· Используемые зарплатные схемы предприятий. Работодатели зачастую отдают предпочтение "серым" схемам выплаты вознаграждения своим работникам. Заемщик не может официально подтвердить уровень доходов, а банк лишается платежеспособного клиента.
· Нет простого механизма возврата денег инвестору в случае несостоятельности заемщика. Стоимость таких ошибок очень велика: потеря основной суммы долга, судебные издержки, административные издержки, потерянное время и т.д.
· Проблемы классификации. Необходима достоверная оценка потенциального заемщика, отсечение "плохих" заемщиков. Неверная классификация порождает проблему обеспечения возврата средств заемщиком в принудительном порядке.
· Проблема залога. Механизм реализации залога - неудобное и дорогостоящее занятие. Отсутствие регистрации залога движимого имущества позволяет продать или повторно заложить недобросовестным заемщиком заложенное имущество.
· Проблема оценки реальных возможностей поручителей. Не секрет, что большинство российских банков решают вопрос снижения своих кредитных рисков путем простого переноса их на поручителей заемщика. При этом нередко поручителями, особенно при крупных размерах кредита, являются различные юридические лица (как крупные, так и средние и малые предприятия). В контексте пластиковых кредитов такая практика будет применяться повсеместно, поскольку удобно выдать заемщику пластиковую карточку, а в случае каких - либо затруднений с возвратом кредита востребовать его с поручителя - предприятия, на котором он работает. На первый взгляд это должно решить проблему, но если более широко рассмотреть вопрос, то данная кредитная политика не гарантирует успеха в той степени, на которую полагаются банки. Рассмотрим общие положения, которыми руководствуется кредитор. Будем считать, что поручительство имеет определенную стоимость. Для простоты будем считать стоимость поручительства равной рыночной стоимости предприятия (или рыночную стоимость материальных ценностей и их ликвидность поручителя - физического лица). Но дело в том, что рыночная стоимость, как предприятия, так и имущества является величиной непостоянной. Она, в основном, зависит от динамики экономики. Т.е. на фазе экономического подъема рыночная стоимость увеличивается, а на стадии экономического спада стремительно уменьшается. Т.е. при оценке необходимо учитывать будущую динамику. Возникает необходимость привлечения экспертов для прогнозирования макроэкономической ситуации. Только таким образом можно адекватно оценить будущую "стоимость" поручительства на момент погашения кредита.
Однако влияние макроэкономики редко учитывается при оценке кредитного риска в ОАО "ОТП-Банк". Исследование влияния макроэкономических показателей на риск неплатежа с помощью средств Data Mining показало, что, к примеру, увеличение ВВП на 1% уменьшает на 1% кредитный риск, увеличение уровня безработицы на 1% увеличивает на 0.7% кредитный риск. Тем или иным образом кредитный риск зависит и от других экономических показателей (индексы деловой активности, курс рубля, уровень продаж товаров длительного пользования).
Таким образом, на данный момент ОАО "ОТП-Банк" находится в невыгодном положении. С одной стороны, необходимо осваивать рынок потребительского кредитования, а с другой стороны с этим процессом связаны слишком высокие риски, которые зачастую перекладываются на заемщиков, что явно не способствует стимулированию спроса на кредиты.
В такой ситуации ОАО "ОТП-Банк" должен иметь несколько вещей:
· Консолидированную информацию о клиентах, представленную в унифицированном виде. Информация должна периодически пополняться данными из всех филиалов банка. Такое хранилище будет исполнять функцию внутреннего кредитного бюро.
· 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 рыка, 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.
· Модель классификации должна периодически перестраиваться, учитывая новые тенденции рынка. Этим достигается ее актуальность. Ведь не может же использоваться один и тот же подход 5 лет назад и сейчас.
На данный момент ОАО "ОТП-Банк" в той или иной степени имеет наработки по каждому из этих пунктов, но методики, заложенные в их 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. 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.
Сатьи по теме:
История возникновения пластиковых карт
Современный мир сейчас сложно представить без пластиковых карт различного вида и предназначения. В нашей стране пластиковые карты стали использоваться сравнительно недавно, хотя история возникновения карт, как платежных документов, насчитывает уже более ста лет. Говоря о пластиковых карточках, мы ...
История развития Сбербанка России
Указом Императора Николая 1, 161 год назад, 30 октября 1841 года, положено начало истории сберегательного дела в России. Первые Сберегательные кассы открылись в 1862 году при Московской и Санкт-Петербургской сохранных казнах. Двадцать лет спустя наряду с двумя столичными насчитывалось уже 146 губе ...
Аукционный дом "Кристис"
Аукционный дом "Кристис" (Christie's) относится к числу наиболее уважаемых организаторов торгов. Совместно с аукционным домом "Сотбис" он занимает 90% мирового рынка аукционных продаж антиквариата и предметов искусства. Его ежегодный оборот составляет 1,5-2 млрд. долларов. Его ...