Модели принятия решений при управлении просроченной задолженностью физических лиц в банковских системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Рындин, Роман Викторович

• Рындин, Роман Викторович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Рындин, Роман Викторович

Содержание

Введение

1 Анализ средств и методов управления просроченной задолженностью физических лиц

1.1 Постановка задачи по разработке средств оптимизации процесса управления просроченной задолженностью физических лиц

1.2 Понятие управления просроченной задолженностью. Основные определения

1.3 Исследование рычагов управления коллекторской деятельностью

1.4 Обзор и критический анализ существующих систем автоматизации управления коллекторской деятельностью

1.5 Подходы к решению задачи автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц

1.6 Цели и задачи исследования

2 Моделирование эффективного управления просроченной задолженностью физических лиц в банке

2.1 Формирование структурной модели управления просроченной задолженностью в банке

2.2 Обоснование применения автоинтерактивных методов принятия решения в управлении просроченной задолженностью

2.3 Повышение эффективности управления просроченной задолженностью с помощью унификации схемы контроля в автоинтерактивной скоринговой процедуре принятия решения об оптимальном способе снижения просроченной задолженности

2.4 Построение методики стимулирования в рамках коллектора на основе ключевых показателей эффективности

2.5 Модель принятия управленческих решений по выбору системы стимулирования в рамках коллекторской деятельности

2.6 Выводы

3 Разработка скоринговых моделей и алгоритмов принятия решений при управлении просроченной задолженностью

3.1 Многокритериальная модель скоринговой оценки уровня проблем-ности кредитных договоров с просроченной задолженностью

3.2 Алгоритм получения скоринговой оценки способов борьбы с просроченной задолженностью физических лиц на ранних сроках, на основе методов построения деревьев решения

3.3 Применение генетического алгоритма для достижения оптимальной скоринговой оценки клиента банка допустившего просроченную задолженность

3.4 Выводы

4 Применение методов и алгоритмов принятия решения для оптимизации процесса управления просроченной задолженностью

4.1 Сравнение эффективности применения управления просроченной задолженностью с типовым алгоритмом работы с просроченной задолженностью

4.2 Обоснование состава и структуры средств автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц в коллекторе

4.3 Основные научные положения диссертации в средствах автоматизации принятия решений при управлении просроченной задолженностью

4.4 Методика внедрения средств автоматизации методов и алгоритмов принятия решения в процессе управления просроченной задолженностью физических лиц

4.5 Оценка результатов внедрения средств принятия решения в финансовой организации на основе анализа динамики сокращения удельного веса просроченной задолженности

4.6 Выводы

Заключение

Список литературы

Приложение А Унифицированная схема работы с просроченной задолженностью в кредитных организациях

Приложение Б Состав, порядок и обязательность полей в метафайлах для загрузки данных в АС «УПЗ-ФЛ»

Приложение В Состав, порядок и обязательность полей в метафайлах для учета филиальской сети банка и индивидуальных заданий на работу в АС «УПЗ-ФЛ

Приложение Г Акты внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели принятия решений при управлении просроченной задолженностью физических лиц в банковских системах»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Проблема роста просроченной задолженности кредитования частых клиентов в различных банках растет с каждым годом. Необходимо срочное принятие мер по стабилизации процесса роста. Анализ причин лавинообразного возрастания просроченной задолженности показал, что существенную роль играет в несогласованности и отсутствие систематизации в порядке работ подразделениями банковской структуры, а также в отсутствии постоянного контроля со стороны руководства на всех этапах выполнения работ по снижению просроченной задолженности. Приведем список основных проблем возникающих при работе с просроченной задолженностью:

1. Отсутствие системы координации и взаимодействия, привлеченных к работе с просроченной задолженностью подразделений;

2. Несовершенство системы постановки задач и системного контроля за их исполнением ответственными подразделениями;

3. Отработка планов, отчетов в ручном режиме. Высокая трудоемкость исполнения документов, поручений, извещений;

4. Отсутствие единой автоматизированной базы данных по работе с должниками;

5. Отсутствие автоматизированной подготовки отчетов о работе с просроченной задолженностью в целом по банку;

6. Низкая эффективность системы выявления причин возникновения просроченной задолженности;

7. Отсутствие интеграции между системой мотивации в коллекторском подразделении и результатами его работы.

Для сокращения процесса роста просроченной задолженности в кредитных организациях предлагается:

1. Выделить отдельное подразделение в кредитной организации, которое будет работать с просроченной задолженностью частных клиентов или передать работу по возврату просроченной задолженности в коллекторское агентство;

2. Разработать унифицированную схему работы с просроченной задолженностью в кредитных организациях;

3. Обеспечить контроль за строгим соблюдением порядка работы с просроченной задолженностью в кредитной организации описанного в унифицированной схеме;

4. Разработать совокупность моделей и алгоритмов принятия решения в управлении просроченной задолженностью физических лиц;

5. Реализовать предложенные модели и алгоритмы в средствах автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц, которые послужат инструментом, помогающим руководству подразделений кредитной организации наиболее эффективно достигать снижения уровня просроченной задолженности.

Имеющиеся на рынке системы автоматизации коллекторской деятельности не позволяют полномасштабно и эффективно выстроить систему управления просроченной задолженностью физических лиц в банке. Создание методики и реализующих ее постулаты автоматизированной системы подобного уровня в настоящее время является чрезвычайно актуальным.

