Выделение высокорисковых сегментов портфеля лизинговых компаний в период кризиса как условие сохранения позиции на рынке

В начале марта 2020 года, Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила мировую пандемию вируса COVID-19. Это событие стало серьёзным испытанием для экономики и финансовой системы России и Мира.

Из-за введения карантинного режима, под ударом оказался сектор бизнеса, приостановивший частично или полностью свою деятельность на неопределенное время.

По данным Центрального Банка Российской Федерации, объём кредитования юридических лиц в феврале 2020 составил 5 544 875 миллионов рублей, что при просмотре ретроспективы данных является достаточно высоким показателем [1]. Зачастую, для получения необходимого оборудования, владельцы ИП подают заявки на лизинг не как юридическое лицо, а как физическое [2].

Таким образом, во время карантина рисковыми клиентами являются все сотрудники и собственники малых компаний, которые были вынуждены приостановить свою деятельность.

Люди, являющиеся индивидуальными предпринимателями или сотрудниками ИП во время пандемии COVID-19 являются не самыми надежными заемщиками. Приостановление рабочего процесса на ~ 3 месяца повлекло за собой частичное банкротство малого бизнеса [3]. Поэтому на примере коммерческого банка-партнера лизинговой компании рассмотрим анализ выдач лизинговых предложений данному сегменту клиентов за прошлые периоды, и на основе анализа принять решение о сокращении выдач.

Из-за плохого качества передачи заполняемых данных, в автономном режиме невозможно определить нужный для анализа сегмент клиентов.

Для выявления среди пула клиентов ИП и сотрудников ИП были прописаны условия отнесения клиента к одной из трех групп:

• 1.    ИП

• •    Клиенты с типом организации Частная (ИП) И длинной ИНН 12 символов И источником дохода предпринимательство.

• •    Клиенты с должностью Предприниматель.

• •    Клиенты, для которых расстояние Левенштейна между ФИО и названием организации не более 2.

• 2.    Сотрудник ИП

• • Клиенты, не являющиеся ИП, И [ИНН 12 символов ИЛИ должность Сотрудник ИП ИЛИ организация Частная (ИП)]

• 3.    Прочие клиенты.

Так как данные о компании, должности, руководителю компании проставляются менеджерами вручную, нельзя рассчитывать на их единообразие. Так же часто данные о должности или типе компании бывают не заполнены в заявка. Поэтому необходимо было применить алгоритм расчёта расстояния Левенштейна для корректной сегментации. Сегментация клиентов была реализована с помощью MySQL. На основе собранных данных была построена следующая аналитика.

По графикам на рисунке 1, можно сделать следующие выводы:

• •    В сегменте ИП риски ухода клиента в дефолт 30+ дней на 3 месяц жизни контракта (МОВ) нестабильны (из-за небольшого объема выдач) и невелики, однако в 2019 году превышали целевое значение. Риск ухода клиента в дефолт 60+ на 6 МОВ так же не имеют стабильного тренда за весь рассматриваемый период, но конверсия выхода клиента из просрочки 30+3МОВ в 60+6МОВ имеет большую амплитуду. Риск ухода клиента в дефолт 90+ на 12 МОВ также сильно пробивает целевые показатели в последние вызревшие поколения и сильно волатилен.

• •    В сегменте сотрудников ИП видно, что при небольшом объеме выдач риски ухода клиента в дефолт пробивают целевые значения и ведут себя 3

нестабильно. Конверсия ранних рисков в поздние более стабильна, что говорит об увеличении просрочки 90+12МОВ по выдачам 2019 года.

• •    По прочему сегменту клиентов наблюдается стабильная просрочка

30+3МОВ, которая находится в пределах таргета данного банка. Но несмотря на целевые значения ранних показателей риска, показатель ухода клиентов в дефолт 60+6МОВ превышает таргет по некоторым периодам выдач. Конверсия ранних рисков в 90+12МОВ с конца 2018 года ведет себя не стабильно, что может предвещать рост дефолта клиентов в будущие периоды.

Рисунок 1 – Винтажи по вызревшим поколениям лизинговых выдач

Так как объемы выдач в сегментах ИП и сотрудников ИП сравнительно небольшие, рассмотрим вариант отсечения данных клиентов по скор карте при условии, что скор карта хорошо упорядочивает вероятность дефолта в данных сегментах выдач.

По таблице на рисунке 2 видно, что риски позднего дефолта сильно проявляются в 6 грейде. Следовательно, предлагается отказывать клиентам, являющимся ИП с риск грейдом 6 и более. Риски позднего дефолта выстреливают в 5 грейде. Следовательно, предлагается отказывать клиентам, являющимся сотрудниками ИП с риск грейдом 5 и более.

		ИП				Сотрудник ИП
ГреЙА		30+3, %	60+6, %	90+12, %	Г|»ейд	Л 30+3,%	60+6, %	90+12, %
1		0,0%	0,0%	0,0%	1	0,0%	0,0%	0,0%
1		0,1%	0,2*	0,2%	2	0,0%	0,0%	0,0%
3		0,0%	0,0%	0,5%	3	0,0%	0,0%	0,5%
4		0,6%	0,0%	1,3%	4	0,5%	0,7%	1,8%
		0,4%	0,8%	1,4%	5	1,8%	2,6%	4,7%
Б		0,1% 1	1,7%	9,9%	6	2,5%	3,9%	5,0%
7		0,0%	2,6%	3,9%	7	0,0%	0,0%	1,8%
Б		25,3%	0,0%	0,0%	5	6,3%	6,3%	6,5%
9		0,0%	0,0% [		9	0,0%	0,0%	0,0%
		0,3%	0,3%	1,0%		0,6%	0,8%	1,6%
		0,3%	0,3%	1,0%		0,6%	0,8%	1,6%
Рисунок 2 - Распределение вероятности дефолта клиентов по грейдам

Реализуя предложенные отказные правила, ожидается уменьшение выдач на 3% и снижение риска позднего дефолта на 12%.

Таким образом, лизинговым компаниям следует установить границу отсечения выдаваемых средств в соответствии с внутренними инструментами управления риском для предотвращения возможных убытков в период пандемии. Со стабилизацией экономической ситуации данные ограничения необходимо снять для повышения лояльности клиентов к лизинговым организациям, а также развития экономики в целом.

ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЛЧНИКИ

• 1.    Центральный Банк Российской Федерации URL: https://cbr.ru/statistics/ bank_sector/sors/ (дата обращения: 25.09.2020).

• 2.    Банк-бизнес.Ру URL: https://bank-biznes.ru/kredit/potrebitelskij-kredit- dlya-ip.html/ (дата обращения: 25.09.2020).

• 3.    Bankir.ru URL: https://bankir.ru/publikacii/20070423/riski-kreditovaniya-individyalnogo-predprinimatelya-1384250/ (дата обращения: 25.09.2020).

"Экономика и социум" №6(85) 2021