<< Список статей

Гараган Сергей Александрович,
начальник отдела бизнес-анализа ООО «КроСистем»,
доктор технических наук

Павлов Олег Анатольевич,
заместитель генерального директора ООО «КроСистем»

В статье рассматривается проблема автоматизации проверки благонадежности потенциальных заемщиков – юридических лиц в банках. Показано место этого процесса среди операций по оценке заемщика, описаны организационные и экономические факторы, обуславливающие целесообразность его автоматизации. Приведены основные требования к автоматизированной системе проверки благонадежности потенциальных заемщиков, принципы ее построения и основные этапы функционирования.

Кредитование юридических лиц сейчас является одним из наиболее важных направлений деятельности банков. На начало 2010 года доля корпоративных заемщиков в кредитном портфеле российских банков в 3,5 раза превышала долю физических лиц. За 2009 год объем кредитов, предоставленных физическим лицам, сократился на 11%, а сумма кредитов и прочих размещенных средств, предоставленных нефинансовым организациям, выросла на 0,3%, при этом 41% банков увеличили корпоративный кредитный портфель.

В текущем году будет увеличен в 4,5 раза объем поддержки на кредитование малого и среднего бизнеса через Российский банк развития (РосБР) и банки-партнеры. По данным РосБР, в 2010 году объем поддержки кредитования малого и среднего бизнеса составит 100 млрд. рублей.

Таким образом, можно ожидать, что в ближайшей перспективе многие банки будут принимать дополнительные меры по привлечению корпоративных заемщиков. Однако это должны быть заемщики «качественные», т. е. удовлетворяющие ужесточившимся в период кризиса требованиям кредитных организаций. Соответствие потенциального заемщика этим требованиям проверяется на этапе рассмотрения кредитной заявки в процессе оценки заемщика, который может включать следующие операции:

– проверка благонадежности потенциального заемщика;
– скоринговая оценка;
– оценка финансового положения заемщика.

Проверка благонадежности производится с целью, во-первых, проверки достоверности сведений о себе, представленных рассматриваемой организацией, и, во-вторых, оценки ее благонадежности как заемщика.

Скоринговые методы для оценки юридических лиц применяются реже, чем применительно к физическим лицам. Эти методы предусматривают формирование правил (скоринговых карт) принятия решения (рекомендации) о выдаче кредита на основе имеющейся статистики погашения кредитов, связанной с признаками, характеризующими заемщика. При создании скоринговых карт обычно используются данные о результатах кредитования за достаточно продолжительный период (до нескольких лет). Поскольку нынешняя экономическая ситуация существенно отличается от имевшей место год и более назад, указанные данные могут иметь значительные отличия от характерных для современной обстановки. Выводы, получаемые на основе таких данных, вряд ли могут быть адекватными сегодняшним условиям.

Необходимо отметить, что скоринг ни в коем случае не может использоваться взамен проверки благонадежности. Более того, использование скоринговых методов до такой проверки либо параллельно с ней представляется малоэффективным. Это объясняется тем, что основным условием успешных действий мошенников является их маскировка под благонадежных заемщиков, т. е. стремление приобрести документы, содержащие признаки, характерные для большинства добросовестных клиентов банка. По таким признакам скоринговая система вероятнее всего выдаст положительное заключение. Но она не способна учитывать достоверность документов и других данных о заемщике, которая оценивается в процессе проверки его благонадежности. Поэтому из заключения о неблагонадежности потенциального клиента следует вывод о вероятной недостоверности представленных им данных и, следовательно, необходимость автоматического аннулирования положительных результатов как скоринговой оценки, так и оценки финансового положения заемщика, основанных на использовании этих данных.

Иногда скоринговую оценку проводят до проверки благонадежности с целью сокращения затрат на проверку тех потенциальных клиентов, которые получили негативную оценку скоринга. Такое сокращение действительно может быть достигнуто, однако следствием отказа от проверки благонадежности является потеря данных об организации, возможно, являющейся прикрытием для мошенников, которая может обратиться к банку повторно, «подчистив» некоторые показатели. Если сведения о таком предприятии уже имеются в базе данных (БД) о проверявшихся объектах, выявление возможного мошенничества становится более вероятным. При этом потери банка от успешной мошеннической операции могут значительно превысить экономию от сокращения количества проверявшихся организаций.

Целесообразность автоматизации процесса проверки благонадежности обусловлена следующими факторами.

Организационные факторы

1. Необходимость поиска информации во внутренних и внешних информационных ресурсах.