Работа выполнена в соответствии с межвузовской комплексной научно-технической программой ГРНТИ:50.51.15,50.51.17 (ГБ 04.07) «Оптимизация и моделирование сложных систем» в рамках основного научного направления ВГТУ. «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цель исследования. Целью диссертационной работы является разработка и применение моделей и алгоритмов принятия решения в средствах автоматизации управления просроченной задолженностью, позволяющих эффективно управлять уровнем просроченной задолженности физических лиц в финансовой организации.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих основных задач:

1. провести анализ основных проблем управления просроченной задолженностью;

2. разработать унифицированную модель управления уровнем просроченной задолженности в кредитных организациях с элементами вариативности и возможностью автоинтерактивной подстройки схемы для повышения эффективности работы с каждым клиентом;

3. разработать и обосновать структурную модель управления работы с просроченной задолженностью по конкретному кредитному договору;

4. адаптировать коллекшен-скоринговые модели для использования их на этапе формирования и оптимизации индивидуальной схемы работ по возврату кредитного долга конкретного заемщика;

5. разработать методику мотивации сотрудников коллектора, участвующих в управлении просроченной задолженностью;

6. обосновать совокупность средств и методов принятия решения при управлении просроченной задолженностью физических лиц;

7. предложить методику внедрения средств повышения эффективности работы с просроченной задолженностью физических лиц.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методология системного анализа, теория принятия решений, методика скоринговой оценки, методы многокритериальной оптимизации, математический аппарат деревьев решения, генетические алгоритмы, система мотивации на основе анализа ключевых показателей эффективности.

Научная новизна. В соответствии с проведенным диссертационным исследованием получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. разработан алгоритм получения скоринговой оценки способов сокращения просроченной задолженностью физических лиц на ранних сроках, на основе методов построения деревьев решения, отличающийся высокой скоростью работы по классификации договора заемщика с целью принятия решения по выбору схемы борьбы с просроченной задолженностью на ранних сроках;

2. разработана многокритериальная модель скоринговой оценки уровня проблемности кредитных договоров с просроченной задолженностью, отличающаяся возможностью принятия решения в сложных случаях просроченной задолженности, за счет многопараметрического описания просроченной задолженности и возможности выбирать лучший вариант по нескольким критериям совокупно;

3. применена унифицированная структурная модель управления просроченной задолженностью в рамках коллекторской деятельности.

4. применены процедуры достижения оптимальной скоринговой оценки клиента банка допустившего просроченную задолженность, отличающиеся возможностью самообучения модели принятия решения по выбору эффективной схемы работы с просроченной задолженностью на основе генетического алгоритма.

5. применены скоринговые методы оценки для выбора более эффективной схемы работы с клиентом, допустившим просроченную задолженность по кредиту, отличающееся возможностью индивидуального подхода к решению задачи возвращения средств по кредиту;

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных автором исследований разработаны и применены модели и алгоритмы принятия решений в средствах автоматизации управления просроченной задолженностью, позволяющих эффективно управлять уровнем просроченной задолженностью физических лиц в финансовой организации.

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.

Разработанные модели используются в практической деятельности в филиале ОАО «Сбербанка России» Центрально-Черноземном банке.

Модели, алгоритмы и механизмы включены в состав учебного курса «Банковские информационные системы», читаемого в Воронежском государственном техническом университете.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: на семинарах в Воронежском государственном техническом университете (Воронеж, 2008, 2009, 2010, 2011); Всероссийской конференции «Управление в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2009); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2010), на XXXVI Международной конференции VII Международной конференции молодых ученых. Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе 1Т + 8&Е" 10 (Украина, Крым, г. Ялта-Гурзуф 2010), Всероссийская научная школа «Информационно-телекоммуникационные системы и управление» (Воронеж, 2011, Воронежский институт высоких технологий).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 15 печатных работ, в том числе 3 работы опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично аспирантом предложены: скоринговых методы оценки для выбора более эффективной схемы работы с клиентом при управлении просро-

ченной задолженности: [8,9,10,11]; многокритериальная модель скоринговой оценки уровня проблемности кредитных договоров с просроченной задолженностью [9]; применение генетического алгоритма для достижения оптимальной скоринговой оценки клиента банка допустившего просроченную задолженность [10].

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, изложена на 149 страницах и содержит 106 страницы машинописного текста, 20 рисунков, 8 таблиц, списка литературы из 111 наименований, 5 приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, описывается ее краткая характеристика, формулируется цель, научная новизна и практическая значимость полученных результатов, дается краткое содержание глав работы.

В первой главе проводится анализ и выявление проблем возникающих при управлении просроченной задолженностью физических лиц. Приведем список основных выявленных проблем:

1. Отсутствие системы координации и взаимодействия, привлеченных к работе с просроченной задолженностью подразделений;

2. Несовершенство системы постановки задач и системного контроля за их исполнением ответственными подразделениями;

3. Отработка планов, отчетов в ручном режиме. Высокая трудоемкость исполнения документов, поручений, извещений;

4. Отсутствие единой автоматизированной базы данных по работе с должниками;

5. Отсутствие автоматизированной подготовки отчетов о работе с просроченной задолженностью в целом по Банку;

6. Низкая эффективность системы выявления причин возникновения просроченной задолженности.

Дано понятие управления просроченной задолженностью в кредитной организации. Проведен обзор существующих систем управления коллекторской деятельностью, а так же проведен анализ продуктов на рынке средств автоматизации коллекторской деятельности. Проведен анализ средств автоматизации коллекторской деятельности. Выявлено, что имеющиеся на рынке средства не позволяют оказывать управленческое влияние на процесс работы с просрочен-

ной задолженностью. И требуется разработка новых математических моделей и алгоритмических решений, и автоматизированных средств реализующих данную концепцию.

Во второй главе описана структурная модель управления просроченной задолженностью в банке, предложено использование методик стимулирования в рамках коллектора на основе ключевых показателей эффективности.

