Предложения по совершенствованию оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц в ОАО «Сбербанк России»

Предложения по совершенствованию оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц в ОАО «Сбербанк России»

В результате проведенного анализа деятельности ОАО «Сбербанк России» была выявлена такая проблема как рост объема просроченной ссудной задолженности по кредитам, выданным юридическим лицам. Основным способом при кредитовании заемщиков по снижению кредитного риска ОАО «Сбербанк России» является проведение оценки кредитоспособности потенциального заемщика, в ходе которой происходит оценка вероятности погашения кредита заемщиком, предполагающая анализ платежеспособности потенциального клиента в порядке, установленном ОАО «Сбербанк России», а также принятие положительного решения по заявлению на выдачу кредита или отказ в предоставлении ссуды.
Также среди проблем, выявленных в ходе анализа деятельности банка, были выявлены неавтоматизированность и трудоемкость оценки кредитоспособности юридических лиц в ОАО «Сбербанк России». Таким образом, необходимо совершенствовать применяемую ОАО «Сбербанк России» методику андеррайтинга.
Для снижения объема просроченной ссудной задолженности по кредитам, выданным физическим лицам ОАО «Сбербанк России» рекомендуется делать запросы в специализированные учреждения (такие как Пенсионный фонд РФ, ГИБДД, кредитное бюро и другие) для подтверждения достоверности предоставленных потенциальными заемщиками данных. Для снижения трудоемкости процесса оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц рекомендовано автоматизировать процесс оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц в банке путем внедрения системы «EGAR Credit Administration».
Рассмотрим подробнее каждую из предложенных рекомендаций, а также произведем оценку эффективности от их внедрения.
1. Разработка методики по подтверждению достоверности предоставленных потенциальными заемщиками данных. Для выполнения оценки достоверности предоставленных заемщиком сведений ОАО «Сбербанк России» нужно консолидировать информацию не только о трудовой занятости и получении заемщиком доходов, но также и о его расходах. Только после этого нужно делать вывод о том, сможет ли потенциальный заемщик погасить кредит. В то же время должно быть подготовлено заключение, в котором должно быть указано является ли закладываемое имущество заемщика достаточным обеспечением для предоставления ему кредита или нет.
Технологию оценки заемщиков – юридических лиц, используемую в настоящий период времени в ОАО «Сбербанк России», рекомендуется модернизировать следующим образом (рис.3.1):

















