Роль споживчого кредитування в умовах ринкової трансформації економіки

Таблиця 3.1

Взаємозв'язок кредитування і обміну інформацією [36]

Показник обміну інформацією	Банківські кредити / ВВП (%)	Резерви на втрати за кредитами / Загальний обсяг кредитів (%)	Кредитний ризик (0-50)
Ні	31,10	1,31	15,2
Тільки "чорна"	67,57	0,86	5,11
"чорна" і "біла"	66,42	0,81	7,14

З'ясувалося, що обмін інформацією стимулює зростання банківських кредитів відносно до ВВП приблизно на 20%. Крім того, значно знижується рівень кредитного ризику і, відповідно, зменшується частка резервів на можливі втрати за кредитами у загальних обсягах кредитування. Таким чином, збільшення міри доступності інформації у сфері фінансового посередництва позитивно позначається на ефективності кредитування, і як наслідок на зростанні валового внутрішнього продукту і продуктивності праці.

Світовий досвід демонструє різноманіття форм організації кредитного Агентства (бюро). При цьому кількість та форми власності кредитних Агентств (бюро) може бути різною в кожній країні. Так, в ряді країн, таких як США, Бразілія, Аргентина більшість кредитних Агентств (бюро) є приватними підприємствами, функціонуючими з метою отримання прибутку від надання інформаційних послуг. Крім того, в цих країнах діють і декілька місцевих кредитних Агентств (бюро), створених торговими палатами і асоціаціями як некомерційні організації.

У Японії і більшості європейських країн, як правило, кредитне Агентство (бюро) створюється в формі приватних компаній, належних консорціуму кредиторів. На території Великобританії діють два кредитних Агентства (бюро) абсолютно самостійні і незалежні від кредиторів. У Фінляндії та Бельгії кредитні Агентства (бюро) управляються або ліцензуються урядовими установами.

Діюче в Німеччині кредитне Агентство (бюро) являє собою об'єднання восьми регіональних, у правовому і економічному відношенні самостійних товариств - Товариство Захисту у справах Загального забезпечення Кредитів (SCHUFA). Їх власниками і одночасно партнерами є комерційні банки, ощадні каси, кооперативні банки, фірми, що пропонують кредитні карти, будівельно-ощадні і іпотечні банки, лізингові суспільства, а також підприємства роздрібної торгівлі і будинку посилочної торгівлі, надаючи фізичним особам грошові або товарні кредити споживчого характеру.

Крім SCHUFA в Німеччині існує цілий ряд дрібних незалежних установ, що являють собою спеціалізовані довідкові Агентства (бюро).

У Канаді діє розгалужена система дрібних місцевих кредитних Агентств (бюро), що знаходяться у приватній власності та безпосередньо працюючих з споживачами послуг по перевірці кредитоспроможності (як правило, компаніями, що роблять кредитні послуги, здають у оренду житло або приміщення для офісів, тощо). Конкурентами їм є великі приватні корпорації, які працюють у сфері надання послуг по перевірці кредитоспроможності. Інформація про фінансове положення приватних осіб та організацій надходить у інформаційну мережу системи місцевих кредитних Агентств (бюро) приблизно від 250 компаній, які, в свою чергу, є її активними користувачами. У їх числі банки, кредитні союзи, телефонні, лізингові компанії, великі універсами, оптові постачальники, тощо. На місцевому рівні збирається інформація щодо заборгованості за податками, грошовими позовами та інш. Зареєстрований в місцевому кредитному Агентстві (бюро) користувач має можливість за допомогою виданих йому комп'ютерних кодів і пароля практично вмить отримати необхідну йому інформацію.

Бази даних кредитних Агентств (бюро) у найбільш розвинених країнах формуються, як правило, протягом вже декількох десятків років. А в ряді країн - США, Канаді, Фінляндії, ПАР- кредитні Агентства (бюро) почали свою діяльність ще в кінці 19 - початку 20 століття. У деяких країнах, наприклад в Італії, приватні кредитні Агентства (бюро) - досить нове явище, проте швидко розвивається та набуває все більшого значення. У ряді латиноамериканських і азіатських країн кредитне Агентство (бюро) перебуває в стадії становлення, акумулюючи невеликий обсяги в основному негативній інформації, однак це лише перші їх кроки на шляху до відкритої економіки.

Обсяги інформації, якою обмінюються кредитори за допомогою мережі кредитного Агентства (бюро), досить великий. Так в США, Бельгії, Бразилії, Великобританії, Японії, Німеччині, кількість звітів, що надаються перевищує чисельність населення.

У сфері надання інформаційних послуг, незважаючи на множинність кредитних Агентств (бюро), проте, має місце велика ступінь концентрації капіталу. Так, в США, Великобританії і Японії домінуючу роль грають двітри великих кредитних Агентства (бюро), що надають увесь комплекс інформації. У деяких країнах функціонує тільки одне таке універсальне кредитне Агентство (бюро) (Австралія, Німеччина, Аргентина, Бразилія, Фінляндія і Ірландія), інші ж в основному займають дрібні ніші, надаючи окремі види інформації.

Це пояснюється тим, що більш велика компанія здатна сконцентрувати в своїй базі даних максимальний обсяг достовірної і повної інформації, а також використати в своїй діяльності найбільш передові інформаційні технології.

На початку 1990 років почався процес розширення поля діяльності кредитних Агентств (бюро) на міжнародний рівень. Найбільші представники цього бізнесу поставили за мету перерости в транснаціональні компанії. Першим їх кроком на цьому шляху стало встановлення контролю або придбання національних кредитних Агентств (бюро) у ряді країн Латинської Америки, Європи і Азії. Найбільшим та найстарішим у світі є кредитне агентство "Дан енд Бредстрит" (Dan & Bradsteet) , база даних якого на сьогодні акумулює дані більш як 48 млн. компаній, 10 млн. з яких знаходяться у США. У багатьох країнах на шляху розвитку кредитних Агентств (бюро) стояла проблема захисту приватної інформації щодо потенційних позичальників. Тому на сьогоднішній день діяльність кредитного Агентства (бюро) практично у всіх країнах будується таким чином, щоб вона не порушувала особистих прав і свобод громадян. Законом визначений цілий ряд гарантій, таких як обмеження на доступ до даних, заборона на надання "білої" інформації (наприклад, в Фінляндії і Австрії), обов'язкове виключення індивідуальних даних через певний проміжок часу (7 років у США, 5 у Австралії), заборона на збір детальної особистої інформації такої як расова, релігійна приналежність, політичні погляди, тощо, право доступу, перевірки і виправлення інформації самим позичальником.

