АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОВЕРКИ БЛАГОНАДЕЖНОСТИ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ ЗАЕМЩИКОВ

СЕРГЕЙ ГАРАГАН

ВЕДУЩИЙ СПЕЦИАЛИСТ ООО «КРОСИСТЕМ»,

ДОКТОР ТЕХНИЧЕСКИХ НАУК  

 

В условиях экономического кризиса деятельность банков всфере рознично­го кредитования столкнулась сцелым рядом проблем, впервую очередь сни­жением спроса населения на кредит­ные продукты и ростом просроченной задолженности по кредитам.

 

В связи с этим можно ожидать, что многие банки будут принимать допол­нительные меры по привлечению заем­щиков. Однако это должны быть заем­щики «качественные», т. е. удовлетво­ряющие ужесточившимся впериод кризиса требованиям кредитных орга­низаций. Соответствие этим требова­ниям проверяется на этапе рассмотре­ния кредитной заявки впроцессе оцен­ки заемщика, который может включать следующие операции:

 

— проверка благонадежности потен­циального заемщика;

— скоринговая оценка;

— оценка финансового положения за­емщика.

 

Проверка благонадежности произво­дится сцелью, во-первых, проверки до­стоверности сведений, представленных клиентом, и, во-вторых, оценки его бла­гонадежности как заемщика.

Скоринговые методы предусматрива­ют формирование правил (скоринговых карт) принятия решения (рекоменда­ции) о выдаче кредита на основе име­ющейся статистики погашения креди­тов, связанной спризнаками, характе­ризующими заемщика. При создании скоринговых карт обычно используются данные о результатах кредитования за достаточно продолжительный период (до нескольких лет). Поскольку нынеш­няя экономическая ситуация суще­ственно отличается от имевшей место год иболее назад, указанные данные могут иметь значительные отличия от характерных для современной обста­новки. Выводы, получаемые на основе таких данных, вряд ли могут быть адек­ватными сегодняшним условиям.

 

Необходимо отметить, что скоринг ни в коем случае не может использовать­ся взамен проверки благонадежности. Более того, использование скоринго­вых методов до такой проверки либо параллельно сней представляется ма­лоэффективным. Это объясняется тем, что основным условием успешных дей­ствий мошенников является их маски­ровка под благонадежных заемщиков, т. е. стремление приобрести документы, содержащие признаки, характерные для большинства добросовестных кли­ентов банка. По таким призна­кам скоринговая система, веро­ятнее всего, выдаст положитель­ное заключение. Ноона не способна учитывать достоверность документов и других данных о заемщике, которая оценивается впроцессе проверки его благонадежности. Поэтому из заключе­ния о неблагонадежности потенциаль­ного клиента следует вывод о вероят­ной недостоверности представленных им данных и, следовательно, необходи­мость аннулирования положительных результатов как скоринговой оценки, так иоценки финансового положения заемщика, основанных на использова­нии этих данных.

 

Иногда скоринговую оценку проводят до проверки благонадежности сцелью сокращения затрат на проверку тех по­тенциальных клиентов, которые получи­ли негативную оценку скоринга. Такое сокращение действительно может быть достигнуто, однако следствием отказа от проверки благонадежности является потеря данных о возможных мошенни­ках, которые могут обратиться к банку повторно, «подчистив» некоторые пока­затели. Если сведения о таких лицах уже имеются вбазе данных о прове­рявшихся объектах, выявление воз­можного мошенничества становится более вероятным. При этом потери банка от успешной мошеннической операции могут значительно превысить экономию от сокращения количества проверявшихся объектов.

 

Целесообразность автоматизации процесса проверки благонадежности обусловлена следующими факторами.

 

В настоящее время получили разви­тие сетевые сервисы, обеспечиваю­щие доступ к информации, пригодной для использования при проверке благо­надежности потенциальных заемщиков, и можно ожидать дальнейшего расши­рения возможностей подобных серви­сов. Такие услуги предоставляются как государственными органами, так и частными структурами (например, бюро кредитных историй). Особенно выгодными для автоматизации прове­рок являются информационные ресур­сы, обеспечивающие прием формали­зованных запросов ивыдачу ответов в формализованном виде. Эти ресурсы являются внешними источниками ин­формации для проверки. Различные ба­зы данных, которые могут быть развер­нуты ииспользованы вбанке, относят­ся к внутренним информационным ре­сурсам. Для наиболее эффективного использования всех источников веди­ном процессе проверки средства его автоматизации должны обеспечивать доступ ко всем информационным ре­сурсам.