В настоящее время получили развитие сетевые сервисы, обеспечивающие доступ к информации, пригодной для использования при проверке благонадежности потенциальных заемщиков, и можно ожидать дальнейшего расширения возможностей подобных сервисов. Такие услуги предоставляются как государственными органами, так и частными структурами (например, бюро кредитных историй). Особенно выгодными для автоматизации проверок являются информационные ресурсы, обеспечивающие прием формализованных запросов и выдачу ответов в формализованном виде. Эти ресурсы являются внешними источниками информации для проверки. Различные базы данных, которые могут быть развернуты и использованы в банке, относятся к внутренним информационным ресурсам. Для наиболее эффективного использования всех источников в едином процессе проверки средства его автоматизации должны обеспечивать доступ ко всем информационным ресурсам, т. е. создание и отправку запросов в необходимых форматах, получение ответов на запросы, извлечение из них значимой информации, ее сохранение и представление пользователям.

2. Необходимость сохранения и использования данных о потенциальных заемщиках, результатах их проверки и кредитования.

Одним из наиболее ценных ресурсов банка, который практически невозможно приобрести за деньги, является информация о заемщиках данного банка и выполнении ими финансовых обязательств. Эта информация учитывает состав и характеристики кредитных продуктов, клиентской базы, филиальной сети банка, его кредитной и маркетинговой политики, т. е. все факторы, влияющие на результаты кредитной деятельности конкретной кредитной организации. Использование такой информации обеспечивает снижение кредитного риска и предотвращение кредитного мошенничества, в связи с чем необходимо создание хранилища данных, обеспечивающего ее автоматизированное накопление, хранение и использование, в составе средств автоматизации проверки благонадежности.

3. Необходимость применения единых методов и технологий проверки заемщиков, обратившихся в различные подразделения банка.

В случае отсутствия единой автоматизированной системы проверка потенциальных заемщиков осуществляется обычно в региональных подразделениях банка. При этом возможны различные интерпретации документов, регламентирующих проведение проверки, что ведет к различным подходам в оценке потенциальных заемщиков, то есть к искажениям кредитной политики банка.

4. Необходимость предотвращения преднамеренных и ошибочных действий сотрудников, ведущих к нанесению ущерба банку.

При проверке благонадежности юридических лиц необходимо учитывать, что суммы кредитов, предоставляемых корпоративным заемщикам, могут быть достаточно значительными. В связи с этим мошенники при подготовке к получению кредита от имени юридического лица могут выделить крупные суммы на подкуп сотрудников, осуществляющих проверку благонадежности, с целью склонить их к выдаче положительного заключения по данному юридическому лицу, невзирая на возможные несоответствия требованиям банка. Для предупреждения подобных явлений, а также ошибочных действий сотрудников, которые могут привести к выдаче неверного заключения по результатам проверки, необходимо автоматизировать процесс проверки потенциальных заемщиков таким образом, чтобы все действия сотрудников автоматически фиксировались, а в случае их явного несоответствия заданной логике выполнения операций сообщение об этом выдавалось руководителю процесса для анализа ситуации и принятия необходимых мер. Также может быть предусмотрена возможность автоматического контроля полноты проведенных операций и блокировка выдачи заключения при их неполной реализации. Кроме того, ограничение возможности преднамеренных недобросовестных действий сотрудников обеспечивается автоматизацией распределения рассматриваемых заявок между ними.

Экономические факторы

1. Целесообразность концентрации процессов проверки в банке с целью рационального использования ресурсов.

Сосредоточение деятельности по проверке благонадежности в едином центре (либо при больших потоках заявок – в нескольких центрах) обеспечивает наиболее рациональное использование человеческих, технических и информационных ресурсов. При децентрализованном варианте организации процесса необходимо на каждом объекте, где проводятся проверки, иметь достаточные ресурсы для обработки потока заявок, близкого к максимальному. Пиковые значения интенсивности потока заявок в различных регионах могут не совпадать по времени, в результате чего часть ресурсов может быть не задействована. В случае централизации процесса неравномерность загрузки территориальных объектов сглаживается и ресурсы используются более рационально. Возможность централизации обеспечивается наличием автоматизированной системы проверки благонадежности и ее сопряжением с банковскими информационными системами.

2. Целесообразность повышения эффективности деятельности сотрудников банка за счет автоматизации рутинных и стандартных операций, рациональной организации процесса проверки.