Предлагаемая к использованию в ОАО «Сбербанк России» система андеррайтинга потенциальных заемщиков состоит из двух аналитических блоков: блока анализа данных, блока принятия решений.
В блоке анализа проводится анализ сведений о заемщиках банка, о выданных кредитах и истории их погашения, анализ финансового положения организации. Блок анализа ОАО «Сбербанк России» необходимо дополнить следующими запросами:
– доходы, получаемые заемщиком (с использованием базы данных Пенсионного фонда Российской Федерации);
– недвижимость, находящаяся в собственности заемщика и организации, земельные участки, их площадь и месторасположение (с использованием базы данных Бюро технической инвентаризации и департамента Юстиции);
– наличие автотранспорта, его возраст (база данных Государственной инспекции безопасности дорожного движения);
– подтверждение данных о регистрации (несмотря на предъявление паспорта гражданина РФ, ведь сведения о регистрации могут быть сфальсифицированными – база данных Паспортно-визовой службы);
– получение сведений из специализированных кредитных бюро о наличии срочных и погашенных кредитов в иных банках.
Данные запросы необходимо осуществлять на договорной основе с согласия заемщика в режиме реального времени, в максимально возможные сжатые сроки.
Блок принятия решений применяется только для получения заключения о кредитоспособности потенциального заемщика, о возможности или невозможности выдачи ему кредита, о предельно допустимом размере кредита.
Предлагаемый метод по совершенствованию организации процесса кредитования заемщиков – юридических лиц на этапе оценки их кредитоспособности позволит ОАО «Сбербанк России» унифицировать процедуру, ускорить и удешевить ее, получить более точный, а также обоснованный результат. В результате чего произойдет снижение рисков кредитования, что обеспечит необходимую стабильность работы ОАО «Сбербанк России» и заданный уровень доходности.
Положительной стороной предложенной методики является возможность ОАО «Сбербанк России» к каждому потенциальному заемщику выработать индивидуальный подход, в рамках которого будет учтено необходимое количество характеристик. Отрицательной стороной данной оценки является трудоемкость ее, которая требует необходимой квалификации банковских сотрудников. Тем не менее, снижение трудоемкости возможно за счет автоматизации процесса, в чем и заключается одна из предложенных рекомендаций по усовершенствованию оценки кредитоспособности юридических лиц – потенциальных заемщиков ОАО «Сбербанк России».
Экономическая эффективность от использования предложенной методики оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков – юридических лиц заключается в снижении экономического ущерба ОАО «Сбербанк России» от неоплаты просроченной задолженности по кредитам. На конец анализируемого периода объем просроченной задолженности по кредитам юридическим лицам составил 401900 млн. рублей. Обязанности по андеррайтингу заемщика целесообразно вменить сотрудникам отдела кредитования без дополнительной оплаты труда, поскольку целесообразна автоматизация обслуживания клиентов в части оценки кредитоспособности потенциальных клиентов-заемщиков.
2. Для совершенствования оценки кредитоспособности заемщиков –юридических лиц в ОАО «Сбербанк России» была рекомендована автоматизация данного процесса, которая реализуется путем внедрения системы «EGAR Credit Administration». Данная система была разработана специалистами международной компании «EGAR Technology», которая специализируется в области разработки программного обеспечения для участников финансового рынка, а также является признанным лидером отрасли, получает награды за лучшие разработки от деловых изданий. В основе «EGAR Credit Administration» лежат передовые научные разработки, которые учитывают специфику российского рынка и уже были апробированы в Российской Федерации. Следовательно, данная система по автоматизации оценки кредитоспособности заемщиков является наиболее предпочтительной для ОАО «Сбербанк России».
Рассмотрим подробнее функциональные возможности и особенности системы автоматизации оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц «EGAR Credit Administration». Данная система позволяет решать задачи всесторонней оценки кредитоспособности юридических лиц, включает в себя как традиционные возможности оценки кредитоспособности юридических лиц, так и принципиально новые элементы.
Одна из ключевых особенностей системы заключается в возможности реалистично проводить оценку кредитоспособности юридического лица исходя из динамики экономических показателей, независимо от наличия, состояния кредитной истории заемщика. При этом полученный результат учитывает конкретный тип кредитного продукта, который предлагается заемщику, а также особенности локального рынка кредитования (региона страны или города).
Система оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков – юридических лиц по информации, указанной ими в заявлениях на получение кредита на основе анализа исторических данных и применения современных макроэкономических моделей, применяется в ходе проведения андеррайтинга заёмщиков по всем видам кредитов.
По результатам оценки происходит формирование отчетов с обоснованием принятого решения о кредитоспособности потенциального заемщика – юридического лица. Поддерживаются функции «EGAR Credit Risk» – расчет рисков по портфелю, поведенческий анализ (EGAR Behavior Scoring), «EGAR Leasing» - решения для оценки кредитоспоосбности лизинговых компаний, и другие функции.
Система «EGAR Credit Administration» также поддерживает следующие возможности:
– оценку и ведение истории кредитоспособности заемщика и внутреннего рейтингования на основе финансовой и управленческой отчетности, а также анкет для индивидуальных предпринимателей;
– определение обоснованной величины резерва средств по каждому виду кредита;
– расчет вероятности дефолта заемщика.
Система «EGAR Credit Administration» реализована на промышленной платформе, поддерживает многотерминальную сеть удаленных рабочих мест, обеспечивающих комплексное управление процессом оценки кредитоспособности заемщика – юридического лица (от ввода анкетных данных с гибкой настройкой форм до оперативного принятия решения по кредитной сделке). В качестве дополнительного информационного сопровождения автоматизированной системы «EGAR Credit Administration», компания EGAR Technology оказывает консалтинговые услуги по разработке розничных кредитных продуктов и сопровождающих их бизнес-процессов. Всё это что очень актуально для ОАО «Сбербанк России», так как данный банк имеет большую и разветвленную филиальную сеть.
Экономическая эффективность предлагаемых мероприятий, которые направлены на совершенствование системы оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц в ОАО «Сбербанк России» содержится в следующем:
– уменьшение объема просроченной ссудной задолженности юридических лиц;
– сокращение отчислений в обязательный резерв на возможные потери по ссудам;
– снижение трудоемкости оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц;
– увеличение активных операций банка за счет увеличения числа заемщиков, причиной чего послужит более точная оценка кредитоспособности потенциальных заемщиков – юридических лиц.
Использование разработанных мероприятий позволило бы ОАО «Сбербанк России» более точно оценивать платежеспособность потенциальных заемщиков и избежать роста просроченной задолженности. В результате внушительный объем денежных средств мог быть направлен на расширение активных операций ОАО «Сбербанк России».

