Риски и опасения банков

Риск и доход тесно связаны друг с другом. Есть два пути, и оба, как показывает практика, неправильные: либо не рисковать и внимательно анализировать своих заемщиков, одобряя кредиты только при условии дефолтности в одном случае из 100, что очень быстро приведет к уменьшению доходности, либо, наоборот, стараться заработать больше, но необдуманные инвестиции могут привести к огромным потерям.

Высокая дефолтность заемщиков в кризисном 2014 году застала банки врасплох. Если до этого МСБ охотно брал кредиты на покупку техники и оборудования под залог этой самой техники, то после пары неудачных попыток финансовых организаций вернуть свои средства многие просто перестали выдавать такие кредиты.

По факту, залоговая техника находится в собственности заемщика, и вернуть ее можно только после соответствующего судебного решения. Полевые работы по поиску, аресту и изъятию техники, к сожалению, требуют пристального контроля со стороны банка. Но все это не банковский бизнес, и он несет слишком много дополнительных расходов.

В результате банки сильно затянули пояса и стали внимательнее оценивать потенциальных клиентов. Это привело к резкому сокращению объемов кредитования и сильному перекосу в сторону одобрения сделок только большим компаниям.

От кредита к лизингу

Продолжаться долго так не могло, ведь осторожность привела к недополучению дохода. Но по понятным причинам возвращаться к прежней схеме было страшно. Тогда российские банки начали оглядываться на своих западных соседей и пытаться применять ранее непопулярную схему лизинга / долговременной аренды.

Лизинг — это отдельный бизнес, которым банку сложно заниматься самостоятельно

В отличие от кредита предмет лизинга находится в собственности финансовой компании, и его изъятие в случае неисполнения обязательств не требует привлечения третьих лиц. Такая схема позволила бы банкам финансировать более рисковых заемщиков и, следовательно, больше зарабатывать.

Но не все так просто. Лизинг — это отдельный бизнес, которым банку сложно заниматься самостоятельно. Обычно создаются специальные компании, так как для банка лизинговая деятельность является непрофильной. А это дорогое удовольствие, требующее существенных инвестиций.

Крупицы золота нужно уметь найти

Базовый набор финансовых документов, включая кредитную историю и выписку из ЕГРЮЛ, является основой для принятия решения о займе в 80% случаев. Но за клиентов с идеальной историей и надежным финансовым состоянием идет настоящая борьба, зачастую с тендерами. Много тут не заработаешь, поэтому стоит обратить внимание на оставшиеся 20%.

Не существует универсальной формулы для настройки системы оценки рискованности клиентов, поэтому остается только экспериментировать и самостоятельно подбирать нужную комбинацию.

Не существует универсальной формулы для настройки системы оценки рискованности клиентов, поэтому остается только экспериментировать и самостоятельно подбирать нужную комбинацию

Сбор и грамотный анализ максимального количества информации о клиенте позволит понять надежность заемщика, даже если он работает в «серую» и по классической банковской системе оценки не вызывает доверия. Самое сложное тут — сравнивать не с образцовыми кредиторами, а наоборот, с дефолтными, находить взаимосвязи и тенденции, позволяющие сделать выводы. Для этого нужно иметь хорошую базу таких «проблемных» кредитов, чего любая финансовая организация, естественно, пытается избежать.

Вот и получается главное противоречие — для эффективной оценки рисков нужно больше примеров «плохих» сделок, невозвратных средств и потерь, чтобы в будущем это количество уменьшить.

Гонка диджитализаций

Резкий рост лизингового рынка сильно ужесточил конкуренцию, заставив компании не только снижать свои эффективные ставки, но и трансформировать старые бизнес-процессы.

Оценка рисков тоже вынуждена подстраиваться под новые правила. Активная роботизация способна в перспективе трех — пяти лет вытеснить человеческий фактор даже с этого поля. Когда искусственный интеллект научится интуиции, вопросы оценки рисков перейдут на новый уровень. Уже сейчас часть рутинной работы, например андеррайтинг, можно автоматизировать, и те компании, которые первые начнут двигаться в данном направлении, выиграют эту гонку.