 

Одним из наиболее ценных ресурсов банка, который практически невозмож­но приобрести за деньги, является ин­формация о заемщиках данного банка и выполнении ими финансовых обяза­тельств. Эта информация учитывает со­став ихарактеристики кредитных про­дуктов, клиентской базы, филиальной сети банка, его кредитной имаркетин­говой политики, т. е. все факторы, влия­ющие на результаты кредитной дея­тельности конкретного банка. Исполь­зование такой информации обеспечи­вает снижение кредитного риска и предупреждение кредитного мошен­ничества, всвязи счем необходимо создание хранилища данных, обеспе­чивающего ее автоматизированное на­копление, хранение ииспользование, в составе средств автоматизации про­верки благонадежности.

 

В случае отсутствия единой автома­тизированной системы проверка по­тенциальных заемщиков осуществляет­ся обычно врегиональных подразделе­ниях банка. При этом возможны раз­личные интерпретации документов, ре­гламентирующих проведение провер-ки, что ведет к различным подходам в оценке потенциальных заемщиков, то есть к искажениям кредитной политики банка.

 

При подготовке к мошеннической операции могут применяться различ­ные средства, втом числе иподкуп со­трудников банка, осуществляющих про­верку благонадежности, сцелью скло­нить их к выдаче положительного за­ключения по данному заемщику. Для предупреждения подобных явлений, а также ошибочных действий сотрудни­ков, которые могут привести к выдаче неверного заключения по результатам проверки, необходимо автоматизиро­вать процесс проверки потенциальных заемщиков таким образом, чтобы все действия сотрудников автоматически фиксировались, авслучае их явного несоответствия заданной логике вы­полнения операций сообщение об этом выдавалось руководителю процесса для анализа ситуации ипринятия необ­ходимых мер. Также может быть преду­смотрена возможность автоматическо­го контроля полноты проведенных опе­раций иблокировка выдачи заключе­ния при их неполной реализации. Кро­ме того, ограничение возможности преднамеренных недобросовестных действий сотрудников обеспечивается автоматизацией распределения рас­сматриваемых заявок между ними.

 

 

Сосредоточение деятельности по про­верке благонадежности ведином цен­тре обеспечивает наиболее рациональ­ное использование ресурсов банка. При децентрализованном варианте ор­ганизации процесса необходимо на каждом объекте, где проводятся про­верки, иметь достаточные ресурсы для обработки потока заявок, близкого к максимальному. Пиковые значения ин­тенсивности потока заявок в различных регионах могут не совпадать по времени, врезуль­тате чего часть ресурсов может быть не задействована. Вслучае централиза­ции процесса неравномерность загруз­ки территориальных объектов сглажи­вается, иресурсы используются более рационально. Возможность централи­зации обеспечивается наличием авто­матизированной системы проверки благонадежности иее сопряжением с банковскими информационными си­стемами.

 

Значительных трудозатрат требуют такие операции, как ввод данных о про­веряемых объектах, задание параме­тров поиска информации, которые в большинстве случаев являются стан­дартными, визуальное сравнение полу­ченной при поиске информации сдан­ными проверяемого объекта. Большая часть этих операций может быть авто­матизирована врамках создания еди­ной системы проверки благонадежно­сти иее интеграции сбанковскими ин­формационными системами. Это по­зволяет загружать информацию, кото­рую вводят операторы фронт-офиса, автоматически определять параметры поиска по характеристикам заявки икредитного продукта, атакже прово­дить сравнение проверяемых данных с полученными при поиске. На сотруд­ников банка вэтом случае возлагаются только те задачи, которые не мо­гут быть решены без участия че­ловека — оценка полученной ин­формации, принятие решений, управле­ние процессом проверки ианализ его результатов. Кроме того, автоматиза­ция обработки кредитных заявок по­зволяет проводить поиск иподготовку необходимой информации к рассмо­трению еще до того, как заявка назна­чена для рассмотрения определенному сотруднику. Поскольку продолжитель­ность анализа человеком информации по заявке, как правило, заметно пре­вышает длительность автоматических операций сбора иобработки данных, эта длительность практически не влия­ет на общую производительность систе­мы.