Так, у США діяльність кредитного Агентства (бюро) регулюється законом про достовірну оцінку кредитоспроможності, прийнятим в 1971 році. Згідно з цим законом, довідка про кредитоспроможність не повинна містити інформації про банкрутства, які відбулися більше як 14 років тому, про стягнення за рахунками більш ніж 7-літньої давності, про зроблені більш 7 років тому арешти майна у зв'язку з несплатою податків, про позови і судові рішення більш ніж 7-літньої давності, про випадки арешту, пред'явлення звинувачення або засудження більш ніж 7-літньої давності, іншу негативну інформацію більш ніж 7-літньої давності. Крім того, визначаються цілі надання інформації. При цьому закон дозволяє примусити Агентство (бюро) виправити будь-які невірні відомості щодо позичальника.

Діяльність німецького SCHUFA також повинна знаходитися в рамках, позначених спеціальним законом про захист даних і не порушувати банківську таємницю. У зв'язку з цим, банки перед подачею в SCHUFA інформації про фізичних осіб і їх заборгованість повинні отримати згоду зацікавлених осіб. Банки вирішують цю проблему таким чином, що при відкритті особового рахунку і наданні кредитів або гарантій вимагають від фізичних осіб підписання спеціальної угоди, яке вповноважує банк передавати інформацію про клієнтів, що мають розрахункові рахунки і що користуються споживчими кредитами. SCHUFA не збирає інформацію про дітей, прибутки, місце роботи і майновий стан фізичних осіб. При цьому позичальник володіє правом контролю над інформацією про себе.

Крім або замість приватних кредитних Агентство (бюро) у багатьох країнах існує інститут державної реєстрації кредитів - Public credit registers (PCR). Ця організація історично створювалася для реєстрації операцій іпотечного кредитування і заставних під нерухомість. Однак на сьогодні цей інститут виконує в ряді країн функції кредитного Агентства (бюро).

Основна відмінність PCR від кредитних Агентств (бюро) полягає в тому, що надання інформації в базу даних є обов'язковим і не визначаться ніякою угодою, а встановлено відповідним правилом (крім Фінляндії і Шри-Ланки, де участь є добровільною). При цьому вся інформація є стандартизованою (наприклад, кредити вище встановленого рівня, видані за визначений тимчасової інтервал) і містить в основному дані про кредит, а не про самого позичальника.

PCR в більшості країн керуються центральними банками. Так, у Франції, де немає приватного кредитного Агентства (бюро) функціонує "Центральне Агентство ризиків" при Банку Франції, куди всі кредитні організації зобов'язані надавати інформацію про позичальників і видані їм кредити понад двохсот тисяч франків. Центральне Агентство ризиків обробляє поступаючи дані і видає кожному з банків зведення про загальну суму кредитів, які отримали їх клієнти, в тому числі і в інших кредитних організаціях.

Створення в Україні надійної системи ідентифікації ділової та фінансової репутації компаній та приватних позичальників є однією з фундаментальних умов подальшого розвитку ринків кредитів та інвестицій, особливо в сфері кредитування малого та середнього бізнесу, іпотечного та споживчого кредитування.

З метою зниження кредитних ризиків, підвищення надійності роботи банківської системи НБУ в 2001 році створив “Єдину інформаційну систему обліку позичальників (боржників), які мають прострочену заборгованість за кредитами” - ЄІС “Реєстр позичальників” [22].

Створення Реєстру вирішило частину проблеми доступу до інформації щодо позичальників - банки отримали можливість ознайомитись з негативною інформацію про позичальника. Разом з тим це не надало можливості відслідковувати поведінку боржника на ринку за деякий період, і за межами Реєстру залишилась інформація щодо добросовісного позичальника.

Над вивченням міжнародного досвіду роботи кредитних бюро у 2002 - 2005 роках працювали Національний банк України, Асоціація українських банків, Центр “Економіка і право” АУБ, Українська Міжбанківська Асоціація Членів Europay International (EMA), Центр комерційного права. За підтримки Світового банку, USAID, фахівцями НБУ, Асоціацій - АУБ та ЕМА, Центру комерційного права були проведені (із залученням іноземних консультантів-представників кредитних бюро: Великобританії, США, Ісландії, Канади, Кіпру, Польщі тощо) конференції та семінари з питань перспектив впровадження в Україні Інституту кредитних бюро.

Ця робота надала можливість розробити та затвердити у 2005 році Закон України “Про організацію обігу та формування кредитних історій” [9], який вступив в дію з 1 лютого 2006 року та в якому враховується міжнародний досвід діяльності кредитних бюро.

Закон [9, с.2] визначає правові та організаційні засади формування і ведення кредитних історій, права суб'єктів кредитних історій та користувачів бюро кредитних історій, вимоги до захисту інформації, що складає кредитну історію, порядок утворення, діяльності та ліквідації бюро кредитних історій.

Метою цього Закону є врегулювання суспільних відносин, що виникають у сфері збору, оброблення, зберігання, захисту та використання інформації про виконання особами грошових зобов'язань, функціонування інституцій, пов'язаних з обміном інформацією про грошові зобов'язання та забезпеченням прав та інтересів суб'єктів кредитної історії.

Згідно Закону впроваджені наступні терміни:

- бюро кредитних історій (далі - Бюро) - юридична особа, виключною діяльністю якої є збір, зберігання, використання інформації, яка складає кредитну історію;

- ведення кредитної історії - діяльність Бюро із збирання, оброблення, зберігання, захисту, використання інформації, яка складає кредитну історію;

кредитна історія - це сукупність інформації про юридичну або фізичну особу, що її ідентифікує, відомостей про виконання нею зобов'язань за кредитними правочинами, іншої відкритої інформації відповідно до Закону;

- користувач Бюро (далі - Користувач) - юридична або фізична особа - суб'єкт господарської діяльності, яка укладає кредитні правочини та відповідно до Договору надає і має право отримувати інформацію, що складає кредитну історію;

- суб'єкт кредитної історії - будь-яка юридична або фізична особа, яка уклала кредитний правочин та щодо якої формується кредитна історія;

Принципами формування та доступу до інформації, яка складає кредитну історію, є:

- забезпечення конституційних прав і свобод суб'єктів кредитних історій;

- адекватність обсягів інформації цілям, для яких вони збираються;

- значимість, всебічність, об'єктивність, повнота і достовірність інформації;

- регулярність та безперервність надходження інформації;

- цільове використання інформації;

- строковість зберігання інформації;

- конфіденційність інформації та її захист;

- збір і надання інформації, що складає кредитну історію, виключно за згодою суб'єкта цієї кредитної історії;

- незалежність Бюро.

