Долгосрочное кредитование как совершенствование деятельности коммерческого банка на примере ПАО АКБ «Связь-Банк» | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 27 апреля, печатный экземпляр отправим 1 мая.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Житарь, Я. С. Долгосрочное кредитование как совершенствование деятельности коммерческого банка на примере ПАО АКБ «Связь-Банк» / Я. С. Житарь, М. К. Чистякова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2016. — № 12.5 (116.5). — С. 24-27. — URL: https://moluch.ru/archive/116/31639/ (дата обращения: 19.04.2024).



В последнее десятилетие XX столетия после ряда финансовых кризисов российские коммерческие банки осуществляют, в основном, только расчетно-кассовое обслуживание предприятий производственного сектора экономики и их краткосрочное кредитование. Вместе с тем экономика объективно нуждается не только в краткосрочном, но и долгосрочном кредитовании.

Одним из эффективных механизмов предоставления средств является кредитование, основанное на принципах: срочности, возвратности и платности. Банковская система как регулятор денежного оборота страны способна создать необходимые предпосылки для развития инвестиционных процессов через механизм кредитования в направлении образования ресурсного потенциала долгосрочного кредитования и определения эффективных направлений капитальных вложений, обеспечивающих возвратность вложений, прибыльность банковских операций[1].

Экономическая эффективность внедрения предложенной методики оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц заключается в снижении экономического ущерба ПАО АКБ «Связь-Банк» от невозможности заёмщиков отвечать по своим обязательствам. Дополнительных затрат на внедрение методики не потребуется. Обязанности по андеррайтингу заемщика целесообразно вменить работникам отдела кредитования без дополнительной оплаты труда, поскольку целесообразна автоматизация обслуживания клиентов в части оценки их кредитоспособности [4].

Экономическая эффективность разработанных мероприятий, направленных на совершенствование системы оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц в ПАО АКБ «Связь-Банк» заключается в следующем:

- сокращение просроченной ссудной задолженности физических лиц;

- уменьшение отчислений в обязательный резерв на возможные потери по ссудам;

- снижение трудоемкости оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц;

- увеличение активных операций банка за счет увеличения числа заемщиков по причине более точной оценки их кредитоспособности.

Использование разработанных мероприятий позволит банку более точно оценивать платежеспособность заемщиков и избежать просроченной задолженности. В результате значительный объем денежных средств может быть направлен на расширение деятельности банка.

Оценим экономическую эффективность внедрения системы автоматизации оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц «EGAR Scoring». Внедрение данной системы повлияет на финансовые показатели ПАО АКБ «Связь-Банк» следующим образом:

- появится возможность сокращения численности кредитного отдела в случае негативного влияния финансового кризиса;

- уменьшение доли физического труда;

- повысится заинтересованность работников в результатах своего труда, с получением более объективных оценок его качества;

- повысится профессиональный уровень работников кредитного отдела (останется больше времени для экономического анализа, изучения нормативных и законодательных актов).

Затраты, которые будут связаны с приобретением и внедрением автоматизированной системы «EGAR Scoring», включают:

- расходы на приобретение программы

- оплата труда программиста, который будет устанавливать программу, и обучать сотрудников;

- отчисления на социальные нужды с заработной платы и др.

Затраты рассчитаем по формуле:

К= Зп х То (1 + Кс) +Спр, (3)

где Зп – часовая заработная плата программиста, руб.;

То– время на обучение персонала, час.;

Кс – коэффициент отчислений на социальные нужды, %;

Спр – стоимость программы.

С учетом заработной платы программиста 500 руб. в час, ставки взносов во внебюджетные фонды 30 % и взносов на страхование от несчастных случаев на производство 0,2 %, затраты на установку программного обеспечения составят 41144 тыс. руб. в расчете на один офис (таблица 1).

Таблица 1

Расчет затрат ПАО АКБ «Связь-Банк» на внедрение автоматизированной системы «EGAR Scoring» в одном офисе, руб.

Показатели

Условное обозначение

Единица измерения

Значение показателя

Средняя заработная плата программиста в час

Зп

Руб.

500

Время на обучение персонала

То

час

24

Взносы во внебюджетные фонды и на обязательное страхование от несчастных случаев на производстве

Кс

%

30,2

Стоимость программы

Спр

руб.

