Методический журнал
Банковское кредитование

В 2024 году Банк России предоставил кредитным организациям с объемом розничного портфеля более 60 млрд руб. возможность применять модельный подход к расчету среднемесячного дохода в целях расчета показателя долговой нагрузки (ПДН). Бюро кредитных историй с 1 января 2022 года обязаны рассчитывать индивидуальный рейтинг субъекта кредитной истории. В статье рассмотрены изменения в действующем регулировании Банка России, отдельные подходы и применение моделей машинного обучения в его деятельности.

В статье описан кейс внедрения нового подхода к оценке клиента МСБ. Этот подход позволяет без участия клиента, на основе ML-подходов, «цифрового следа» и использования больших данных, оценить риск и склонность к кредитованию и перейти от подхода ожидания клиента в офисе банка к проактивной коммуникации с релевантным предодобренным предложением и дистанционной выдачей кредита.

Калибровка и оценка качества скоринговых моделей стали неотъемлемыми инструментами в арсенале современных банков. Но возникает вопрос: как проводить мониторинг и анализ самих риск-правил по аналогии с тем системным подходом, который применяют для скоринговых моделей? В статье описан подход к управлению жизненным циклом риск-правил, бесперебойная реализация которого помогает банку получить больше привлекательных клиентов и отсечь заявки с высоким риском, максимизируя таким образом свою маржу.

Задача оптимизации CRM-коммуникаций заключается в том, чтобы из большого продуктового ассортимента выбрать такие продукты, которые в рамках ограниченных временных слотов контактной политики максимизируют какую-либо целевую переменную: объем продаж, доходность и пр. Выходом становится применение средств искусственного интеллекта при оценке потребностей каждого клиента и выбор лучшего предложения в рамках технологии Next Best Offer (NBO).

Продажи кредитных продуктов действующей клиентской базе банка значительно дешевле нового привлечения. Привлечение нового клиента через цифровые каналы стоит дорого, через офлайн-каналы — еще дороже. Поэтому наиболее эффективно в условиях оптимизации стоимости привлечения и максимизации продаж работать с усилением проникновения кредитных продуктов в действующую базу. Универсальных секретов кросс-продаж кредитных продуктов не существует. Чаще всего для каждого банка это уникальный код успеха, собранный из трех компонентов: клиентских путей, продуктового предложения, каналов информирования.

Кредитная история в новом формате представляет собой динамичный набор данных с множеством параметров, который позволяет сегментировать клиентов, прогнозировать их поведение, моделировать реакции. Качество, масштабность и репрезентативность кредитных историй широко используются для изучения отдельного клиента и принятия кредитных и иных бизнес-решений. Однако у кредитных историй есть и иные свойства: в агрегированном виде они дают уникальную аналитику, позволяющую ясно представлять происходящие на рынке события, выявлять тренды и принимать эффективные управленческие решения.

С каждым годом рекламный рынок все больше концентрируется вокруг небольшого числа лидирующих федеральных банков. Такая консолидация усложняет условия для адекватной конкурентной борьбы менее крупных игроков, особенно региональных банков. В статье предлагаются обзор представленности банковской категории в офлайн-рекламе (ТВ, радио, наружная реклама), подробный разбор кейса успеха регионального банка и практические рекомендации для небольших игроков банковского сектора.

В предыдущих номерах мы анализировали обстоятельства спора между антимонопольным органом и коммерческим банком по поводу правомерности использования в зарегистрированном товарном знаке слов «первый добрый банк». Дело рассматривалось в УФАС по Волгоградской области. В настоящей статье автор, непосредственный участник описываемого кейса, продолжает следить за его развитием и рассказывает о позиции ФАС России — которая оставила без удовлетворения жалобу АО КБ «Пойдем!» на решение Волгоградского УФАС России.

Какие четыре группы вопросов можно дополнительно задать после урегулирования запросов банка и проверки комплектности всего пакета документов по кредитной заявке? Каких принципов должен придерживаться аналитик при возникновении сомнений по поводу отчетности клиента? Стоит ли проводить консолидацию по всем выявленным компаниям группы? Что включает в себя процесс анализа качества дебиторской задолженности?

Недавно была опубликована методическая разработка, претендующая на статус методических рекомендаций, где со ссылкой на ст. 12 и 13 Закона № 135-ФЗ было указано, что отчеты об оценке как документы, содержащие сведения доказательственного характера, должны отвечать требованиям судебного процессуального законодательства к относимости, допустимости (форме представления результата оценки) и достоверности результата оценки. В данной статье впервые в российской практике рассмотрим требование к относимости отчета об оценке в качестве процессуального доказательства, не ограничиваясь оценкой для судов.

Затратный метод, основанный на истории затрат на воспроизводство объекта оценки и сложившийся преимущественно до февраля 2022 г., или доходный метод, в качестве безрисковой ставки использующий данные облигационного рынка, дают весьма неточные стоимостные ориентиры в текущих условиях. Использование математических моделей и роботизированных методов определения стоимости, позволяющих улавливать складывающиеся на рынке тенденции, выходит на первый план. Какие математические модели показали свою эффективность в работе с залогами и как обеспечить тонкую настройку параметров оценки?