Notice: Undefined index: user in /home/domains/deltabez.ru/module/Deltaincom/src/Deltaincom/View/Helper/UserHelper.php on line 8
data-video="Город">

Основательная проверка контрагентов для Профессионалов

Более 10 лет работы, больше 10 млн. компаний, более 50 источников информации
8 800 555 85 59
Звонки по России бесплатны

Автоматизирование проверки надежности потенциальных заемщиков – юридических лиц

Как ясно из названия, в данной статье мы постараемся разобрать проблему автоматизирования проверки заемщиков – юридических лиц сегодняшними банками. Будет рассмотрено местоположение данного процесса в перечне всех операций оценки заемщика, указаны экономические и организационные факторы, которые доказывают целесообразность его автоматизирования. Кроме того, в тексте приводятся последние требования, предъявляемые к автоматизированным системам проверки потенциальных заемщиков – юридических лиц, способы их построения и основополагающие принципы работы.

Известно, что выдача кредитов юридических лицам состоянием на сегодняшний день занимает немалую нишу во всей банковской деятельности. В начале 2010-го года суммарный вклад корпоративных заемщиков в российских банках в 3,5 раза превышал аналогичный вклад физических лиц. На протяжении 2009-го года объемы кредитования, оформляемого для физических лиц, сократились на целых 11%. При этом же размер средств, предоставляемых нефинансовым организациям, возрос на 0,3%, а 41% отечественных банков существенно увеличили свои корпоративные кредитные портфели.
На протяжении текущего года объемы поддержки на кредитование представителей малого и среднего бизнеса, осуществляемое через Российский банк развития, должны быть увеличены в 4,5 раза. Согласно данным, предоставляемым этим банком, по ходу 2010-го года эти объемы составят не менее 100-та миллиардов российских рублей.
Согласно мнениям экспертов уже в самое ближайшее время от большинства банков можно смело ожидать принятия дополнительных мер, направленных на привлечение корпоративных заемщиков. Указывается, что данные заемщики должны быть изначально добросовестными, то есть удовлетворяющими все требования кредитных учреждений. Уровень вероятной добросовестности потенциальных заемщиков проверяют по ходу рассмотрения кредитных заявок. Таким образом, происходит оценка заемщика, включающая в себя следующие параметры:
- тщательная проверка надежности потенциальных заемщиков;
- оценка по «скорингу»;
- оценка финансового и материального состояния заемщика.
Более подробно разбирая параметры, следует указать, что проверка надежности осуществляется с целью проверить достоверность предоставляемых сведений.
Скоринговый метод оценки организаций используется несколько реже, чем для физических лиц. Ведь данная тактика предусматривает создание правил принятия решения о будущей выдаче кредита на основании уже имеющейся кредитной истории, статистики погашения прошлых кредитов. Ее связывают с признаками конкретного заемщика. По ходу создания скоринговых правил используют данные о кредитовании за длительный промежуток времени (до нескольких последних лет). Однако сегодняшняя ситуация, сложившаяся в экономике, значительно разнится с той, которая имела место еще год назад. Поэтому полученные данные могут не соответствовать современной обстановке. Соответственно и выводами, получаемыми на основании подобной информации, достаточно трудно оперировать в реальном времени.
Следует дополнительно акцентировать на том, что «скорингом» невозможно полноценно заменить проверку благонадежности. Помимо того, «скоринговые» методы, проводимые до проверки, либо же в одной время с ней, окажутся гораздо менее эффективными. Ведь главное условие успеха мошенников – это их удачная маскировка под добросовестных потенциальных заемщиков. Сегодняшние злоумышленники без всяких проблем обзаводятся документами с признаками, характерными для нормальных банковских клиентов. Согласно этим признакам система «скоринга» и выдает положительные заключения. Ведь эта методика не в состоянии учесть достоверность документов, оцениваемую при проверке благонадежности. Из заключений о недобросовестности возможного заемщика напрашивается вывод о недостоверности данных, им предоставленных. Тут же возникает и необходимость автоматически аннулировать «скоринговую» оценку, давшую положительный результат, а также оценку финансового положения.
«Скоринговая» оценка в некоторых случаях осуществляется еще до проверки благонадежности. При этом ставятся цели сократить материальные затраты, необходимые для проверки заемщиков, не прошедших процедуру «скоринга». Результат весьма достижим, но следствием отказа от полноценной проверки может стать потеря данных о юридическом лице. Многие мошенники повторно обращаются в банк после отказа, «подкорректировав» некоторые детали в своей документации. Если же сведения об организации все еще пребывают в базе данных, выявить мошенников не составит особенного труда. Не следует забывать, что финансовые потери от одной «успешной» операции мошенников могут в несколько раз превзойти экономию, получаемую в результате удаления из базы данных проверяющихся организаций.
