Евгений Карасюк - Слон на танцполе. Как Герман Греф и его команда учат Сбербанк танцевать

Издержки старой системы выдачи кредитов не исчерпывались миллиардным хулиганством. Никто не считал нужным вести учет обработанных заявок. Это не шутка: банк понятия не имел, какой у него процент одобренных заявок на получение кредита, а какой – отклоненных. Поскольку статистика отказов никого не интересовала, руководство фактически не могло полноценно оценить качество кредитов. Без этой калибровки данные о просрочке мало о чем говорили. Значит, топ-менеджмент не имел четкой картины происходящего и вряд ли мог бы внятно сформулировать свои пожелания региональным офисам банка.

Одним из первых желаний новой команды было воспользоваться своим естественным преимуществом – возможностью анализа огромной базы заемщиков. Благодаря созданной банком «Кредитной фабрике» собирать и оценивать информацию стали централизованно.

Главный рисковик Сбербанка Вадим Кулик во время беседы постоянно взъерошивал волосы, создавая на голове то причудливую копну, то гребень. Каждодневная работа с рисками не щадила нервы. Кулик спросил, как отличить милиционера, который станет полицейским, от того, кто им не станет (дело происходило в самый разгар аттестационной кампании – в период массового преображения милиционеров в полисменов). «Знаете? Нет? А отличать надо. Сейчас все бюджетники перед увольнением берут кредит – это они во время кризиса научились», – описывал Кулик свою текущую проблему.

Главный принцип «Кредитной фабрики»: минимум времени на принятие решения и максимум автоматизации. Задача – одобрить выдачу кредита добросовестному заемщику и отказать тому, кто вернуть кредит не может или не собирается. Об этом говорили две цифры: 0,03 и 72. Первая – это то, что в международной отчетности банков обозначалось как NPL ( non-performance loan ) 90+: процент кредитов, по которым хотя бы один платеж просрочен больше чем на девяносто дней. Таких среди кредитов «Кредитной фабрики», судя по приведенным Куликом данным, было приблизительно три на десять тысяч. В свою очередь, 72 – процент одобренных кредитов. Показатель нужен для того, чтобы понимать, чего стоят цифры по просрочке. Если отказать девяносто девяти соискателям из сотни, можно добиться и полного отсутствия просрочки. Но такой банк вряд ли будет успешен на рынке кредитования.

Средний российский банк имел 4 просроченных кредита на 60 одобренных. А ведь между 4 и 0,03 % просрочки – дистанция огромного размера. Кулик утверждал, что данные получены на обычном клиентском потоке. Никакого отбора образцово-показательных заемщиков не было. Да этого и не требовалось. Клиенты у Сбербанка всегда были хорошими. Даже в его прошлой жизни (предшествовавшей аферам московских отделений) просрочка составляла 2,9 %. Другой вопрос, как достигался такой результат. Самым популярным видом кредита в Сбербанке был кредит с поручителями. Поручительство – достаточно надежный механизм регулировки риска (в том числе и поэтому новая команда решила от него не отказываться и добавила только опцию неоднократной смены поручителей). Минусом системы была ее архаичность, своего рода отголосок круговой поруки. Поручительство прекрасно работало в деревнях и малых городках, где все всех знали и приходились друг другу близкими или дальними родственниками. Но в мегаполисах оно уже было далеко не так комфортно для заемщиков и скорее служило источником головной боли.

Мощности фабрики на территории одного только ЦСКО «Южный порт» позволяли ежедневно принимать 30–35 тысяч решений, в основном положительных. При этом весь цикл для заемщика в среднем не превышал 37 часов. В прежние времена всю тяжесть операции на своих плечах несли кредитные инспекторы: они подолгу готовили заявку в кредитный комитет, рассчитывали график погашения и оформляли договор. Теперь нужда в такой квалификации в известной мере отпадала.

Отделять овец от козлищ на начальном этапе вполне могли обычные операционистки. По новым правилам им следовало определить, стоял ли перед ними тот человек, за которого он себя выдавал. Для этого использовались данные, в том числе и Федеральной миграционной службы. Операционистка также должна была отметить некоторые особые приметы. Например, нет ли у потенциального заемщика татуировок на руках. По всей видимости, в Сбербанке считали, что наличие татуировки неблагоприятно влияет на возврат кредита. Банк начал фотографировать клиентов (снимки обещали пригодиться с запуском системы автоматизированного распознавания лиц) и анализировать их почерк – вдруг той же рукой подписаны документы других банков, с которыми Сбербанк обменивается данными. Менеджмент надеялся, что со временем высокие технологии оценки заемщика воплотятся в удобном интерфейсе программ, с которыми работает розница. Вадим Кулик хотел, чтобы система была своего рода подручным экспертом: подсказывала дальнейшие действия и сомневалась, когда вводятся нелогичные либо вызывающие подозрение данные.