текст(all)

Несмотря на имеющуюся критику в средствах массовой информации, на наш взгляд, принятие закона можно оценивать как очередной этап развития российской кредитной системы в соответствии с уровнем функционирования мирового рынка банковских услуг.

Отношение российских банков к кредитным историям не всегда является положительным. Крупные коммерческие банки, обладающие сравнительно дешѐвыми ресурсами, кредитуют под низкие процентные ставки предприятия, способные заложить ликвидные материальные активы по стоимости, значительно превышающей сумму кредита. В этом случае кредитная история такого предприятия банков практически не интересует.

Небольшие кредитные организации, как правило, кредитуют аффилированные структуры, обеспечение ссуды для которых является формальностью. Кредитные истории таких заѐмщиков не оказывают влияния на процесс выдачи кредитов.

Остаѐтся ряд средних коммерческих банков, клиентскую базу которых в большинстве случаев составляют предприятия, работающие эффективно, но не владеющие значительными материальными активами, достаточными для полного обеспечения их потребностей в заѐмных средствах. В этом случае кредитная история заѐмщика имеет для банков большое значение, и чем полнее и достовернее данные о заѐмщике в его кредитной истории, тем больше оснований у него получить кредит.

С нашей точки зрения, это означает, что если учесть значительный вес средних коммерческих банков в российском банковском секторе и их клиентов в экономике в целом и если исходить из того, что Правительство и Банк России будут продолжать строить рыночную банковскую систему, то функционирование кредитных бюро является весьма важной потребностью.

Заместитель председателя банковского комитета ГД РФ П. Медведев оценивает шансы на успех деятельности кредитных бюро довольно скептически. Он считает, что для успешного функционирования проекта банку необходимо собрать как минимум 70% информации о рынке потребительского кредитования. Опыт показывает, что до сих пор коммерческим банкам и банковским холдингам, пытавшимся самостоятельно создавать кредитные бюро, удавалось аккумулировать у себя не более 1% необходимой информации. Поэтому, по мнению П. Медведева, без

31

поддержки государства создать в России подобную структуру практически невозможно [137].

Однако хочется отметить, что в России уже существуют несколько бюро кредитных историй. И это не означает, что каждое из них функционирует отдельно от других участников рынка информационных услуг. Между уже созданными кредитными бюро осуществляется активный обмен информацией. В том числе происходит активное сотрудничество бюро кредитных условий с кредитным бюро Сбербанка, обладающим обширной базой кредитных историй.

На данный момент практически все крупные отечественные кредитные организации вошли в учредители кредитных бюро. Так, Международный московский банк, Райффайзенгбанк, Балтийский банк, банк «Возрождение» и Международный промышленный банк сообщили о своем намерении сотрудничать с БКИ «ЭкспирианИнтерфакс». В свою очередь, Внештрогбанк, Газпромбанк, Альфа-Банк, банк «Зенит» и банк «Петрокоммерц» являются участниками ОАО «Национальное бюро кредитных историй». Учредителями ЗАО «Бюро кредитных историй «Инфокредит» выступили Сбербанк, Национальный резервный банк, группа компаний «Русагро» и Межрегиональный инвестиционный банк. Участниками ОАО «Национальное кредитное бюро» являются Торгово-промышленная палата, Госкомстат и международное кредитное агентство Dun&Bradstreet [135].

Заместитель начальника управления регулирования деятельности профессиональных участников и инфраструктурных организаций Федеральной службы по финансовым рынкам (ФСФР) А. Волков считает, что кредитные бюро заработают эффективно только через три года. Его мнение основывается на том, что розничный портфель банков показывает двукратный рост, таким образом, максимально через три года вся совокупность баз данных российских кредитных бюро достигнет этой величины. Вместе с тем представитель ФСФР предположил, что уже через год можно будет говорить о частичной эффективности работы этой системы [137].

