Применение кредитного скоринга в целях управления проблемными активами

Повышение доходности кредитного портфеля банка напрямую зависит от грамотного управления кредитными рисками. И именно скоринговые системы позволяют снизить риски без потери доходности, предложив ответ на ключевые вопросы: насколько проблематичной будет работа банка с конкретным заемщиком, какое значение кредитного лимита установить, вернет клиент кредит или нет.

В 1941 г. Дэвид Дюран впервые применил методику классификации кредитов на «хорошие» и «плохие». Он определил не только группы факторов, позволяющие максимально определить степень кредитного риска, но и коэффициенты, характеризующие кредитоспособность частного клиента. По его системе заемщик, набрав достаточное количество баллов и преодолев пороговое значение, потенциально мог получить запрашиваемую сумму.

Идея Дюрана получила продолжение. Вскоре в Сан-Франциско образовалась первая консалтинговая фирма в области скоринга Fair Issac, а несколько позднее, с появлением новых массовых кредитных продуктов (кредитных карт), к идее скоринга обратились все финансовые учреждения США.

Виды скоринга

По сути, скоринг является методом классификации совокупности заемщиков на различные группы, когда необходимая характеристика не известна, однако известны другие, каким-либо образом коррелирующие с интересующей. На практике, в зависимости от задач анализа заемщика, кредитный скоринг включает в себя:

– application-скоринг — оценку кредитоспособности претендентов на получение кредита (в первую очередь используется скоринг по анкетным данным);

– behavioral-скоринг — оценку вероятности возврата выданных кредитов (поведенческий анализ);

– collection-скоринг — оценку возможности полного либо частичного возврата кредита при нарушении сроков погашения задолженности (расчет рисков по портфелю);

– fraund-скоринг – оценку вероятности мошенничества потенциального заемщика.

В целях управления проблемными активами наиболее значимым выступает collection-скоринг, он же скоринг воздействия. Методология данного вида скоринга базируется на оптимальной сегментации кредитных дел, которая в свою очередь позволяет использовать прикладные инструменты скоринга воздействия наиболее эффективно.

Сегментация осуществляется в зависимости от различных факторов:

1) параметров кредитного дела: дней просрочки, суммы кредита, характеристики заемщика и т.д.;

2) числовой характеристики вероятности контакта с должником. Приоритетными являются должники, характеризующиеся высоким значением данного показателя, что свидетельствует о минимальных ресурсах, необходимых для установления контакта. Кроме того, вероятность контакта позволяет оценить причину возникновения задолженности – нежелание или невозможность выплат;

3) числовой характеристики вероятности возврата задолженности. Низкое значение данной вероятности говорит о необходимости более плотной работы с должником и соответственно необходимости привлечения большего количества ресурсов;

4) дополнительных расчетных параметров;

5) результатов предыдущего воздействия.

Collection-скоринг

Рассмотрим стадии работы эффективной системы collection-скоринга:

Работа системы начинается с обработки первичной информации. Система автоматически отслеживает состояние кредитных дел в портфеле банка, осуществляет выборку должников в некую собственную базу должников – портфель проблемных заемщиков (данные заемщиков, допустивших просрочку). Естественно, что система имеет ряд настроек, доступных специалистам банка, для определения граничных сроков просрочек и установки временных рамок мониторинга базы клиентов.

Отобранные системой должники сегментируются на группы. Соответственно в системе необходима гибкая настройка сегментации заемщиков по одному или нескольким критериям. В мировой практике существуют два общепринятых показателя, существенных для оптимальной сегментации – это:

1) числовая характеристика вероятности контакта с должником;

2) числовая характеристика вероятности возврата задолженности, о которых уже упоминалось выше.

Наличие инструмента для расчета этих показателей также является важной характеристикой эффективной системы collection-скоринга.