Джерелами формування кредитних історій є:

- відомості, що надаються Користувачем до Бюро за письмовою згодою суб'єкта кредитної історії відповідно до цього Закону;

- відомості державних реєстрів, інформація з інших баз даних публічного користування, відкритих для загального користування джерел за винятком відомостей (інформації), що становлять державну таємницю.

Бюро має право отримувати відомості та інформацію на договірних засадах. Органи або уповноважені особи (держателі, адміністратори державних реєстрів тощо) зобов'язані на запит Бюро надавати відомості з державних реєстрів в електронному вигляді (у форматі бази даних) у разі наявності письмової згоди суб'єктів інформації.

Користувачами Бюро можуть бути банки, небанківські фінансові установи та інші суб'єкти господарської діяльності, які надають послуги з відстроченням платежу або надають майно в кредит.

Кредитна історія містить таку інформацію:

1) відомості, що ідентифікують особу:

а) для фізичних осіб:

- прізвище, ім'я та по батькові;

- дата народження;

- паспортні дані;

- місце проживання;

- ідентифікаційний номер згідно з Державним реєстром фізичних осіб - платників податків та інших обов'язкових платежів (у разі наявності) (далі - ідентифікаційний номер);

- відомості про поточну трудову діяльність;

- сімейний стан особи та кількість осіб, які перебувають на її утриманні;

- дата і номер державної реєстрації, відомості про орган державної реєстрації та основний предмет господарської діяльності фізичної особи - суб'єкта підприємницької діяльності;

б) для юридичних осіб:

- повне найменування;

- місцезнаходження;

- дата і номер державної реєстрації, відомості про орган державної реєстрації;

- ідентифікаційний код у Єдиному державному реєстрі підприємств та організацій України (далі - ідентифікаційний код);

- прізвище, ім'я та по батькові, паспортні дані керівника і головного бухгалтера;

- основний вид господарської діяльності;

- відомості, що ідентифікують власників, які володіють 10 і більше відсотками статутного капіталу юридичної особи:

- для фізичних осіб - власників: прізвище, ім'я та по батькові, паспортні дані, ідентифікаційний номер і місце проживання;

- для юридичних осіб - власників: повне найменування, місцезнаходження, дата і номер державної реєстрації, відомості про орган державної реєстрації, ідентифікаційний код;

2) відомості про грошове зобов'язання суб'єкта кредитної історії:

а) відомості про кредитний правочин та зміни до нього (номер і дата укладання правочину, сторони, вид правочину);

б) сума зобов'язання за укладеним кредитним правочином;

в) вид валюти зобов'язання;

г) строк і порядок виконання кредитного правочину;

ґ) відомості про розмір погашеної суми та остаточну суму зобов'язання за кредитним правочином;

д) дата виникнення прострочення зобов'язання за кредитним правочином, його розмір і стадія погашення;

е) відомості про припинення кредитного правочину та спосіб його припинення (у тому числі за згодою сторін, у судовому порядку, гарантом тощо);

є) відомості про визнання кредитного правочину недійсним і підстави такого визнання;

3) інформацію про суб'єкта кредитної історії, яка складається із сукупності документованої інформації про особу з державних реєстрів, інших баз даних публічного користування, відкритих для загального користування джерел:

а) наявність заборгованості за податками та обов'язковими платежами;

б) рішення судів, що стосуються виникнення, виконання та припинення зобов'язань за укладеним кредитним правочином;

в) рішення судів та органів виконавчої влади, що стосуються майнового стану суб'єкта кредитної історії;

г) інші відомості, що впливають на спроможність виконання суб'єктом кредитної історії власних зобов'язань;

4) відомості про операції з інформацією, яка складає кредитну історію:

а) дата оновлення кредитної історії;

б) найменування Користувача, який надав інформацію до кредитної історії, у разі його згоди на це;

в) коментар суб'єкта кредитної історії у випадках, передбачених цим Законом.

Інформація для формування кредитної історії надається Користувачем до Бюро лише в разі наявності письмової згоди юридичної або фізичної особи, яка уклала кредитний правочин з Користувачем.

Користувач у разі укладення кредитного правочину та отримання письмової згоди суб'єкта кредитної історії на збір, зберігання, використання та поширення через Бюро інформації щодо нього надає до Бюро інформацію:

1) про себе, що ідентифікує його як Користувача;

2) про суб'єкта кредитної історії.

Користувач зобов'язаний повідомити суб'єкта кредитної історії про назву та адресу Бюро, до якого передаватиме інформацію для формування його кредитної історії.

Бюро надають інформацію з кредитних історій у формі кредитних звітів. Кредитні звіти містять усю інформацію з кредитної історії, якщо інші обсяги інформації не передбачені Положенням Бюро або Договором.

Користувачі мають право звернутися до Бюро за отриманням кредитних звітів упродовж дії укладеного правочину між ним та суб'єктом кредитної історії, а також за наявності у Користувача письмової згоди суб'єкта кредитної історії на доступ до його кредитної історії.

Користувачі мають право звернутися до Бюро за отриманням кредитних звітів у разі звернення суб'єкта кредитної історії до них з метою укладення кредитного правочину, а також надання Користувачу письмової згоди на доступ до його кредитної історії.

Суб'єкт кредитної історії має право ознайомитися з інформацією, що міститься у його кредитній історії, а саме:

1) кредитним звітом;

2) інформацією з реєстру запитів.

Бюро створюється у формі господарського товариства, cтатутний капітал Бюро формується виключно за рахунок грошових коштів засновників Бюро і має бути не менше п'яти мільйонів гривень. У назві Бюро обов'язково зазначаються слова "бюро кредитних історій". Предметом діяльності Бюро є виключно ведення кредитних історій, а також здійснення іншої діяльності, що має на меті реалізацію положень цього Закону. Бюро починає здійснення своєї діяльності з моменту отримання ліцензії.

На сьогоднішній день в Україні зареєстровані та розпочали своє функціонування перших 3 бюро кредитних історій, що повинно суттєво знизити ризики технологій масового споживчого кредитування населення:

1. ТОВ “Українське бюро кредитних історій” (засновники ЗАТ КБ “ПриватБанк” і іноземна компанія BigOptima Limited). Державна реєстрація ТОВ “Українське бюро кредитних історій” датована 6 червня 2005 року [48].