Значительных трудозатрат требуют такие операции, как ввод данных о проверяемых объектах, задание параметров поиска информации, которые в большинстве случаев являются стандартными, визуальное сравнение полученной при поиске информации с данными проверяемого объекта. Большая часть этих операций может быть автоматизирована в рамках создания единой системы проверки благонадежности и ее интеграции с банковскими информационными системами. Это позволяет загружать информацию, которую вводят операторы фронт-офиса, автоматически определять параметры поиска по характеристикам заявки и кредитного продукта, а также проводить сравнение проверяемых данных с полученными при поиске. На сотрудников банка в этом случае возлагаются только те задачи, которые не могут быть решены без участия человека – оценка полученной информации, принятие решений, управление процессом проверки и анализ его результатов. Кроме того, автоматизация обработки кредитных заявок позволяет проводить поиск и подготовку необходимой информации к рассмотрению еще до того, как заявка назначена для рассмотрения определенному сотруднику. Поскольку продолжительность анализа человеком информации по заявке, как правило, заметно превышает длительность автоматических операций сбора и обработки данных, эта длительность практически не влияет на общую производительность системы.

Описанные меры позволяют существенно повысить эффективность деятельности сотрудников подразделений, осуществляющих проверку.

3. Целесообразность оптимизации затрат на доступ к источникам информации.

Ряд организаций предоставляет свои услуги по доступу к информационным ресурсам через интернет с позапросной тарификацией, т. е. оплата этих услуг определяется количеством обработанных запросов. В целях оптимизации затрат автоматизированная система проверки благонадежности может проводить предварительный поиск ранее полученных ответов на аналогичные запросы в своем хранилище данных. Если такой ответ обнаружен и время с момента его формирования не превышает заданной величины, об этом выдается сообщение оператору, который принимает решение о необходимости повторной выдачи запроса либо возможности использования уже имеющей информации. Тем самым исключается возможность многократного запроса одних и тех же данных и соответственно снижаются затраты на оплату доступа к информационным ресурсам. Кроме того возможны и другие способы их сокращения.

Развитие средств автоматизации проверки благонадежности заемщиков начиналось с использования в банках средств доступа к БД различного происхождения, содержащих сведения о физических, юридических лицах и иных объектах. Эти средства создавались на основе систем управления базами данных (СУБД), обычно специализированных.

По мере расширения кредитного рынка и роста числа потенциальных заемщиков, подлежащих проверке, возникла потребность в повышении уровня автоматизации процесса и на базе тех же СУБД были созданы программные средства, обеспечивающие проведение экспертизы данных о заемщике. Эти средства позволяли наряду с поиском сведений о заемщиках в БД, полученных из внешних источников создавать собственную базу данных о проверенных объектах и результатах проверок, в которой сохранялись сведения о заемщиках, проходивших проверку. Такие сведения использовались в дальнейшем для выявления повторных обращений клиентов, получивших как отрицательное, так и положительное заключение по результатам проверки. Тем самым обеспечивается, с одной стороны, выявление повторных попыток получить кредит лицами, получившими отказ, а с другой стороны, использование положительной информации о взаимоотношениях клиентов с банком, позволяющей рассчитывать на снижение рисков кредитования таких клиентов. Кроме того, программные продукты обеспечивали некоторые элементы автоматизации процесса проверки – формирование заключений, фиксацию некоторых действий пользователей, возможность работы в распределенном варианте.

Однако описанным средствам автоматизации был присущ ряд недостатков, в частности, использование специализированной СУБД в качестве базового программного обеспечения накладывало значительные ограничения на возможности интеграции с банковскими информационными системами и наращивание функциональных возможностей программных средств.

В этой связи возникла необходимость создания нового поколения средств автоматизации процесса проверки благонадежности заемщиков, основанных на современном базовом программном обеспечении.

К автоматизированной системе проверки благонадежности потенциальных заемщиков целесообразно предъявить следующие основные требования.

1. Соответствие между организацией бизнес-процессов, нормативными документами банка, с одной стороны, и алгоритмами функционирования системы, с другой стороны.
2. Обеспечение эффективного выявления неблагонадежных объектов.
3. Соответствие затрат на проведение проверок предотвращаемому ущербу от невыполнения заемщиками своих обязательств.
4. Интеграция с банковскими информационными системами путем автоматизированного обмена входными и выходными данными.
5. Рациональная минимизация объемов неавтоматизированных операций.
6. Обеспечение возможностей анализа результатов проведенных проверок, сведений о погашении кредитов заемщиками, а также корректировки алгоритмов функционирования системы на основе полученных данных.

Назначение системы – снижение кредитного риска за счет своевременного выявления неблагонадежных потенциальных заемщиков, в том числе юридических лиц, информация о которых дает основания предполагать возможность мошеннических действий с их стороны.

