Автоматизированная система оценки кредитного риска коммерческого банка

Любое действие характеризуется риском, в одном случае мы знаем о нем, в другом, мы даже не предполагаем о его существовании. В экономике необходимо предвидеть каждый риск, знать его факторы, понимать его поведение, иначе можно понести такие убытки, что будет означать банкротство.

Мы все понимаем значение слова «риск», но дадим наиболее полное, которое формализовал Альгин А.П.: «Риск – это деятельность, связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность достижения предполагаемого результата, неудачи и отклонения от цели»

Разбирая это определение, понятно, что риск может быть оценен и минимизирован .Этими функциями занимается риск-менеджмент. Значение его заключается в том, что не нужно отклонять выгодное предложение из-за большого риска. Риск-менеджмент состоит из 5 стадий: идентификация риска; определение источников информации по инвестиционным рискам; поиск параметров и методов оценки рисков; разработка действий снижения рисков; мониторинг рисков.

Финансовым посредником и инициатором экономики являются банки, которые привлекают свободные денежные средства в экономику страны, тем самым позволяют инвестировать их в разные выгодные проекты. Банковская деятельность имеет свою специфику, что определяет основные виды банковских рисков: операционный риск, рыночный риск (изменение рыночной стоимости), риск ликвидности, риск потери деловой репутации и кредитный риск. Наиболее значимым и трудно управляемым риском является кредитный, т.к. банковские учреждения подвергаются ему каждый день и этот риск повышается с увеличение величины предоставляемого кредита.

Кредит – это система экономических отношений по поводу передачи ценностей от одного субъекта (собственника) другому в пользование на определенное время при условии возвратности, срочности и платности.

Кредитный риск – это вероятность возникновения убытков вследствие неоплаты либо просроченной оплаты клиентом собственных финансовых обязательств, т.е. возможность потери финансового актива.

Коммерческий банк сознательно подвергается кредитному риску для получения наибольшей прибыли, что в конечном итоге ведет к специализированному анализу каждого заемщика, по каждому конкретному кредиту. Обычно неуплата долга сводится к физическим лицам, хотя они и берут кредиты на небольшие суммы, но их платежеспособность определить сложнее.

Рассматривая задолженность по кредитам юридических и физических лиц, мы определили процент от общей суммы предоставленных кредитов. Так задолженность юридических лиц составила 47,6%, для физических лиц – 123,3%, а просроченная 2,5% и 7,7% соответственно (по состоянию на 1 января 2015 года). Легко заметить, что произошло ухудшение платежной дисциплины заемщиков (физических лиц), поднялся уровень просроченной задолженности и в декабре составил 15,66% (+2,6%)

Таким образом, необходимо особо контролировать выдачу кредита физическим лицам. Поэтому рассмотрим существующие системы, автоматизирующие анализ оценки кредитного риска в отношении физического лица.

Модуль EGAR E4 Banking предлагает автоматизацию фронт-офиса банка – скоринг (система оценки клиентов) физических лиц с использованием данных макроэкономических показателей по локальному рынку кредитования и параметров кредитных продуктов. Другая система «CrossChecker» Express автоматизирует в большей степени проверку лишь поданных кредитных заявок, что существенно снижает затраты времени. Решение компании SFOUR обеспечивает меры безопасности по выдачи и погашению кредитов: электронная проверка на подлинность документов, веб-камеры для просмотра действий клиента, идентификация клиента через номер мобильного телефона. HR1-Кредит (Израиль) внедрила новый подход к оценке клиента (заемщика). Используя глубокий анализ голоса, HR1-Кредит определяет состояние клиента (взволнован, смущен, напряжен и др.). Также HR1-Кредит определяет объективную платежеспособность заемщика.

Из вышеописанных лишь одна система имеет инновационный подход. Но не одна из них не рассматривает качественную оценку заемщика, не предусматривает вывода решения самому клиенту, не автоматизирует кредитование полностью.

Таким образом, имеется возможность создать уникальную систему (инновационную), которая проверяет не просто платежеспособность, но и работает с клиентом. Она должна предлагать пути решения по минимизации риска (поиск поручителей, залог и др.). Клиенты должны понимать, почему им отказано в кредите, а сотрудник должен видеть, что отказ обоснован (в системе предполагается вывод отчета). Если же кредит одобрен, то необходимо эффективно обслужить клиента: договор уже оформлен на основе заполненных данных, ксерокопии делает сотрудник (хранение всех отсканированных документов). Также будет необходимо связать такую систему с уже внедренными в банке, для проверки подлинности, для определения уникальных характеристик. Такая система позволит увеличить поток клиентов, при этом лишь увеличивая прибыль.

Система создается на базе MicrosoftAccess База данных 2010 года. Использование именно реляционной модели данных позволяет проследить все связи и изменения каждого компонента системы. MicrosoftAccess будет представлять собой оболочку системы, именно она будет представлять собой автоматизацию фронт-офиса банка. В ней предусматривается разграничение доступа между администратором (полные права доступа), сотрудника (отчеты, формы, таблицы – изменение, добавление, удаление), клиент (добавление записей, просмотр информации, оформление кредитной заявки). В базе формируются все данные по кредитам, необходимые таблицы с множеством ячеек (все в зависимости от банка). Система может быть внедрена в любой банк, поэтому дизайн в базе данных меняется и должен быть легким, красивым и главное воспринимаемым клиентом. Все это исполняется через оформление в Access, использование запросов, макросов, выборок и другие возможности Access. Также использовался язык программирования VisualBasic для приложений (авторизация, ограничение прав доступа, закрытие системы, событие click).

