Методика автоматизированного мониторинга долгового портфеля розничного банка
Размещено на сайте 10.02.2011
В статье представлена оригинальная методика автоматизированного мониторинга портфеля розничных кредитов, включающая процедуры обнаружения признаков мошенничества, прогнозирования денежных потоков и оптимального управления рисками. Автор опирается на конкретные результаты внедрения методики в российских банках и делает выводы об ее экономической эффективности.
С.Ю. Подлесный, ООО «МДЦ Консалтинг»
Приводятся извлечения из статьи.
Полную версию материала читайте в журнале.
Подписаться
Не рекомендуется использовать абсолютные значения переменных параметров в задачах прогнозирования и оптимизации. Более информативны интегральные показатели, такие как отношение суммы просроченных процентов, комиссий, штрафов к просроченной ссудной задолженности или отношение общей суммы совершенных платежей по кредиту к сумме выданного кредита.
|
Риск мошенничества может выявляться путем анализа указанной клиентами в анкетах текстовой информации, такой как наименование и адрес места работы, должность, номера телефонов. Для субъектов малого бизнеса можно исследовать также установочные данные учредителей, поручителей.
|
Сплошная автоматическая проверка на факторы риска достоверно выявляет тех заемщиков, на которых следует обратить внимание и, как минимум, сразу передавать на hard collection при возникновении текущей просрочки.
|
Прибыльность клиента для банка может определяться такими факторами, как аккуратность платежей по графику или даже регулярные просрочки с выплатой фиксированных штрафов.
|
Оптимизацию уже сформированного кредитного портфеля можно проводить лишь путем изменения структуры самого портфеля. В этом отличие от управления портфелем при выдаче кредитов, когда за счет настройки скоринговой модели и правил выдачи кредитов создают кредитный портфель с заданными характеристиками.
|
Задачу оптимизации прибыльности кредитного портфеля можно рассматривать как задачу оптимизации ценности кредитного портфеля с учетом прибыльности, затрат, риска дефолта и сохранения лояльности клиента.
|