На сьогоднішній день ТОВ “Українське бюро кредитних історій” є єдиним реально діючим та може надати доступ до більш ніж 10 000 000 кредитних історій як фізичних, так юридичних осіб, що складає близько 40 % усього працездатного населення України.

2. Перше всеукраїнське бюро кредитних історій (засновники Асоціація українських банків, 30 банків і дві страхові компанії) [49].

3. Національне бюро кредитних історій -- вже третє кредитне бюро в Україні [49]. Його засновники -- Національна асоціація кредитних спілок України, міжнародна холдингова компанія Creditinfo Group, що спеціалізується на системах та інструментах кредитного менеджменту, а також інвестиційно-фінансова група «ТАС».

3.2 Нові види споживчого кредитування

Підвищення прибутковості кредитних операцій безпосередньо зв'язано з якістю оцінки кредитного ризику. У залежності від класифікації клієнта по групах ризику банк приймає рішення, чи варто видавати кредит чи ні, який ліміт кредитування і відсотки варто встановлювати.

У світовій практиці існує два основних методи оцінки ризику кредитування, що можуть застосовуватися як окремо, так і в сполученні з один одним [31, с.25]:

- суб'єктивний висновок експертів або кредитних інспекторів;

- автоматизовані системи скоринга.

Фінансовий скоринг - новий термін в практиці роботи комерційних банків України з споживчими кредитами населенню.

Через підвищення конкуренції і росту стимулів для кращих результатів кредитні й інші фінансові установи змушені шукати більш ефективні шляхи контролю над витратами. Агресивні маркетингові проекти по залученню нових клієнтів і необхідність швидко на них реагувати привели до росту автоматизації процесу експертизи і надання кредитів і страховок. Іншими словами, виникає приваблива перспектива поставити видачу кредитів на потік, використовуючи деякий математичний формалізм і накопичені статистичні дані.

У сфері роздрібного кредитування ризик-менеджерові тепер приходиться приймати такі рішення по наданню кредиту, за допомогою яких можна не тільки адекватно оцінити кредитоспроможність клієнта, але і зберегти витрати на низькому рівні, зменшуючи час, затрачуваний на один клієнта. Також для ідеального обслуговування клієнтів потрібно, щоб це автоматизоване рішення відмовляло в кредиті як можна меншому числу кредитоспроможних клієнтів і в той же час відсівало якнайбільше потенційних порушників

Ризик-менеджери залучаються для допомоги у виборі для привілейованого обслуговування "правильних" клієнтів, тобто клієнтів, що несуть найменший ризик. Навпроти, у відношенні до клієнтів, що демонструють негативне поводження (неплатежі, шахрайство), ризик-менеджери повинні застосовувати стратегії, що дозволяють не тільки ідентифікувати їх, але й ефективно вживати заходів, щоб мінімізувати подальші втрати.

Ключовим поняттям нової технології роботи кредитного ризик-менеджера є скоринг та скорингові таблиці.

Система скоринга для оцінки кредитоспроможності - це, насамперед, той або інший вид математичної моделі, що дозволяє ставити конкретному потенційному позичальникові, кожний з яких описується рядом параметрів, у відповідність деяку величину, що оцінює кредитну якість позичальника.

Здебільшого, які б математичні розуміння не закладалися в підставу скорингової моделі, скоринг являє собою зважену суму факторів ризику кредитної якості позичальників:

S = a1 * X1 + a2 * X2 + ... + ak * Xk (3.1)

де S - значення скоринга,

X1,X2...Xk - параметри клієнта, що входять в оцінку його кредитної якості,

a1,a2...ak - ваги, що характеризують значимість відповідних параметрів клієнта (фактори ризику його кредитоспроможності) для формування його кредитного скоринга.

Для зниження витрат і збільшення пропускної здатності системи скоринга, крім математичної моделі, необхідна її програмна реалізація. Необхідно також мати систему регламентів і процедур, що задають правила експлуатації системи скоринга.

Скоринг є одним з найбільш успішних прикладів використання математичних і статистичних методів у бізнесі, що у даний час широко застосовуються у всіх економічно розвитих країнах. Скоринг використовується головним чином при кредитуванні фізичних осіб, особливо в споживчому кредиті при незабезпечених позичках, та являє собою математичну або статистичну модель, за допомогою якої на основі кредитної історії «минулих» клієнтів банк намагається визначити, наскільки велика імовірність, що конкретний потенційний позичальник поверне кредит у визначений термін.

У західній банківській системі, коли людина звертається за кредитом, банк може мати наступну інформацію для аналізу [79, с.14]:

- анкета, яку заповнює позичальник;

- інформація на даного позичальника з кредитного бюро - організації, у якій зберігається кредитна історія всього дорослого населення країни;

- дані рухів по рахунках, якщо мова йде про вже діючого клієнта банку.

У самому спрощеному виді скорингова модель являє собою зважену суму визначених характеристик. У результаті виходить інтегральний показник (score); чим він вище, тим вище надійність клієнта, і банк може упорядкувати своїх клієнтів по ступеню зростання кредитоспроможності.

Інтегральний показник кожного клієнта порівнюється з якимсь числовим порогом, або лінією розділу, що, власне кажучи, є лінією беззбитковості і розраховується з відношення, скільки в середньому потрібно клієнтів, що платять у термін, для того, щоб компенсувати збитки від одного боржника. Клієнтам з інтегральним показником вище цієї лінії видається кредит, клієнтам з інтегральним показником нижче цієї лінії - не видається.

Усе це виглядає дуже просто, однак складність полягає у визначенні, які характеристики варто включати в модель і які вагові коефіцієнти повинні їм відповідати. Скоринг виділяє ті характеристики, що найбільш тісно зв'язані з ненадійністю або, навпаки, з надійністю клієнта. Скорингова модель не знає, чи поверне даний позичальник кредит, але знає, що в минулому люди цього віку, цієї ж професії, з таким же рівнем освіти і з таким же числом утриманців кредит не повертали. Тому скорингова система давати кредит цій людині не рекомендуватиме.

У цьому полягає дискримінаційний (не в статистичному, а в соціальному значенні цього слова) характер скоринга, тобто якщо людина по формальних ознаках близька до групи з поганою кредитною історією, то йому кредит не дадуть. Тому навіть при дуже високому ступені використання автоматизованих систем скоринга здійснюється суб'єктивне втручання у випадку, коли кредитний інспектор має додаткову інформацію, що доводить, що людина, класифікована як ненадійна, насправді «гарна», і навпаки.

