3) проведение мониторинга помогает формировать общий маркетинговый план банка, продуктовые планы бизнес-подразделений, планы продаж филиалов, а также осуществлять практическую реализацию этих планов.

В условиях жесткой конкуренции банки приходят к пониманию, что важно не только увеличивать количество корпоративных клиентов, но и располагать информацией о них. В этом смысле проведение мониторинговых наблюдений следует рассматривать как необходимое условие обеспечения конкурентоспособности банка и как инструмент управления клиентскими отношениями. Назначение мониторинга заключается в обеспечении более высокого уровня обслуживания корпоративных клиентов и получении точной и эффективной информации, позволяющей наилучшим образом понимать бизнес и возникающие потребности корпоративных клиентов, осуществлять постоянную оценку их нужд и потребностей.

2.3 Международная банковская практика оценки корпоративных клиентов

Практика выдачи корпоративных кредитов по-прежнему остается актуальной: обслуживание корпоративных клиентов как оптовых покупателей всегда было одним из приоритетных направлений банковской деятельности[7]. Современная экономическая ситуация и здоровая конкуренция подталкивают банки к расширению кредитного предложения в области корпоративного кредитования. Наряду с понижением процентной ставки простота оформления и скорость предоставления кредита становятся факторами конкурентной борьбы банков за новых клиентов.

На сегодняшний момент решение о предоставлении кредита компании зачастую принимается "вручную" на основе проведенного банком финансового анализа состояния компании-заемщика, поэтому внедрение в банках автоматизированных систем оценки кредитоспособности компаний является крайне актуальным, помогая банковским учреждениям выйти на качественно новый уровень управления своей доходностью.

Как же на практике осуществляется скоринговая оценка корпоративных заемщиков? В своей статье мы хотели бы поделиться западным опытом управления рисками в корпоративном секторе.

Исторически кредитный скоринг возник около 50 лет назад в форме так называемых скоринговых карт. Устройство и использование скоринговой карты несложно (таб. 1). Характеристики для скоринга могут быть выбраны из любого имеющегося в распоряжении источника данных о потенциальном заемщике. Подобными характеристиками могут служить демографические факторы (например, сектор экономики, к которому относится основная деятельность компании-заемщика; страна регистрации; как долго существует компания и т.п.), характеристики, отражающие уже существующие отношения между клиентом и банком (например, как долго компания является клиентом банка, количество используемых кредитных продуктов, насколько ответственно она подходит к осуществлению оплаты, предыдущие обращения в банк), и, наконец, финансовые данные о компании (например, годовой оборот, прибыль, размер капитала, число сотрудников и т.д.).

Таблица 1.Пример скоринговой карты для корпоративных клиентов[8]

На основании статистических исследований каждому признаку назначается определенное количество баллов (чем выше кредитоспособность и добросовестность клиента по тому или иному признаку, тем более высокий балл мы этому признаку присваиваем). При этом принимается во внимание предикативная (прогнозная) сила каждого такого фактора, наличие корреляций между ними и другие статистические характеристики исследуемой совокупности объектов. Окончательный балл компании-претендента - это сумма баллов для каждого признака скоринговой карты, которые она набрала в результате. В зависимости от этого количества баллов определяется максимальный размер ссуды, которую банк готов предоставить данному корпоративному заемщику.

Таким образом, знания об имеющихся корпоративных клиентах позволяют нам прогнозировать профиль потенциальной компании - заемщика банка. Поскольку со временем данные обновляются, естественно, периодически происходит модификация самой скоринговой карты: некоторые признаки становятся более значимыми, а другие отходят на второй план. Коррекция карт производится регулярно, а ее периодичность зависит от объема кредитов.

Скоринговый балл претендента, обратившегося за кредитом, сравнивается с баллами корпоративных клиентов, уже существующих в банке, и на этой основе делаются определенные выводы о его возможном поведении в будущем. Прогнозная модель строится с помощью таких аналитических методов, как логистическая регрессия или нейронные сети. Затем вычисляется вероятность дефолта первого (второго, третьего .) платежа, и строится соответствующая PD-модель.

В результате вычисляется определенный балл отсечения, после сопоставления с которым принимается решение о предоставлении кредита.

Хотелось бы добавить несколько слов и о LGD-модели (Loss Given Default/сумма задолженности), предсказывающей вероятность выхода из просроченной задолженности. Она гораздо сложнее, предсказать поведение дефолтного клиента затруднительно ввиду того, что оно сильно диверсифицировано: клиент может выплатить кредит полностью, но не оплатить проценты; может оплатить сумму долга частично; может выплачивать общую сумму долга годами и т.д.