<< Список статей

Гараган Сергей Александрович,
ведущий специалист ООО «КроСистем»,
доктор технических наук

Павлов Олег Анатольевич,
заместитель генерального директора ООО «КроСистем»

Аннотация. В статье предложена типовая модель процесса рассмотрения кредитных заявок при розничном кредитовании. Представлены методики решения задач оптимальной организации процесса по критериям минимальной продолжительности и минимальной стоимости процесса. Описаны методические подходы к определению необходимых исходных данных, а также к оценке целесообразности применения организации процесса, оптимальной по критерию стоимости. Отмечено, что применение способов организации процесса, наиболее рациональных в конкретной ситуации, требует достаточно высокого уровня автоматизации банковских операций.

В условиях финансового кризиса возрастает значимость рациональной организации деятельности банков, и в частности, их кредитной деятельности. В значительной мере это относится к розничному кредитованию1, которое до последнего времени являлось важным направлением бизнеса многих российских банков. Данная сфера в последнее время характеризуется изменением структуры предлагаемых кредитных продуктов, ростом ставок и повышением требований к потенциальным заемщикам. Оценка соответствия клиентов условиям кредитования, принятым в банке, является основным содержанием процесса рассмотрения кредитных заявок.

Практика показывает, что в различных банках этот процесс организован по-разному, хотя в большинстве случаев включает ограниченный набор основных операций, к которым обычно относятся следующие:

1. Прием заявки у потенциального заемщика и предварительный контроль корректности содержащихся в ней данных.
2. Ввод данных о клиенте из заявки в банковскую информационную среду (БИС).
3. Скоринговая оценка данных о клиенте.
4. Проверка благонадежности заемщика.
5. Оценка финансового положения заемщика.
6. Принятие решения по заявке.

Очевидно, что первой из выполняемых операций должен быть прием кредитной заявки, поскольку в противном случае ни одна из остальных операций не может выполняться, а последней - принятие решения по заявке, т. к. в ходе ее выполнения формируется результат всего процесса – решение о выдаче кредита или отказе данному клиенту. Можно также считать, что следующей операцией после приема заявки должен быть ввод данных в БИС, т. к. операции 3-5 из вышеприведенного перечня, как правило, в той или иной степени автоматизированы и могут выполняться только при наличии в используемых информационных системах данных о заемщике.

Таким образом, организация процесса определяется порядком выполнения операций 3-5, в ходе которых производится содержательная оценка и анализ данных о заемщике. Этот порядок может быть последовательным или параллельным. В случае последовательного процесса его организация определяется местом каждой операции в порядке их выполнения.

В этой связи возникает задача отыскания оптимальной организации процесса в смысле критериев оптимальности, наиболее значимых для банковской практики.

Аналогичная проблема рассматривалась в /1/, однако данная работа при ее несомненной полезности имеет в значительной мере описательный и постановочный характер, а предложения по оптимизации процесса основаны на качественных рассуждениях. Поэтому представляется целесообразным формализовать задачу и рассмотреть более строгие методы ее решения.

В первую очередь необходимо выбрать критерии оптимальности организации процесса. Целью рассмотрения кредитных заявок, по нашему мнению, является максимально возможное в рамках ресурсов, выделяемых на реализацию процесса, снижение потерь банка от невыполнения заемщиками обязательств по погашению кредитов. Возможный объем указанных ресурсов определяется доходностью кредитных операций за вычетом требуемой маржи банка и других расходов на обеспечение кредитной деятельности.

Таким образом, основным показателем эффективности процесса рассмотрения кредитных заявок является надежность выявления потенциальных заемщиков, которые могут не выполнить обязательства по кредитам. Однако этот показатель определяется содержанием проводимых в ходе рассмотрения операций и мало зависит от организации процесса. Но наряду с вышеуказанным можно выделить и другие показатели, оптимизация которых позволяет банку получить конкурентные преимущества. К таким показателям можно отнести, во-первых, оперативность рассмотрения заявок, и, во-вторых, стоимость реализации этого процесса.

Оперативность рассмотрения заявок характеризуется продолжительностью интервала времени от начала работы с клиентом по приему заявки до принятия по ней того или иного решения. Оптимизация этого показателя, т. е. сокращение указанной продолжительности до минимально возможного уровня, имеет важное значение для клиентов, которые при прочих равных условиях чаще выбирают тот банк, где можно
быстрее получить кредит.