У Великобританії найбільше часто використовуються наступні характеристики для оцінки кредитного ризику [75, с.32]:

- Вік

- Кількість дітей/утриманців

- Професія

- Професія чоловіка(і)

- Доход

- Доход чоловіка(і)

- Район проживання

- Вартість житла

- Наявність телефону

- Скільки років живе по даній адресі

- Скільки років працює на даній роботі

- Скільки років є клієнтом даного банку

- Наявність кредитної картки/чекової книжки

В інших країнах набір характеристик, що найбільше тісно зв'язані з імовірністю дефолта - імовірністю, що позичальник не поверне кредит або затримається з виплатою, буде відрізнятися в силу національних економічних і соціально-культурних особливостей. Чим більш однорідна популяція клієнтів, на якій розробляється модель, тим точніше прогнозування дефолта. Тому очевидно, що не можна автоматично перенести модель з однієї країни в іншу або з одного банку в іншій. Навіть усередині одного банку існують різні моделі для різних груп клієнтів і різних видів кредиту.

З метою побудови моделі спочатку виділяється вибірка клієнтів кредитної організації, про яких уже відомо, гарними позичальниками вони себе зарекомендували чи ні, іноді така вибірка називається «навчальною». Вона може варіюватися від декількох тисяч до сотні тисяч, що не є проблемою на Заході, де кредитний портфель банку може складатися з десятків мільйонів клієнтів. Вибірка підрозділяється на дві групи: «гарні» і «погані» ризики. Це виправдано в тім змісті, що банк при ухваленні рішення про кредитування на першому етапі вибирає з двох варіантів: давати кредит або не давати. При всій «дитячості» визначень «гарний»/«поганий», це саме ті терміни, що використовуються кредитними аналітиками.

Визначення «поганого» ризику може бути різним у залежності від політики банку, у Західній Європі «поганим» ризиком звичайно вважається клієнт, що затримується з черговою виплатою на три місяці. Іноді до «поганого» ризику відносяться клієнти, що занадто рано повертають кредит, і банк не встигає нічого на них заробити.

Таким чином, скоринг являє собою класифікаційну задачу, де виходячи з наявної інформації необхідно одержати функцію, що найбільше точно розділяє вибірку клієнтів на «поганих» і «гарних».

Методи власне класифікації досить різноманітні і містять у собі [68]:

- статистичні методи, засновані на дискримінантному аналізі (лінійна регресія, логістична регресія);

- різні варіанти лінійного програмування;

- дерево класифікації або рекурсійно-партиційний алгоритм (РПА);

- нейронні мережі;

- генетичний алгоритм;

- метод найближчих сусідів.

Традиційними і найбільш розповсюдженими є регресійні методи, насамперед лінійна багатофакторна регресія :

р = w_o + w₁x₁ + w₂x₂ + … + w_nx_n , (3.2)

де р - імовірність дефолта, w - вагові коефіцієнти, x - характеристики клієнта.

Недолік даної моделі полягає в тім, що в лівій частині рівняння знаходиться імовірність, що приймає значення від 0 до 1, а перемінні в правій частині можуть приймати будь-як значення від - до + .

Логістична регресія дозволяє перебороти цей недолік:

log (p/(1-p)) = w_o + w₁x₁ + w₂x₂ + … + w_nx_n... (3.3)

Для застосування логістичної регресії необхідні набагато більш складні розрахунки для одержання вагових коефіцієнтів і, отже, більш могутня комп'ютерна база й удосконалене комп'ютерне забезпечення. Але при сучасному рівні розвитку комп'ютерної техніки це не є проблемою, і в даний час логістична регресія є лідером скорингових систем.

Перевага логістичної регресії ще й у тім, що вона може підрозділяти клієнтів як на дві групи (0 - поганий, 1 - гарний), так і на кілька груп (1, 2, 3, 4 групи ризику).

Усі регресійні методи чуттєві до кореляції між характеристиками, тому в моделі не повинні бути сильно корельовані незалежні перемінні.

Лінійне програмування також приводить до лінійної скорингової моделі. Провести абсолютно точну класифікацію на поганих і гарних клієнтів неможливо, але бажано звести помилку до мінімуму. Задачу можна сформулювати як пошук вагових коефіцієнтів, для яких помилка і буде мінімальною.

Дерево класифікації і нейронні мережі являють собою системи, що розділяють клієнтів на групи, усередині яких рівень ризику однаковий і максимально відрізняється від рівня ризику інших груп. Нейронні мережі використовуються головним чином при визначенні кредитоспроможності юридичних осіб, де аналізуються вибірки меншого розміру, ніж у споживчому кредиті. Але найбільш успішною областю їх застосування стало виявлення шахрайства з кредитними картками завдяки їх здатності виявляти нестандартні ситуації.

Генетичний алгоритм заснований на аналогії з біологічним процесом природного добору. У сфері кредитування це виглядає в такий спосіб: мається набір класифікаційних моделей, які піддаються «мутації», «схрещуються», і в результаті відбирається «найсильніший», тобто модель, що дає найбільш точну класифікацію.

При використанні методу найближчих сусідів вибирається одиниця виміру для визначення відстані між клієнтами. Усі клієнти у вибірці одержують визначене просторове положення. Кожен новий клієнт класифікується виходячи з того, яких клієнтів - поганих або гарних більше довкола нього.

На практиці використовується комбінація декількох методів, і компанії зберігають свої скорингові моделі в найсуворішому секреті, тому складно сказати, який метод краще.

Ціль процесу розробки скоринг - карт - побудувати найбільш повний профіль ризику для кожного клієнта. Такий широкий підхід робить скоринг-карти не тільки більш ефективними, але і менш сприйнятливими до змін в одній окремій області. Такий профіль ризику повинний містити в собі характеристики, що відбивають стільки незалежних типів інформації, скільки можливо.

Так, кредитна скоринг-карта користувача повинна містити в собі:

- демографічну інформацію про клієнта (вік, місце проживання, регіон і стаж роботи);

- розділ кредитних характеристик, що відбивають володіння нерухомістю, професію, платоспроможність,деяку фінансову інформацію;

- ступінь довіри клієнтові у відношенні погашення боргів (загальний коефіцієнт неповернення боргу);

- а також іншу значиму для розгляду інформацію про існуючих позичальників.

Профіль позичальника також допомагає при наступному моніторингу скоринг-карт по релевантності. Більшість аналітиків, що займаються вивченням ризиків, використовують щомісячні звіти типу "стабільність системи" або "стабільність чисельності клієнтів" для підтвердження ефективності застосування карт при поточній чисельності клієнтів. Ці звіти показують міри ефективності, виходячи лише з характеристик, використовуваних у скоринг-карті. Загальний же профіль ризику більш реалістично відбиває поточні зміни чисельності, ніж при використанні обмеженої кількості перемінних зі скоринг-карти.