3.2 Расчет экономического эффекта от внедрения предложенных рекомендаций

Произведем оценку эффективности от внедрения системы автоматизации кредитоспособности юридических лиц – потенциальных заемщиков ОАО «Сбербанк России». Использование системы «EGAR Credit Administration» следующим образом повлияет на финансовые показатели деятельности ОАО «Сбербанк России»:
– появится возможность сокращения численности работников кредитного отдела в случае негативного влияния возможного в будущем финансового кризиса в стране;
– снижение доли физического труда;
– повышение заинтересованности сотрудников в результатах своего труда;
– получение более объективных оценок качества труда работников кредитного отдела;
– повышение профессионального уровня работников кредитного отдела, причиной чему послужит высвобождение времени для изучения законодательных и нормативных актов, экономического анализа.
Затраты на приобретение и внедрение автоматизированной системы «EGAR Credit Administration» включают в себя:
– расходы на приобретение программного обеспечения;
– оплату труда программиста, который будет устанавливать программное обеспечение, а также обучать сотрудников;
– отчисления с заработной платы (отчисления в ФСС, ФОМС, ПФР).
Произведем расчет затрат по следующей формуле:
, (3.1)
где Зп – часовая заработная плата программиста, рублей;
То– время на обучение персонала, часов;
Кс – коэффициент отчислений на социальные нужды, %;
Спр – стоимость программы, рублей.
С учетом заработной платы программиста 600 рублей в час, ставки взносов в ФСС, ФОМС, ПФР 30%, затраты на установку программного обеспечения составят 48720 рублей из расчета на один офис (табл.3.1).
Таблица 3.1
Расчет затрат ОАО «Сбербанк России» на внедрение автоматизированной системы «EGAR Credit Administration» в одном офисе.
Показатели Условное обозначение Единица измерения Значение показателя
Средняя заработная плата программиста в час Зп руб. 600
Время на обучение персонала То час 24
Взносы в ФСС, ФОМС, ПФР Кс % 30
Стоимость программы Спр руб. 30000
Всего К руб. 48720

Следовательно, затраты ОАО «Сбербанк России», связанные с внедрением системы «EGAR Credit Administration» составят 48720 рублей в расчете на автоматизацию процессе оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц в одном офисе ОАО «Сбербанк России».
Расчет экономического эффекта от внедрения системы «EGAR Credit Administration» определяется увеличением скорости обработки информации. При автоматизации оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц происходит уменьшение времени физического труда, и как следствие этого – сокращение расходов на оплату труда. В табл.3.2 представлены результаты произведенных расчетов.
Таблица 3.2
Расчет затрат на внедрение автоматизированной системы «EGAR Credit Administration» в расчете на один офис ОАО «Сбербанк России»
Показатели Единица измерения Значение показателя
При ручной оценке кредитоспособности заемщиков – юридических лиц
Количество сотрудников кредитного отдела, занятых оценкой кредитоспособности заемщиков – юридических лиц Чел. 9
Трудоемкость оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц чел. – час. 9чел*20дней*8 час.= 1440 чел-час.
Среднечасовая оплата труда руб. 300
Взносы в ФСС, ФОМС, ПФР % 30
Расходы на оплату труда, всего руб. 1440чел.-час.*300 руб.*130%=561600 руб.
При автоматизированной оценке кредитоспособности
заемщиков – юридических лиц
Количество сотрудников кредитного отдела, занятых оценкой кредитоспособности заемщиков – юридических лиц чел 3
Трудоемкость оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц чел. – час. 3 чел.*20 дней *8 час. = 480 чел-час.
Среднечасовая оплата труда руб. 300
Взносы ПРФ, ФОМС, ФСС % 30
Расходы на оплату труда, всего руб. 480чел.-час.*300 руб.*130 % = 187200 руб.
Эффект от использования руб. 561600-187200= 374400 руб.

Экономический эффект от внедрения системы «EGAR Credit Administration» характеризуется показателями, отражающими соотношение затрат и результатов. Как видно из табл.3.2, экономия от внедрения автоматизированной системы «EGAR Credit Administration» в одном офисе составляет 374400 рублей. Экономический эффект за минусом затрат на установку программы (48720 рублей) составит 325680 рублей в расчете на один офис ОАО «Сбербанк России».
В настоящее время сеть ОАО «Сбербанк России» составляет 11675 филиалов и дополнительных офисов. Экономический эффект от автоматизации всей филиальной сети составит 3802,3 млн. рублей:
325680 рублей * 11675 офисов = 3802,3 млн. рублей
Проведенные расчеты показали, что внедрение системы «EGAR Credit Administration» для автоматизации оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц в ОАО «Сбербанк России» целесообразно, так как расчеты показали высокую эффективность данного предложения.
Высвобожденные денежные средства в сумме 3802,3 млн. руб. ОАО «Сбербанк России» может направить на расширение объема активных операций. За счет автоматизации оценки кредитоспособности и более эффективной оценки достоверности анкетных данных заемщика сократится число отказов в кредите по причине ошибочных решений.
Средняя процентная ставка по кредитам для юридических лиц в ОАО «Сбербанк России» составляет 15% годовых. Рассчитаем сумму доходов, если предоставить юридическим лицам кредиты на общую сумму 3802,3 млн. руб.:
3802,3 млн. рублей*1,15 = 4372,6 млн. рублей
Средний риск при кредитовании юридических лиц примем в размере 1,5%. С учетом банковского риска доходность кредитования юридических лиц в ОАО «Сбербанк России» составит 4307,01 млн. рублей.
4372,6*(1- 0,015) = 4307,01 млн. рублей
Следовательно, за счет совершенствования системы оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц процентные доходы ОАО «Сбербанк России» увеличатся на 4307,01 млн. руб. в год.
Таким образом, была доказана целесообразность совершенствования оценки кредитоспособности заемщиков – юридических лиц в ОАО «Сбербанк России», как следствие этого, будет решена одна из важнейших проблем в банковском секторе Российской Федерации, а именно произойдет снижение уровня просроченной задолженности по кредитам юридическим лицам, выданных в ОАО «Сбербанк России».