Заключение
Основной целью банка является нахождение "золотой середины", т.е. оптимального соотношения между степенью риска и доходностью по кредитным операциям при помощи грамотного управления кредитным процессом, что реализуется посредством разработки практических мероприятий по привлечению новых клиентов и анализа их кредитоспособности, особенно в условиях экономических санкций, введенных ЕС и Америкой к России.
Применение скоринга эффективно для банка, так как скорость обработки заявки высокая, решение не зависит от эксперта, понижаются попытки мошенничества. Кредитные операции - основа банковского бизнеса, поскольку являются главной статьей доходов банка. Но эти операции связаны с риском невозврата ссуды (кредитным риском), которому в той или иной мере подвержены банки в процессе кредитования клиентов. Именно поэтому кредитные операции должны являться главным объектом внимания банков. Кредитная политика банка должна обязательно учитывать возможность кредитных рисков, предварять их появление и грамотно управлять ими, то есть сводить к минимуму возможные негативные последствия кредитных операций.
Наиболее распространенным в практике банков мероприятием, направленным на снижение кредитного риска, является оценка кредитоспособности заемщика, осуществляемая при помощи скоринга, который представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории "прошлых" клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок. В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получается интегральный показатель: чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности. Для разработки алгоритмов кредитного скоринга необходима историческая выборка данных - так называемая обучающая выборка. От качества этой выборки (на языке статистики - репрезентативности) зависит точность оценок параметров модели скоринга и соответственно эффективность скорингового алгоритма.
В России внедрение скоринга тормозится не столько объективными, сколько субъективными причинами, связанными с недоверчивым отношением банковских менеджеров к математическим и статистическим методам. Скоринговые модели необходимо разрабатывать на самых свежих данных, периодически проверять качество их работы, иметь возможность быстро и дешево перенастраивать модель, чего не позволяют сделать закрытые западные системы, применяемые в некоторых российских банках.
У каждого из методов классификации заемщиков имеются свои преимущества и недостатки, кроме того, выбор того или иного метода связан со стратегией банка и с тем, какие требования банк считает приоритетными при разработке моделей. Все указанные мероприятия способны оказывать эффективное воздействие на выдачу кредитов клиентам ПАО КБ "Центр-инвест" ДО в г. Волгодонске используя систему кредитного скоринга при квалифицированном обслуживании персоналом банка, знаний, опыта и внимательности сотрудников кредитного или скорингового отделов.
Одним из основных приоритетов для ПАО КБ "Центр-инвест" является формирование качественного кредитного портфеля, сохранив и приумножив его при помощи скоринговой системы.
В результате проведённого анализа выпускной квалификационной работы мы видим, что основные направления повышения эффективности кредитных операций коммерческого банка (на примере ПАО КБ "Центр-инвест" в г. Волгодонске) при использовании скоринговых систем становятся стратегически выгодными и перспективными.
На основании проведенных исследований и оценки применения скоринга в ПАО КБ "Центр-инвест" необходимо развивать, улучшать и применять данную систему, которая позволит:
- сократить сроки принятия решения в предоставлении кредита;
- увеличить число и скорость обработки заявок за счет минимизации документооборота при выдаче кредита заёмщикам;
- эффективно оценивать и постоянно контролировать уровень риска по конкретному заемщику;
- снизить влияния субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита;
- обеспечить объективность в оценке заявок кредитными инспекторами во всех филиалах, дополнительных офисах и отделениях банка;
- охватить более широкий круг потенциальных заемщиков;
- провести оптимизацию численности банковских служащих;
- снизить уровень внутреннего мошенничества путем критериев отбора параметров и использования единой оценки;
- контролировать шаги рассмотрения заявок;
- повысить качество кредитного портфеля, устанавливая процентную ставку по кредиту в зависимости от степени риска заёмщика.
Все методы, применяемые в ПАО КБ "Центр-инвест" в г. Волгодонске способны оказывать воздействие на эффективность кредитных операций, т.е. на выдачу или отказ кредитов заёмщикам при использовании системы кредитного скоринга, что улучшит кредитную политику банка и повысит конкурентоспособность кредитной организации.
В связи с тем, что рынок кредитных продуктов в России востребован и идет нарастающими темпами, для этого потребуется повсеместное внедрение автоматических систем оценки рисков для уменьшения потерь и повышения доходности кредитной организации. Значимость скоринга становится актуальнее и скоринговые системы будут приобретать первостепенное значение. Поэтому должны внедряться методы, которые будут созданы для российских условий и конкретно приспособлены для каждого банка.