В процессе выполнения стратегии возврата к должнику применяется ряд автоматизированных действий. Эти действия должны также гибко настраиваться специалистами банка: задание/изменение текста писем, аудиофайлов, сообщений; наличие в системе средств автоматической рассылки сообщений (SMS, E-mail, автозвонок) с привязкой шаблона сообщения к типу должника; настраиваемое информационное сопровождение (подсказки, шпаргалки, шаблоны) рабочих мест специалистов.

Одна из интересных возможностей, которая открывается перед кредитной организацией с внедрением эффективной системы кредитного скоринга в частности collection — это участие в торговле портфелями проблемных активов. С начала 2004 года в Европе наблюдается резкий рост продаж сомнительных кредитов иностранным инвесторам. Так, Morgan Stanley приобрел портфель сомнительных кредитов итальянского Banca Nazionale del Lavoro на сумму 430 миллионов евро. Чуть позже Dresdner и Hypo Real Estate также провели реструктуризацию портфелей и реализовали их иностранным покупателям.

В качестве причин активности на рынке проблемных кредитов аналитики сходны рассматривать высокую конкуренцию и насыщение кредитных рынков Европы, более жесткие требования рейтинговых агентств и новых нормативов Базель 2, а также давление со стороны собственников. Во многом из-за этого продажа части, а то и всего портфеля проблемных активов считается рациональным выходом для банковских учреждений, так как позволяет улучшить способность к возврату средств без ухудшения возможностей генерирования будущих денежных потоков. Иными словами, когда показатель проблемных кредитов превышает некий допустимый уровень, их уже весьма невыгодно держать на балансе банка, даже если они гипотетически способны возвращать позитивный результат.

Секьюритизация и торговля банковскими активами

Управление проблемными активами потенциально может рассматриваться как выгодный бизнес также и на уровне российских кредитных организаций. Средний показатель сомнительной задолженности по потребительским кредитам сегодня находится на уровне 5.8% от кредитного портфеля российских банков. Однако, по мнению экспертов, это далеко не «мертвые» кредиты, ведь некоторые заемщики просто забывают или не успевают вовремя сделать погашение. Проблемный кредит не всегда однозначно отрицательное явление, так как теоретически самым выгодным клиентом является тот, который платит весь долг с просрочкой, погашая еще и штрафные начисления. Кроме того, важно учитывать диверсификацию по типам кредитования — задолженность по потребительским кредитам и по ипотеке отличается в разы, впрочем, как и средняя доходность по данным видам продуктов.

Единственная проблема, которая сегодня является весомой преградой в деле секьюритизации и торговле банковскими активами — это отсутствие в российских банках существенного опыта реструктуризации кредитной задолженности. Согласно доступной статистике, профессиональных мошенников в общей структуре задолженности отечественных банков пока около 1,5–2%, но реального положения дел не знает никто. Таким образом, создание фондов, которые могли бы управлять сомнительной и безнадежной задолженностью российских заемщиков, может оказаться бизнесом с большой долей риска.

В этих условиях наиболее вероятными покупателями «плохих кредитов» могут выступить скорее коллекторские компании, чем специальные фонды.

Тенденции развития скоринга

Сейчас, за некоторыми исключениями, ни у одного российского банка нет действующей классической системы скоринга, а кредитоспособность заемщиков обеспечивается преимущественно собственными программными продуктами.

Такая ситуация объективна — намерение внедрить полное скоринговое решение зачастую наталкивается на отсутствие необходимых исторических данных и возможности применить какой-либо статический пакет. Поскольку вся доступная статистика содержится на бумаге и в кредитных делах экспертов, то для создания необходимого «кредитного кладбища» из 10–20 тысяч заемщиков может понадобиться мобилизация значительных ресурсов, на что сегодня готово далеко не каждое финансовое учреждение. В ближайшее время в условиях финансового кризиса развитие скоринга будет определяться такими тенденциями:

– рост интереса к «collection» скорингу;

– крайне актуальной будет становиться задача улучшения качества кредитного портфеля;

– все более важным станет вопрос управления бизнес-процессом скоринга, а не просто «калькулятор»;

– увеличение объемов продажи портфелей проблемных активов коллекторским агентствам.