В подмодуле "Расчет показателей" реализованы методики оценки следующих видов заемщиков:

· банки РСБУ (то есть методика оценки кредитного риска по банку, предоставившему финансовую отчетность в формате РСБУ(Российские системы бухгалтерского учета)),

· банки GAAP,

· юридические лица РСБУ,

· юридические лица МСФО,

· юридические лица GAAP,

· страховые компании,

· органы власти,

· физические лица.

При расчете кредитного риска система опирается на финансовые показатели, характеризующие деятельность клиента, которые извлекаются из его финансовой отчетности, а также на нефинансовые показатели и параметры, определяемые и вводимые в систему специалистами банка.

Рассмотрим основные шаги алгоритма работы подмодуля "Расчет показателей" на примере оценки кредитного риска заемщиков - юридических лиц.

1. Расчет финансовых показателей.

o Расчет финансовых показателей производится на основе загруженной финансовой отчетности по заемщикам.

2. Ввод нефинансовых показателей (новостной фон, репутация, и др.)

o Ввод нефинансовых показателей осуществляется специалистами банка через пользовательский интерфейс.

3. На основе аналитических группировок, показателей, их отклонений и динамики производится балльная оценка кредитоспособности компании.

o Для каждого финансового и нефинансового показателя специалисты банка настраивают диапазоны значений и соответствующие диапазонам баллы. В зависимости от условия попадания значений финансовых показателей заемщика в экспертно установленные диапазоны значений рассчитываются балльные оценки для каждого финансового показателя. Итоговая балльная оценка кредитоспособности компании производится посредством суммирования балльных оценок по финансовым и нефинансовым показателям.

4. Вычисление вероятности дефолта PD - Probability of Default (по системе внутренних рейтингов).

o Расчет вероятности дефолта в модуле осуществляется по полиномиальной формуле (путем сопоставления шкал вероятностной и балльной оценок). Калибровка коэффициентов полинома производится посредством сопоставления балльных оценок по нескольким компаниям с их международным рейтингом и значением вероятности дефолта по данным рейтингового агентства (например, Standard&Poor's).

5. Вычисление подверженных кредитному риску активов (EAD - Equity At Default).

o EAD равна остатку задолженности компании на дату оценки.

6. Расчет потерь в случае дефолта (LGD - Loss Given Default).

o Расчет потерь по обязательствам в случае дефолта заемщика (LGD) производится в модуле на основе данных по остатку задолженности и стоимости залога.

7. На основе рассчитанных показателей производится оценка кредитного риска компании (CR - Credit Risk) и кредитного риска компании до погашения (CRM - Credit Risk to Maturity)

Для оценки кредитного риска физических лиц в модуле используется скоринговый метод.

Общие принципы алгоритма расчета кредитного риска по физическим лицам, реализованного в модуле, показаны ниже:

1. Клиент заполняет анкету - скоринговую карту (данные сохраняются в кредитном модуле АБС (автоматизированная банковская система) Банка, откуда в дальнейшем загружаются в хранилище).

2. По данным из скоринговой карты в модуле производится расчет итогового балла.

Подмодуль "Построение отчетов". Эффективность процесса принятия своевременных и обоснованных решений по управлению рисками сильно зависит не только от полноты и качества данных, но и от возможностей системы отчетности.

Результаты анализа могут быть представлены как с использованием традиционной архитектуры клиент-сервер, так и на основе web-технологий.

Пользователь имеет возможность получать отчеты на любом уровне детализации и анализировать полученные данные по заданным иерархиям. Все отчеты могут автоматически сохраняться в нужном формате: Excel, Html, XML, txt, prn и других.

В модуле "Кредитные риски" реализованы два подхода к оценке кредитного риска заемщика, а именно метод балльных оценок, при котором каждому фактору кредитного риска присваивается определенная оценка (в баллах) и метод экспертных оценок, когда на основе предварительного анализа всех кредитных рисков предприятия, эксперты вносят свое суждение о вероятности того, что кредит не будет возвращен в срок. Причем возможна их комбинация. При таком подходе можно учесть как экспертное мнение специалистов, так и оценку кредитора по методу бальных оценок на основе финансовой информации по заемщику.

В соответствии с кредитным рейтингом заемщика, определенным по внутренней методике, программа определяет вероятность дефолта. Кредитный риск компании-заемщика программа оценивает как произведение трех показателей: вероятность дефолта компании, потери в случае дефолта и подверженные кредитному риску активы.

Расчет процентной ставки по кредиту программным продуктом производится в зависимости от оценки вероятности невозврата кредита.

При расчете кредитного риска система опирается на финансовые показатели, характеризующие деятельность клиента, которые извлекаются из его финансовой отчетности, а также на нефинансовые показатели и параметры, определяемые и вводимые в систему специалистами банка.

Общие принципы алгоритма расчета кредитного риска по физическим лицам, реализованного в модуле, следующие:

а) Клиент заполняет анкету – скоринговую карту (данные сохраняются в кредитном модуле, откуда в дальнейшем загружаются в хранилище).

б) По данным из скоринговой карты в модуле производится расчет итогового балла.

в) Производится оценка вероятности дефолта.

Основные возможности модуля "Кредитные риски":

а) Оценка кредитных рисков по различным типам заемщиков.

б) Возможность гибкой настройки методик бизнес-пользователем:

в) Возможность расчета по нескольким сценариям (позитивный негативный, стресс и т.д.);

г) Возможность ввода нефинансовых показателей (для учета экспертных оценок специалистов банка).

д) Загрузка данных форм отчетности заемщика в различных форматах.

е) Оценка вероятности дефолта и расчет значения кредитного риска:

ж) Сопоставление балльной и вероятностной оценок кредитоспособности компаний (путем сопоставления балльной оценки с ее международным рейтингом и значением вероятности дефолта);

з) Расчет кредитного риска с учетом типа обеспечения, срока реализации, ставки дисконтирования и т.д.

и) Нахождение группы риска компании – заемщика (согласно положению ЦБ РФ № 254-П).

к) Оценка финансового состояния, например: расчет агрегированного баланса, расчет финансовых показателей.

Провести оценку эффективности внедрения данного модуля можно с помощью анализа кредитного портфеля банков, которые в своей деятельности используют данный программный продукт.

Например, Райфайзенбанк и Росбанк являются пользователями данного модуля. Так, в течение 2008 года темп роста ссудного портфеля по кредитам, предоставленным физическим лицам в Райффайзенбанке, составил 233 % , а просроченной ссудной задолженности 190 %, при этом доля просроченной ссудной задолженности уменьшилась на 0,1% и составила 0,4 %. По кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, портфель увеличился в 2 раза, а просроченная задолженность в 1,6 раза, при этом доля просроченной задолженности снизилась на 0,04 % и составила 0,17 %.