К основным принципам построения системы, обеспечивающим реализацию указанных требований, можно отнести следующие:

– обеспечение поиска и анализа данных о проверяемых объектах по максимальному объему доступной информации как из внутренних, так и из внешних источников;
– выбор для проведения анализа наиболее значимых характеристик проверяемых объектов и организация их многократной проверки по независимым источникам (перекрестная проверка);
– использование решений и технологий, обеспечивающих максимально возможное повышение оперативности решения задач;
– организация выявления объектов, связанных с проверяемым, и проведение анализа имеющейся информации об этих объектах для использования в качестве сведений, характеризующих основной проверяемый объект;
– применение специальных алгоритмов выявления признаков возможного мошенничества;
– проведение анализа результатов выполненных проверок и сведений о погашении кредитов заемщиками с целью повышения эффективности дальнейшей деятельности и решения задач обеспечения внутренней безопасности банка;
– реализация модульной структуры программных средств, обеспечивающей возможность адаптации к бизнес-процессам заказчика.

Функциональная структура автоматизированного процесса проверки благонадежности заемщиков включает следующие основные этапы.

1. Загрузка кредитной заявки из хранилища, выборка данных о проверяемых объектах.

Кредитная заявка представляет собой пакет документов, состав которого определяется банком. В составе заявки кроме данных о заемщике могут содержаться сведения о созаемщиках и поручителях. Поскольку они могут быть привлечены к выполнению финансовых обязательств по кредиту, банк должен убедиться в их благонадежности, в связи с чем эти лица (юридические либо физические) также должны быть проверены. Кроме того, каждое юридическое лицо имеет связанные объекты – учредителей, руководителя и главного бухгалтера. Из числа учредителей целесообразно проверять тех, которые имеют достаточно значительную долю в уставном капитале заемщика (обычно от 10%). Перечисленные лица составляют совокупность проверяемых объектов первого уровня. Регламентирующими документами банка может быть установлена необходимая глубина проверки, которая определяется количеством уровней связи с проверяемыми объектами 1-го уровня. Второй уровень составят юридические и физические лица, связанные с объектами 1-го уровня и т. д. Таким образом формируется перечень проверяемых объектов по данной заявке.

2. Сбор контрольных данных из внутренних и внешних источников.

По каждому из проверяемых объектов проводится поиск информации о нем во внутренних и внешних источниках. Состав используемых внешних источников может варьироваться в зависимости от кредитного продукта, суммы кредита и других условий.

Одним из наиболее ценных источников информации о российских юридических лицах и индивидуальных предпринимателях является ФГУП Главный Межрегиональный Центр обработки и распространения статистической информации Федеральной службы государственной статистики (ГМЦ Росстата). Он предоставляет доступ к следующим данным:

– основные данные (код ОКПО, ИНН, ОГРН, наименование предприятия полное, сокращенное и на английском языке, адрес, заявленный в процессе государственной регистрации, телефон, факс, адрес электронной почты, должность, фамилия, имя и отчество руководителя, идентификация объекта в соответствии с общероссийскими классификаторами (с расшифровкой кодов): местонахождение (ОКАТО), основной вид деятельности (ОКВЭД), организационно-правовая форма (ОКОПФ), форма собственности (ОКФС), размер уставного капитала);
– данные государственной регистрации и внесения изменений в регистрационные данные (регистрирующий орган, регистрационный номер, дата);
– сведения об учредителях (количество учредителей, по каждому учредителю: код ОКПО, код ОКФС, сокращенное наименование, данные государственной регистрации (местонахождение), доля в уставном капитале);
– расшифровка видов экономической деятельности (по каждому виду: код ОКВЭД, наименование);
– бухгалтерская отчетность организации начиная с 2005 года (формы № 1 – 5);
– аффилированные лица;
– адреса массовой регистрации.

Важным преимуществом данного источника является возможность получения данных в автоматизированном режиме с использованием интерфейса программирования приложений (API) разработки компании «КроСистем», причем для этого режима установлены льготные тарифы за пользование информацией (http://www.multistat.ru/index.php?menu_id=301).

Сведения о юридических лицах могут быть также получены через интернет из информационных ресурсов Федеральной налоговой службы, Федеральной антимонопольной службы, арбитражных судов, бюро кредитных историй, информационного агентства «Валаам» и иных организаций. Возможен поиск по интернет-ресурсам с помощью поисковых систем.

Все полученные формализованные данные записываются в хранилище для последующего использования.

Поиск информации во всех доступных внутренних и внешних источниках может быть реализован с помощью автоматизированной системы CrossRequest разработки компании «КроСистем».

3. Верификация данных о заемщике.