26000

Всего

К

руб.

41624

Таким образом, затраты ПАО АКБ «Связь-Банк», связанные с внедрением системы «EGAR Scoring» составляют 41624 руб. в расчете на автоматизацию одного офиса.

Расчет экономического эффекта от внедрения системы «EGAR Scoring» определяется увеличением скорости обработки информации. При автоматизации оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц происходит сокращение времени физического труда, и как следствие – сокращение расходов на оплату труда. Результаты проведенных расчетов представлены в таблице 2.

Таблица 2

Расчет затрат на внедрение автоматизированной системы «EGAR Scoring» в расчете на один офис, руб.

Показатели

Единица измерения

Значение показателя

При ручной оценке кредитоспособности заемщиков – физических лиц

Количество сотрудников кредитного отдела, занятых оценкой кредитоспособности заемщиков – физических лиц

чел.

10

Трудоемкость оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц

чел. – час.

10 чел х 20 дней х 8 час. = 1600 руб.

Среднечасовая оплата труда

руб.

280

Взносы во внебюджетные фонды и на обязательное страхование от несчастных случаев на производстве

%

30,2

Расходы на оплату труда, всего

руб.

1600 чел. час. х 280 руб. х 30.2 % = 583296 руб.

При автоматизированной оценке кредитоспособности заемщиков – физических лиц

Количество сотрудников кредитного отдела, занятых оценкой кредитоспособности заемщиков – физических лиц

чел

4

Трудоемкость оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц

чел. – час.

4 чел х 20 дней х 8 час. = 640 руб.

Среднечасовая оплата труда

руб.

280

Продолжение таблицы 2

Взносы во внебюджетные фонды и на обязательное страхование от несчастных случаев на производстве

%

30.2

Расходы на оплату труда, всего

руб.

640 чел. час. х 280 руб. х 30.2 % = 233318 руб.

Эффект от использования

руб.

583296 – 233318 = 349978 руб.

Экономический эффект от внедрения системы «EGAR Scoring» характеризуется показателями, отражающими соотношение затрат и результатов.

Как видно из приведенных данных, экономия от внедрения автоматизированной системы «EGAR Scoring» в одном офисе составляет 349978 руб.

Расчеты показывают, что внедрение системы «EGAR Scoring» для автоматизации оценки кредитоспособности заемщиков – физических в ПАО АКБ «Связь-Банк» лиц целесообразно, так как расчеты показали высокую эффективность данного предложения.

За счет автоматизации оценки кредитоспособности и более эффективной оценки достоверности анкетных данных заемщика сократится число отказов в кредите по причине ошибочных решений [3].

Таким образом, за счет совершенствования системы оценки кредитоспособности заемщиков – физических лиц банк сможет приумножить свои доходы.

Литература:

  1. Банки и банковское дело. Под ред. И.Т. Балабанова. С.-П.: Питер, 2014.
  2. М.К. Чистякова Государственная поддержка банковского сектора как инструмент стимулирования сельскохозяйственного производства в условиях импортозамещения ВЕСТНИК СЕЛЬСКОГО РАЗВИТИЯ И СОЦИАЛЬНОЙ ПОЛИТИКИ, Орловский ГАУ№ 1(9), 2016 стр. 78
  3. Центральный Банк Российской Федерации [электронный ресурс]: свободный доступ: http://www.cbr.ru/
  4. Связь – Банк [электронный ресурс]: свободный доступ: http://www. sviaz-bank.ru/
Основные термины (генерируются автоматически): EGAR, автоматизированная система, внедрение системы, кредитный отдел, лицо, обязательное страхование, оплата труда, час, долгосрочное кредитование, физический труд.


Похожие статьи

Оценка и регулирование рисков в кредитной организации

Например, EGAR Technology предлагает высокотехнологичное решение EGAR Credit Administration (юридические лица) по

расходы (объем инвестиций в информационные технологии, расходы на маркетинговые коммуникации, фонд оплаты труда, внедрение новых...

Казахстанская практика совершенствования системы управления...

Внедрение систем управления рисками в банках второго уровня Республики Казахстан началось с 2001 года.