Наше отношение к данному вопросу таково, что если успех от создания и использования кредитных бюро является очевидным и неоспоримым, а о данном факте говорят отечественные эксперты, кроме того, существует положительный зарубежный опыт, поэтому столь непродолжительный период времени не яв-

32

ляется существенной причиной, чтобы отказываться от использования данного информационного источника коммерческими банками.

Хочется отметить, что бюро кредитных историй не может полностью исключать риск, возникающий в процессе кредитования коммерческими банками. Система оценки кредитного риска является многоуровневой процедурой и анализ информации, поступающей из отчѐтов кредитного бюро, – это только один из уровней сложного комплексного анализа деятельности потенциального заѐмщика.

Многие региональные банки рассматривают создание местных кредитных бюро как механизм по предотвращению конкуренции со стороны московских и иностранных кредитных организаций. Именно региональные коммерческие банки предпочитают работать только с местными БКИ. Этот факт объясняется тем, что в силу своих небольших финансовых ресурсов региональные кредитные организации не в состоянии кредитовать крупные предприятия, расположенные в центральной части России, также у них достаточно клиентов, чтобы отказаться от кредитования компаний из других регионов. В связи с этим они не нуждаются в информации кредитных историй компаний, функционирующих по всей России.

Актуальным, на наш взгляд, представляется вопрос создания Бюро кредитных историй в Приморском крае. Однако руководители местных кредитных организаций не торопятся с созданием такого информационного ресурса. Данное обстоятельство мы можем объяснить несколькими причинами: во-первых, отдалѐнность региона от центра России, что объясняет замедленность в принятии новых решений, данный фактор еще можно назвать местным консерватизмом; во-вторых, естественное нежелание коммерческих банков платить кредитным бюро за обслуживание по выдаче интересующей их информации. Все эти факторы являются препятствием на пути создания кредитных бюро.

Вместе с тем уже приморские кредитные кооперативы заинтересовались идеей о создании в крае кредитных бюро для использования их информации. С нашей точки зрения, коммерческим банкам можно было бы объединиться с кредитными кооперативами в образовании совместной информационной базы данных. Данный союз помог бы не только значительно увеличить базу данных, но и повлиял бы на стоимость оказываемых услуг в сторону их уменьшения.

33

Вто же время, как описывалось нами выше, крупнейшие банки создали собственные бюро, в результате больше половины объѐма информации может сосредоточиться в них. Данное обстоятельство приведѐт к тому, что накопление и обмен информации будет идти медленнее, чем предполагалось при внедрении системы БКИ.

Ещѐ одна из актуальных проблем, связанной с началом работы БКИ, как мы уже упоминали ранее, – денежный вопрос: насколько дорого обходятся коммерческим банкам услуги по предоставлению кредитных историй. В случае если стоимость услуг, оказываемых БКИ, значительно превышает возможные потери по кредитам, смысл создания данного информационного института отсутствует. До 1 апреля 2006 г. был сохранѐн бесплатный режим взаимного обмена информацией. В конце марта большинство крупных бюро кредитных историй (БКИ) опубликовали тарифы на свои услуги. Оказалось, что разрыв в ценах на информацию о заѐмщиках может составлять сотни процентов. Участники зарождающегося рынка объясняют это различными задачами БКИ. В реестре Федеральной службы по финансовым рынкам (ФСФР) состоят 13 бюро кредитных историй (БКИ). Два из них собрали по 2–3 млн кредитных историй, еще два – около 1 млн [136]. При этом большинство БКИ уже определили тарифы, по которым они намерены продавать сведения о заѐмщиках своим клиентам (банкам, сотовым операторам, торговым компаниям и т.д.). Оказалось, что цены на эту информацию будут значительно отличаться. Бюро по-разному подходят к ценообразованию.

