Дипломная работа: Анализ кредитной деятельности банка на примере АО "Кредит Европа Банк"
Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
Также предлагается увеличить кредитный потолок по направлению
потребительских кредитов покупателей риэлтерских, строительных и
мебельных магазинов. Следующим шагом станет введение нескольких
страховых продуктов, которые должны предлагаться в офисах застройщиков, а
также в магазинах техники, дополнительную гарантию на флагманов модели
ведущих технологических брендов.
В рамках общего кредитного портфеля банка предаётся также уделить
внимание диверсификации кредитного портфеля. Увеличение числа
потенциальных заемщиков планируется проводить за счет автоматизации
процесса обслуживание, выдачи онлайн кредитов, активизации работы
клиентских менеджеров для юридических лиц. План стратегического
развития АО «Кредит Европа Банк» предполагает также развития
обслуживания премиального сегмента, за счет личных менеджеров.
Также для увеличения клиентской базы отделом кредитования было
принято решение ускорить полную автоматизацию данного процесса, и теперь
это одно из приоритетных направлений модернизации банка, направленных на
уменьшение затрат на такой трудоемкий процесс как оценка надежности
заемщика, а благодаря объективности автоматического процесса оценки, он
позволит снизить риски банка. А это важно в условиях высокой конкуренции,
когда установка высокой процентной ставки невозможно для покрытия риска
по кредитному продукту.
Для автоматизации предлагается использовать скоринговую систему,
которая уже опробована на экспресс-кредитах, по которым очень низкий
процент не возврата, теперь данную систему необходимо дублировать на
оставшиеся кредитные продукты банка.
Скоринг это математическая или статистическая модель, помещенная в
программный продукт, благодаря которому происходит оценка текущего
потенциального клиента, на опыте работы с аналогичными по параметрам
заемщиками в прошлом. При помощи статистической модели определяется
вероятность возврата запрашиваемого кредита, и определяется вероятность
78
обратного исхода. Если упростить определения, программа быстро находит
текущего клиента с похожими характеристиками и выдает результат работы с
ним, с экстраполяцией на потенциального заемщика и его кредитную историю.
Итогом работы программы является интегральный показатель (SCORE),
чем выше его значение, тем выше надежность клиента, и банк может присвоить
ему категорию надежности и принять решение о выдаче средств. Кроме данной
модели анализа потенциальных заемщиков предлагается также внедрить
технологию POS-кредитования, по факту это технология оформления без
бумажных носителей, данные по клиенту запрашиваются на прямую у баз
данных налоговой, базы приставов, судебной базы, открытой базы
«неблагонадежных» заемщиков. При этом клиент подписывает разрешение
позволяющее банку запросить данные у государственных структур, первой эту
технологию опробовали негосударственные пенсионный фонды, исключив из
цепочки оформления счета поход клиентом в пенсионный фонд России для
написания заявления о переводе накопительной части пенсии, что увеличило
привлекательность программы для клиентов.
Ожидаемый результат от этих нововведений заключается в следующем:
- сокращение сроков одобрения кредита. Увеличение числа и скорости
обработки заявок за счет сведения бумажного документооборота к нулю;
~~ повышение эффективности оценки и усиление контроля за рисками
конкретного заемщика;
_ исключение субъективных факторов при принятии решения о
кредитовании, полная объективность при оценке заемщика;
-- енка и управления риском кредитного портфеляпо банку в целом;
~ диверсифицированный подход в оценке заемщика для различных
кредитных программ банка;
- кастомизация кредитного продукта под возможности конкретного
заемщика;
79
рост клиентской базы за счет персонализированной линейки
кредитных продуктов;
~ уменьшение численности кадрового состава банка, за счет этого
экономия средств заработной платы;
Е- елях уменьшения рисков АО «Кредит Европа Банк», рекомендуется
внести нововведение для заемщиков с 1 по 3 категорию по обеспечению
залогового кредитования, а именно: автокредитование с обратным выкупом
«buy-back»; ипотечное кредитование без первоначального взноса.