У найпростішій формі, ризикова таблиця складається з групи характеристик, що згідно статистики є прогнозуючими при поділі облікових записів на гарні і погані (табл.3.2).

Таблиця 3.2

Приклад ризикових таблиць скоринг-кредитування [31]

Назва характеристики	Атрибут	Збільшення рейтингу
ВІК	До 23	63
ВІК	23 - 25	76
ВІК	25 - 28	79
ВІК	28 - 34	85
ВІК	34 - 46	94
ВІК	46 - 51	103
ВІК	Від 51	105
КАРТКИ	“AMERICAN EXPRESS”, “VISA OTHERS”, “VISA MYBANK”, “NO CREDIT CARDS”	80
КАРТКИ	“CHEQUE CARD”, “MASTERCARD/EUROC”, “OTHER CREDIT CARD”	99
КАРТА EC	0	86
КАРТА EC	1	83
ДОХОД	До 500	93
ДОХОД	500 - 1550	81
ДОХОД	1550 - 1850	75
ДОХОД	1850 - 2550	80
ДОХОД	Від 2550	88
СТАТУС	“E”, “I”, “U”	79

Кожному атрибутові ("Вік" - це характеристика, "23-25" - атрибут) привласнюється рейтинг на основі статистичного аналізу з урахуванням різних факторів, таких як прогнозна сила характеристик, кореляція між характеристиками і вага характеристик. Загальний рейтинг кандидата - це сума рейтингів усіх його атрибутів, що присутні у таблиці.

Нижченаведена табл. 3.3 являє приклад звіту, отриманого при скоринговому аналізі.

Виділений рядок у таблиці 3.3 повідомляє наступне:

- Для діапазону рейтингів 245-250 очікувана частка "поганих" дорівнює 1,2%. Це значить, що 1,2% кандидатів з рейтингом від 245 до 250 швидше за все будуть "поганими".

- Сумарна частка "поганих", тобто частка "поганих" серед усіх кандидатів з рейтингом вище 245, дорівнює 0,84%.

- Acceptance rate для 245 дорівнює 17,44%, тобто 17,44% усіх кандидатів мають рейтинг вище 245.

На основі факторів, описаних вище, банк може вирішити, наприклад, відмовляти всім кандидатам з рейтингом нижче 200, або призначати їм велику ціну через те, що вони представляють більший ризик. Поняття "поганого" клієнта визначається головним чином за допомогою таких негативних показників, як банкрутство, шахрайство, правопорушення, відмовлення від виконання зобов'язань і негативна чиста приведена вартість (NPV).

Інформація про ризиковий рейтинг у сполученні з іншими факторами, такими як середній ступінь схвалення [approval rate] і потенціал доходу/прибутку для кожного рівня ризику, можуть використовуватися для розробки нових стратегій добору заяв, що будуть максимізувати доход і мінімізувати неповернений борг.

Таблиця 3.3

Результати скорингового аналізу [31]

Рейтинг	Кількість	Сумарна кількість	Число «гарних»	Сумарне число «гарних»	Число «пога-них»	Сумарне число «поганих»	Гранична частка «поганих», %	Сумарна частка «поганих»,%	Процент вибірки, в якій кан дидати мають рейтинг рівний чи вище, %
273 - 279	842	842	840	840	2	2	0,24	0,24	1,81
267 - 273	511	1353	510	1350	1	3	0,2	0,22	2,91
262 - 267	574	1927	570	1920	4	7	0,7	0,36	4,14
256 - 262	2087	4014	2070	3990	17	24	0,81	0,6	8,63
250 - 256	1756	5770	1740	5730	16	40	0,91	0,69	12,41
245 - 250	2338	8108	2310	8040	28	68	1,2	0,84	17,44
239 - 245	2917	11025	2880	10920	37	105	1,27	0,95	23,71
233 - 239	3774	14799	3720	14640	54	159	1,43	1,07	31,83
228 - 233	2766	17565	2700	17340	66	225	2,39	1,28	37,77
222 - 228	3366	20931	3300	20640	66	291	1,96	1,39	45,01
216 - 222	4492	25423	4380	25020	112	403	2,49	1,59	54,67
211 - 216	4210	29633	4080	29100	130	533	3,09	1,8	63,73
205 - 211	3455	33088	3360	32460	95	628	2,75	1,9	71,16
199 - 205	4419	37507	4260	36720	159	787	3,6	2,1	80,66
194 - 100	1549	39056	1440	38160	109	896	7,04	2,29	83,99
188 - 194	2006	41062	1890	40050	116	1012	5,78	2,46	88,31

Прикладами стратегій для кандидатів з високим рівнем ризику є:

- відмовлення в наданні кредиту або послуги, якщо рівень ризику занадто високий,

- менший стартовий кредитний ліміт або максимальне значення кредиту на кредитній картці,

- збільшена ціна при оплаті на виплат або вимогу застави при іпотеці або позичках на автомобіль,

- збільшена процентна ставка по позичці,

- збільшений страховий внесок по страхових полісах,

- вимога надати застава при комунальних послугах [utilities services],

- вимога заплатити вперед при оплаті стільникового зв'язку,

- заборона на міжнародний зв'язок від телекомунікаційних компаній,

- приміщення під спостереження через потенційні шахрайські дії.

Навпроти, кандидатам з високим рейтингом можуть бути видані великі кредити по більш вигідних процентних ставках, можуть бути надані послуги більш високого розряду, наприклад, золоті або платинові картки, або додаткові продукти, пропоновані компанією.

Рейтинги заяв можна також використовувати для мінімізації витрат на етапі кредитної експертизи due diligence policies. Наприклад, кандидат з дуже високим або дуже низьким рейтингом може бути прийнятий або відкинутий відразу ж без одержання подальшої інформації про нерухомість, підтвердження доходів або перевірки базового активу.

З огляду на конкуренцію, що загострюється, на ринку, кредитним організаціям приходиться йти на усі великі поступки позичальникам. Це і відсутність первинного внеску, і розміщення кредитних менеджерів банку прямо в торговельному приміщенні магазинів, і експрес-оформлення кредиту. Можливість одержати кредит у лічені хвилини, - "не відходячи від прилавка", - от головний козир нинішніх кредиторів. Вони обіцяють видати готове рішення про можливості видачі вам кредиту в плині 5-30 хвилин. Та й довідка з місця роботи про заробітну плату виявляється зайвим папірцем. Це змушує відвідувача, уже тримаючи в руках заповітний товар, підписувати будь-які документи.