Список использованной литературы
1. Федеральный закон от 30.12.2004 № 218-ФЗ "О кредитных историях", (с доп. и измен. от 03.07.16) [Электронный ресурс]. Режим доступа: Справочная правовая система "КонсультантПлюс" - (дата обращения 30.05.2017)
2. Федеральный закон "О потребительском кредите (займе)" от 21.12.2013 N 353-ФЗ (редакция закона 353-ФЗ от 03.07.2016 с изменениями, вступившими в силу с 01.01.2017)
3. "Положение о порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности" (утв. Банком России 26.03.2004 N 254-П) (ред. от 14.11.2016)
[Электронный ресурс]. Режим доступа: Справочная правовая система "КонсультантПлюс" - (дата обращения 30.05.2017)
4. "Трудовой кодекс Российской Федерации" от 30.12.2001 N 197-ФЗ (ред. от 03.07.2016) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2017) [Электронный ресурс]. Режим доступа: Справочная правовая система "КонсультантПлюс" - (дата обращения 30.05.2017)
5. Андреева, Г. Скоринг как метод оценки кредитного риска [Текст]/ Г. Андреева// Банковские технологии - № 14(98) - 2010 г. -С. 17-23.
6. Афанасьева, О.Н. Скоринговая (рейтинговая) оценка финансового состояния заемщика // Банковское дело. - 2014. - № 3. - С. 64-71.
7. Безопасность жизнедеятельности. Безопасность жизнедеятельности. Белов, С.В., Ильницкая, А.В., Козьяков, А.Ф. и др. 7-е изд., стер. - М.: Высшая школа, 2007-616 с.
8. Васильев, А.Н. Особенности скорингового моделирования на основе линейных рейтинговых функций // Банковское дело. - 2013. - № 6. - С. 75-78.
9. Васина, Н.В. Зарубежный опыт применения скоринговых моделей для оценки финансового состояния организаций / Н.В. Васина // Омский филиал Академии бюджета и казначейства: 23.09.2009-35 с.
10. Деникаева, Р.Н., Альберт, В.А. Скоринг в России и за рубежом // Научное обозрение. - 2013. - № 11. - С. 194-199.
11. Зазулинский, В.Д. Безопасность жизнедеятельности: учебное пособие / В.Д. Зазулинский. - М.: Экзамен, 2014-256 с.
12. Лосевская, С. А., Владимирова, А.В. Скоринг как финансовый инструмент при кредитовании заёмщика// Новая наука: Современное состояние и пути развития. 2015. № 4-1. С. 178-180.
13. Лосевская, С.А. Кредитный скоринг при кредитовании физических лиц / С.А. Лосевская // Вестник Донского государственного аграрного университета. 2014. № 2 (12). - С. 79-83.
14. Ли, В.С., Бутнева, К.С., Лосевская, С.А. Основные направления повышения эффективности кредитных операций коммерческого банка при помощи скоринговой системы. В сборнике: Инновационные направления и разработки для эффективного сельскохозяйственного производства материалы международной научно-практической конференции, посвящённой памяти члена-корреспондента РАН В.И. Левахина: в 2-х частях. 2016. С. 257-259.
15. Ли, В.С., Бутнева, К.С., Лосевская, С.А. Развитие банковской системы России в условиях санкций. В сборнике: Современное состояние и приоритетные направления развития аграрной экономики в условиях импортозамещения материалы международной научно-практической конференции. 2016. С. 288-290.
16. Романюк, К.А. Метод оценки кредитоспособности физических лиц по непрерывной шкале / К.А. Романюк // Экономические науки. - 2015. - № 125. - С. 109-116.
17. Синельников, М.В. Скоринг как метод оценки кредитного риска в современной России / М.В. Синельников // Проблемы развития современной экономики. - 2015. - № 6. - С. 24-28.
18. Ткач, Д.А. Скоринговый балл для оценки кредитного риска. Принятие решения по кредитной заявке на основе скоринговых систем/ Д.А. Ткач // Российское предпринимательство. - 2010. - № 6, вып. 1. - С. 103-107.
19. Ханжин, С.В. Математическая модель кредитного скоринга потенциальных клиентов банка / С.В. Ханжин // Фундаментальные и прикладные исследования: проблемы и результаты. - 2015. - № 20. - С. 184-188.
20. Шаталова, Е.П., Шаталов, А.Н. Оценка кредитоспособности заемщиков в банковском риск-менеджменте. - М.: КноРус, 2016. - 166 с.
21. Вся правда о скоринге: кто и как решает, дать ли вам кредит [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: http://blogbankir.ru/vsya-pravda-o-skoringe.html-(дата обращения: 01.05.2017).
22. Группа банка "Центр-инвест" Сокращенная консолидированная промежуточная финансовая информация в соответствии с Международными Стандартами Финансовой Отчетности (неаудированные данные)30 июня 2015 года [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: http://www.centrinvest.ru/files/about/reports/fininternational/IAS_FS_CIB_2kv 2015_rus.pdf - (дата обращения 28.05.2017 г.)
