За словами заступника голови правління Ощадбанку Вадима Кулика, в банку можуть розпізнавати обличчя зловмисників, навіть коли вони загримовані. Фото: Олег ФРОЛОВ
За даними агентства Moody's, від 60 до 90% працюючого населення країни вже мають банківські кредити. При цьому попит на позики тільки зростає, але збільшується і рівень прострочення. Ці обставини змушують кредитні установи постійно вдосконалювати свої системи перевірки клієнтів.
Як фільтрують кредити
Світова практика моніторингу позичальників досить обширна. Так, в банках США застосовується універсальне «правило п'яти« Сі », де критерії відбору клієнтів позначені словами, що починаються на букву« С »: character (характер, репутація позичальника); capacity (фінансові можливості, здатність погасити позику); capital (капітал, володіння активами); collateral (наявність забезпечення); conditions (економічна кон'юнктура і її перспективи). У Британії ключовим терміном є PARTS: purpose (призначення, мета); amount (сума, розмір); repayment (оплата, повернення боргу і відсотків); term (термін); security (забезпечення, заставу). В Японії. крім вищеназваних універсальних критеріїв, для оцінки позичальників - юридичних осіб застосовують так звані «коефіцієнти власності» (співвідношення позикового і власного капіталу, відношення довгострокової заборгованості до власного капіталу, і ін.). У Франції в методику оцінки включені три блоки: загальна фінансово-економічна оцінка, прикладна оцінка кредитоспроможності, специфічна для кожного банку; дані про позичальника з картотеки Банку Франції (аналог російського Центробанку).
«Фабрика» як технологія
Є до чого прагнути
У базі даних Ощадбанку більше 25 млн. Фотографій клієнтів. Зараз фахівці банку вивчають, чи можна оцінювати платіжну дисципліну позичальників по фотографіях. «Ми зрозуміли, що машина добре вміє розрізняти обличчя. Тепер ми намагаємося зрозуміти: чи можливо побудувати залежність між фотографією клієнта і платіжною дисципліною », - розповів Кулик. Банкір пояснив, що мали місце випадки шахрайства, коли кредити намагалися взяти по викраденим паспортами і заради цього зловмисники навіть гримировались. «Коли ми ввели автоматичну процедуру розпізнавання особи, то зрозуміли, що вона добре працює, навіть коли людина загримований», - зазначив Кулик.
«Кредитна фабрика» виявилася настільки ефективною, що технологія впроваджена не тільки в Росії. але і в дочірніх банках: в Білорусі. на Україні. в Казахстані. Чехії та Словаччини. а в найближчі два роки проект буде запущений у всіх країнах присутності європейської "дочки" Ощадбанку - SberbankEurope: в Сербії. Угорщини. Хорватії. Словенії. Боснії і Герцеговині (Баня-Луці).
Максимальна автоматизація процесу видачі кред ит ів - запорука зниження ризику і прострочення, вважають експерти. А на думку провідного бізнес-аналітика компанії «Синимекс» Юрія Дубровського, від «оперативності отримання цілісної та достовірної інформації про клієнта, а також ефективності її використання» залежить конкурентоспроможність самих кредитних організацій, що і штовхає банки до вдосконалення ІТ-технологій.
Читайте також
Держдума прийняла закон про інвестиційні стимули для Самотлорского родовища
Вони допоможуть додатково добути 50 мільйонів тонн нафти