Г- 1,обные методики обеспечения уже апробированы в Европе и США, и
она является одном из самых популярных способов приобретения автомобилей.
Внедрение данных мероприятий позволят банку привлечь новых
заемщиков, допродать услуги банка текущим клиентам и более эффективно
функционировать на рынке кредитования.
80
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от
02.12.1990
2. 395 - 1 - ФЗ (действующая редакция, 2016).
3. Гражданский кодекс Российской Федерации часть 2 от 26.01.1996г. №
14-ФЗ
4. Положение Банка России от 26.03.2004г. № 254-П «О порядке
формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по
ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности».
5. Об обязательных нормативах банков: инструкция Банка России от
03.12.2012 N 139-И (ред. от 13.02.2017)
6. О порядке регулирования деятельности кредитных организаций:
инструкция №1 Банка России от 30.01.2006.
7. О Порядке формирования и использования резерва на возможные
потери по ссудам: инструкция № 62а Банка России от 30.06.1997 (ред.
от18.08.2003)
8. Абрамова, М. Деньги, кредит, банки и денежно-кредитная система:
тесты, задания, кейсы. Учебное пособие / М. Абрамова, Л Александрова - М.:
КноРус, 2014. 312 с.
9. Вайн, C. Оптимизация ресурсов современного банка / C. Вайн - М.:
Альпина Паблишер, 2013. - 200 с.
10. Baesens, B. Credit Risk Analytics: Measurement Techniques, Applications,
and Examples in SAS (Wiley and SAS Business Series)/ B. Baesens - Wiley, 2016. -
512 p.
11. Ganguin, B. Standard & Poor's Fundamentals of Corporate Credit Analysis/
B. Ganguin, J. Bilardello - McGraw-Hill Education, 2015. - 464 p.
81
12. Golin, J.The Bank Credit Analysis Handbook: A Guide for Analysts,
Bankers and Investors Baesens/ J. Golin, Ph. Delhaise - Wiley, 2013. - 1056 p.
13. Guthner, M. Quantitative Analytics in Debt Valuation & Management
(Professional Finance & Investment)/M. Guthner - McGraw-Hill Education, 2012. -
368 p.
14. Moulin, S. Modeling the financial management of a commercial bank/ S.
Moulin/ lulu.com, 2017. - 166 p.
15. Вольхин, Н. Залоговик. Все о банковских залогах от первого лица/ Н.
Вольхин - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. - 352 с.
16. Гамза, В.А. Безопасность банковской деятельности. Учебник/ В.А.
Гамза, Б. Ткачук, И. М. Жилкин - М.: Юрайт, 2017. - 528 с.
17. Годовая консолидированная финансовая отчетность по МСФО за 2014
год АО «Кредит Европа Банк»
18. Годовая консолидированная финансовая отчетность по МСФО за 2016
год АО «Кредит Европа Банк»
19. Заболотских Н.С. Совершенствование системы управления
кредитными рисками в коммерческих банках // Экономика и управление:
проблемы и решения - М.: ИД Научная библиотека, 2016. - №8 - с. 24-27.
20. Зобова Е.В. Управление кредитным портфелем коммерческого банка
на современном этапе // Социально-экономические явления и процессы - Тамбов:
Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина, 2012. - №4. -
с. 46-50.
21. Казимирова, Т.А. Деньги, кредит, банки/ Т.А. Казимирова, И.И.
Зайцев- Брянск: Брянский ГАУ, 2015. - 189 с.
22. Лаврушин, О.И. Банковское дело. Современная система кредитования.
Учебное пособие / О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьева - М.: КноРус, 2016. -360 с.
23. Мадера А.Г. Прогнозирование кредитной благонадежности заемщика /
Финансы и кредит. - 2015. - №12. - с. 2-10.
24. Макарова С.Н. Управление финансовыми рисками: монография / С.Н.
Макарова, И.С. Ферова, И.А. Янкина - М.: КНОРУС, 2016. - 230 с.
82
Источник: https://baza.diplomsite.ru/previewfile/3580