Необходимость и польза автоматизирования проверки благонадежности подкреплена следующими моментами.
Организационные моменты.
1. Необходимость искать данные во всех доступных информационных ресурсах.
Состоянием на сегодняшний день сетевые сервисы, предоставляющие точную информацию, полезную во время осуществления проверки благонадежности юридических лиц, получили огромное распространение. Услуги такого рода сегодня предоставляют государственные или частные структуры. Отличную помощь в автоматизации проверок могут оказать множественные информационные ресурсы, которые обеспечивают обработку запросов и ответов в формализованном виде. Подобные ресурсы и следует рассматривать в качестве внешних источников информации. Базы данных, используемые и разворачиваемые непосредственно в банковском учреждении, становятся внутренними источниками.
2. Необходимость сохранения и дальнейшего использования данных о возможных заемщиках, имеющихся результатов их проверок и кредитования.
Информация о заемщиках, а также выполненных ими финансовых обязательствах представляет собой один из самых ценных банковских ресурсов. Приобрести ее за деньги практически не представляется возможным. Обсуждаемая информация содержит в себе состав и параметры каждого кредитного продукта, базу клиентов, филиальную сеть, маркетинговую и кредитную политику конкретного банка, а также факторы, оказывающие непосредственное влияние на результаты этой политики. При грамотном использовании данной информации кредитный риск и возможные потери от мошенничества снижаются до возможного минимума. Потому-то и необходимо создавать базу данных, обеспечивающую автоматизированное накопление такой информации, ее хранение и рациональное использование.
3. Необходимость использования единых технологий и методов по проверке потенциальных заемщиков, обращающихся в подразделения банка.
Когда единая автоматизированная система проверки возможных клиентов отсутствует, эта же самая проверка, как правило, осуществляется региональными подразделениями банка. В данной ситуации документы, регламентирующие проведение проверок, можно интерпретировать по-разному. Такой подход неизбежно приводит к существенным искажениям в кредитной политике банка.
4. Необходимость предотвращения возможных ошибочных или преднамеренных действий сотрудников банка, приводящих к нанесению определенного общего ущерба.
Проверяя благонадежность юридических лиц, следует учитывать тот факт, что денежные суммы кредитов, оформляемых корпоративными заемщиками, бывают весьма солидными. Совсем не удивительно, что многие мошенники готовы в свою очередь выделять крупные денежные суммы при подкупе сотрудников банка, отвечающих за проверку благонадежности клиентов, чтобы достичь оформления кредита от юридического лица. Для того чтобы предупреждать подобные эксцессы, либо же неумышленные поступки сотрудников, приводящие к выдаче ошибочных результатов по окончанию проверки, необходимо внедрять автоматизированный процесс по проверке каждого возможного заемщика. При этом каждое действие работника банковского учреждения также должно фиксироваться автоматически. Если же определенная операция совсем не соответствует логике выполнения на данном этапе, соответственное сообщение выдается руководителю, который осуществляет анализ и принимает необходимые меры. В некоторых современных банках также предусматривают и автоматический контроль полноты проведения операций, блокирующий выдачу заключений при их неполноценной реализации. Страховка от возможного недобросовестного поступка одного из сотрудников также должна быть обеспечена автоматизированным распределением рассматриваемых заявок между всем персоналом.
Экономические факторы
1. Целесообразность концентрации проверочных банковских процессов в целях рационального использования имеющихся ресурсов.
Вся деятельность по проверкам благонадежности потенциальных заказчиков должна быть сосредоточена в одном единственном центре. Тогда информационные, технические и человеческие ресурсы банковского учреждения используются с максимальной рациональностью. Децентрализованные схемы в свою очередь вынуждают иметь гораздо больше ресурсов для полноценной обработки всего потока заявок. При этом же максимальная интенсивность потока кредитных заявок в отдаленных друг от друга регионах может не совпадать во времени. В итоге значительная часть ресурсов просто выпадает из общего процесса. Общая централизация обеспечивает сглаживание неравномерных загрузок по территориальным объектам, а значит и рациональное использование имеющихся ресурсов. В свою очередь автоматизированная система проверки благонадежности обеспечивает реальность устройства централизации.
2. Целесообразность улучшения эффективности работы банковских сотрудников путем автоматизации стандартных и рутинных операций, рационализации процесса проверки клиентов.