Для сокращения процесса роста просроченной задолженности в кредитных организациях предложено:

1. Выделить отдельное подразделение в кредитной организации, которое будет работать с просроченной задолженностью частных клиентов или передать работу по возврату просроченной задолженности в коллекторское агентство;

2. Разработать унифицированную схему работы с просроченной задолженностью в кредитных организациях;

3. Обеспечить контроль за строгим соблюдением порядка работы с просроченной задолженностью в кредитной организации описанного в унифицированной схеме;

4. Разработать совокупность средств и методов принятия решения при управлении просроченной задолженностью физических лиц;

5. Разработать автоматизированную систему управления просроченной задолженностью физических лиц, которая послужит инструментом, облегчающим контроль руководству подразделений кредитной организации за всеми этапами выполнения работ сотрудниками по снижению уровня просроченной задолженности.

Проанализировав основные проблемы, связанные с управлением просроченной задолженностью в банке выявлено, что основной проблемой является отсутствие единых стандартов организации работы с просроченной задолженностью на всех уровнях структурных подразделений банка. Для реализации данного постулата предложена унифицированная схема работы с просроченной задолженностью в кредитных организациях и сформирована структурная модель управления просроченной задолженностью в банке.

Отмечено, что выбор системы мотивации имеет решающую роль в повышении эффективности управления, так как напрямую затрагивает заинтересованность работника. В главе предлагается интегрировать систему мотивации коллекторской деятельности на основе ключевых показателей эффективности с системой контроля поручений.

В третьей главе предложен специальный метод управления портфелем просроченной задолженности банка. Метод позволяет осуществлять оптимальный выбор вариантов (планов) работы по каждому договору портфеля, отвечающий определенным ограничениям и критериям эффективности деятельности подразделения банка по работе с просроченной задолженностью. Под вариантом работы с просроченной задолженностью понимается план мероприятий (бизнес-процессов) на определенный период времени. Описание варианта работы с просроченной задолженностью содержит: набор мероприятий, начало и конец во времени каждого мероприятия, условные операторы перехода к следующему мероприятию, при определенной результативности предыдущего мероприятия, ресурсные затраты на проведение каждого мероприятия. Статистика применения различных вариантов работы с просроченной задолженностью позволяет оценивать показатели эффективности применения конкретных вариантов для различных категорий клиентов. В качестве мероприятий по работе с просроченной задолженностью могут рассматриваться телефонные переговоры, рассылка писем, бп^б и электронных сообщений, личные встречи с клиентами, судебные мероприятия и т.д.

В главе рассматриваются скоринговые модели и алгоритмы принятия решений при управлении просроченной задолженностью такие как:

1. Алгоритм получения скоринговой оценки способов борьбы с просроченной задолженностью физических лиц на ранних сроках, на основе методов построения деревьев решения

2. Многокритериальная модель скоринговой оценки уровня проблемно-сти кредитных договоров с просроченной задолженностью;

3. Применение генетического алгоритма для достижения оптимальной скоринговой оценки клиента банка допустившего просроченную задолженность.

В четвертой главе приведено обоснование состава, структуры и методики внедрения средств автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц в коллекторе. А также приведены основные результаты внедрения автоматизированных средств управления просроченной задолженностью физических лиц («УПЗ ФЛ»). Рассмотрено внедрение научных результатов исследований в производство и приведена оценочная эффективность их использования.

1. АНАЛИЗ СРЕДСТВ И МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОСРОЧЕННОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ

1.1 Постановка задачи по разработке средств оптимизации процесса управления просроченной задолженностью физических лиц

Рынок кредитования сильно взаимосвязан с состоянием экономического развития. Состояние просроченной задолженности вызывает обеспокоенность кредитных организаций и при бурном росте рынка кредитования и в кризисные периоды, когда выдача кредитов для населения минимальна. Дело в том, что при росте рынка кредитования наблюдается следующая тенденция: рост нагрузки по сопровождению просроченных кредитов на одного работника кредитной службы банка (службы безопасности, юридической службы) значительно увеличивает трудоемкость выполнения функции по работе с просроченной задолженностью. При снижении темпов кредитования в кризисные периоды состояние платежеспособности клиентов банка резко падает, что ведет к лавинообразному увеличению просроченной задолженности по уже выданным кредитам. Поэтому вне зависимости от состояния рынка кредитования проблема просроченной задолженности в банках не теряет своей остроты. Приведем некоторые статистические данные.

На 1 декабря 2010 года объем просроченной задолженности по кредитам физическим лицам, по данным ЦБ РФ, составил 290 миллиардов рублей (рис. 1.1) [39]. Это 7,27% от всех выданных на эту дату кредитов.

Агентство «Секвойя Кредит Консолидейшн» провело анализ тенденций посткризисного периода и актуальных изменений в работе с просроченной задолженностью, произошедших в 2010 году, и дало прогнозы на год текущий [39].

На протяжении последних лет показатели просроченной задолженности росли вместе с увеличением объемов кредитования. В начале 2009 года тенденция изменилась: ужесточение кредитной политики банков привело к сокращению объемов кредитования, однако снижения просрочки за этим не последовало, она продолжала расти. Ситуация вновь изменилась в середине 2010 г, когда банки, оправившись от кризиса, стали наращивать свои кредитные портфели, что привело к постепенной коррекции соотношения уровней кредитования и просроченной задолженности.