Как отмечалось выше, ряд операций имеют фиксированные места в процессе, поэтому оптимизация заключается в выборе такого порядка выполнения проверки благонадежности, скоринговой оценки и оценки финансового положения заемщика, при котором продолжительность промежутка времени, в течение которого выполняются все эти операции, минимальна. Легко видеть, что минимальная продолжительность обеспечивается при одновременном начале их выполнения и параллельном проведении работ, предусмотренных регламентами этих операций. Величину этой продолжительности Т можно записать следующим образом

τ_j – продолжительность выполнения операции с номером j из вышеприведенного перечня.

Однако необходимо иметь в виду, что при высокой интенсивности потока заявок обработка каждой из них в рамках той или иной операции может начинаться с некоторой задержкой, обусловленной загрузкой персонала и технических средств обработкой предыдущих заявок либо иными причинами. Обозначим такие задержки для каждой j-й операции через θ_j и учтем то, что по определению величины Т интервал рассмотрения заявки начинается с момента начала работы с клиентом, т. е. задержка θ₁ в указанный интервал не входит. Эта задержка характеризует продолжительность ожидания клиентом начала работы с ним, которая не должна быть слишком большой, но этот вопрос находится вне предмета рассмотрения в данной статье. С учетом изложенного выражение (1) можно представить в виде

Заметим, что выражения (1) и (2) справедливы для рассмотрения единичной заявки, однако при массовой их обработке величины τ_j и θ_j могут изменяться в определенных пределах. Поэтому целесообразно использовать статистические оценки 4 продолжительности процесса Т – среднюю продолжительность Т_ср, получаемую при подстановке в выражения (1) либо (2) средних значений параметров τ_j и θ_j, или гарантированную продолжительность Т_гар, для получения которой в соответствующее выражение нужно подставить те значения τ_j и θ_j, которые не были превышены в α% случаев, где α – принятый уровень гарантии.

Выражение типа соотношения (2) для принятой оценки продолжительности процесса позволяет определить рациональное распределение средств, вкладываемых в повышение его оперативности. Как видно из (2), сокращение значений τ₁, τ₂, τ₆, θ₂, θ₆ влечет уменьшение продолжительности процесса Т на величину, равную сумме сокращений указанных параметров. Иначе говоря, снижение продолжительности операций по приему заявок, вводу данных о клиентах и принятию решения по заявкам, а также задержек начала выполнения этих операций, кроме приема заявок, непосредственно ведет к повышению оперативности процесса. Очевидно, что при выборе мер по снижению продолжительности указанных операций и соответствующих задержек целесообразно исходить из стоимости снижения каждого из этих интервалов на единицу времени.

При этом из числа операций с номерами 3-5 влияние на общую продолжительность процесса оказывает лишь та, для которой сумма τ_j + θ_j имеет наибольшее значение. Поэтому вкладывать средства в повышение характеристик оперативности остальных операций из указанной совокупности целесообразно лишь в том случае, если приняты меры по снижению наибольшей из величин τ_j + θ_j и аналогичная сумма для другой операции оказалась больше полученного значения.

Таким образом, получены условия минимизации продолжительности процесса рассмотрения кредитных заявок, выражения, позволяющие оценить эту продолжительность, а также рекомендации по распределению средств, вкладываемых в повышение оперативности процесса.

Прейдем к рассмотрению задачи оптимизации стоимости процесса рассмотрения кредитных заявок.

Обозначим суммарную стоимость рассмотрения N заявок как D, а среднюю стоимость выполнения j-й операции по рассмотрению одной заявки как d_j . Если все операции над всеми заявками выполняются в полном объеме, суммарная стоимость их рассмотрения выражается следующим образом

а средняя стоимость рассмотрения одной заявки равна

Если нет возможности сократить объем выполняемых работ, то оптимизация по стоимости путем выбора того или иного варианта организации процесса невозможна, а выражения (3) и (4) являются окончательными.

Следует отметить, что операции 3-5, т. е. скоринговая оценка, проверка благонадежности и оценка финансового положения заемщика, могут давать отрицательный вывод о результате соответствующей оценки либо проверки. Если такой вывод получен, то необходимость в последующих операциях отпадает, объем проводимых работ, а следовательно, и их стоимость сокращается. В этой ситуации возникает возможность оптимизации порядка выполнения операций 3-5.