Верификация производится путем сравнения проверяемых данных, которые сообщил о себе заемщик, и контрольных данных, полученных из различных источников. Пользователю представляются результаты сравнения с выделением несовпадающих данных.

4. Назначение сотрудника для проверки заявки.

Для предотвращения недобросовестных действий сотрудников целесообразно исключить возможность самостоятельного выбора ими заявки для рассмотрения. Назначение сотрудника может осуществляться руководителем процесса проверки либо автоматически системой по различным критериям.

5. Выявление негативных сведений о проверяемых объектах.

Состав возможных негативных сведений определяется теми источниками информации, которые используются системой в соответствии с требованиями банка. В случае обнаружения подобных данных, как правило, требуется их анализ проверяющим сотрудником. К таким сведениям могут относиться, например факт регистрации организации по адресу, включенному в список адресов массовой регистрации либо участие организации в арбитражном процессе.

6. Выявление связей негативного характера.

Поиск связей негативного характера осуществляется среди объектов, включенных в перечень проверяемых по данной заявке. Кроме того, может проводиться поиск по атрибутам проверяемых объектов. Если среди объектов, имеющих совпадающие атрибуты, обнаруживаются объекты, о которых имеется негативная информация, сообщение об этом выдается для анализа оператором.

7. Анализ внутренней и внешних кредитных историй.

Наличие кредитной истории потенциального заемщика в банке, где рассматривается его заявка, является важным фактором, влияющим на решение по заявке. При наличии положительной истории необходимо учитывать соотношение сумм ранее выдававшихся кредитов и ссуды, на которую претендует клиент. Значительное возрастание потребной суммы заслуживает специального анализа. Аналогичные подходы могут применяться и в отношении кредитных историй в иных банках.

8. Проведение внешних проверок (по телефону и/или с выездом на места проверок).

В тех случаях, когда регламентом банка установлена необходимость проведения внешних проверок, автоматизированная система позволяет обеспечить доступ к телефонной связи средствами IP-телефонии, что, с одной стороны, снижает затраты на оплату услуг связи, а с другой стороны, дает возможность фиксации как факта выполнения звонков и их длительности, так и при необходимости их содержания. Для проверок, проводимых на выезде, целесообразно обеспечивать возможность ввода сотрудником полученных результатов и их учет при принятии решения по заявке.

9. Анализ полученных результатов и формирование заключения о благонадежности проверенных объектов.

При анализе полученных результатов оценивается, во-первых, полнота проведенных проверок и, во-вторых, полученная информация. Регламенты банка могут предусматривать запрет на выдачу заключения в случае неполучения определенных сведений, что отражается в алгоритмах функционирования либо в настройках системы. Может также предусматриваться утверждение сформированного заключения руководителем во всех случаях либо при определенных условиях (по сумме кредита, кредитному продукту и т. п.).

10. Анализ результатов кредитования и корректировка алгоритмов проверки благонадежности.

Наиболее эффективным методом подтверждения эффективности алгоритмов и технологий, используемых при проверке благонадежности, является анализ фактических результатов кредитования заемщиков. Такой анализ целесообразно проводить в случае возникновения просроченной задолженности, величина либо продолжительность просрочки по которой превышают заданные уровни. Основным вопросом при этом является выяснение причин неисполнения заемщиком своих обязательств. Эти причины могут иметь экономический характер (неблагоприятная конъюнктура, неэффективные решения руководства компании-заемщика и т. п.) либо указывать на возможность недобросовестных, в том числе мошеннических, действий руководителей компании. В первом случае со стороны банка возможны шаги по выработке совместно с заемщиком решений, обеспечивающих погашение кредита, например, его реструктуризация. Если же в действиях заемщика усматриваются признаки недобросовестности, возникает необходимость принятия мер по взысканию задолженности. Подобная деятельность во многих банках осуществляется подразделениями по работе с проблемной задолженностью, однако при этом не всегда учитывается необходимость выявления недостатков в проверке благонадежности потенциальных заемщиков и внесения соответствующих уточнений в применяемые алгоритмы и технологии.

Проведение описанного анализа помимо адаптации методов и средств проверки благонадежности к реальным условиям позволяет получить количественные оценки эффективности проверки.

Реализация полного цикла работ по автоматизированной проверке благонадежности потенциальных заемщиков – юридических лиц обеспечивается системой CrossChecker, созданной компанией «КроСистем».

Применение в банках технологии автоматизированной проверки благонадежности потенциальных заемщиков – юридических лиц обеспечивает снижение потерь от недобросовестных действий клиентов при повышении эффективности использования ресурсов банка, в первую очередь человеческих.

<< Список статей