■ 2004

101.01.2005 ■01.01.2006 ■01.0i.2007 ■ 01.01.2008 ■ 01.09.2008 ■ 01.01.2009 ■01.10.2009 101

Рисунок. 1.1- Динамика объемов кредитования и просроченной задолженности физических лиц за период 2004-2010 гг По данным ЦБ доля просроченной задолженности по кредитам физическим лицам в российских банках по состоянию на 1 июня выросла до 7,5 процента [39]. Эксперты дают разные прогнозы относительно дальнейшего развития ситуации на рынке кредитования. Согласно благоприятному сценарию, объем просроченной задолженности вырастет в текущем году на 1015% и к концу 2011 г составит порядка 320 млрд. рублей. На рисунке 1.2 наглядно представлены данные по росту доли просроченной задолженности по розничным кредитам за период с 2004-2010 год по данным ЦБ и прогноз на 2011 год.

Рисунок. 1.2 - Динамика доли просроченной задолженности по розничным кредитам 2004-2010 гг. по данным ЦБ и прогноз на 2011 год

Пессимистичный сценарий, к которому склоняются некоторые эксперты, предполагает, что в будущем от 30% до 70% реструктурированных банками кредитов могут снова стать проблемными, что с большой вероятностью приведет к очередной дестабилизации финансовой системы страны. В 2010 году, по оценкам «Секвойя Кредит Консолидейшн», в работу коллекторским агентствам было передано 5-10% ранее реструктуризированных кредитов. На развитие ситуации с просрочкой в значительной степени будет влиять финансовое положение заемщиков. Если материальная ситуация должников улучшится, банки смогут избежать коллапса неплатежей. И напротив, ухудшение благосостояния частных клиентов сделает реальными пессимистические прогнозы аналитиков.

Эксперты сходятся в том, что объемы кредитования будут увеличиваться медленнее, чем до кризиса, и это связано как с более низкими темпами экономического роста, так и с изменением самой модели кредитования. До кризиса заимствования фактически осуществлялись по отрицательным реальным процентным ставкам и, по сути, являлись инвестициями. Специалисты ожидают, что в ближайшие годы показатели реальных процентных ставок будут положительными, в чем заинтересован и Банк России, который стремится повысить влияние этого инструмента денежной политики на реальный сектор экономики. Немаловажным фактором являются и более осторожные настроения участников рынка: в период кризиса банки работали над повышением эффективности риск-менеджмента, а заемщики, в свою очередь, стали более осмотрительно подходить к увеличению своей долговой нагрузки.

Тем не менее, участники рынка считают высокие темпы роста просрочки по кредитам физических лиц угрожающими для банковской системы. Отмечается, что по западноевропейским стандартам критическим в зависимости от структуры кредитного портфеля банка и размера процентных ставок считается уровень просрочки в 5% и выше. Выход из ситуации аналитики видят в диверсификации розничного бизнеса за счет менее рисковых сегментов.

Эксперты неоднократно отмечали, что официальные данные не отражают полной картины. Не стоит ожидать бурного развития промышленности, что подтверждают данные Росстата относительно падения уровня

промпроизводетва за 2009 год в 10,8%. Не улучшает ситуацию и сворачивание банками программ кредитования физических лиц, что приводит к падению потребительского спроса.

Проблема роста просроченной задолженности кредитования частых клиентов в различных банках растет с каждым годом и поэтому необходимо срочное принятие мер по стабилизации процесса роста. Анализ причин лавинообразного возрастания просроченной задолженности показал, что существенную роль играет в несогласованности и отсутствие систематизации в порядке работ подразделениями банковской структуры, а также в отсутствии постоянного контроля со стороны руководства на всех этапах выполнения работ по снижению просроченной задолженности.

Проведенный анализ причин роста просроченной задолженности позволил сформулировать основные «болевые» точки или проблемы, влияющие на слабые темпы возврата кредитных средств. Многие из них имеют макроэкономический характер, однако, не меньшее их количество лежит в плоскости оптимизации управления просроченной задолженностью внутри банка. Приведем список основных проблем возникающих при работе с просроченной задолженностью в банке:

1. Отсутствие системы координации и взаимодействия, привлеченных к работе с просроченной задолженностью подразделений.

2. Несовершенство системы постановки задач и системного контроля за их исполнением ответственными подразделениями.

3. Отработка планов, отчетов в ручном режиме. Высокая трудоемкость исполнения документов, поручений, извещений.

4. Отсутствие единой автоматизированной базы данных по работе с должниками.

5. Отсутствие автоматизированной подготовки отчетов о работе с просроченной задолженностью в целом по банку.

6. Низкая эффективность системы выявления причин возникновения просроченной задолженности.

Решение перечисленных проблем повысит эффективность работы с просроченной задолженностью в банке. И как видно из среза «болевых» точек необходимо внедрения в финансовой организации автоматизированных средств управления просроченной задолженностью.

1.2 Понятие управления просроченной задолженностью. Основные определения

Рассмотрим, что представляет собой понятие "просроченная" и "проблемная" ссудная задолженность.

Понятие просроченной ссудной задолженности, равно как и понятие проблемной ссудной задолженности, экономистами-исследователями специально не рассматривались, а использовались уже как априори известные термины. Определенным исключением является работа, в которой дано определение понятия просроченной задолженности по кредиту как "непогашенная в сроки, установленные кредитным договором, ссудная задолженность, включающая основной долг (денежные средства, фактически предоставленные заемщику в форме кредита), начисленные, но не уплаченные проценты, штрафы и пени".

Согласно экономическому словарю "просроченная задолженность - это своевременно не произведенные платежи поставщикам, кредитным учреждениям, финансовым органам, работникам". В налогообложении "задолженность - недоимка, то есть сумма налога или сумма сбора, не уплаченная в установленный законодательством срок". В бухгалтерском учете выделяются дебиторская и кредиторская задолженности. Дебиторская задолженность - это сумма платежей, причитающаяся предприятию за отгруженные товары. А кредиторская задолженность, в свою очередь, по толкованию финансово-экономических словарей, есть сумма платежей предприятия к оплате за отгруженные товары или выполненные услуги. В повседневной жизни, по словарю С. И. Ожегова, задолженность - это наличие долгов, невыполненных обязательств [75]. А определение понятию "просрочить" дается следующее: пропустить установленный срок чего-нибудь, например, платежа.