ВНациональном бюро кредитных историй (НБКИ), созданном при участии Ассоциации российских банков и бюро Global Payments, принадлежащем Хоум кредит энд Финанс банку, тарифы определяются в зависимости от количества отчѐтов, которые ежемесячно покупает клиент, а также от того, предоставляет ли он в обмен информацию о своих заѐмщиках. При схожести подходов эти организации установили разные цены на свою информацию. В НБКИ стоимость одного отчѐта составит от $0,4 до $24,9, а в Global Payments – $0,4– 9. Правда, сотрудничество с Global Payments предусматривает ежемесячную абонентскую плату 15 тыс. руб.

Эксперты считают, что по мере развития рынка цены станут выравниваться. В настоящий момент рынок предоставления информационных услуг не работает, но по мере наполнения бюро

34

информацией цены на кредитные истории в различных БКИ будут идентичны. Также эксперты полагают, что услуги БКИ станут дешеветь по мере того, как они станут наполняться информацией. Ожидается, что уже к концу 2006 года количество кредитных историй превысит 10 млн ед. [136]. Это составляет 20–30% потенциальных заемщиков и является значительным объемом аккумулированной информации для первого года работы БКИ. Однако есть мнения, что стоимость кредитных историй не будет сильно снижаться. Данное мнение основывается на изучении опыта функционирования БКИ в США, где бюро работают уже давно, а стоимость истории по-прежнему высока ($7–9). Это объясняется тем, что деятельность кредитных бюро в большинстве случаев основывается не на потребностях экономики, а предназначена лишь для извлечения выгоды из организованного бизнеса.

На наш взгляд, установление столь высоких цен за обслуживание коммерческих банков кредитными бюро, можно сказать, подрывает кредитную деятельность российских коммерческих банков. По закону они обязаны предоставлять информацию хотя бы в одно бюро кредитных историй. В то же время, высокие цены за обслуживание обязательно отразятся на увеличении расходов по оценке кредитоспособности потенциальных заѐмщиков, что приведѐт к увеличению процентных ставок по обслуживанию кредитов.

Как нам кажется, установление тарифов по обслуживанию коммерческих банков БКИ можно отнести к ряду вопросов, которые должны решаться на государственном уровне. Здесь необходимо грамотно оценить как расходы, которые несѐт кредитное бюро за хранение и обработку информации, так и сумму, на которую возможно увеличить себестоимость по оценке уровня кредитоспособности клиентов коммерческими банками.

Представители Центробанка сделали заявление, что система накопления кредитных историй и предоставления отчѐтов начала функционировать на всех этапах: кредитные организации передают информацию, составляющую кредитные истории, в бюро, которые, в свою очередь, передают информацию в центральный каталог кредитных историй, созданный Банком России.

Обеспечена техническая возможность обращения субъектов и пользователей кредитной истории в автоматизированную систему «Центральный каталог кредитных историй» (ЦККИ). В частности, эту информацию можно получить из ЦККИ, обратив-

35

шись с использованием кода субъекта кредитной истории через Интернет-сайт Банка России.

Запрос направляется посредством заполнения формы на Ин- тернет-сайте Банка России с указанием адреса электронной почты, на который будет направлен ответ из ЦККИ. При этом ответ направляется только по электронной почте.

Ещѐ один вопрос, возникающий при изучении закона «О кредитных историях», это обязательное согласие заѐмщика на предоставление его кредитной истории в БКИ. С одной стороны, законодательство гарантирует сохранение банковской тайны и тем самым стимулирует развитие доверия кредиторов как к кредитным организациям, так и к органам власти. Однако существует опасность, что некоторые клиенты откажутся передавать кредитные истории с целью их дальнейшего использования. Данное обстоятельство, с нашей точки зрения, вызвано особенностями экономического состояния нашей экономики, когда нет гарантии, что информация, предоставленная официальным учреждениям, не окажется доступной для широкого круга пользователей, т.е. в продаже на «чѐрном рынке». Хотя сами клиенты должны понимать, что отказ от передачи информации, если заѐмщик неизвестен банку, может послужить настораживающим знаком. Также наличие официального согласия заѐмщиков на использование их кредитной истории является возможностью для кредитных организаций избежать необходимости сотрудничества с БКИ. В данном случае кредитные организации просто не будут предлагать или настаивать на согласии клиентов об использовании их кредитных историй. Наше отношение к данному вопросу таково: предоставление конфиденциальной информации как физическими, так и юридическими лицами происходит ежедневно при взаимоотношениях с различными государственными и частными учреждениями (налоговыми инспекциями, органами государственной статистики, коммерческими банками при получении кредита и т.д.); в связи с этим разговор о нежелании предоставлять личную информацию в БКИ в связи с опасностью еѐ разглашения не представляется нам столь обоснованным.