В цих умовах саме використання скорингової моделі як одного з головних інструментів ризик-менеджменту кредитних операцій визнано в усім світі як одне з найбільш ефективних.

Успіх скорингової моделі обумовлюється декількома ключовими факторами:

- неупередженість оцінки (скоринг геть-чисто відмітає суб'єктивність оцінок, традиційно зв'язану з кредитними рішеннями);

- стандартизація кредитних оцінок;

- можливість автоматизації (тому що скоринг припускає роботу лише з деякою кількістю цифр, вона легко автоматизується);

- контроль (у силу стандартизації кредитних операцій банкам не представляється складним контролювати і відслідковувати ефективність кредитних рішень);

- збільшення прибутковості (автоматизація процесу означає зниження витрат на ручну обробку заявок на кредит до мінімуму).

Для ефективного використання кредитного скоринга необхідно враховувати, що існує два види інформації: та, котру установа мала при споконвічному прогнозуванні поводження потенційного позичальника (оцінні дані), і та, котру організація одержує в результаті використання клієнтом кредитних продуктів (робочі дані).

Результати, отримані після статистичного аналізу, і формують скорингову карту. Приміром, вона може виглядати в такий спосіб (табл.3.4).

Це далеко не повний набір можливих критеріїв оцінки кредитних ризиків потенційних позичальників.

Наступним логічним кроком буде визначення граничного значення результату скорингової моделі або рівня відсікання, що і розділить усіх позичальників на "поганих" і "гарних". Такою межою повинний стати рівень, при якому доходи від гарних позичальників є достатніми для покриття збитків по потенційно поганим. Для цього можна вдатися до комплексного аналізу і співвідношення прибутковості кредитного портфеля і рівня списань боргів, віднесених до безнадійних й інших витрат. Припустимо, що в середньому збитки по одному поганому рахунку покриваються доходами по десятьох гарним. У даному випадку таким рівнем буде значення скорингової карти відповідному такому співвідношенню (у нашому прикладі це 10/1). Саме таке значення і буде, свого роду, крапкою беззбитковості кредитних операцій банку (табл.3.5).

Таблиця 3.4

Приклад скорингової карти в АКБ „Приватбанк”

Вік	до 25 5	25 - 40 10	40 - 50 15	50 і більше 10
Власність	Власник 20	Співвласник 15	Наймач 10	Інше 5
Робота	Керівник 15	менеджер середньої ланки 10	Службовець 5	Інше 0
Стаж	1/безробітний 0	1 - 3 5	3 - 10 10	10 і більше 15
Робота чоловіка/дружини	немає/домогосподарка 0	Керівник 10	менеджер середньої ланки 5	Службовець 1

Таблиця 3.5

Приклад оцінки рівня беззбитковості кредитних операцій (рівень відсікання)

Значення скорингової карти	Кількість гарних рахунків на один поганий	Рішення про кредитування
65 і більше	40/1	Позитивне
50 - 65	25/1
РІВЕНЬ БЕЗЗБИТКОВОСТІ КРЕДИТНИХ ОПЕРАЦІЙ
40 - 50	10/1	Додатковий (ручний) аналіз заявки
менш 40	5/1	Відмовити

Саме описаний вище алгоритм є одним з базових для побудови скорингової системи.

Як свідчить досвід Західних країн, після введення в роботу скорингових моделей рівень поганих боргів скоротився на 15% - 20% у порівнянні з ручною (суб'єктивною) обробкою кредитних заявок. Утім, досвід російських фінансистів не такий вражаючий. За різними оцінками, відсоток "неповернень" складає, за різними оцінками, від 10 до 20%.

В останні роки скоринг-системи набули поширення і в діяльності вітчизняних банків. Зокрема, Приватбанком та банком „Надра” були розроблені власні скоринг-системи. Методика Приватбанку включає такі характеристики [85]:

- соціальну стабільність (фізична особа працездатного віку - 10 балів,

- наявність шлюбного контракту - 10 балів,

- забезпеченість роботою - 10 балів),

- питому вагу річних виплат за кредитом (відсотків та погашення основної частини боргу) у сукупному річному доході позичальника: менше 25 % - 20 балів, від 25 % до 50 % - 10 балів, більше 50 % - 0 балів;

- користування кредитами раніше і їх своєчасне погашення - 20 балів;

- має зв'язки і підтримку в ділових колах (рекомендаційний лист) - 10 балів.

Залежно від суми набраних балів позичальники поділяються на 5 класів:

- А - більше 70 балів,

- Б - 60-70 балів,

- В - 50-59 балів,

- Г - 40-49 балів,

- Д - менше 40 балів.

Скоринг-система банку “ Надра” включає такі характеристики [40, с.79]:

1. Вік позичальника. Якщо вік клієнта від 25 до 50 років, він отримує 8 балів; якщо менше 25 років або більше 50 років - 2 бали.

2. Наявність власної нерухомості. При наявності власної нерухомості клієнт отримує 8 балів; якщо нерухомість знаходиться у власності іншого члена сім'ї - 4 бали; якщо не має власної нерухомості - 0 балів.

3. Постійна робота. При стажі роботи на даному місці понад 3 роки клієнт отримує 8 балів; при стажі роботи на постійному місці від 1 до 3 років - 4 бали; при стажі роботи менше 1 року - 2 бали.

4. Безперервний стаж роботи. При безперервному стажі роботи понад 5 років - 6 балів; при безперервному стажі роботи від 3 до 5 років - 4 бали; при безперервному стажі роботи менше 3 років - 2 бали.

5. Погашення кредитів у минулому. Якщо отримані клієнтом кредити сплачувались своєчасно та в повному обсязі, він отримує 6 балів; якщо кредити, які отримувались клієнтом у минулому, сплачувались із порушенням строків платежу або клієнт взагалі не користувався кредитами - 4 бали; якщо кредити прострочені або якщо клієнт ухиляється від відповідальності - 0 балів.

6. Забезпечення кредиту. Характеризує забезпеченість повернення кредиту та відсотків за ним заставою або порукою. Розраховується як відношення вартості застави (суми поруки) до суми основного боргу за кредитом із урахуванням нарахованих відсотків. Якщо вартість запропонованого майна в заставу (сума поруки) на 50 % перевищує суму основного боргу з урахуванням відсотків, клієнт отримує 30 балів; якщо від 25 до 50 % - 25 балів; до 25 % - 20 балів; а якщо сума основного боргу з урахуванням нарахованих відсотків перевищує вартість запропонованого майна в заставу (суму поруки) клієнт отримує 15 балів.