Итак, во всех вышеуказанных весьма разных, определениях понятия просроченной задолженности четко просматриваются две общие особенности, а именно, во-первых, во всех определениях говорится о долге, т.е. обязательствах, во-вторых, срок возврата долга или исполнения обязательств в исследуемом случае нарушен, не соблюден.

Понятию "просроченная задолженность" (подчеркнем, что здесь речь идет о банковской ссудной просроченной задолженности) может быть дано следующее определение: это сумма всех задолженностей (обязательств) заемщика (-ое) перед кредитором (банком), частично или полностью не погашенных (не исполненных) в установленный срок, включая вознаграждение за пользование ссудой (проценты), а также начисленные штрафы, пени и прочие выплаты, если таковые оговорены между участниками долговых отношений.

Рассмотрим более детально понятие проблемной ссудной задолженности. В работах различных экономистов-исследователей понятие "проблемная ссудная задолженность" часто заменяется понятием "проблемный кредит". Согласно ГК РФ разница между понятиями "ссуда" и "кредит" состоит в том, что ссуда может быть выдана безвозмездно, а кредит нет. В данной работе понятия "ссуда" и "кредит" рассматриваются не с юридической, а исключительно с финансово-экономической точки зрения, следуя которой полагаем, что принципиальной разницы между этими понятиями нет. Поэтому в дальнейшем изложении эти понятия будут использоваться на взаимозаменяемой основе как равноаутентичные, как это и сложилось в банковской практике.

В литературе весьма часто встречается словосочетание "плохой кредит", что является буквальным дословным переводом с англ. [bad credits]. Такой перевод является неудачным, а применение понятия "плохой" по отношению к кредитам - не совсем корректным. Вместе с тем данные словосочетания упоминаются в большинстве научных трудов, посвященных проблематике кредитования заемщиков, в части сопровождения кредитного портфеля банка. Однако лишь некоторые из них раскрывают понятие проблемного кредита. К примеру, авторы работы определяют такой кредит как "кредит, по которому после выдачи в срок и в полном объеме не выполняются обязательства со стороны заемщика, или же стоимость обеспечения по кредиту значительно снизилась".

Для четкого понимания дальнейшего изложения введем следующие определения:

Т5

Текущая ссудная задолженность ) - ссудная задолженность по основному долгу, срок платежа по которой в текущий момент времени не наступил.

Просроченная ссудная задолженность (Z Р$) - ссудная задолженность по основному долгу, не погашенная заемщиком в установленные кредитным договором сроки.

Общая ссудная задолженность (ZCS) - остаток основного долга по фактически предоставленным банком заемщику в форме кредита денежным

■-гРВ гуТБ

средствам, то есть сумма Z и Z на момент проведения анализа показателя.

Показатель удельного веса просроченной ссудной задолженности (Уа) рассчитывается как отношение объема просроченной ссудной задолженности к объему общей ссудной задолженности:

уРЗ уРЗ

= (1.1)

7РБ уТБ гуСБ

На величину Z и Z , а, следовательно, и Z , влияют как внешние, так и внутренние факторы, системы выявления причин возникновения просроченной задолженности

Аргументами функции /] могут быть: а - общее финансово-экономическое и состояние страны и региона, в котором банк ведет свою деятельность;

Ъ - уровень защиты экономических интересов банковской системы и каждого отдельно взятого банка, предусмотренный законодательством страны; с - действующая налоговая система и уровень налогообложения; й - средний уровень кредитоспособности заемщиков;

и другие внешние факторы, включая действия, имеющие форс-мажорный характер (в частности - дефолты платежей по обязательствам государства) [101].

Все эти факторы определяют макроэкономическую составляющую риска невозврата кредитов и, соответственно, - страновую (региональную) составляющую величины показателя удельного веса просроченной

задолженности. Понятно, что на среднюю величину кредитного риска, как вероятности реализации случая невозврата кредита, влияет общее состояние народнохозяйственного комплекса страны, стабильность ее финансово-экономического положения. Чем выше уровень стабильности экономики

государства (или региона), тем ниже среднее значение Уа, при прочих равных

условиях.

Необходимо также определить понятие об организации, которые занимаются взысканием долгов. Коллекторские агентства - это внешние организации, профессионально занимающиеся взысканием долгов у предприятий и физических лиц. В России из-за опасного имиджа коллекторских агентств банки часто предпочитают создавать коллекторские агентства внутри банковской структуры. Поэтому в работе под коллектором мы будем понимать подразделение по работе с просроченной задолженностью внутри финансовой организации.

Итак, введены основные понятия, характеризующие просроченную ссудную задолженность в банке. Но в работе основной акцент делается не на исследовании проблемной задолженности банка, а на управлении просроченной задолженностью. Введем понятие управления просроченной задолженностью: это совокупность мероприятий, методов и алгоритмов работы по снижению уровня задолженности клиентов по кредитам в финансовой организации-кредиторе.

1.3 Исследование рычагов управления коллекторской деятельностью

Одной из основных задач организации и качественного управления просроченной задолженностью в банке является выделение в своей структуре подразделения занимающегося коллекторской деятельностью или передача функций по возврату кредитов во внешнее коллекторское агентство. Это позволит систематизировать работу с просроченной задолженностью и снять многие вопросы по бюрократизации данного процесса в банке.

