Скоринговая модель оценки должников
Сокращения размера просроченной задолженности можно достичь путем ужесточения анализа клиента при выдаче кредита или улучшения работы по взиманию долгов.
В настоящее время основная часть мероприятий касается оценки должника до предоставления кредита. Для этого используются различные методы получения кредитной истории и расчета скорингового балла в ОАО «НБКИ». Однако мероприятиям по предупреждению возникновения задолженности не уделяется должного внимания.
Для оптимизации процесса кредитования необходимо понимать, какие факторы могут влиять на возникновение и постоянное увеличение просрочки.
На основе экспертных оценок были выявлены параметры, которые могут оказывать влияние на размер просроченной задолженности:
1) Возраст клиента.
2) Сумма кредита.
3) Срок возникновения просроченной задолженности.
4) Соотношение просрочки и основного долга.
5) Количество дней просрочки.
6) Регион выдачи кредита.
По данным параметрам был проведен анализ влияния факторов на размер просрочки. Для каждого параметра были выделены определенные интервалы. Суть анализа заключалась в определении количества кредитов, которые по тому или иному параметру попадут в интервал. Результаты анализа приведены в таблице 3.7.
Таблица 3.7 - Группировка параметров для анализа
Возраст, лет | Количество человек | Сумма кредита, тыс. руб. | Количество человек | Срок просрочки, дней | Количество человек | Доля просрочки, % | Количество человек | Сумма просрочки, тыс. руб. | Количество человек |
20-30 | до 100 т.р. | 1-30- | менее 20 | до 20 | |||||
31-40 | 101-200 | 31-90 | 21-50 | 21-50 |
Продолжение таблицы 3.7.
41-50 | 201-300 | 91-180 | 51-70 | 51-70 | |||||
больше 51 | 301-500 | 181-360 | 71-100 | 71-100 | |||||
501-700 | больше 360 | больше 100 | свыше 101 | ||||||
700- 1000000 |
Полученные результаты представлены на рисунках 3.2 -3.6.
Рисунок 3.2 - Зависимость количества клиентов, имеющих просрочку от возраста заемщика
Рисунок 3.3 - Зависимость количества клиентов, имеющих просрочку от суммы просрочки
Рисунок 3.4 - Зависимость количества клиентов, имеющих просрочку от срока просрочки
Рисунок 3.5 - Зависимость количества клиентов, имеющих просрочку от доли просрочки в величине основного долга
Рисунок 3.6 - Зависимость количества клиентов, имеющих просрочку от суммы просроченной задолженности
Таким образом, можно сделать вывод, наибольшее количество людей имеет просрочку от 31 до 90 дней, сумму кредита 101-200 тыс.руб. при просроченной задолженности на сумму 21-50 тыс.руб. При этом на просрочку выходят заемщики в возрасте 20-30 лет. Кредиты со сроком просрочки входят в портфель №3 (сомнительные ссуды) со ставкой резервирования 20%.
Следовательно, в целях предотвращения увеличения резерва за счет ухудшения качества ссуд необходимо предусмотреть мероприятия, позволяющие не допускать попадания ссуд в этот портфель. Для этого банком может быть предусмотрена особая методика работы с просрочкой. В настоящее время существуют несколько стадий работы с кредитом:
1) SOFT — используется на ранних стадиях просрочки (автоинформатор, звонки , смс, почтовая рассылка).
2) Hard -звонки, выезд по мету жительства или регистрации предприятия.
3) Legal - механизмы обращения в суд. Если суд выносит решение о выплате, то присоединяются судебные приставы.
4) Продажа кредита- работа коллекторских агентств.
При этом основным критерием выбора стадии работы с кредитом служит срок просрочки. Следовательно, для оптимизации процесса работы с должником необходимо проводить зависимость не только от срока просрочки, но и других факторов.
Возникновение просрочки зависит от многих факторов. По некоторым из них поведение клиента можно предугадать.
Факторы для оценки поведения клиента:
1) Возраст клиента.
2) Сумма кредита.
3) Срок возникновения просроченной задолженности.
4) Соотношение просрочки и основного долга.
5) Количество дней просрочки.
6) Регион выдачи кредита.
7) Семейное положение.
8) Сумма ежемесячного платежа.
9) Количество выходов на просрочку.
10) Количество сдержанных обещаний.
На основании существующих технологий и данных параметров можно предложить модель скоринговой оценки должника и соответственно выбора методов взыскания задолженности.
Согласно методике предполагается разделение всех должников на несколько групп: хорошие, средние, плохие и очень плохие. Попадание в ту или иную группу зависит от количества набранных баллов. Баллы выставляются исходя из значений параметров в скоринговой карте. Скоринговая карта оценки представлена в таблице 3.8.
Таблица 3.8 - Скоринговая карта оценки должника
Балл | Вес | |||||||
Возраст клиента, лет | 0,09 | более 51 года | 25-21 | 26-30 | 46-50 | 41-45 | 35-31 | 40-36 |
Сумма кредита, тыс. руб | 0,09 | более 1000 | 101-200 | До 100 | 701-100 | 501-700 | 201-300 | 301-500 |
Соотношение просрочки и основного долга, % | 0,13 | более 100 | 71-100 | 31-50 | 21-30 | 51-70 | 11-20 | менее 10 |
Количество дней просрочки, дни | 0,15 | больше 361 | 181-360 | 151- 180 | 91-150 | 61-90 | 31-60 | 1-30 |
Общий скоринговый балл рассчитывается по формуле (3.1):
(3.1)
где В – вес фактора,
S – степень проявления.
В зависимости от набранного количества баллов заемщик определяется в определенную группу. Деление по группам представлено в таблице 3.9.