Проведѐнный нами анализ свидетельствует о целесообразности ведения кредитных историй заѐмщиков на базе БКИ. Однако здесь возникает проблема использования информации, заложенной в кредитную историю. Данная информация по канонам математической статистики является ограниченной, ибо трудно предположить, чтобы предприятия брали кредиты сотни или хотя бы несколько десят-

36

ков раз. С математической точки зрения проблема заключается в оценке ожидаемых кредитных рисков в условиях ограниченной статистической информации, т.е. в условиях малых выборок. Получение достоверных оценок ожидаемых кредитных рисков в указанных условиях возможно с помощью специальных методов теории вероятностей и математической статистики [39].

Следует отметить, что в российских условиях получение качественной информации о заѐмщиках осложняется имеющей место недостоверной и непрозрачной бухгалтерской отчѐтностью, сложившейся практикой всеобщего уклонения от налогов и т.д.

Врезультате появление в России такого института, как бюро кредитных историй, основываясь на существующем мировом опыте, является перспективным, положительным фактором, позволяющим снизить кредитные риски коммерческих банков. Проведение необходимых корректировок в законе «О кредитных историях» позволит устранить отмеченные ранее недостатки, а также повысить престиж российского рынка кредитных услуг среди международных кредитных организаций.

Таким образом, в нашем понимании деятельность кредитных бюро может стать одним из государственных рычагов по регулированию кредитной деятельности в стране. Данный механизм может происходить путѐм воздействия как через законодательные акты, регулирующие деятельность кредитных бюро; так и через уполномоченный законодательный орган, который осуществляет контроль и надзор за деятельностью БКИ.

Взаключение хотелось бы отметить, что использование информационных баз данных для оценки кредитоспособности заѐмщика позволяет практически исключить так называемую асимметричность информации и значительно снизить стоимость

исроки получения достоверной информации о клиенте. Кроме того, появляется возможность создания цивилизованной конкурентной среды, в которой добросовестные заѐмщики имеют существенные преимущества перед недобросовестными. Устанавливать равноправное информационное положение кредитора и заѐмщика, когда не только заѐмщик имеет право выбирать кредитора, но и кредитор имеет возможность выбирать заѐмщика с теми или иными качествами, основываясь на информации, полученной из кредитных рейтингов или из базы данных кредитных историй.

37

1.3. Понятие нейронных сетей и возможность их применения при оценке кредитоспособности заѐмщика

Вусловиях межбанковской конкуренции особое значение приобретает необходимость тщательного исследования кредитной организацией возможностей совершенствования внутренних бизнес-процессов на рынке кредитных услуг. Острая конкуренция между банками вызывает необходимость не только поиска оптимальных стратегий развития на финансовом рынке, но и совершенствования информационных технологий. Решающим фактором в конкурентной среде банков является успешное внедрение компьютерных технологий, которые могут приблизить их к самым передовым достижениям мировой банковской практики.

Вследующем разделе нашего исследования мы рассмотрим ещѐ несколько различных видов методов оценки кредитоспособности потенциальных заѐмщиков. В данном подразделе при рассмотрении различных методик оценки кредитоспособности заѐмщиков необходимо использовать двухуровневую классификацию, основанную на использовании способов применения различных вариантов вычисления кредитного рейтинга заѐмщика (рис. 1.1).

