Максим Кондратенко: точность оценки риска – благо для заемщика

В последнее время на рынке кредитования происходят серьезные сдвиги, обусловленные как политикой регулятора, так и общим изменением конъюнктуры на фоне роста конкуренции за клиентов. О том, как меняются подходы банков к управлению рисками, о современных моделях оценки заемщика и общих перспективах кредитного рынка рассказал в интервью РИА Новости член правления банка ВТБ Максим Кондратенко.

- Какие механизмы использует сегодня банк для оценки платежеспособности и надежности клиента? Есть ли неочевидные факторы, которые позволяют более уверенно прогнозировать своевременный возврат денежных средств?

- В условиях динамического изменения процентных ставок и давления на маржинальность банковского бизнеса точность оценки кредитоспособности заемщика – важнейшая задача риск-менеджмента. Последовательно повышая точность статистических моделей оценки риска, мы видим большой потенциал в следующих подходах. Во-первых, это анализ оперативной транзакционной активности, позволяющей быстро выявлять отклонения финансовых потоков от заложенной финансовой модели заемщика. Второе - глубокий графовый анализ связанности контрагентов для исследования комплексных цепочек хозяйственных отношений и контроля распространения рисков между клиентами. И третье – наложение анализа на фактическую географическую сетку. Такой подход позволяет выявить дополнительные физические взаимозависимости и концентрации рисков.

Все эти подходы применяются для моделей оценки рисков юридических и физических лиц, преимущественно в среднем и массовом сегментах. Для крупных кредитных рисков в основном применяется комплексный экспертный анализ ситуации: отраслевых и страновых рисков, санкционных факторов и долгосрочных финансовых моделей. С учетом динамически меняющихся условий данный процесс может быть также автоматизирован, при этом ведущая роль эксперта, настраивающего алгоритм и принимающего в конечном итоге решение, сохраняется.

- Расскажите о рейтинговых моделях расчета рисков для принятия индивидуальных и портфельных решений.

- Задача разработки системы рейтинговых моделей для всех продуктовых и клиентских сегментов в банке уже давно решена. Модели внедрены в принятие индивидуальных кредитных решений и риск-чувствительное ценообразование. Все этапы рейтингования автоматизированы, настроена автоматизированная валидация и контроль качества моделей. В банках, применяющих ПВР (подход на основе внутренних рейтингов), иной порядок вещей недопустим, вся оценка кредитного риска должна быть индустриализирована. Безусловно, данные модели имеют свой жизненный цикл и постоянно улучшаются, развиваются, но это не меняет парадигму функционирования рейтинговых систем. Перспективы такой эволюции прозрачны.

Больший потенциал мы видим в моделях портфельной оценки рисков и портфельного управления. Банк активно развивает модели "ожидаемого поведения" портфеля в среднесрочной перспективе, долгосрочные модели зависимости портфельных рисков от макроэкономических факторов и различных конфигураций стрессовых сценариев. Пример такой интересной задачи - ежегодное надзорное стресс-тестирование, проводимое Банком России по методу "снизу-вверх", когда согласно разработанным ЦБ сценариям банки на основании внутренних портфельных моделей оценивают влияние на финансовые показатели и достаточность капитала.

- Как геополитическая ситуация влияет на взаимное доверие банков и клиентов?

- Достигнутые благодаря слаженной работе правительства, Банка России и основных участников финансового рынка результаты – способность поддержать и улучшить платежную инфраструктуру на фоне санкционного давления и ухода международных платежных систем – существенно повысили степень доверия клиентов к банковскому сектору. Своевременно введенные и аккуратно отменяемые Банком России меры регуляторной поддержки также позволили банковской системе более плавно преодолеть кризисные явления 2022 года.

Банки также реализуют множество мероприятий в тесном доверительном взаимодействии с клиентами. Совместно прорабатываются платежные решения для обеспечения внешнеторговой деятельности с учетом санкционных факторов, реализуется множество государственных и внутренних программ поддержки клиентов, в том числе рефинансирование и кредитные каникулы.

- Как за последние два года менялась ситуация на рынке кредитования и потребовала ли она пересмотра в подходе к управлению рисками? Требуют ли нынешние реалии выработки и внедрения принципиально новой риск-стратегии для банков?

- За последние 2-3 года рынок кредитования стремительно переходит от "реактивного" к "проактивному" взаимодействию с клиентами. Если раньше конкурентным преимуществом была скорость обработки кредитной заявки и принятия решения, то сейчас в большинстве продуктов важна скорость выставления клиенту предложения еще до того, как он начал оформлять кредит. Это следствие того, что у банков накопились большие объёмы информации как по поведению отдельных клиентов, так и по собирательным архетипам заемщиков. Модели, в том числе модели машинного обучения, позволяют оценивать риски в целом по потенциальному клиенту без привязки к его продукту и заявке и предложить все продуктовые возможности заранее. Примечательно, что такие подходы активно и успешно развиваются для клиентов в сегментах среднего и малого бизнеса.

