EXPERIAN BÜLTENİ Sayı 2

Transkript

1 EXPERIAN BÜLTENİ Sayı 2

2 Özet KOBİ Kredileri - Alışkanlıklar Değişiyor! 03 KGF Etkisi 04 Bankalarda KOBİ Yönetimi 05 Perakende Portföylerdeki Otomasyon Başarısı Yakalanabilir mi? 05 KOBİ Limit Tahmin Modellerine Genel Bakış 05 KOBİ lerde Erken Uyarı Sistemleri (EUS) 06 EUS - Türkiye Bankacılık Genel Görünümü 07 Sonuç 07

3 KOBİ Kredileri - Alışkanlıklar Değişiyor! Türkiye deki işletmelerin %90 dan fazlası KOBİ (1) kategorisine girerken, toplam katma değerin %53 ü, toplam istihdamın ise %74 ü bu işletme grubu tarafından sağlanmaktadır. (2) Türk Bankacılık sektörünün toplam kredi portföyü içinde KOBİ kredileri, son 10 yılda yaklaşık %25 ler seviyesini koruyarak toplam krediler içerisinde önemli bir paya sahip olmuştur. (3) KOBİ Kredileri - 5 Yıllık Değişim %27 %26 %26 %25 %25 % (1) tarih ve 790 sayılı Resmi Gazete de yayımlanarak yürürlüğe giren, Küçük ve Orta Büyüklükteki İşletmelerin Tanımı, Nitelikleri ve Sınıflandırılması Hakkında Yönetmelik ile KOBİ tanımı revize edilmiştir. Bu tanıma göre, KOBİ ler aşağıdaki gibi sınıflandırılmaktadır: Ağu KOBİ Kredi Büyüklügü (Milyar TL) Toplam Krediler İçindeki Payı Kaynak: BDDK, Türk Bankacılık Sektörü İnteraktif Aylık Bülten Kriter Mikro Ölçekli KOBİ Küçük Ölçekli KOBİ Orta Ölçekli KOBİ Çalışan Personel Sayısı Yıllık Net Satış Hâsılatı Yıllık Mali Bilanço Toplamı < 10 < 50 < Milyon TL 8 Milyon TL 40 Milyon TL 1 Milyon TL 8 Milyon TL 40 Milyon TL (2) TUİK, Küçük ve Orta Büyüklükteki Girişim İstatistikleri, 2016 (3) BDDK, Türk Bankacılık Sektörü İnteraktif Aylık Bülten EXPERIAN BÜLTENİ Sayı 2 3

4 KOBİ Kredileri - Alışkanlıklar Değişiyor! KGF Etkisi Bu alandaki doğal büyüme trendine şüphesiz en önemli katkı ise 2016 yılından itibaren etkin bir mekanizma olarak kullanılmaya başlanan Kredi Garanti Fonu (KGF) kaynaklı kredilerdir. KGF, Ağustos 2017 sonu itibarı ile, 330 bin 771 işletmede 214 milyar 200 milyon TL kredi için 192 milyar 100 milyon TL kefalet hacmine ulaşmış durumda. Desteklerin %55,8 i yeni kredi, %30 u ise ilave kredi Refinansman yapılan kredi oranı ise sadece %4,5 Bu desteklerin ortalama faizi %15,12 iken ortalama vade 39,6 ay Kredilerin %86,6 sı TL, %8,8 i Euro, %4,6 sı ise dolar cinsinden kullandırıldı. Ticaret ve hizmet sektörlerine verilen destekler toplam desteklerin %44,1 ini, imalat sanayiine verilen destekler ise %30,3 ünü oluşturuyor. Kefalet verilen işletmelerin %74,7 si KOBİ lerden oluşuyor. KGF Hacim - Karşılaştırma ~194.3 Milyar TL %76 KOBİ 2017 başından Ağustos sonuna kadar KGF destekli verilen krediler portföy büyüklüğü Kaynak: ~180 Milyar TL Bankacılık sektörü toplam konut kredisi portföyü büyüklüğü ~85 Milyar TL Bankacılık sektörü toplam bireysel kredi kartları portföyü büyüklüğü KGF nin yeni dönem stratejisinden ise 50 milyon TL lik yeni bir paketin daha sektöre kefalet olarak aktarılacağı, bununla birlikte, yeni dönemde nispeten nitelikli projelere odaklanılacağı anlaşılıyor. (4) (4) Experian KOBİ Yönetimi - Alışkanlıklar Değişiyor etkinliği - KGF Genel Müdür Yardımcısı Mehmet Aysal açılış konuşması EXPERIAN BÜLTENİ Sayı 2 4

