Как вы можете спасти свою фирму финансовых услуг от потери права выкупа?
В последние годы неработающие активы стали серьезной головной болью для банковских организаций. Согласно недавнему отчету, безнадежные кредиты достигли нового максимума в 9,8 крор. Если экономический цикл не восстановится достаточно быстро, количество безнадежных кредитов может увеличиться в геометрической прогрессии в ближайшем будущем. Хотя на крупные корпоративные дома приходится основная часть NPA, невозвраты кредитов МСП также вызывают беспокойство у финансовых учреждений. NPA накапливаются, потому что предприятия не могут генерировать ожидаемый денежный поток от своего бизнеса и не имеют других ресурсов для погашения своего кредита. Это может произойти по разным причинам, например:
- Перебои с поставками сырья
- Внезапное снижение мировых цен на готовую продукцию
- Операционные расходы выходят из-под контроля
- Потеря денег из-за штрафов, наложенных регулирующими органами
- Плохая экономическая среда
- Проблема обслуживания бизнеса
Чтобы возместить стоимость кредитов, банки должны начать процесс вступления во владение заложенным имуществом, когда залогодатель не в состоянии выполнять свои платежи по ипотеке. Этот процесс известен как выкупа. Выкупа является болезненным для банков. Предположим, что заложенное имущество — это земля, на которой работает бизнес, тогда банку сложно рассчитать, сколько будет стоить улучшение строения или приведение его в соответствие с жилыми стандартами, чтобы продать имущество и возместить затраты. В результате для банков важно избегать потери права выкупа. Если банки могут заранее предсказать заемщиков, которым грозит опасность потери права выкупа, они могут применить соответствующие методы исправления, чтобы избежать этого процесса утечки денег.
Предиктивная аналитика может решить эту проблему. Финансовая компания, которая предлагала интегрированный набор финансовых услуг, таких как кредиты малым и средним предприятиям и жилищное финансирование, хотела уменьшить потери права выкупа LAP, которые она ссужала сектору МСП через «ссуды на оборотный капитал» и «ссуды под залог имущества». Клиент использовал доступные данные для построения модели с использованием машинного обучения для прогнозирования малых и средних предприятий с высокой вероятностью лишения права выкупа LAP, то есть прогнозирования истощения кредита. Использовались данные из различных источников, таких как:
Клиент собрал вышеупомянутую информацию о каждом покупателе за последние 1,5 года и удалил из системы клиентов, которые были менее 180 дней. У клиента не было достаточно точек данных для этих относительно новых клиентов, в результате их пришлось исключить из анализа. Поскольку было доступно много точек данных, клиент должен был определить относительную важность всех этих точек по отношению к скорости обращения взыскания. Таким образом, была определена важность переменной, и прогностическая модель для оценки вероятности дефолта для каждого клиента была рассчитана с учетом относительной важности каждой переменной/точки данных.
Наконец, клиент смог успешно определить МСП, подверженные риску потери права выкупа за 1 месяц, чтобы применить соответствующие меры по исправлению положения, чтобы уменьшить количество случаев потери права выкупа.
Клиент также использовал всю мощь предоставленных данных, чтобы выяснить, какие города и агенты уровня получили наибольшее количество входящих запросов о лишении права выкупа. Клиент проанализировал влияние ставки репо и коэффициента Шарпа на ставку обращения взыскания. Было замечено, что фактическая ставка обращения взыскания на ипотеку увеличивалась, когда ставка репо снижалась, и наоборот.
Я уверен, что к настоящему моменту вы хотите избавить свою организацию от болезненного процесса лишения права выкупа. Не волнуйтесь, мы вам поможем. Напишите нам на [email protected], и мы подберем для вас правильный порядок действий.