Каждому управляющему отделением банка известно, что ввод сведений о проверяемом объекте, зрительное сравнение информации, получаемой в результате поиска, с имеющимися данными, а также задание параметров требуют огромных трудозатрат. Значительную часть указанных операций можно автоматизировать, создав единую систему проверки благонадежности, а затем интегрируя ее с информационными системами банка. Трудно поспорить с тем фактом, что подобная организация поможет автоматически загружать информацию, вводимую операторами фронт-офиса, определять поисковые параметры согласно характеристикам кредитного продукта и заявки. Система также поможет сравнивать проверяемые данные, предоставленные потенциальными заемщиками, с теми, которые будут получены во время поиска. Сотрудники в свою очередь смогут потратить больше рабочего времени на задачи, решение которых невозможно без человеческого участия. Среди таких можно выделить оценку обрабатываемой информации, управление автоматизированным процессом, анализ результатов и принятие решений. Автоматизированная система обработки заявок позволит осуществлять поиск информации, ее подготовку к рассмотрению еще до назначения конкретному сотруднику. Состоянием на сегодняшний день продолжительность человеческого анализа заявок уже заметно превышает время, необходимое для автоматической операции по сбору и анализу данных.
При грамотном воплощении в жизнь все вышеописанные меры позволят значительно улучшить эффективность работы банковских сотрудников, занимающихся проверкой.
3. Целесообразность оптимизирования затрат на доступ ко всем источникам данных.
Многие сегодняшние организации предоставляют услуги доступа к ресурсам, содержащим информацию, через всемирную сеть. Тарификация осуществляется по каждому запросу. Согласно количеству обработанных запросов и определяется конечная стоимость обсуждаемых услуг. С целью оптимизации всех затрат автоматическая система проверки благонадежности проводит поиски в хранилище ответов, уже полученных ранее, на аналогичные вопросы. После обнаружения ответа время, необходимое для его полного формирования, не превышает задаваемой величины. Оператору поступает автоматическое оповещение. Он же и решает, нужно ли повторно отправлять запрос, либо же имеющейся информации вполне достаточно для принятия решения. Так исключают возможность наличия многократных повторяющихся запросов об одних и тех же данных, в результате чего значительно сокращаются затраты на доступ к ресурсам. Существуют также и другие методы сокращения.
Средства автоматизации проверки потенциальных заемщиков начали развиваться еще с использования средств доступа к БД в отделениях банка, которые содержали данные о юридических и физических лицах, а также других объектах. Такие средства были созданы на основании специализированных СУБД – систем управлении базами данных.
Кредитный рынок со временем только расширялся, а число потенциальных заемщиков постоянно росло. Поэтому возникла потребность повышать прежний уровень автоматизации процесса. На основании первоначальной СУБД началось создание программных средств, обеспечивающих проведение экспертиз сведений о заемщиках. Такие меры разрешили одновременно с поиском данных в БД, получаемых из множества внешних источников, создать свою собственную банковскую базу данных о результатах предыдущих проверок, где сохраняются сведения о тех заемщиках, которые уже прошли проверку. В дальнейшем эти данные были использованы при возможном выявлении повторного обращения от потенциального клиента, который уже получал заключение (положительное или отрицательное). При этом было обеспечено как своевременное выявление повторных попыток получения кредита со стороны уже прошедших проверку лиц, так и использование информации о взаимоотношениях с клиентом, характеризующей его с положительной стороны. Такая информация позволяла рассчитать снижение рисков. Программы также обеспечили отдельные элементы автоматизации проверок. С их помощью формировались заключения, фиксировались определенные действия пользователей, осуществлялась работа в распределенном варианте.
При всех описанных достоинствах обсуждаемые средства автоматизации имели также и некоторые недостатки. Среди них можно выделить специализированную СУБД, используемую в качестве основного программного обеспечения. Это накладывало заметные ограничения на интеграцию с информационными системами, уже функционирующими в банках, а также повышение возможностей программ.
Не удивительно, что уже в самое ближайшее время возникла острая необходимость в создании новых средств автоматизации проверки потенциальных заемщиков на основе современного базового программного обеспечения. К такой системе целесообразно предъявлять следующие требования.
1. Установление соответствия между нормативными документами учреждения, бизнес-процессами, а также системными алгоритмами функционирования.
2. Обеспечение эффективной идентификации потенциально неблагонадежных объектов.
3. Установление соответствия затрат, требуемых для проведения проверок, предотвращаемому ущербу от невыполнения обязательств заемщиками.
4. Возможность интеграции с информационными системами банковского учреждения путем автоматического обмена выходными и входными данными.
5. Рационализация минимизации неавтоматизированных операций.