Основные термины (генерируются автоматически): риск, III, банк, EGAR, система управления, банковский сектор, кредитный портфель, коммерческий банк...

Скоринг как инструмент оценки и минимизации кредитного риска

Интенсификация кредитования физических лиц, произошедшая за последние десятилетие

Основные термины (генерируются автоматически): FICO, система, кредитный портфель, данные, банк, отечественная практика, EGAR, банковский сектор, III, финансовая организация.

Основы взаимодействия банков и страховых компаний

С функциональной точки зрения «банкострахование» — это организация системы

– по обязательному страхованию гражданской ответственности владельцев транспортных средств (в том

И кредитные, и страховые структуры функционируют, во-первых, на основании...

Применение современных технологий для оценки...

Ключевые слова: кредитоспособность, физическое лицо, заемщик, займ, кредит, скоринг.

Любая скоринговая модель, применяемая в системе кредитования, вводится с целью получения таких результатов: увеличение кредитного портфеля из-за снижения доли...

Скоринг как эффективный метод оценки потенциальных...

Данные по объемам кредитования юридических лиц и просроченной задолженности

В условиях отечественной банковской системы, кредитные организации встречаются с

SAS Credit Scoring, K4Loans (KXEN), Experian Decision Analytics, EGAR Scoring, Scorto, а также...

Проблемы автоматизации в банковской деятельности

Оплата и скидки. Вопрос — ответ. Отзывы и защиты наших авторов.

В России внедрение новых банковских технологий затруднено отсутствием аналитических отделов и

При выборе банком автоматизированной системы должны учитываться такие факторы, как

Организация процессов кредитования в ПАО «Сбербанк России»

Итак, основные недостатки скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц это

Годовой отчет ПАО «Сбербанк России» за 2015г. Должностная инструкция специалиста кредитного отдела ПАО «Сбербанк России».

Похожие статьи

Оценка и регулирование рисков в кредитной организации

Например, EGAR Technology предлагает высокотехнологичное решение EGAR Credit Administration (юридические лица) по

расходы (объем инвестиций в информационные технологии, расходы на маркетинговые коммуникации, фонд оплаты труда, внедрение новых...

Казахстанская практика совершенствования системы управления...

Внедрение систем управления рисками в банках второго уровня Республики Казахстан началось с 2001 года.

Основные термины (генерируются автоматически): риск, III, банк, EGAR, система управления, банковский сектор, кредитный портфель, коммерческий банк...

Скоринг как инструмент оценки и минимизации кредитного риска

Интенсификация кредитования физических лиц, произошедшая за последние десятилетие

Основные термины (генерируются автоматически): FICO, система, кредитный портфель, данные, банк, отечественная практика, EGAR, банковский сектор, III, финансовая организация.

Основы взаимодействия банков и страховых компаний

С функциональной точки зрения «банкострахование» — это организация системы

– по обязательному страхованию гражданской ответственности владельцев транспортных средств (в том

И кредитные, и страховые структуры функционируют, во-первых, на основании...

Применение современных технологий для оценки...

Ключевые слова: кредитоспособность, физическое лицо, заемщик, займ, кредит, скоринг.

Любая скоринговая модель, применяемая в системе кредитования, вводится с целью получения таких результатов: увеличение кредитного портфеля из-за снижения доли...

Скоринг как эффективный метод оценки потенциальных...

Данные по объемам кредитования юридических лиц и просроченной задолженности

В условиях отечественной банковской системы, кредитные организации встречаются с

SAS Credit Scoring, K4Loans (KXEN), Experian Decision Analytics, EGAR Scoring, Scorto, а также...

Проблемы автоматизации в банковской деятельности

Оплата и скидки. Вопрос — ответ. Отзывы и защиты наших авторов.

В России внедрение новых банковских технологий затруднено отсутствием аналитических отделов и

При выборе банком автоматизированной системы должны учитываться такие факторы, как

Организация процессов кредитования в ПАО «Сбербанк России»

Итак, основные недостатки скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц это

Годовой отчет ПАО «Сбербанк России» за 2015г. Должностная инструкция специалиста кредитного отдела ПАО «Сбербанк России».

Задать вопрос