Кредитование в России

__________________

Источник: составлено автором на основании предложенной модели кредитования

 

Данное сотрудничество банка с Гарантийным фондом будет являться положительным для обеих сторон (Таблица 4).

Таблица 4.

Преимущества  кредитования под гарантии Регионального  гарантийного фонда.

Сторона сотрудничества	«+»
Региональный  фонд	возможность поддержания значимого сектора экономики
Сбербанк	снижение издержек на анализ клиента, нет необходимости  проверки залога
Клиент	больше шансов получить кредит нет необходимости  предоставления залога снижение процентной ставки

___________________

Источник: составлено автором

 

Рассмотрим  более подробно положительные стороны от данного сотрудничества для Сбербанка и рассчитаем эффективность (в сравнении с кредитованием под залог товаров в обороте). Исходные данные: форма предоставления – кредит,  сумма – 1 000 000 рублей, срок кредитования 1 год, оценочная стоимость залога – 2 100 00, дисконт – 0,5, залоговая стоимость, категория качества клиента – 2, формируемая на индивидуальной основе (отчисление 1%).

Таблица 5.

Расчет эффективности  применения гарантии как основного  вида обеспечения.

Наименование	Залог товаров в обороте	Гарантия регионального  гарантийного фонда
Затраты на анализ финансового состояния заемщика и согласование со службами, час.	8	4
Затраты на анализ финансового состояния заемщика и согласование со службами, руб**	8*151,5=972	4*970=606
Затраты на проверку залога, час.	2-4*	0
Затраты на проверку залога, руб	2*151,5=303 4*151,5=606	0
Возврат денежных средств в случае невыплаты кредита, %	50%	70-80%
Время принятия решения, дн.	5	3
Уровень риска	высокий	низкий

* - в зависимости от удаленности склада, количества товаров

** - при стоимости  1 часа работы кредитного инспектора 151 рубль 50 копеек.

___________________

Источник: рассчитано автором.

 

Как видно из данной таблицы, в случае использования  данного обеспечения банк может  уменьшить свои временные затраты  в 2,5-3 раза, при этом высвободится дополнительна единица рабочей силы (экономия в месяц 20 000 рублей), а экономия банка составит  из расчета затрат на выдачу одного кредита 820,5 рублей (в случае невыполнения заемщиком своих обязательств 250 820 рублей). То есть банк может сократить свои издержки в общей сложности на 30-32%.

Скоринговая система с применением модулей – минимизация человеческого фактора.

Для минимизации  человеческого фактора, который  может привести к искажениям оценки кредитного риска, необходима разработка автоматических элементов системы. Для этого, например, Сбербанку  можно использовать скоринговую систему, позволяющую на основе анализа определенных универсальных показателей, рассчитываемых по заданному алгоритму, оценить степень кредитоспособности отдельного клиента и принять эффективное решение относительно объемов и сроков предоставляемого финансирования.

В качестве дополнения целесообразным представляется использование  специальной автоматизированной системы  управления кредитными рисками, в состав которой могут входить следующие модули.

1. Модуль анализа  (кредитное заключение).

Состоит из: критериальной  части (формирование оценки заемщика по отраслевым критериям на основе проверки соответствия параметрам внутриотраслевых продуктов; финансово-экономической части (анализ заемщика по финансово-экономическим показателям с учетом отраслевой специфики – автоматическая проверка данных на достоверность, формирование балла отсечения кредитных заявок и рекомендаций по кредитному решению); залоговой части (соотнесение предлагаемого заемщиком обеспечения с утвержденным в банке приоритетом по залогу).

2. Модуль управления  рисками. Содержит допустимые  варианты значений интегральной  оценки заемщика (на основе данных, поступающих из модуля анализа), а также перечень и параметры сформированных показателей (о клиенте, отрасли, филиалу), используемых в системе принятия решения. Поддерживает настройку автоматического контроля уровня дефолта по конкретным отраслям, в регионах, точках продаж и соответствующего лимита кредитного риска.

3. Модуль определения  решения (рекомендации по решениям). Содержит варианты ответов по  кредитным заявкам на основании  комплексной оценки. Формирование  ответов происходит на основе  обработки данных, поступивших из  предыдущего модуля.

Отличие предлагаемой автоматизированной системы от скоринговых  программ состоит в том, что данная модель позволяет сформировать объективное  представление о процессе оценки, в то время как скоринговые  инструменты однозначно определяют кредитное решение.

Для более качественной оценки в такой системе необходимо учитывать и субъективную оценку предприятия-заемщика, улучшение которой  возможно за счет профессионального  подбора и стабилизации кадрового  состава банка, повышения уровня его квалификации, а также установления более высоких критериев ответственности специалистов за принимаемые решения.

В данном направлении  Сбербанк мог бы активно сотрудничать с Компанией 1С, которая активно внедряется в рынок банковских услуг.

Для более подробного анализа рассмотрим Таблицу 6.

Для сравнения  возьмем с одной стороны скоринговую  модель оценки финансового положения  и рисков с применением модулей, с другой –  анализ работниками  подразделений

 

Таблица 6.