6. Возможный анализ конечных результатов каждой проверки, информации о полном погашении кредитов, а также корректировка системных алгоритмов на основании получаемых данных.
Очевидно, что основным назначением такой системы становится заметное понижение кредитных рисков, достигаемое за счет быстрого выявления потенциальных заемщиков, оказавшихся неблагонадежными. Это касается также и юридических лиц, сведения о которых дают право предположить возможность мошеннических намерений.
Среди основных принципов, на которых строится система, обеспечивающая реализацию всех приведенных требований, можно выделить:
- поиск и анализ всей информации о проверяемом объекте с использованием максимального объема всех доступных данных из внешних и внутренних источников;
- выборка для тщательного анализа значимых параметров каждого проверяемого объекта, а также последующая организация их множественной проверки согласно независимым источникам;
- использование современных технологий и решений, способных обеспечить максимальную оперативность решения всех задач;
- организация определения местонахождения объектов, имеющих связь с проверяемой недвижимостью и осуществление анализа информации по ним для дальнейшего использования в виде сведений, определенным образом характеризующих первичный проверяемый объект;
- использование специализированных алгоритмов по выявлению признаков вероятного мошенничества;
- тщательный анализ результатов каждой проверки, а также полученных сведений о погашении кредитов с целью значительно повысить эффективность банковской деятельности в ближайшем будущем, решить задачи обеспечения внутренней безопасности;
- внедрение модульной структуры программного обеспечения, которая обеспечивает возможности адаптировать всю систему к бизнес-процессам заказчиков.
Структура автоматизированной проверки надежности потенциальных заемщиков должна включать в себя некоторые основные этапы.
1. Загрузка из хранилища всех кредитных заявок, проведение выборки данных о каждом проверяемом объекте.
Кредитные заявки являются пакетами документации. Их состав определяется банковским учреждением. Как правило, помимо конкретных сведений о заемщике, в заявке находятся также и данные о поручителях и созаемщиках. Ведь этих людей тоже можно привлечь к выполнению кредитных обязательств, поэтому сотрудники банка обязаны удостовериться в их благонадежности, то есть, осуществить соответствующую проверку. Все юридические лица обладают еще и связанными объектами. Это учредители, руководители и главный бухгалтер. Среди учредителей в первую очередь проверяются лица, имеющие достаточную долю в уставном капитале юридического лица (от 10-ти процентов). Все люди, занимающие перечисленные должности, в сумме составляют совокупность объектов проверки первого уровня. Банковским регламентом устанавливается необходимая тщательность проверки. Ее определяют количеством уровней связи с каждым проверяемым объектом первой категории. Дальнейший круг (связи объектов 1-го уровня) представляют собой физические и юридические лица второго уровня. Так и формируют список объектов, проверяющихся по конкретной заявке.
2. Получение контрольных данных из всех источников (внешних и внутренних).
При разработке каждого объекта банковские сотрудники осуществляют поиск сведений во внешних и внутренних источниках. Перечень внешних источников, используемых по ходу процедуры, может различаться зависимо от общей суммы оформляемого кредита, кредитного продукта и некоторых других условий.
ФГУП Главный Межрегиональный Центр обработки и распространения информации представляет собой наиболее ценный источник сведений об отечественных индивидуальных предпринимателях и юридических лицах для всех действующих банковских учреждений. Данный центр открывает сотрудникам банка доступ к таким данным:
– основные данные (ОГРН, ИНН, код ОКПО, сокращенное и полное название предприятия на русском и английском языках; зарегистрированный адрес, контактный телефон, факс, электронная почта; пост, имя, фамилия и отчество действующего руководителя; идентификация соответственно общероссийским классификаторам; ОКАТО, ОКВЭД, ОКОПФ, ОКФС, а также размер уставного капитала);
- данные официальной государственной регистрации, а также все внесенные в них изменения (дата, номер, орган);
- подробные сведения о каждом из учредителей (их количество, коды ОКПО, коды ОКФС, доли в уставном капитале, данные регистрации (местонахождения), и сокращенные наименования);
- расшифровка всех разновидностей экономической деятельности (коды ОКВЭД, наименования);
- отчетность бухгалтеров предприятия сроком с 2005-го года по формам 1-5;
– «аффилированные» лица;
- все адреса официальной массовой регистрации.
Получаемые данные после формализации отправляются в хранилище, в результате чего могут быть без проблем использованы уже в самом ближайшем будущем.
3. Верификация сведений о заемщиках.
Известно, что верификацию осуществляют в результате сравнения данных, сообщаемых непосредственно заемщиком с контрольными данными, получаемыми из самых разнообразных источников. В конечном итоге пользователь системы получает результаты сравнения, в которых особенно выделяются всяческие несовпадения.
