Ипотечное кредитование в Республике Казахстан
Дипломная работа - Банковское дело
Другие дипломы по предмету Банковское дело
В° с другой стороны с этим процессом связаны слишком высокие риски, которые зачастую перекладываются на заемщиков, что явно не способствует стимулированию спроса на кредиты. Также не известно, когда освещенные здесь проблемы будут должным образом урегулированы с правовой точки зрения.
В такой ситуации банки, решившиеся на освоение данного рынка должны иметь несколько вещей:
. Консолидированную информацию о клиентах, представленную в унифицированном виде. Информация должна периодически пополняться данными из всех филиалов банка. Такое хранилище будет исполнять функцию кредитного бюро.
. Достоверный способ классификации (достоверность должна быть более 90%) потенциальных заемщиков и отсечение неблагонадежных. Этот способ позволит снизить риски невозврата к минимуму, что позволит выдавать более дешевые кредиты и, соответственно, привлечет больше заемщиков. При этом значительно увеличится прибыль от кредитования физических лиц.
. Модель классификации заемщиков должна иметь свойства тиражируемости и адаптации к состоянию рыка, к каждому филиалу банка. Т.е. построенная, основываясь на общих закономерностях, модель должна корректироваться под частные, присущие каждому филиалу особенности. Это позволит учесть местные особенности, что еще больше позволит снизить риск.
. Модель классификации должна периодически перестраиваться, учитывая новые тенденции рынка. Этим достигается ее актуальность. Ведь не может же использоваться один и тот же подход 5 лет назад и сейчас.
На данный момент банки в той или иной степени имеют наработки по каждому из этих пунктов, но методики, заложенные в их основе либо слишком инертны, чтобы адекватно реагировать на динамику рынка, либо слишком дороги (предлагаемые зарубежные решения сопоставимы с доходами от потребительского кредитования в сегодняшнем виде). Именно поэтому так дороги кредиты и не так велик спрос на них. Увеличение же достоверности и снижение стоимости позволит отказаться от практики переноса рисков и затрат на заемщиков. Тогда в выигрыше окажутся все - и банки, сохраняя удельную прибыльность на прежнем уровне, и заемщики, привлеченные более выгодными условиями. Все это становится более актуальным в виду будущего бурного роста рынка потребительского кредитования и будущей конкуренции.
Для достижения этих целей банки привлекают высокооплачиваемых экспертов. Но их мало и им порой физически не хватает времени успевать везде. Поэтому также актуальным является вопрос формализации знаний экспертов и их тиражирование. Это позволит 'виртуальному эксперту' работать одновременно во всех филиалах банка.
Задачи подобного рода легко решаются на базе платформы Deductor. Механизмы Deductor позволяют как создать консолидированное хранилище информации о заемщиках, обеспечивая к тому же и непротиворечивость хранимой информации, так и формализовать знания экспертов, создав модели классификации заемщиков с достоверностью более 90%. Причем модель позволит принять решение о выдаче кредита или отказе практически мгновенно. Так можно поставить потребительское кредитование на поток. Это тем более актуально ввиду предстоящего онлайн кредитования и массового использования кредитных карт.
Большинство банков уже имеют достаточно статистики по кредитованию физических лиц. Для построения достоверной модели достаточно информации за 3 - 4 года. Тем более, модели имеют возможность периодически перестраиваться, учитывая динамику рынка (новые данные).
Подытоживая все сказанное выше, можно с уверенностью говорить о готовности банков к использованию передовых методик оценки кредитоспособности физических лиц. Осталось лишь консолидировать накопленные данные и формализовать опыт экспертов в рамках единой архитектуры. Это с успехом позволяет сделать аналитическая платформа Deductor.
Также предлагается внедрить в исследуемом банке современную систему оценки кредитоспособности физических лиц EGAR, которая особенно популярная в банках развитых стран.
Система решает задачи всесторонней оценки кредитоспособности физических лиц и включает в себя как традиционные возможности скоринговых систем, так и принципиально новые элементы.
В основе EGAR ApplicationScoring/MacroScoring лежат передовые научные разработки, учитывающие специфику казахстанского рынка и уже апробированные в Казахстане. Одна из главных особенностей системы - возможность реалистично оценивать кредитоспособность физического лица исходя из его социально-демографической принадлежности, а также динамики экономических показателей, независимо от наличия и состояния кредитной истории заемщика. При этом полученный результат учитывает конкретный тип кредитного продукта, предлагаемого заемщику, и особенности локального рынка кредитования, например города или региона.
Система EGAR ApplicationScoring/MacroScoring поддерживает следующие возможности:
расчет рисков дефолтов, убытков и досрочного погашения;
управление просроченными кредитами: определение допустимых лимитов и сроков погашения задолженности;
анализ кредитных сделок с множеством созаемщиков и поручителей;
восстановление доходов по социально-демографическим характеристикам заемщика;
учет множества источников доходов и восстановление доходов по собственности заемщика;
учет залогового качества основного и дополнительного обеспечения, а также его динамику во времени;
генерацию отчетов по результатам скоринга с обоснованием принятого решения о кредит