5 Bankalarda KOBİ Yönetimi Perakende Portföylerdeki Otomasyon Başarısı Yakalanabilir mi? Bankaların son 10 yıldır perakende yönetimlerinde başarıyla olgunlaştırdıkları süreçleri (otomasyon, analitik içgörü, erken uyarı sistemleri vb.) KOBİ portföylerinde de hızla hayata geçirdiklerini gözlemlemekteyiz. Dijitalleşme ile birlikte, gün geçtikçe artan operasyonel tasarruf ve otomasyon hedefleri, şüphesiz bu noktada yaşanan hızlı değişim sürecinin temel itici faktörleridir. Özellikle Yüksek sayıda- Düşük hacimli olarak özetlenebilecek Mikro SME kitlesine ait dışsal veri kaynaklarının hızla sektöre akmaya başlaması (Memzuç, KKB skorları, POS bilgileri vb.) ve bankaların bu segmentteki içsel verileri (hesap hareketleri, keşide ve tahsil çekleri, ortak bilgileri vb.) tutarlı olarak izlemesi, isabetli istatistiksel limit atama modelleri kurulabilmesine olanak vermektedir. Diğer bir açıdan bakıldığında, bu tip firmaların finansal raporlarına en başından beri güven(e)meyen bankacılık sektörü, elindeki içsel ve dışsal verileri harmanlayarak, finansallara pek de yer bırakmadan proaktif limit & ürün teklifleri çıkabilecek noktaya gelmiştir. Teklif, tahsis ve limit süreçlerinin otomasyonunda, en önemli bileşenler olarak karşımıza çıkmaktadır. Veriye Dayalı Limit Tahmin Modeli Karar Destek Altyapısı Organizasyonel Süreçler ve Yetkilendirme KOBİ Limit Tahmin Modellerine Genel Bakış En iyi uygulamalarda gözlemlediğimiz genel akış; limit atama modelinin geliştirilmesinden önce istatistiksel bir gelir tahmini (ciro / büyüklük) modelinin geliştirilmesidir. Buradan yola çıkılarak ve müşterinin risklilik boyutu da dikkate alınarak limit atanabilmektedir. Düşük riske sahip, hacim olarak daha fazla krediyi kaldırabilecek müşteriler için, doğal olarak limitler arttırılabilirken, yüksek riskli kitle için limitlerde aşağı yönlü ayarlamalar yapılır. Burada kilit nokta, tüm portföydeki limit atama ve ayarlamalarının bu mekanizma ile otomatik, merkezi ve periyodik olarak, veri destekli şekilde, granüler olarak yapılabilmesidir. Ciro/Tahmin Modeli Diğer Limit Parametreleri İstatistiki Limit Tahmin Modeli Risk Ayarlama Katsayıları Her KOBİ İçin Atanan Limitler / Paket Limitler EXPERIAN BÜLTENİ Sayı 2 5

6 KOBİ lerde Erken Uyarı Sistemleri (EUS) Halihazırda, KOBİ kredilerinden kaynaklanan NPL oranlarının, diğer portföylere göre yüksek seyrettiği bilinmektedir. NPL Oranı Tüm bu gelişmeler ışığında, kredilerin gecikmeye düşmeden önceki aşamalarında, firmaların finansal stresinin ölçülerek doğru aksiyonların alınması ve mümkünse rehabilite edilmeleri her zamankinden daha fazla önem kazanmaya başlamıştır. Örnek Müşteri Yönetimi Altyapısı Banka Bağlılığı %4 Perakende Krediler Kaynak: BDDK %2 Ticari ve Kurumsal Krediler %5 KOBİ Kredileri KGF tarafından sağlanan kredi teminat desteği ile KOBİ kredilerindeki hızlı artışla birlikte, kullandırılan kredilerin %56 sının ilk defa kullandırım olması, önümüzdeki dönemde söz konusu portföyün diğerlerine göre daha da hassas bir izleme gerektireceğine işaret etmektedir. UFRS9 sonrası yapılan erken analizler ve simülasyonlar da provizyonlar üzerinde en dramatik artışın çok büyük oranda KOBİ portföyünden kaynaklanacağını göstermektedir. Bu noktada, sadece erken uyarı kuralları ile yetinmek, gitgide daha karmaşık hale gelen piyasa ve düzenlemeler ortamında yetersiz kalabilmektedir. Müşterilerin geçmiş performansına bakarak mevcut davranışının tahminlenmesi ve buna uygun aksiyon belirlemede kural bazlı yaklaşımlar halen geçerli yerini korumakla birlikte, en iyi uygulamalar, erken uyarı spesifik (Finansal Stres odaklı) modeller ile önceliklendirme yapılması ve aksiyonların belirlenmesi, kural tanımlamaları ile de istisna durumların yönetilmesi yönünde evrilmektedir. EUS (Erken Uyarı Sistemi) altyapısını sadece risk yönetimi boyutundan değerlendirmenin de bu sistemin sunabileceği potansiyel düşünüldüğünde eksik bir bakış açısı olduğu söylenebilir. EUS genel anlamda müşteri yönetimi yapısının ayrılmaz bir parçası olarak karşımıza çıkmaktadır. Negatif yönlü izlemede finansal risklilik ölçümlenmeye çalışılırken, yine aynı altyapılar ile mevcut müşterilere pozitif aksiyonlar alınması da yönetilebilmektedir (limit arttırma, ek ürün önerme vb.). Risk Risk Erken uyarı modelleri PD Modelleri Risk Banka Bağlılığı Banka ve sektör bilgileri kullanılarak banka bağlılığı segmentasyonu yapılması Banka Bağlılığı Riski düşük, banka bağlılığı düşük ve karlılığı düşük Riski düşük, banka bağlılığı yüksek ve karlılığı yüksek Riski düşük, banka bağlılığı düşük ve karlılığı yüksek Riski yüksek, banka bağlılığı yüksek ve karlılığı yüksek Riski yüksek, banka bağlılığı düşük ve karlılığı yüksek Riski yüksek, banka bağlılığı yüksek ve karlılığı düşük Riski düşük, banka bağlılığı yüksek ve karlılığı düşük Karlılık Karlılık Müşteri karlılık segmentasyonu Karlılık Pozisyonu koru Yoğun cross sell/up sell Cross sell/up sell Riski izle Riski azalt Acil ek teminat iste Ek teminat iste EXPERIAN BÜLTENİ Sayı 2 6