Высокая конкуренция на рынке юридических услуг, особенно в крупных городах, в настоящее время очевидна практически всем. В результате юридические фирмы активно осваивают смежные сферы бизнеса. Одной из наиболее

перспективных и доходных является область коллекторских услуг, т.е. конвейерного взыскания больших объемов задолженности для кредитных и иных организаций. Перспективность этого направления определяется тем, что после затухания кризисных явлений продолжается достаточно бурный рост кредитования, так же, и даже более быстрыми темпами растет объем просроченной задолженности.

Понятие коллекторское агентство пришло в Россию из Соединенных Штатов Америки. Фактически, коллекторское агентство представляет собой посредника между кредитором и должником, берущего на себя обязательство проводить работу по возврату долга за определённый процент. Первые коллекторские агентства в России создавались как дочерние предприятия банков и работали исключительно с их задолженностями. Активно же на открытый рынок специализированные коллекторы стали выходить сравнительно недавно. На российском рынке услуг коллекторские агентства появились в 2004 году [98].

По объему услуг коллекторские агентства можно разделить на оказывающие полный спектр услуг по взысканию задолженности (soft-,hard-, legal-collection) и ограничивающиеся каким-либо видом коллекторских услуг. Soft-collection - это дистанционное взаимодействие для взыскания задолженности (чаще всего - телефонный звонок, почтовая рассылка, автоматическое информирование); hard-collection - личное общение с должником и связанными с ним лицами (родственниками, коллегами и т.д.); legal-collection - взыскание с помощью судебного и исполнительного производства.

Кредитная организация при столкновении с проблемой взыскания большого объема задолженности может выбрать одну из моделей организации кол-лекторской деятельности. На практике сложились следующие варианты:

- Организация коллекторского отдела/службы collection внутри банка.

- Создание аффилированной с банком специализированной организации по сбору долгов.

- Передача долгов для взыскания сторонним организациям коллек-торским агентствам (коллекторский аутсорсинг).

- Продажа долгов аффилированным или сторонним организациям. Рассмотрим каждую из выделенных моделей подробнее, проанализировав их положительные и отрицательные черты.

Организация коллекторского отдела внутри банка.

Этот вариант является наиболее распространенным в настоящее время. Создание специального структурного подразделения является естественной реакцией на появление большого объема просроченной задолженности, которую необходимо взыскивать. Часто в кредитных организациях сначала создаются своего рода рабочие группы из сотрудников традиционных отделов: юридического, кредитного, службы безопасности. Эти группы по мере увеличения количества должников и повышения эффективности работы приобретают статус отделов, которые в различных кредитных организациях имеют разное подчинение (встречаются варианты подчинения коллекторских отделов службе безопасности, юридическому подразделению или непосредственно одному из руководителей кредитной организации).

При создании коллекторского отдела могут возникать следующие наиболее типичные проблемы:

- определение подчинения внутри организации;

- выбор названия (диапазон вариантов очень велик от отдела по работе с проблемной задолженностью до собственно коллекторского отдела);

- определение структуры отдела и штатного состава.

Положительные моменты создания коллекторского отдела связаны, прежде всего, с созданием подразделения ответственного за эффективность взыскания задолженности, в то время как при отсутствии такой определенности происходят споры между различными отделами по поводу распределения функций и оценки эффективности их работы. Создание специального отдела позволяет сделать процесс взыскания прозрачным, четким и управляемым, появляется возможность нормирования и планирования деятельности по решению проблемы просроченной задолженности. Появление отдела позволяет перейти к собственно системной, коллекторской деятельности от не всегда успешного взаимодействия разных отделов [100].

Отрицательные моменты, связанные с созданием коллекторского отдела, проявляются в том, что взыскание долгов, как правило, не становится менее за-

тратным, т.к. отдел все равно привязан к банковским стандартам деятельности, которые проявляются во многих моментах, начиная от расположения офиса и заканчивая величиной заработной платы сотрудников. Также создание нового подразделения, при сохранении существовавших ранее, часто приводит к естественному росту бюрократизации. Естественно, что все расходы по созданию и деятельности отдела несет кредитная организация.

Создание аффилированной с банком специализированной организации по сбору долгов.

Эта модель организации коллекторской деятельности является часто результатом эволюции предыдущей. В России, таким образом, проблемы взыскания задолженности решают некоторые крупные банки, например, Русский стандарт и Росбанк. Стоит отметить, что аффилированность, точнее зависимость коллекторской организации может проявляться в различных видах: непосредственном учреждении банком коллекторской организации, финансовой зависимости и т.д.

Положительные черты этого способа повышение эффективности и гибкости работы по взысканию задолженности за счет стремления зависимой организации к получению прибыли. Уменьшаются по сравнению с функционированием отдела затраты кредитной организации на деятельность по взысканию долгов.

Недостатком этой модели является отсутствие стимулов к совершенствованию процесса взыскания долгов, которые возникают в результате конкуренции. Также негативным моментом являются достаточно большие затраты на создание коллекторской организации, которые должен понести банк.

Передача долгов для взыскания сторонним организациям коллекторским агентствам (коллекторский аутсорсинг).

Эта модель организации коллекторской деятельности в настоящее время бурно развивается. Все большее количество кредитных организаций пользуются услугами коллекторских агентств.

Положительные аспекты коллекторского аутсорсинга: высокая эффективность и отсутствие больших затрат со стороны банка на организацию работы по взысканию. Высокий процент взыскания долгов с помощью коллекторских агентств определяется рыночной конкуренцией и связанным с этим процессом совершенствованием собственной деятельности. Также присутствует

играющий на руку коллекторам фактор неопределенности для должников, которые узнают, что с ними уже общается не банк, а какая то, для большинства не до конца понятная, организация. Затраты банка сводятся к созданию внутри банка системы подготовки долгов к передаче в коллекторское агентство и выплате процентов за фактически взысканные суммы. Также положительным моментом является дистанцирование банка как организации дающей деньги от конфликтного процесса их возврата.