23. Использование деревьев решений для оценки кредитоспособности физических лиц Base Group Labs. Технологии анализа данных. [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://www.basegroup.ru/library /practice/solvency/- (дата обращения: 29.05.2017).
24. Кредитный скоринг. Не всё так страшно Пищулин Андрей. 14 марта 2012. [Электронный ресурс]Режим доступа: URL: http://bankovskoe-delo.vipsekret.ru/a_bankovskoe-delo&kreditniy-skoring&2.htm -(дата обращения 30.05.2017)
25. Микроклимат в банках [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: http://www.rusbanks.info/article/Mikroklimat-v-bankah.html-(дата обращения: 01.05.2017).
26. Основные документы по охране труда в организации [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: http://kadriruem.ru/normativnye-dokumenty-po-ohrane-truda/ - (дата обращения: 27.05.2017).
27. Особенности внедрения систем кредитного скоринга в банках РФ [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://www.leadbanking.ru/lbs-326-4.html- (дата обращения 13.05.2017)
28. О скоринге и новом факторе прибыльности для российских страховщиков [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: http://www.sluchay.ru/ %D1 %81 %D1 %82 %D0 %B0 %D1 %82 %D1 %8C %D0 %B8_ %D0 %BE_ %D1 %81 %D1 %82 %D1 %80 %D0 %B0 %D1 %85 %D0 %BE %D0 %B2 %D0 %B0 %D0 %BD %D0 %B8 %D0 %B8/-skoringe-i-novom-faktore-pribylnosti-dlya-rossijskih-strahovshhikov-/- (дата обращения 13.05.2017)
29. Распределение структурных подразделений кредитной организации по регионам [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: http://www.kuap.ru/banks/2225/-(дата обращения: 19.05.2017).
30. Скоринг как метод оценки кредитного риска [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://www.bankmib.ru/1693-(дата обращения: 02.06.2017).
31. Скоринговая модель оценки кредитоспособности заемщика [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://fb.ru/article/257301/skoringovaya-model-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika-(дата обращения: 01.05.2017).
32. Совет директоров ОАО КБ "Центр-инвест" утвердил стратегию развития банка на 2014-2017 гг- http://bankir.ru/novosti/20131127/sovet-direktorov-oao-kb-tsentr-invest-utverdil-strategiyu-razvitiya-banka-na-2014-2017-gg-10061228/-(дата обращения: 08.05.2017).
33. Стратегия экосистемы банка "Центр-инвест" на 2016-2018 гг. [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: https://www.centrinvest.ru/files /about/reports/strategy2016-2018.pdf-(дата обращения: 19.05.2017).
34. Устав открытого акционерного общества коммерческого банка "Центр-инвест" (от 11.05.2016г.) [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL:https://www.centrinvest.ru/ru/about/management/ustav- (дата обращения: 08.05.2017).
35. Цыплаков А.А. Оценка качества вероятностных прогнозов: корректные скоринговые правила и моменты [Электронный ресурс] Режим доступа: URL: http://avidreaders.ru/book/ocenka-kachestva-veroyatnostnyh-prognozov-korrektnye-skoringovye.html-(дата обращения: 08.05.2017).
36. Что такое скоринг и как он помогает банкам? [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: https://kredk.ru/chto-takoe-skoring-i-kak-on-pomogaet-bankam- (дата обращения: 28.05.2017).
37. Churchill, G. A., Nevin, J. R., Watson, R. R. The role of credit scoring in the loan decision. Credit World. March [Текст]/ G.A. Churchill, J.R. Nevin, R.R. Watson /1987; Myers J.H., Forgy E.W. The development of numerical credit evaluation systems//Journal of American Statistical Association. September/1983u- (дата обращения 01.05.17.)
38. Desai V.S., Convay D.G., Crook J.N., Overstreet G.A. Credit scoring models in the credit union environment using neural networks and genetic algorithms//IMA J. Mathematics applied in business and industry. 8/1997- (дата обращения 02.05.17.)
39. Eugene Grishenkoff, Informational System for Planning and Consolidation, SUGI26 Proceedings, 23-25 April, 2001, Long Beach, CA, http://www2.sas.com/proceedings/sugi26/p116-26.pdf - (дата обращения 01.05.17.)
40. Liang Q. "Corporate financial distress diagnosis in China: empirical analysis using credit scoring models". Hitotsubashi Journal of Commerce and Management, 2003. - Vol. 38, No. 1, pp. 13-28.
41. Credit Scores. Bust myths & improve your score http://www.moneysavingexpert.com/loans/credit-rating-credit-score- May 2017- (дата обращения 11.05.17.).