Обозначим среднюю стоимость выполнения j-й операции с номерами от 3 до 5 с неотрицательным выводом как b_j , а с отрицательным - с_j . Пусть средняя доля j-х операций, завершающихся неотрицательным выводом, равна γ_j (коэффициент пропуска). Тогда средневзвешенную стоимость выполнения этой операции можно выразить следующим образом

Легко показать, что наибольшее влияние эффекта «отсева» на стоимость процесса имеет место при последовательном выполнении операций, в ходе которых такой «отсев» может возникать, т. е. операций 3-5. При этом организация процесса рассмотрения заявок определяется последовательностью выполнения указанных операций. Среднюю стоимость рассмотрения одной заявки в этом случае можно представить в виде

d_3-5 - средневзвешенная стоимость выполнения операций 3-5.

Стоимость d_3-5 зависит от последовательности выполнения указанных операций. Перестановки трех операций дают 6 возможных вариантов организации процесса.

Выражение для величины d_3-5 в случае выполнения операций в порядке 3-4-5 имеет следующий вид

Подставив в (7) выражение (5), последнюю формулу можно представить следующим образом

Из полученного соотношения видно, что стоимость рассматриваемой совокупности операций зависит от следующих параметров.

1. Разности между средней стоимостью выполнения каждой из операций в полном объеме и средней стоимостью выполнения этой операции в случае получения отрицательного вывода.
2. Стоимости выполнения операций в случае получения отрицательного вывода.
3. Коэффициентов пропуска для каждой операции.

Подход к оптимизации процесса, описанный в /1/, основывается лишь на стоимости операций, хотя, как показано выше, имеют значение и другие параметры, не учтенные авторами указанной работы.

Запишем все соотношения для получения величины d_3-5 при различной последовательности выполнения операций (таблица 1).

Поскольку количество вариантов организации процесса невелико, а формулы для расчета оптимизируемого показателя весьма просты, для выбора оптимального варианта можно использовать метод полного перебора – вычислить стоимость рассматриваемой совокупности операций для каждого варианта организации и выбрать тот из них, стоимость реализации которого минимальна. Подстановка выбранного значения в формулу (6) дает минимально возможную величину средней стоимости рассмотрения одной заявки.

Получение значений стоимости всех вариантов позволяет, кроме того, оценить целесообразность перехода от используемого варианта организации процесса к варианту меньшей стоимости. Если выигрыш в стоимости незначителен, то следует соотнести его величину с организационными проблемами, которые могут возникнуть при изменении варианта организации, и принять решение о целесообразности таких изменений.

При высоком уровне автоматизации процесса, особенно в случае, когда возможность гибкой его организации предусматривалась на этапе разработки средств автоматизации, указанные проблемы могут и не возникать. Гибкость процесса может быть достигнута путем периодического определения в автоматическом режиме оптимального варианта его организации и автоматической настройки информационного обмена между элементами системы, обеспечивающей реализацию выбранного варианта.

Рассмотрим теперь частный случай процесса, содержащего только 2 операции, в ходе которых может производиться «отсев» кредитных заявок. Такой вариант рассмотрения заявок характерен для банков, где не используется скоринговая оценка.

Следует заметить, что параметры, используемые при проведении скоринга (характеристики скоринговой карты или более сложных алгоритмических средств), как правило, рассчитываются на основе статистических данных о выдаче и погашении кредитов данным банком за сравнительно длительный период (полгода, год и более). Если экономическая ситуация претерпевает значительные изменения в течение короткого времени, адекватность указанной статистики, а следовательно, и основанных на ней оценок, реальной рыночной ситуации может существенно снизиться. Исходя из этого, использовать скоринговые оценки в кризисный и послекризисный период следует с большой осторожностью.

Предположим, что из вышеописанной модели процесса рассмотрения заявок исключена 3-я операция. Тогда выражение (6) можно записать в виде

d_4-5- средневзвешенная стоимость выполнения операций 4 и 5.

Стоимость d_4-5 зависит от последовательности выполнения указанных операций. Перестановки двух операций дают 2 возможных варианта организации процесса. Средневзвешенную стоимость выполнения этих операций можно определить из следующих выражений

Несложно показать, что стоимость реализации первой последовательности (4-5) меньше при выполнении следующего условия

β_j = 1 - γ_j – коэффициент отсева для j-й операции.