Негативные моменты работы банков с коллекторскими агентствами связаны с тем, что существует риск выбора непрофессионального коллекторского агентства. В результате может возникнуть опасность отсутствия предполагаемых результатов по взысканию, а иногда и репутационный вред, если организация, хотя и называется коллекторской, а действует противозаконными или неэтичными методами. По мере становления рынка коллекторских услуг, создания саморегулируемых организаций, появления рейтинга агентств, расширятся возможности для выбора лучших партнеров для взыскания долгов.

Продажа долгов аффилированным или сторонним организациям.

Продажа долга, точнее, уступка права требования (цессия) в настоящее время не очень широко распространенна в России, хотя появляются различные примеры использования этой модели (летом 2006 г. банк Хоум Кредит объявил тендер на продажу просроченной задолженности, кроме того продажа долга используется иногда внутри банковских холдингов).

Позитивными чертами этого способа решения проблемы bad debts являются: списание долгов с баланса банка, возможность организации тендера для определения наибольшей возможной цены долгов.

Отрицательный момент у этой модели, по сути, один низкая стоимость долгов. Так задолженность при большой просрочке исполнения обязательств (свыше 120 дней) может быть продана за 5 % от номинала. Также использование этого способа затрудняет отсутствие практики массовой продажи долгов, которая может сложиться только в результате достаточно длительной совместной работы банков и коллекторских агентств.

Выделенные четыре модели могут использоваться параллельно. Так часто работа с должниками начинается в специальном отделе банка, затем долги передаются в коллекторское агентство, а затем могут продаваться. Вместе с тем, продажа долгов может использоваться и до передачи их в работу коллектор-

ским агентствам при этом цена долга будет выше, т.к. меньшее количество времени прошло с момента начала просрочки и более вероятно успешное взыскание.

В итоге, сопоставив все за и против, многие банки и крупные финансовые организации России прибегают к первому способу работы с коллектором: это организация подразделения занимающейся коллекторской деятельностью внутри структуры самой кредитной организации.

Так каковы задачи по управлению просроченной задолженностью в таком подразделении?

1. Введение единых стандартов организации работы с просроченной задолженностью на всех уровнях структурных подразделений банка.

2. Формирование подробного временного Плана выполнения работ каждому сотруднику и содержания отчетов.

3. Ежедневный мониторинг для оперативного контроля и принятия решений.

4. Формирование аналитических форм для принятия управленческих решений и оценки работы кредитующего, юридического подразделений и службы безопасности.

5. Повышение объективности оценки возникновения просроченной задолженности.

Для решения поставленных задач предлагается:

1. Выделить отдельное подразделение в кредитной организации, которое будет работать с просроченной задолженностью частных клиентов, т.е. заниматься коллекторской деятельностью.

2. Разработать унифицированную схему контроля работы с просроченной задолженностью в кредитных организациях с элементами вариативности и возможностью автоинтерактивной подстройки схемы для повышения эффективности работы с каждым клиентом.

3. Обеспечить контроль за строгим соблюдением порядка работы с просроченной задолженностью в кредитной организации описанного в унифицированной схеме.

4. Разработать совокупность моделей и алгоритмов принятия решения в управлении просроченной задолженностью физических лиц.

5. Реализовать предложенные модели и алгоритмы в средствах автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц, которые послужат инструментом, помогающим руководству подразделений кредитной организации наиболее эффективно достигать снижения уровня просроченной задолженности.

6. Создать единую автоматизированную базу данных принятых решений по возврату просроченной задолженности.

1.4 Обзор и критический анализ существующих систем автоматизации управления коллекторской деятельностью

В период кризиса мировой финансовой системы наблюдается рост портфеля проблемных и просроченных кредитов в банковской сфере. Для повышения эффективности работы с просроченными кредитами многие банки привлекают внешние организации, профессионально занимающиеся взысканием долгов у предприятий и физических лиц - коллекторские агентства. По объему услуг коллекторские агентства можно разделить на оказывающие полный спектр услуг по взысканию задолженности (soft-, hard- и legal-collection) и ограничивающиеся каким-либо видом коллекторских услуг. Каждый из этапов по взысканию задолженности включает множество итераций предусмотренный, в том числе и в Федеральном законодательстве. В связи с большим количеством мероприятий по работе с просроченной задолженностью, выполняемых сотрудниками коллекторских агентств, актуальным становится разработка автоматизированных средств позволяющих оптимизировать их деятельность [90].

На рынке существует множество решений позволяющих автоматизировать различные области деятельности коллекторских агентств. Приведем сравнение нескольких наиболее популярных из них: FIS Collection System, WinPeak International, IPSoft DebtCollection.

FIS Collection System - это автоматизация работы по возврату задолженности в банке или коллекторском агентстве. Система позволяет:

- Построить эффективный процесс сбора просроченной задолженности для многофилиальной организации;

- Существенно повысить процент возврата долгов;

- Значительно снизить издержки;

- Повысить рентабельность деятельности по сбору задолженности.