Также существенное влияние на риск-стратегии оказывает развитие банковского регулирования: макропруденциальные лимиты, надбавки, ограничения кредитов по нерыночным ставкам. С одной стороны, это ограничивает активность в определенных сегментах, что может замедлить рост банковского сектора. С другой стороны, при должной настройке данные меры действительно позволяют снизить риски для заемщиков, а, следовательно, повысить стабильность и эффективность банковской системы.

Очень важно, что растет доверие со стороны Банка России к применяемым банками статистическим моделям и их интеграции в банковское регулирование. Это позволяет достигать истинных целей макропруденциального регулирования, снижая вероятность "ошибки второго рода", то есть отказа от кредитования сегментов, которые на самом деле имеют приемлемый уровень риска. Такая точность важна, поскольку кредитный потенциал национальной экономики остается высоким, доля банковских кредитов к ВВП существенно ниже уровня крупнейших экономик (90% в РФ против 150-160% у США и Еврозоны и 220% у Китая). В этой связи можно только поддержать развитие стимулирующего банковского регулирования в части проектов технологического суверенитета и структурной адаптации экономики. Мы видим здесь большой потенциал как для развития банковского сектора, так и для экономического роста.

- Насколько высок сегодня спрос на долгосрочные кредиты для физлиц, и какой процент тех, кто обращается в банк, получает положительный ответ?

- Мы видим стабильно высокий интерес у розничных клиентов к долгосрочному кредитованию, так как оно позволяет распределить базовую долговую нагрузку, снизив размер ежемесячных платежей, и при этом сохранить гибкость в случае досрочного погашения кредита (при росте уровня дохода). Многие банки при кредитовании на сроки, превышающие 5 лет, для целей оценки долговой нагрузки заемщика и принятия кредитного решения делали расчет на 5-летнем сроке. Таким образом, выдача кредита на семь лет вместо пяти не приводила к увеличению риска для банка, но позволяла заемщику получить более комфортный размер аннуитетного платежа. После введения Банком России макропруденциальных лимитов (МПЛ), ограничивающих в том числе объем потребительского кредитования на сроки более 5 лет (не более 5% от выдач, начиная с III квартала), банки будут вынуждены сокращать объем выдач таких кредитов. Соответственно, доступность долгосрочных кредитов для заемщиков будет снижаться, будет увеличиваться уровень отказов.

- В одном из интервью вы назвали 2023 год "новой реальностью" для необеспеченного розничного кредитования. Какова эта реальность и какие риски она несет?

- Ключевым изменением является именно введение в 2023 году МПЛ, это новая форма регуляторного воздействия, накладывающая прямое ограничение на структуру принимаемых банками решений. При общей "физической корректности" решаемой Банком России задачи по снижению закредитованности физлиц и прямой связи данной задачи с ограничением долговой нагрузки, конкретно в 2023 году этот подход работает не совсем точно. Дело в том, что возможность использования внутренних моделей оценки дохода (знаменатель показателя долговой нагрузки - ПДН) была предусмотрена в регулировании уже после введения МПЛ, а сам процесс одобрения моделей (несколько крупных банков уже подали свои модели на рассмотрение регулятора) займет время до конца 2023 года.

До перехода на внутренние модели банки обязаны определять доход исключительно на основании ограниченного списка внешних источников информации. Во-первых, это документально подтвержденный доход клиента в форме справки о доходах и суммах налогов физлица, сумме пенсии или выписки со счета в банке о зарплатных или пенсионных поступлениях. Однако, предоставление справок существенно усложняет клиентский путь, это неудобно. Затем, это зарплатные и/или пенсионные начисления клиенту по данным банка. Такой вариант не всегда позволяет получить достаточно полные данные по причине того, что зарплата не в полном объеме может поступать на счет в банке. Например, часть клиент может получать наличными или на счет в другой банк.

Еще один источник данных о доходе - выписки из госорганов - ПФР и других. Но этот вариант также усложняет клиентский путь: заемщик должен быть зарегистрирован в ЕСИА, а данные могут быть недостаточно актуальными с задержкой 3-6 месяцев. Далее, доход можно прогнозировать на основании данных Бюро кредитных историй (БКИ). Он оценивается как 150% от суммы фактических среднемесячных платежей по кредитам за последние 24 месяца, что дает лишь приблизительную оценку "снизу". Наконец, есть информация Росстата о среднедушевом доходе - это среднее арифметическое значение среднедушевого денежного дохода в регионе местонахождения заемщика. Понятно, что данный вариант обладает минимальной точностью – это "средняя температура по больнице".

Все это приводит к тому, что для соблюдения МПЛ банки были вынуждены провести не риск-чувствительное сокращение объема кредитного предложения по тем сегментам, которые попали под ограничения МПЛ, но при этом имели статистически подтвержденный уровень риска на приемлемом уровне. Поэтому банковское сообщество ожидает одобрения Банком России возможности использовать внутренние модели для целей МПЛ и скорейшего завершения данного переходного периода. Полученный банками и регулятором практический опыт внедрения МПЛ, безусловно, должен учитываться в рамках разработки новых регуляторных механизмов и повышения стабильности банковского сектора.