Если в соотношении (10) левая часть больше правой, то оптимальной является вторая последовательность операций (5-4). При их равенстве оба варианта организации равнозначны. Таким образом, получено аналитическое выражение, позволяющее определить оптимальный вариант организации процесса.

Проведенные формальные рассуждения позволили получить достаточно простые способы оптимизации процесса рассмотрения кредитных заявок. Однако для практического применения этих способов необходимы исходные данные, получение которых может оказаться не такой уж простой задачей.

Определение продолжительности выполнения операций осложняется возможностью параллельного выполнения тех или иных работ в рамках каждой операции, в связи с чем разность между временем завершения и временем начала операции не всегда может являться корректной оценкой указанной продолжительности. Поэтому целесообразно рассматривать некоторый достаточно продолжительный промежуток времени и рассчитывать среднюю продолжительность выполнения операции как отношение длительности этого промежутка (учитывая только рабочее время) к количеству выполненных операций. Средние длительности задержек начала выполнения операций могут определяться путем осреднения продолжительностей интервалов времени между поступлением заявки на выполнение операции и началом ее обработки. Полученные оценки могут использоваться в качестве индикаторов загрузки подразделений, участвующих в выполнении операций по рассмотрению заявок, и качества их работы.

Для оценки средней стоимости выполнения операций целесообразно определить стоимость z_j единицы рабочего времени подразделения (сотрудника), выполняющего j-ю операцию, а также средние продолжительности τ_jk выполнения всех k этапов этой операции (k =1,...,M_j, где M_j – количество этапов выполнения j-й операции). Тогда средневзвешенную продолжительность выполнения данной операции с неотрицательным выводом можно выразить следующим образом

а в случае отрицательного вывода представить в виде

γ_jk - коэффициент пропуска для k-го этапа j-й операции.

Средневзвешенную стоимость выполнения данной операции для указанных случаев можно получить из соотношений

При оптимизации сложной системы по одному критерию наряду с выигрышем в оптимизируемом показателе часто имеет место ухудшение других показателей качества системы. Применительно к процессу рассмотрения кредитных заявок в случае оптимизации его стоимости могут возникать потери части информации о результатах оценки и проверки данных о потенциальных заемщиках. Эти потери связаны с отказом от выполнения операций или их отдельных этапов, результатом которых является формирование указанной информации, после получения на каком-либо этапе обработки заявки оснований для вынесения по ней отрицательного заключения. Представляется целесообразным рассмотреть вопрос о том, может ли утрата этой информации повлиять на главный показатель качества процесса, которым, как отмечалось выше, является надежность выявления потенциальных заемщиков, которые могут не выполнить обязательства по кредитам.

По мнению авторов, сведения о себе, предоставляемые потенциальными заемщиками, в сочетании с информацией о результатах их рассмотрения и о выполнении заемщиками обязательств по кредитам являются ценнейшим информационным ресурсом банка, который отражает специфику конкретной кредитной организации, используемых регламентов и средств автоматизации рассмотрения заявок, предлагаемых кредитных продуктов, а также клиентской базы банка в текущих условиях кредитного рынка. Подобная информация не может быть ни приобретена у внешнего поставщика, ни получена у консультантов или еще где-либо. Особую ценность указанные сведения приобретают в периоды резких изменений ситуации на рынке, например, подобных развивающемуся в настоящее время финансовому кризису.

Для того, чтобы получить максимально возможный эффект от использования такой информации, она должна подвергаться тщательному анализу с целью непрерывного совершенствования методов и алгоритмов оценки и проверки данных о потенциальных заемщиках, а также прогноза погашения ими кредитов. Адаптация указанных методов и алгоритмов позволяет обеспечивать учет влияния текущих изменений рыночной ситуации на структурные характеристики просроченных и непогашенных кредитов и тем самым снижать потери банка по указанным причинам.

Вопрос состоит в том, возможно ли было бы использование вышеописанных утраченных данных в качестве косвенных признаков возможной неблагонадежности либо недостаточной платежеспособности клиента. Для ответа на этот вопрос целесообразно провести моделирование процесса рассмотрения заявок на реальных данных о заемщиках 10 и о выполнении ими обязательств по кредитам. Порядок такого моделирования может быть следующим.

