Повышение доходности банковского портфеля кредитов с помощью метода скоринга / И. Д. Грачев, Д. А. Берестнев // Финансы и кре-дит.-2011. -№10 (442). - С. 27-30.
2. Проскурин, В. А. Скоринговый метод оценки кредитоспособности частных лиц / В. А. Проскурин // Бизнес и банки. - 2001. - №30. - С. 15-19.
3. Рыкова, И. Н. Скоринг-оценка физических лиц на рынке потребительских кредитов / И. Н. Рыкова // Финансы и кредит. - 2007. - №18(258). - С. 2-9.
4. Селина, М. Н. Методика рейтинговой оценки надежности региональных банков Вологодской области [Электронный ресурс] / М. Н. Селина // Молочнохозяйственный вестник. - 2014. - №2 (14) - С. 87-97. - Режим доступа: http://molochnoe.ru/journal
5. Селина, М. Н. Совершенствование организации кредитования предприятий АПК в Вологодском РФ ОАО «Россельхозбанк» [Электронный ресурс] / М. Н. Селина // Молочнохозяйственный вестник. - 2013. - № 3 (11) - С. 84-91. -Режим доступа: http://molochnoe.ru/journal
6. Полиграф. Режим доступа: https://ru.wikipedia.org
7. Использование полиграфа в банке. Режим доступа: http://lie.kz/detektor-lzhi/280-detektor-lzhi-v-banke.html
Improving the bank portfolio profitability using the scoring method in OAO «Rosselkhozbank»
Selina Marina Nikolaevna, Candidate of Sciences (Economics), associate professor of the Accounting and Finance Chair
e-mail: art-fish.smn@mail.ru
Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education the Vereshchagin State Dairy Farming Academy of Vologda
Abstract: The article illustrates the effectiveness of using the scoring method by a commercial bank for the borrower creditability. This method allows increasing the bank's loan portfolio and improve its profitability. The article also describes a way of reducing the share of problem loans with the help of a professional psychologist interview with the potential borrower.
Keywords: credit, credit risk, profitability, scoring model.