4. Случайное назначение сотрудников для проверки заявок.
Для того чтобы предотвратить возможные недобросовестные действия сотрудников банка, сегодня самостоятельный выбор ими заявок для рассмотрения полностью исключается. Сотрудник назначается только руководителем, либо же и вовсе автоматизированной системой согласно определенным критериям.
5. Выявление отрицательных сведений об объектах, проходящих проверку.
Состав предполагаемых негативных данных должен определяться источниками информации, использующимися автоматической системой соответственно банковским требованиям. При обнаружении таких данных дальнейший анализ осуществляет сотрудник. Среди подобных сведений могут быть неверный факт официальной регистрации по конкретному адресу, включенному в перечень массовой регистрации, либо же предварительное участие предприятия в арбитражных процессах.
6. Выявление компрометирующих связей.
Поиски скрытых связей, негативно характеризующих потенциального заемщика, осуществляют между объектами, проверяемыми по конкретной заявке. Поиск можно проводить также и по имеющимся атрибутам объектов. Когда среди объектов с совпадающими атрибутами выявляются следующие объекты, характерные негативной информацией, соответственное сообщение сразу же поступает на анализ оператору банка.
7. Анализ кредитных историй (внешних и внутренних).
Присутствие кредитной истории возможного клиента в банковском учреждении, в котором рассматривают его заявку, представляет собой важный фактор, который оказывает немалое влияние на последующее решение по этой самой заявке. Положительная история предполагает учет соотношения ранее выдававшихся кредитов с тем, на который клиент претендует в этот раз. Существенный прирост суммы нуждается в проведении специализированного анализа. Такие же подходы применяют и по отношению к историям кредитования в других банковских учреждениях.
8. Осуществление внешних проверок (телефонных звонков или непосредственных выездов).
Если действующим регламентом банковского учреждения была установлена необходимость проводить внешние проверки, система автоматизации позволит обеспечивать быстрый доступ к телефонным звонкам благодаря IP телефонии. Это понизит затраты, необходимые для оплаты услуг связи. Такой подход даст возможность фиксировать выполнение звонков, сохранять их длительность. Для каждой проверки, осуществляемой на выезде, разумно обеспечить банковскому сотруднику возможность ввода полученной информации в общую систему.
9. Анализ получаемых данных и последующая компоновка заключения о благонадежности проверяемых объектов.
По ходу осуществления анализа получаемых результатов в первую очередь оценивают полноту проведенных проверок, а также приобретенную информацию. Банковские регламенты порой даже запрещают выдачу заключений при отсутствии некоторых сведений, что показывается в функциональных алгоритмах или системных настройках. Иногда также предусматривают обязательно утверждение руководителем заключений при определенных условиях, либо же и вовсе в каждом случае.
10. Проведение анализа результатов кредитования, а также корректирование последовательности (алгоритмов) проверки благонадежности.
Проведение анализа уже свершившихся фактически результатов кредитования представляет собой наиболее эффективный метод, подтверждающий действенную работу технологий и алгоритмов, которые используются во время проверки благонадежности потенциальных клиентов. Его осуществляют при условии возникновения задолженностей, просрочка или величина долга по которым превышают допустимый уровень. При этом ставится цель выяснить основные причины, на основании которых заемщик не выполняет свои обязательства. Проблемы могут быть экономическими, либо же возникать в результате недобросовестных, даже мошеннических деяний руководителей юридических лиц.
Если действия заемщиков не были преднамеренно мошенническими, допускается выработка решений, в дальнейшем обеспечивающих выплату долгов. В пример можно привести реструктуризацию. Когда действия заемщика вполне целесообразны, появляется необходимость принимать все необходимые меры, обеспечивающие взыскание задолженности. Деятельность подобного рода, как правило, осуществляется сотрудниками подразделений, работающих с проблемной задолженностью. При этом не каждый раз учитывают необходимость уличить все недостатки проверки надежности возможных клиентов, а также внести уточнения в функционирующие технологии и алгоритмы.
Описанный анализ, помимо адаптации проверочных средств к настоящим практическим условиям, позволит увидеть количественную оценку эффективности каждой проверки.
Использование технологий автоматизированной проверки надежности возможных клиентов – юридических лиц обеспечивает банковскому учреждению заметное понижение финансовых расходов, приносимых недобросовестными клиентами. Человеческие ресурсы банка также могут быть использованы гораздо эффективней после внедрения такой системы.
Вернуться на стартовую
Получить
демо-доступ