Пути повышения эффективности ипотечного кредитования в РК

Финансы » Ипотечное кредитование в Республике Казахстан » Пути повышения эффективности ипотечного кредитования в РК

Страница 5

3. 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.

4. 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.

Страницы: 1 2 3 4 5 6 7

Статьи по теме:


Разделы сайта

Copyright © 2024 - All Rights Reserved - www.morebanks.ru