Расчет эффективности  применения различных методик анализа.

Наименование	Скоринговая модель с применением модулей	Анализ специалистами  банка
Затраты на покупку  прикладных систем, руб.	100 000	25 000
Затраты на обучение сотрудников, руб.	5 000	1 000
Число сотрудников  на 1 заявку, чел.	1	3
Затраты на анализ финансового состояния одним работником, час.	8	14
Затраты на анализ финансового состояния одним  работником, руб.	8*151,5=1 212	14*151,5=2 121
Субъективный  фактор	отсутствует	присутствует
Средние затраты  банка на анализ 1 кредитной заявки	318+1212=1 530	78+3*2121=6 441
Экономия времени  на рассмотрение 1 заявки, час.	6	-
Снижение затрат банка	+	-
Реальная экономия при рассмотрении 1 заявки, руб.	4 900	-

* - средние затраты  на 1 заявку

___________________

Источник: рассчитано автором.

Таким образом, из данной таблицы видно, что при применении данного метода анализа заявки, Сбербанк:

во-первых, снизит свои риски, в связи с исключением  фактора человеческого риска, за счет снижении риска и затрат позволит опустить процентные ставки по кредиту  на 2-3 процентных пункта;

во-вторых, снизив временные затраты на рассмотрение заявки в 1,8 раз, получит возможность  за меньшее время рассмотреть  большее количество заявок, что приведет к увеличению доходов банка. Например, при выдаче кредита банк взимает  плату за выдачу, допустим, в размере 0,5% от суммы кредита 1 000 000 рублей. То, при применении второго метода, банк за 2 дня рассмотрит и выдаст только один кредит и получит доход в сумме 5 000 рублей, а при применении  первого метода банк за те же два дня рассмотрит и выдаст два кредита и получит доход – 10 000 рублей.

В-третьих, такая  модель позволит высвободить в среднем 2 штатные единицы, что позволит сэкономить банку в месяц порядка 40 000 рублей, в год – 480 000 рублей.

В-четвертых, позволит привлечь тех клиентов малого бизнеса, которые отказывались от услуг Сбербанк только из-за долгого рассмотрения заявок. Это позволит увеличить прибыль банка по итогам работы года в среднем на 1%.

Работа  с портфелем проблемных ссуд.

Рост и развитие кредитования малых предприятий  имеет и обратную сторону для банка – увеличение проблемной задолженности. Сбербанк неизбежно сталкивается с проблемами сомнительных долгов, как бы эффективно ни было организовано управление кредитными рисками. Проблемным считается кредит, по которому клиент не способен выполнять условия заключенного соглашения и существует потенциальная возможность частичной или полной утраты его для банка.

При организации  работы с просроченной задолженностью банк может использовать следующие  варианты сокращения портфеля проблемных ссуд: 

1. формирование в банке отдела по работе с просроченной задолженностью или соответствующее расширение функций юридической службы;

2. Сбербанк может принять решение не заниматься самостоятельно портфелем просроченной задолженности, используя следующие возможности: продать его с дисконтом или передать его на обслуживание специализированной компании, занимающейся сбором платежей, –  коллекторскому агентству. 

Сравним вида работы с проблемной задолженностью (Таблица 8).

Для начала определим  исходные параметры структуры просроченных ссуд (Таблица 7).

Таблица 7.

Исходные параметры  просроченных ссуд.

Наименование	Показатель	Основание
Минимальное значение просроченного основного долга, руб.	500 000	определена  на основе средней минимальной ссудной  задолженности СМП
Просрочка, дн.	180	на основе регламентной базы; невозможности по истечении данного времени  реструктурировать данную задолженность
Наличие обеспечение, ликвидность	низкая	при высокой  ликвидности залога у банка есть боль возможности реализовать залог по высокой стоимости

___________________

Источник: составлено автором.

Для наглядности  сравнения рассмотрим сумму просроченных долгов равной 10 000 000 рублей.

Таблица 8.

Сравнение и  расчет эффективности предлагаемых способов работы с просроченной задолженностью

Показатель	Продажа с дисконтом	Обслуживание  долга коллекторской компанией	Самостоятельное сопровождение
Основание	договор уступки  права требования к должнику	договор поручения	-
Гарантия получения  денег	+	-	-
Возможность реинвестирования денежных средств (оперативное вложение денег в оборот)	+	-	-
Учитываемость долга на балансе банка,%	-	100	100
Создаваемый резерв, %	-	100	100
Затраты, связанные  с сопровождением просроченной задолженности (судебные расходы, осмотр залога), руб	-	-	600 000
Получаемы процент  от суммы основного долга банком,%	5	60	70
Получаемая  сумма  банком, руб.	500 000	6 000 000	7 000 000
Трудозатраты  сотрудников банка, %	-	-	100
Издержки банка  по трудозатратам 2 сотрудников в  год, руб.	-		2*(264ч*151,5руб) =2*39 996=79 992
Общие затраты, руб.	-	-	579 992
Получаема сумма  в итоге, руб.	500 000	6 000 000	6 420 000