7. Платоспроможність клієнта. Якщо місячні доходи позичальника на 30 % перевищують його витрати з урахуванням щомісячної сплати основного боргу за кредитом та нарахованих відсотків за користування ним, він отримує 20 балів; якщо менше 30 % - 15 балів; якщо ж місячні доходи клієнта не перевищують загальних місячних витрат, він отримує 5 балів.

8. Платоспроможність сім'ї. Якщо місячні доходи сім'ї клієнта на 50 % перевищують їх витрати з урахуванням щомісячної сплати основного боргу за кредитом та нарахованих відсотків за користування ним, він отримує 20 балів; якщо від 20 до 50 % - 15 балів; менше 20 % - 5 балів.

Якщо позичальник набрав більше 55 балів, то банк задовольняє прохання позичальника про надання кредиту; при 40-54 балах проводиться додаткове вивчення умов (суми, строку кредиту, гарантій); якщо сума балів менше 40, банк відмовляє клієнту у наданні кредиту.

Аналізуючи наведені вітчизняні скоринг-системи, необхідно зазначити, що основним їх недоліком є достатньо висока шкала, яка для переважної більшості населення є недосяжною.

Зважаючи на прогнозований подальший розвиток банківського споживчого кредитування в Україні і потребу в автоматизації процесу прийняття рішень щодо видачі кредиту, в Україні доцільно розвивати наступні напрямки вдосконалення скоринг-систем.

1. Створення кредитних бюро для формування кредитної історії всіх фізичних осіб, які коли-небудь звертались за кредитом у будь-яку кредитну установу країни.

2. Формування початкових вибірок достатніх обсягів із поділом клієнтів на “ добрих” та “ поганих”.

3. Здійснення вибору найбільш адекватних методів для побудови класифікаційної функції: дискримінантний аналіз, класифікаційне дерево (рекурсивне розбиття), нейронні мережі, генетичний алгоритм, метод найближчих сусідів.

Разом з тим завжди потрібно пам'ятати про обмеження, пов'язані із застосуванням кредитного скорингу. По-перше, класифікація вибірки здійснюється лише на клієнтах, яким надали кредит; по-друге, із плином часу змінюються як соціально-економічні умови, що впливають на поведінку людей, так і самі люди, тому будь-яка скорингова модель потребує періодичного поновлення (модифікації).

Для оцінки впливу впровадження скорингових систем на якість кредитного портфелю банку проведемо аналіз структури кредитного портфелю та оцінених кредитних ризиків для створення кредитних резервів в АКБ “Приватбанк” за методологією [24].

Згідно “Звіту про класифіковані кредитні операції за формами власності та розрахунку резерву на відшкодування можливих втрат за кредитними операціями АКБ “Приватбанк” [85], на рис. Л.1 - Л.8 Додатку Л побудована графічна структура кредитного портфелю АКБ “Приватбанк” станом на 31.12.2006 року

Як показує аналіз графіків рис.Л.1 - Л.8 Додатку Л найбільш вразливішим місцем в кредитному менеджменті АКБ “Приватбанк” з точки зору забезпечення мінімізації кредитного ризику є адміністрування споживчих кредитів населенню:

а) Кредити, надані фізособам в інвестиційну діяльність:

- вагова частка в “безнадійних” кредитах - 42,39%;

- вагова частка в “сумнівних” кредитах - 23,25%;

- вагова частка в “субстандартних” кредитах - 12,91%;

б) Кредити, надані фізособам в поточну діяльність:

- вагова частка в “безнадійних” кредитах - 33,12%;

- вагова частка в “сумнівних” кредитах - 18,16%;

- вагова частка в “субстандартних” кредитах - 10,09%;

В той же час, як показують графіки на рис.Л.7 - Л.8 Додатку Л, впровадження у 2006 році скоринг-систем кредитного менеджменту споживчого кредитування фізичних осіб зменшило обсяг „сумнівних” та „безнадійних” кредитів фізичних осіб в портфелі АКБ “Приватбанк” з 2,8% до 2,15%.

Таким чином, розвиток скоринг-систем кредитного менеджменту споживчого кредитування фізичних осіб дозволяє:

- суттєво знизити витрати банку на ідентифікацію ризику кредитування споживача на окремому місці продавця кредитних продуктів банку, особливо коли це місце розташоване безпосередньо в точці торгівлі предметами та послугами, які кредитуються банком;

- централізувати та проводити об'єктивний контроль умов кредитування в теріторіально відокремлених відділеннях та “банківських” кіосках з мінімальними вимогами до аналітичних здібностей кредитного інспектора;

- впровадити технологію “самокредитування” через банкоматні системи, тобто автоматизувати процес споживчого кредитування у відсутності банківського персоналу.

3.3 Нові форми організації споживчого кредитування на ринку України

3.3.1 ФКСК “Єврокредит” фінансової групи “Догмат”(Польща)

Кредитування населення на купівлю побутових товарів не так давно було доступно далеко не багатьом споживачам України. Одержання такого виду кредиту жадало від позичальника не лише високої гарантії кредитоспроможності, але й достатньої активності для проходження всіх процедур кредитування в банках і кредитних спілках. У той же час попит на дану послугу ставав дедалі високим. І тоді, в такій ситуації, потрібно було створити високоефективну систему кредитування, максимально близьку споживачеві та спроможну задовольнити масовий попит на послугу у всеукраїнському масштабі. Так у 2002 році з'явилася компанія «Догмат Україна» [ ].

Саме тоді невелика команда активних молодих польських менеджерів прийняли стратегічне рішення про входження на український ринок фінансових послуг для населення. Тоді ж були вивчені національні особливості споживчого кредитування, його специфіка й визначені ключові сегменти.

Менше ніж через рік, в 2003, була створена торговельна марка "Єврокредит" й у м. Києві виданий перший кредит у рамках ексклюзивної системи споживчого кредитування, яка розрахована на придбання в кредит аудіо, відео та побутової техніки, комп'ютерів, будівельних матеріалів, меблів, та інших товарів тривалого використання.

2004 рік для компанії «Догмат Україна» ознаменувався інтенсивним зростанням. 17 лютого 2004 року був виданий вже 1000 кредит. Остаточно створена регіональна мережа продажу в Києві й області. Тоді ж було відкрито перше регіонально представництво, що розмістилося в м. Харкові. Через якийсь час такі ж представництва відкриваються у великих містах - Дніпропетровську, Львові, Донецьку, Одесі, Сімферополі.