Основная функция системы будет прописана на языке программирования С++, выбран этот язык из-за своей мощности, возможности реализации любой функции. Разработка проводится в среде MicrosoftVisualStudioUltimate 2012 года, в ней реализуется функция математического определения степени риска. По всем имеющимся методикам определения кредитного риска описываются коэффициенты, также применяется количественный метод (психологическая оценка по наводящим вопросам). В MicrosoftVisualStudioUltimate 2012 имеется возможность связывания с MicrosoftAccess, что позволяет сделать такую систему удобной и многофункциональной.

Создаваемая система представляет собой не просто автомаизацию подачи кредитной заявки и процесса кредитования физического лица, но и является воплощением автоматизации всего фронт-офиса банка. Работа с клиентом занимает достаточно времени у специалиста банка, таким образом, используя эту систему клиент определяет программу кредитования, свои возможности по получению кредита, узнает ответы на свои вопросы (в базу заносится вся необходимая информация). В итоге система выдает либо оформленный договор, либо отказ, либо пути решения минимизации риска.

Все рассмотренные автоматизированные системы по выдаче кредита в настоящее время работают лишь на местах выдачи. В перспективе же возможность поиска оптимального кредита для клиентов банков через сеть Интернет по средствам автоматизированных решений, позволит избежать расходов как со стороны банка, так и со стороны клиента. В ближайшее будущее с развитием информационных технологий будут модернизированы выше описанные системы или созданы новые, которые уже не будут требовать наличия длительного контакта специалиста банка и заемщика, т.е. возможно электронная выдача талона на кредит (договор уже будет оформлен и выдан системой).

Аннотация: Статья посвящена наиболее важному риску коммерческого банка – кредитному. В настоящее время актуализация ИТ-технологий в банковской сфере имеет тенденцию сокращения издержек и потерь банка. Приведено обоснование обострения внимания к анализу кредитного риска. В статье рассмотрены существующие системы выдачи кредитов, а также описана система, созданная именно для оценки кредитного риска по каждому заемщику-физическому лицу.

Тезисы:

1. Риск - каждое действие ведет за собой риск, и мы можем даже не подозревать о его существовании. В экономике необходимо видеть каждый риск, всю его специфику и то к чему он может привести.

2. Риск – это деятельность, связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность достижения предполагаемого результата, неудачи и отклонения от цели.

3. Риск-менеджмент – суть в том, что не стоит отклонять более выгодное предложение из за большого риска. Рис-менеджмент занимается анализом данных и выявления последствий и борьбы с ним.

4. Банки – являются посредником и вливают деньги во многие сферы государственной и общественной деятельности. И больше всех они сталкиваются с рисками. Банковские риски имею большую специфику и разбиваются на множество групп.

5. Кредит – это отношения по передачи ценностей с условием возврата и с учетом процентной ставки.

6. Кредитный риск – вероятность возникновения убытков в случае неоплаты кредитора.

7. Коммерческие банки сознательно идут на кредитные риски, с целью получения выгодны от заемщиков. Обычно неуплата долга относится к физ.лицам так как предугадать их платежную способность крайне сложно.

8. Сравнивая платежи по закрытию кредитов физических и юридических лиц, выяснили, что задолженность юр.лиц составляет всего лишь 47% от общего количества, когда у физ.лиц 123%

9. Для отслеживания кредитов физ и юр лиц были разработаны АИС.

10. Модуль EGAR E4 Banking – скоринг физ.лиц с учетом макроэкономических показателей по локальному рынку кредитования.

«CrossChecker»  Express - автоматизирует в большей степени проверку лишь поданных кредитных заявок, что существенно снижает затраты времени.

SFOUR – обеспечивает проверку подлинности документов, поведения клиента во время получения кредита, полностью анализируя заемщика.

11.  Ни одна из выше перечисленных систем не проводит качественную оценку и не предоставляет результаты клиенту.

12.  Таким образом новая система должна будет учесть ошибки и недоработки своих предшественников и на их основе должна быть создана новая АИС, отвечающая всем параметрам качественного кредитования. Если в кредите отказано, то заемщик должен знать по какой причине ему отказали, а сотрудник банка должен быть уверенным в обоснованности отказа.

13.  АИС должна быть разработана на базе MicrosoftAccess База данных 2010 года. Именно реляционная модель поможет нам решить множество поставленных перед нами задач. В ней мы предоставим полный доступ администратору и неполный для клиента банка, он сможет проследить за базовыми операциями.

14. Основная функция системы будет прописана на языке программирования С++, выбран этот язык из-за своей мощности, возможности реализации любой функции. Разработка проводится в среде MicrosoftVisualStudioUltimate 2012 года, в ней реализуется функция математического определения степени риска. По всем имеющимся методикам определения кредитного риска описываются коэффициенты, также применяется количественный метод (психологическая оценка по наводящим вопросам). В MicrosoftVisualStudioUltimate 2012 имеется возможность связывания с MicrosoftAccess, что позволяет сделать такую систему удобной и многофункциональной.

15.  Все рассмотренные АИС по выдаче кредита работают лишь в банках, в перспективе необходимо создать возможность использование этой системы в сети Интернет.

Ключевые слова:банк, рис, автоматизированные информационные системы, клиент, кредит.