Описанные меры позволяют суще­ственно повысить эффективность дея­тельности сотрудников подразделений, осуществляющих проверку.

 

Ряд организаций предоставляет свои услуги по доступу к информационным ресурсам через Интернет спозапро­сной тарификацией, т. е. оплата этих услуг определяется количеством обра­ботанных запросов. Вцелях оптимиза­ции затрат автоматизированная систе­ма проверки благонадежности может проводить предварительный поиск ра­нее полученных ответов на аналогич­ные запросы всвоем хранилище дан­ных. Если такой ответ обнаружен ивре­мя смомента его формирования не превышает заданной величины, об этом выдается сообщение оператору, который принимает решение о необхо­димости повторной выдачи запроса ли­бо возможности использования уже имеющейся информации. Тем самым исключается возможность многократ­ного запроса одних итех же данных и, соответственно, снижаются затраты на оплату доступа к информационным ресурсам. Кроме этого возможны и другие способы их сокращения.

 

К автоматизированной системе про­верки благонадежности потенциальных заемщиков целесообразно предъявить следующие основные требования.

 

1. Соответствие между организацией бизнес-процессов, нормативными до­кументами банка, содной стороны, и алгоритмами функционирования си­стемы, сдругой стороны.

2. Обеспечение эффективного выяв­ления неблагонадежных объектов.

3. Соответствие затрат на проведе­ние проверок предотвращаемому ущербу от невыполнения заемщиками своих обязательств.

4. Интеграция сбанковскими инфор­мационными системами путем автома­тизированного обмена входными ивы­ходными данными.

5. Рациональная минимизация объе­мов неавтоматизированных операций.

6. Обеспечение возможностей ана­лиза результатов проведенных прове­рок, сведений о погашении кредитов заемщиками, атакже корректировки алгоритмов функционирования систе­мы на основе полученных данных.

 

Назначение системы — снижение кредитного риска за счет своевремен­ного выявления неблагонадежных по­тенциальных заемщиков, втом числе тех, информация о которых дает осно­вания предполагать возможность мо­шеннических действий сих стороны.

 

К основным принципам построения системы, обеспечивающим реализа­цию указанных требований, можно от­нести следующие:

— обеспечение поиска ианализа дан­ных о проверяемых объектах по макси­мальному объему доступной информа­ции как из внутренних, так ииз внеш­них источников;

— выбор для проведения анализа наи­более значимых характеристик прове­ряемых объектов иорганизация их многократной проверки по независи­мым источникам (перекрестная про­верка);

— использование решений итехноло­гий, обеспечивающих максимально возможное повышение оперативности решения задач;

— организация выявления объектов, связанных спроверяемым, ипроведе­ние анализа имеющейся информации об этих объектах для использования в качестве сведений, характеризующих основной проверяемый объект;

— применение специальных алгорит­мов выявления признаков возможного мошенничества;

— проведение анализа результатов выполненных проверок исведений о погашении кредитов заемщиками сце­лью повышения эффективности даль­нейшей деятельности ирешения задач обеспечения внутренней безопасности банка;

— реализация модульной структуры программных средств, обеспечиваю­щей возможность адаптации к бизнес-процессам заказчика.

 

Функциональная структура автомати­зированного процесса проверки благо­надежности заемщиков включает сле­дующие основные этапы.

 

1. Загрузка кредитной заявки из хранилища, выборка данных о проверяемых объектах.

2. Сбор контрольных данных из вну­тренних ивнешних источников.

3. Верификация данных о заемщике.

4. Выявление негативных сведений о проверяемых объектах.

5. Выявление связей негативного ха­рактера.

6. Назначение сотрудника для про­верки заявки.

7. Анализ внутренней ивнешних кре­дитных историй.

8. Проведение внешних проверок (по телефону и/или свыездом на места проверок).

9. Анализ полученных результатов и формирование заключения о благо­надежности проверенных объектов.

10. Анализ результатов кредитования и корректировка алгоритмов проверки благонадежности.

 

Автоматизация вышеописанного цик­ла работ обеспечивается системой CrossChecker, разработанной компани­ей «КроСистем».

Применение вбанках технологии ав­томатизированной проверки благонад­ежности потенциальных заемщиков обеспечивает снижение потерь от недо­бросовестных действий клиентов при повышении эффективности использо­вания ресурсов банка, впервую оче­редь человеческих.