Рейтинг@Mail.ru
Сбербанк вводит большие данные для кредитования малого бизнеса - 26.10.2016, ПРАЙМ
Регистрация пройдена успешно!
Пожалуйста, перейдите по ссылке из письма, отправленного на
%Обзор прессыСтатья

Сбербанк вводит большие данные для кредитования малого бизнеса

Читать Прайм в
Дзен Telegram

МОСКВА, 26 окт – ПРАЙМ, Наталья Карнова. Сбербанк разработал новую систему кредитования малого бизнеса без залога. Она основана на анализе так называемых "больших данных" (big data) о потенциальном заемщике, в том числе, движении средств на его счетах. На основе этого анализа банк будет принимать решение о выдаче кредита клиенту. 

Максимальный срок кредитования – три года, предельная сумма займа без залога – 5 млн рублей. 

На первом этапе планируется предварительное одобрение 100 кредитов компаниям малого бизнеса на основе новой методики. Ели этот опыт окажется удачным, число потенциальных заемщиков расширят.  

По данным Сбербанка, в 2015 году спад кредитования малого и среднего предпринимательства составил 6%. В этом году банк ожидает стагнации или слабого роста в пределах 3%.  Схожие прогнозы и у большинства других кредитных организаций.

Летом этого года глава банка Герман Греф констатировал, что кредитный портфель Сбербанка по малому бизнесу является убыточным, и до конца 2016 года планируется разработать технологии решения этой проблемы.

"Скорее всего, банк накопил необходимые объемы данных и нашел источники для их пополнения, чтобы заниматься построения подобных систем.  Это большая работа, поскольку именно в сегменте малого бизнеса исторически очень мало качественных данных", - рассуждает директор Института прикладного анализа данных Deloitte в СНГ Алексей Минин. 

Эксперты не сомневаются, что внедрение системы сделает доступ к кредитам проще, удобнее и быстрее как для заемщика, так и для самих банков. Конечной целью является допродажа банковских продуктов текущим клиентам и поиск новых клиентов посредством кросс продаж, отмечает представитель Deloitte. 

По его оценке, точность этих систем для подобной работы может достигать до 80%. Именно они в перспективе будут обеспечивать новые продажи и управление текущими клиентами. Такие системы не только улучшат ситуацию с кредитованием и привлекут новых клиентов, но также позволят очень точно управлять качеством портфеля, что выведет функции риск-менеджмента на новый уровень развития. 

Многие банки уже используют элементы системы Big data, позволяющие обработать и проанализировать большие объемы данных. "Такой механизм позволяет получить более полное представление о клиенте, о его финансовом положении в настоящий момент, а не на дату последней выгрузки кредитного отчета в бюро, и предложить ему то, что нужно сейчас или понадобится в будущем", - рассуждает руководитель блока "Массовый бизнес" АО "Альфа-Банк"  Денис Осин.

Однако на сегодняшний день ее широкое применение затрудняется, поскольку требует финансовых вложений и грамотных специалистов. Во-первых, важно не только собрать, но и правильно использовать эту информацию. Сама система не занимается оценкой рисков – для этого должны быть задействованы прикладные методы анализа данных, которые работают на большом объеме. Именно от анализа рисков по каждому заемщику, его сфере деятельности,  частоты дефолтов в этой сфере, транзакций и действий зависит в конечном итоге успех кредитования. То есть, нужны дополнительные программные решения.

Во-вторых, не у всех банков наберется необходимый объем данных. Дело в том, что каждый портфель в каждом банке уникален, так как был получен на базе желания кредитовать определенный сегмент общества или бизнеса. Сбербанк, исходя из своих размеров и объемов кредитования, является "универсальным накопителем", поскольку статистическая выборка по клиентам у них больше, чем у других.

Повторно использовать чужой подход по принципу "взять и купить" не получится, уверены эксперты. Каждому банку придется строить такую систему у себя «" нуля»" а это большая работа, требующая непривычных для банка компетенций в области численного анализа данных и навыков в работе с инфраструктурой Big data как в части ее построения, так и наполнения. 

Настороженность разделяет и старший вице-президент, руководитель блока "Средний и малый бизнес" Промсвязьбанка Александр Чернощекин. "Эффективность новой модели будет понятна лишь после того, как у Сбербанка появятся первые выдачи и дефолты, наработается фактический, а не плановый опыт", - считает он. Если другие банки увидят, что дело идет успешно, они вполне могут последовать за лидером рынка.

 
 
 
Лента новостей
0
Сначала новыеСначала старые
loader
Онлайн
Заголовок открываемого материала
Чтобы участвовать в дискуссии,
авторизуйтесь или зарегистрируйтесь
loader
Чаты
Заголовок открываемого материала