В ходе рассмотрения кредитных заявок скоринговая оценка, проверка благонадежности и оценка финансового положения заемщика проводятся в полном объеме независимо от вывода, получаемого в ходе предшествующих этапов рассмотрения. Проводится оценка необходимых исходных данных и определяется оптимальная в смысле стоимости последовательность выполнения указанных операций, а также стоимость реализации процесса.

В случае формирования на каком-либо этапе вывода об отказе в кредитовании сведения, получаемые на этапах, которые в сформированной оптимальной последовательности следуют за указанным, помечаются как условно отсутствующие.

Затем проводится анализ данных о заемщиках, имеющих значительные просрочки платежей. В первую очередь делается попытка разделить совокупность таких заемщиков на группы. К первой из них относятся лица, в отношении которых имеются основания предполагать мошеннические намерения при получении кредита. Наиболее характерными признаками действий таких лиц является отсутствие хотя бы одного платежа по погашению кредита в течение достаточно длительного времени, а также невозможность установления связи с заемщиком по телефонам и адресам, представленным при получении кредита.

Вторую группу составляют лица, в отношении которых явные признаки мошенничества не усматриваются. Это, например, заемщики, имеющие финансовые трудности, ограничивающие их возможности погашения кредита.

Заметим, что такое разделение заемщиков, имеющих просрочки платежей, целесообразно практиковать и при подготовке данных для формирования или обновления параметров скоринговых алгоритмов. Кредитные мошенники, естественно, пытаются представить такие данные о себе (реальные или фальсифицированные), которые позволили бы им получить положительные выводы на всех этапах рассмотрения заявки, в том числе и при оценке скоринговыми методами. Иными словами, указанные лица стремятся к тому, чтобы представляемые в банк характеристики соответствовали характеристикам добросовестных заемщиков. В случае успешной реализации мошеннических замыслов возникают неплатежи по кредитам. Если не выявлять предполагаемых мошенников, а включать сведения об их неплатежах в состав данных, по которым формируются параметры скоринговых алгоритмов, то возникает возможность настройки скоринга на отсев добросовестных заемщиков, под которых маскировались 11 мошенники. Тем самым сужается круг возможных клиентов банка, а следовательно, масштабы и доходность его кредитной деятельности.

Вернемся к вопросу моделирования процесса рассмотрения заявок. После разделения совокупности заемщиков, имеющих значительные просрочки, на вышеописанные группы для каждой из них либо для выделяемых из них каким-либо образом подгрупп по возможности выявляются общие характерные признаки.

Если выявить такие признаки удалось, проводится анализ данных о клиентах, получивших отказ в кредитовании, причем рассматриваются отдельно весь объем данных о таких клиентах и те данные, которые были бы получены при оптимальной организации процесса рассмотрения заявок.

По этим объемам данных проводятся проверки наличия признаков, выявленных для вышеуказанных групп заемщиков. Если в результате окажется, что включение данных, теряемых в случае оптимизации процесса по стоимости, обеспечивает более полное выявление таких признаков, можно оценить возможный выигрыш от использования указанных данных, получаемый в виде снижения просроченной задолженности. Сравнив этот выигрыш со снижением стоимости реализации процесса за счет его оптимальной организации, можно сделать вывод о целесообразности использования такой организации.

Очевидно, что как изменения организации процесса рассмотрения кредитных заявок в соответствии с вышеописанными способами ее оптимизации, так и совместная обработка и анализ информации о заемщиках и результатах их кредитования, получаемой в ходе выполнения различных банковских операций, могут быть эффективно реализованы при достаточно высоком уровне автоматизации указанных операций.

Таким образом, в настоящей статье предложена типовая модель процесса рассмотрения кредитных заявок при розничном кредитовании. Представлены методики решения задач оптимальной организации процесса по критериям минимальной продолжительности и минимальной стоимости процесса. Описаны методические подходы к определению необходимых исходных данных, а также к оценке целесообразности применения организации процесса, оптимальной по критерию стоимости. Отмечено, что применение способов организации процесса, наиболее рациональных в конкретной ситуации, требует достаточно высокого уровня автоматизации банковских операций.

ЛИТЕРАТУРА

1. А. В. Мельникова, Ю. В. Шевчук. Оптимизация процесса предкредитной обработки. Эффективное принятие решений. «Банковское кредитование» № 1, 2007.

<< Список статей