Таблица 3.9 - Группы должников
Количество баллов | Группа должников |
70-50 | хороший заемщик |
49-35 | средний |
20-34 | плохой |
19-10 | очень плохой |
Данное разделение на группы позволяет использовать различные методы работы по взысканию долгов, не дожидаясь только определённого срока просрочки. Например, если заемщик плохой, банк может не дожидаясь просрочки 90 дней, продавать данные кредит коллекторам и начать судебные разбирательства. Это значительно способно сократить расходы по передаче долгов коллекторам и увеличить вероятность взыскания долгов. К тому же, чем меньше срок просрочки, тем меньше сумма задолженности. Следовательно, клиент имеет больше возможностей погасить кредит.
Методы работы с должниками приведены в таблице 3.10.
Таблица 3.10 - Методы работы с должниками
Количество баллов | Группа должников | Методы |
70-50 | хороший заемщик | 1 стадия работы с кредитом (звонки, автоинформатор, SMS- напоминание) |
49-35 | средний | Звонки заемщику и его родственникам. Например, если заемщик студент - звонки родителям, если заемщик имеет зарплатную карту, выпущенную Банком- звонки работодателю и т.д. |
20-34 | плохой | стадия работы с кредитом Legal, возможно продажа коллекторам |
19-33 | очень плохой | Продажа коллекторам |
В следствие данного мероприятия все должники делятся не только в зависимости от срока просрочки, но и в зависимости от характера поведения. Данное разделение позволяет применять различные меры по борьбе с просрочкой не только дожидаясь попадания кредита в определенный портфель. Например, если заемщик относится к группе «хороший» достаточно обойтись звонками и напоминаниями, не прибегая к помощи коллекторов. И напротив, для должника со сроком просрочки всего от 1 до 30 дней, но относящегося к группе «плохой» или «очень плохой», можно применять продажу коллекторам не дожидаясь срока 90 дней. Таким образом, такой способ борьбы с просрочкой позволяет оптимизировать структуру портфелей так, чтобы ухудшение качества ссуд происходило по наименьшему количеству кредитов.
Для реализации данного мероприятия сотрудниками банка должны быть осуществлены настройки по новому функционалу. Виды работ и затраты на осуществление настроек приведены в таблице 3.11.
Таблица 3.11 - Описание работ по настройке функционала
Наименование работы | Трудозатраты,час | Общие затраты, руб. |
Подготовительные мероприятия | 51,2 | 14600,00 |
Создание рабочей группы | 36 | 10250,00 |
Менеджер проекта | 6250,00 | |
Технолог | 2000,00 | |
Программист | 2000,00 | |
Определение целей внедрения | 11,2 | 3100,00 |
Менеджер проекта | 4,8 | 1500,00 |
Технолог | 4,8 | 1200,00 |
Программист | 1,6 | 400,00 |
Постановка задачи | 4 | 1250,00 |
Менеджер проекта | 1250,00 | |
Подготовка технического задания | 57,6 | 18800,00 |
Написание ТЗ | 4000,00 |
Продолжение таблицы 3.11.
Технолог | 4000,00 | |
Согласование ТЗ (1 круг) | 28,8 | 7600,00 |
Менеджер проекта | 6,4 | 2000,00 |
Технолог | 4000,00 | |
Программист | 6,4 | 1600,00 |
Исправление замечаний | 4,8 | 1200,00 |
Технолог | 4,8 | 1200,00 |
Согласование ТЗ (2 круг) | 6000,00 | |
Менеджер проекта | 6,4 | 2000,00 |
Технолог | 4000,00 | |
Внедрение проекта | 6000,00 | |
Технолог | 2250,00 | |
Программист | 1500,00 | |
Программист (система) | 2250,00 | |
ИТОГО | 39400,00 |
Данный перечень работ является стандартным для большинства внедрений.
Экономический эффект от внедрения модели будет выражаться сокращением резервов на возможные потери и соответственной увеличении прибыли. Расчет сокращения резерва определяется по формуле (3.2).
(3.1)
где – доля сокращения резерва.
По данным экспертов внедрение скоринговой модели оценки должников способна сократить задолженность примерно на 40-45%. Определим эффект от мероприятия.
Сумма резерва на просроченную задолженность по кредитам физическим лицам на 01.01.2013 составляет 4346 млн. руб. Расчет эффекта от мероприятия 1 приведен в таблице 3.12.
Таблица 3.12 - Расчет эффекта от реализации скоринговой модели
Статья расхода/дохода | Возможный эффект |
Уменьшение резерва на возможные потери | 0,4 4346=1738,4 |
Затраты на реализацию мероприятия | 0,04 млн.руб. |
Итог | 1738,36 млн. руб. |
Изменение финансовых показателей вследствие проведения мероприятия приведено в таблице 3.13.
Таблица 3.13 - Изменение показателей работы банка после проведения мероприятия1
Наименование статьи | На 01.01. 2013 год | После мероприятий | Изменение |
млн.руб. | млн.руб. | млн.руб. | |
Доходы | 26171,069 | 26171,069 |
Продолжение таблицы 3.13.
Расходы, в т.ч. | 20983,64 | -1738,36 | |
Процентные расходы | |||
Изменение резерва на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности, средствам размещенным на корреспондентских счетах, а также начисленным процентных доходам, всего | 2592,6 | 1738,4 | |
Комиссионные расходы | |||
Изменения резерва по прочим потерям | |||
Операционные расходы | 9773,04 | +0,04 | |
Прибыль до налогообложения | 5187,43 | 1738,36 |
Таким образом, введение скоринговой модели приведет к сокращению резервов на 1738,4 и соответственно увеличению прибыли на 1738,36 млн. руб.
Дата добавления: 2015-07-30; просмотров: 2026;