Методы оценки кредитоспособности заемщика

Уровень 1

Экспертные методы

Автоматизированные

оценки

системы оценки

Уровень 2

Статисти-

Методы

Генетические

ческие

линейного

алгоритмы,

методы

програм-

нейронные

мирования

сети

Нечѐткие

множества

Рис. 1.1. Классификация методов оценки кредитоспособности заѐмщика

38

Методы первого уровня классификации включают экспертные оценки, которые наиболее часто основаны на субъективном мнении, а также методы, использующие в своей основе автоматизированные системы оценки.

Методы второго уровня, представляют собой математические средства поддержки принятия решений, которые включают:

а) статистические методы, основанные на дискриминантном анализе, например методы линейной регрессии, методы логистической регрессии;

б) методы линейного программирования. Результатом применения методов линейного программирования также является линейная модель оценки кредитоспособности заѐмщика, которая не позволяет абсолютно точно классифицировать заѐмщика, в связи с чем задача формулируется таким образом, чтобы вероятность ошибки была сведена к минимуму;

в) генетические алгоритмы и нейронные сети. Применение генетических алгоритмов основано на аналогии с биологическим процессом естественного отбора. В результате получается модель, дающая наиболее точную классификацию;

г) нечѐткие множества. Нечѐтко-множественные модели строят функциональное соответствие между нечѐткими лингвистическими понятиями и специальными функциями, выражающими степень принадлежности значений измеряемых параметров упомянутым нечѐтким описаниям.

В нашем исследовании мы подробно остановимся на понятии нейронных сетей и возможности их применения при оценке кредитоспособности заѐмщиков.

Нейронная сеть – это громадный, распределѐнный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки информации, накапливающих экспериментальные знания и предоставляющих их для последующей обработки [36. С. 34]. Нейронная сеть сходна с мозгом с двух точек зрения:

знания поступают в нейронную сеть из окружающей среды и используются в процессе обучения;

для накопления знаний применяются связи между нейронами, называемые синаптическими весами.

Процедура, предназначенная для процесса обучения, называется алгоритмом обучения. Эта процедура выстраивает в опреде-

39

лѐнном порядке синаптические веса нейронной сети для обеспечения необходимой структуры взаимосвязей нейронов.

Изменение синаптических весов представляет собой традиционный метод настройки нейронных сетей. В литературе нейронные сети часто называют нейрокомпьютерами, сетями связей, параллельными распределѐнными процессорами и т.д.

Является очевидным, что свою силу нейронные сети черпают, во-первых, из распараллеливания обработки информации и, во-вторых, из способности самообучаться, т.е. создавать обобщения. Под термином обобщение понимается способность получать обоснованный результат на основании данных, которые не встречались в процессе обучения. Эти свойства позволяют нейронным сетям решать сложные (масштабные) задачи, которые на сегодняшний день считаются трудноразрешимыми. Однако на практике при автономной работе нейронные сети не могут обеспечить готовые решения. Их необходимо интегрировать в сложные системы. В частности, комплексную задачу можно разбить на последовательность относительно простых, часть из которых может решаться нейронными сетями.

Попытаемся выделить полезные свойства систем, которые обеспечивает использование нейронных сетей, а также основные преимущества использования нейронных сетей:

А) Нелинейность. Искусственные нейроны могут быть линейными и нелинейными. Более того, эта нелинейность распределена по сети. Нелинейность является чрезвычайно важным свойством, особенно если сам физический механизм, отвечающий за формирование входного сигнала, тоже является нелинейным.

Б) Отображение входной информации в выходную. Одной из популярных парадигм обучения является обучение с учителем. Это подразумевает изменение синаптических весов на основе набора маркированных учебных примеров. Каждый пример состоит из входного сигнала и соответствующего ему желаемого отклика. Из этого множества случайным образом выбирается пример, а нейронная сеть модифицирует синаптические веса для минимизации расхождений желаемого выходного сигнала и формируемого сетью согласно выбранному статистическому критерию. Таким образом, нейронная сеть обучается на примерах, составляя таблицу соответствий вход-выход для конкретной задачи.

40