7 KOBİ lerde Erken Uyarı Sistemleri (EUS) EUS - Türkiye Bankacılık Genel Görünümü 14 Eylül 2017 tarihinde, Experian tarafından gerçekleştirilen KOBİ Yönetimi - Alışkanlıklar Değişiyor etkinliğinde 100 e yakın bankacılık temsilcisi arasında yapılan ankette, kurumların mevcut EUS yapıları ile ilgili kendi değerlendirmeleri aşağıdaki şekilde olmuştur. Türk Bankacıları Mevcuttaki Erken Uyarı Sistemlerini Nasıl Değerlendiriyor? %5 %12 %51 %32 Gelişmiş Modeller, Strateji ve Kurallar EUS Bulunmamaktadır Sadece Kural Bazlı Kısmi Analitik / Uygun Model Altyapısının Varlığı Sonuç KOBİ kredilerinin toplam krediler içindeki payının büyüklüğü, kredi büyümesinin KGF gibi kaynaklarla hız kazanması, artan müşteri sayıları ve hızlı büyümenin beraberinde getirdiği riskler bankaları bu segmente ekstra yatırımlar yapmaya yöneltmiştir. Bankalar, rekabetçi ortamda operasyonel maliyetleri azaltmak ve hızlı karar verme süreciyle müşteri memnuniyetini artırmak amacıyla otomasyon sistemleri kurmakta ve bu segmentteki kazanımlarını artırmaya çalışmaktadır. Otomasyon sistemlerine entegre olan dış verilerle birlikte (Memzuç, KKB, BKM POS), bu verilere dayalı modellerin geliştirilmesi hem karlılık hem de risk yönetimi açısından bankalara önemli avantajlar sağlayacaktır. Gelir tahminine ve müşteri riskliliğine dayalı limit tahmin modelleri ile doğru müşteriye doğru limitlerin atanması, karlılığı maksimize ederken batık kredi oranlarının da iyileşmesine yardımcı olacaktır. Bununla birlikte Erken Uyarı Sistemlerinin uygulanmaya başlaması da risk değerlendirmesinin sadece kredi başvuru aşamasında değil, müşterinin tüm yaşam döngüsüne yayılarak yapılmasını sağlayacaktır. Müşterinin içinde bulunduğu durumun tespit edilip doğru aksiyonlarla risk en iyi şekilde yönetilebilecek; KOBİ segmentindeki kredi büyümesi ölçümlenebilir ve kontrol edilebilir risklerle yönetilmeye başlanacaktır. EXPERIAN BÜLTENİ Sayı 2 7

8 Büyükdere Cad. Bahar Sok. No:13 K:8 Levent, İstanbul T: E: Experian Information Solutions, Inc.Tüm hakları saklıdır. Experian ve burada kullanılan markalar, Experian Information Solutions, Inc. in hizmet markaları veya tescilli ticari markalarıdır. Burada bahsi geçen diğer ürün ve şirket adları, ilgili sahiplerinin ticari markalarıdır.