Методический журнал
Банковское кредитование

Законодательство предоставляет банкам широкий спектр способов обеспечения исполнения обязательств заемщиков по возврату кредитных средств. Часть из этих способов зарекомендовали себя на практике как наиболее эффективные в области проектного финансирования застройщиков. К ним относятся как те, которые прямо предусмотрены российским законодательством, так и те, которые конструируются кредитором и должником самостоятельно на основе норм о свободе договора. Рассмотрим эти способы и проблемы, возникающие при их применении.

Внесение изменений в Закон № 214-ФЗ перестроило всю схему работы в долевом строительстве, возложив на банки ключевую роль по контролю за действиями застройщика. Те банки, которые имеют опыт проектного финансирования, чувствуют себя в новой роли немного увереннее, остальные набирают опыт либо выжидают время. Смогут ли банки успешно взаимодействовать с застройщиком с целью повышения эффективности (стоимости) проекта, правильно организовать эту работу и «вытянуть» весь рынок строительства? В статье мы пытаемся подсказать, как это можно сделать.

В настоящее время банковское сообщество, кажется, обладает всеми предпосылками, чтобы строить оптимистические прогнозы и модели на 2019 год. Но профессиональная интуиция подсказывает: чем больше прошло времени с последнего кризиса, тем выше вероятность существенных кризисных явлений. В связи с этим предлагаем «освежить» классические модели прогноза банкротства предприятий и понять: работают ли известные модели распознавания признаков банкротства в переменчивых условиях российского бизнеса или в «тучные годы» необходимо вкладываться в более продвинутые риск-модели?

Как свидетельствует анализ статистики, доля ежемесячно кредитующихся физических лиц в 10 раз выше, чем доля кредитующихся компаний малого бизнеса. Это колоссальная разница, которая иллюстрирует положение дел с кредитованием малого бизнеса гораздо ярче официальной статистики. Тем не менее, высокие риски кредитования малого бизнеса и ограниченные возможности автоматизации рассмотрения заявки, по нашему мнению, являются мифами и заблуждениями, укоренившимися на банковском рынке. В этой статье мы постараемся их развеять.

Мониторинг финансового поведения — это по сути оперативное применение параметров кредитного отчета, называемых сигналами или триггерами. Установка на сигнал дешевле мониторинга посредством запроса кредитных отчетов, а область применения охватывает все этапы взаимодействия и дает хорошую аналитику для корректировки работы банковских служб. В статье представлен пример предпроектного анализа перед внедрением сигнала в крупном розничном банке. Предлагаемые процедуры могут быть скорректированы с учетом задач конкретного банка и распространены на корпоративное кредитование.

Банки в едином порыве нацелены на «запечатывание» выдачи кредитов в одно окно — желательно, чтобы им был экран смартфона клиента. Когда определена глубина желаемой цифровизации, начинается поиск точек оптимизации и возникают вопросы. Личный кабинет клиента или личный кабинет партнера — а может, и то и другое? Сколько нам потребуется данных, чтобы взять заявку в работу, с минимальным участием сотрудников банка? Хотим ли/можем ли мы реализовать подписание документации УКЭП? Описанный в статье опыт конкретного банка поможет ответить на эти вопросы.

Применение сложных моделей машинного обучения в кредитном скоринге затруднено, в связи с чем необходимо использовать различные улучшения привычной всем логистической регрессии. В этой статье мы расскажем о том, какие существуют новые подходы при построении скоринга и как, используя их, увеличить скорость разработки в несколько раз, а также улучшить качество всех моделей. Методы, описанные в статье, можно реализовать самостоятельно примерно за два месяца разработки.

Приведенная в статье судебная практика наглядно показывает, что такой, казалось бы, простой инструмент, как поручительство, скрывает в себе немало нюансов, которые могут значительно осложнить жизнь банку. Соблюдение предложенных рекомендаций и отслеживание ключевых тенденций судебной практики помогут банку усилить свою позицию в суде и добиться взыскания кредитных средств с поручителя.

Описанная в статье система анализа переговоров представляет собой неотъемлемую часть успешного колл-центра, внедрение которой позволило резко повысить жизненный цикл портфеля, контактность и сформировать пул стабильно платящих клиентов на горизонте двух лет при уменьшении затрат. Что система представляет собой с технической точки зрения? Какие преимущества она предоставляет банкам с учетом возможной передачи ФССП России функции контроля за соблюдением ими Закона № 230-ФЗ?

Автор статьи, действуя в качестве адвоката заемщика-потребителя, предприняла первую попытку опробовать, что называется, в бою возможность расторжения потребительского кредитного договора по основаниям, предусмотренным статьей 32 Закона о защите прав потребителей. Спор стал предметом рассмотрения в Верховном суде РФ. Какие важные для банков выводы можно сделать по его итогам?

Чем рискует банк, если не информирует клиента о возможности заключить договор без подключения к программе страхования или оплатить услугу подключения к программе за счет собственных средств? Ответ на этот вопрос дает Постановление Арбит­раж­­ного суда Дальневосточного округа от 31.10.2018 № Ф03-4609/2018 по делу № А04-1964/2018.

Несмотря на растущую популярность таких языков, как R и Python, стандартные средства Microsoft Excel остаются распространенным способом анализа данных и позволяют относительно несложными манипуляциями добиться выдающихся результатов в расчетах. Например, описанный в статье корреляционный анализ позволяет предположить, что KPI по оплате труда (включая премии) в большинстве банков выставляются по размеру чистой прибыли, но никак не по объему просроченной задолженности по кредитам юридических лиц.

Аудиторско-консультационная группа «Коллегия Налоговых Консультантов»

Аудиторско-консультационная группа «Коллегия Налоговых Консультантов»