FIS Collection System автоматизирует работу различных служб (call-

center, службы безопасности, юристов и др.) на всех этапах коллекторской деятельности: soft (предварительный), hard (досудебный) и legal (судебное разбирательство). Программный комплекс позволяет работать с единой базой должников, загрузка данных осуществляется автоматически из различных источников. На рисунке 1.3 изображена структурная схема комплекса FIS Collection System. Система легко управляема и гибко настраивается без участия програм-

Веб-интерфейс

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Рындин, Роман Викторович

4.6 Выводы

Целью диссертационной работы является разработка и применение моделей и алгоритмов принятия решения в средствах автоматизации управления просроченной задолженностью, позволяющих эффективно управлять уровнем просроченной задолженности физических лиц в финансовой организации. Достижение поставленной цели потребовало решения следующих основных задач:

1. провести анализ основных проблем управления просроченной задолженностью;

2. разработать унифицированную модель управления уровнем просроченной задолженности в кредитных организациях с элементами вариативности и возможностью автоинтерактивной подстройки схемы для повышения эффективности работы с каждым клиентом;

3. разработать и обосновать структурную модель управления работы с просроченной задолженностью по конкретному кредитному договору;

4. адаптировать коллекшен-скоринговые модели для использования их на этапе формирования и оптимизации индивидуальной схемы работ по возврату кредитного долга конкретного заемщика;

5. разработать методику мотивации сотрудников коллектора, участвующих в управлении просроченной задолженностью;

6. обосновать совокупность средств и методов принятия решения при управлении просроченной задолженностью физических лиц;

7. предложить методику внедрения средств повышения эффективности работы с просроченной задолженностью физических лиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения диссертационного исследования получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ типовых проблем, возникающих при управлении просроченной задолженностью физических лиц;

2. Предложена структурная модель управления просроченной задолженностью в банке;

3. Исследованы и предложены модели управления в коллекторской деятельности;

4. Разработаны скоринговые модели выбора эффективной схемы работы с клиентом при управлении просроченной задолженностью физических лиц на основе методов оптимизации и генетических алгоритмов;

5. Предложена адаптация скоринговых моделей для борьбы с простроченной задолженностью на основе методов построения деревьев решения.

6. Разработана методика внедрения средств автоматизации управлением просроченной задолженностью физических лиц;

7. Обоснован состав и структура средств автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц в коллекторе;

8. Предложена методика стимулирования в рамках коллектора на основе ключевых показателей эффективности интегрированная с автоматизированной системой управления просроченной задолженностью физических лиц;

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Рындин, Роман Викторович, 2012 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Beggs A. W. Queues and Hierarchies [Текст]// The Review of Economic Studies. 2001. Vol. 68. № 2. P. 297 - 322.

2. Bolton P., Dewatripont M. Contract Theory [Текст]/. - Cambridge and London: MIT Press, 2005. P. 235 - 273.

3. Buntine. W. A theory of classification rules. [Текст]/ 1992. P. 145-164

4. Garicano L. Hierarchies and Organization of Knowledge in Produc-tion[TeKCT]// The Journal of Political Economy. 2000. Vol. 108. № 5. P. 874- 904.

5. Hart O. Moore J. On the Design of Hierarchies: Coordination vs Specialization [Текст]// The Journal of Political Economy. 2005. Vol. 113. P.675 -702.

6. Ioannides Y. Compexity and Organizational Architecture [Текст]/. -Working Paper, Dep. of Economics. Taft Univ., 2003. - 281 P.

7. J. Ross Quinlan. C4.5: Programs for Machine learning[TeKCT]/. Morgan Kaufmann Publishers 1993. - 121 P.

8. J.R. Quinlan. C4.5 Programs for Machine Learning [Текст]/. Morgan Kaufmann, San Mateo, California, 1993.-221 P.

9. L. Breiman, J.H. Friedman, R.A. Olshen, and C.T. Stone. Classification and Regression Trees[TeKCT]/. Wadsworth, Belmont, California, 1984. - 111 P.

10. Machine Learning, Neural and Statistical Classification[TeKCT]/. Editors: D. Michie, D.J. Spiegelhalter, C.C. Taylor, 02/17/1994. - 311 P.

11. Mas-Collel A., Whinston M. D., Green J. R. Microeconomic theory [Текст]/. - N.Y.: Oxford Univ. Press, 1995.-981 P.

12. Maskin E., Qian Y., Xu C. Incentives, Information and Organizational Form [Текст]// The Review of Economic Studies. 2000. № 67(2). P. 359 -378.

13. Melumad D.N., Mookherjee D., Reichelstein S. Hierarchical Decentralization of Incentive Contracts [Текст]// The RAND Journal of Economics. 1995. Vol. 26. № 4. P. 654 - 672.

14. Murthy S. Automatic construction of decision trees from data: A Multi-disciplinary survey [Текст] // Data Mining and Knowledge Discovery (Kluwer Academic Publishers, USA). 1998. V. 2. № 4. P. 345 389.

15. Myerson R. В. Game theory: analysis of conflict[TeKCT]/. -London: Harvard Univ. Press, 1991.-568 P.

16. Qian Y. Incentives and Loss of Control in an Optimal Hierarchy [Текст] // The Review of Econ. Studies. 1994. Vol. 61. № 3. P. 527 - 544.

17. Radner R. Hierarchy: The Economics of Managing [Текст]// The Journal of Economic Literature. 1992. Vol. 30. № 3. P. 1382 - 1415.

18. Rosen S. Authority, Control, and the Distribution of Earnings [Текст]//The Bell Journal of Economics. 1982. Vol. 13. № 2. P. 311 - 323.

19. Ross J. Quinlan. С 4.5: Programs for Machine learning. Morgan Kaufmann Publishers 1993; 302 P.

20. Sah R. K., Stiglitz J.E. The Quality of Managers in Centralized Versus Decentralized Organizations [Текст]// The Quarterly Journal of Economics. 1991. Vol. 106. № l.P. 289-295.

21. Sah R.K., Stiglitz J.E. Committees, Hierarchies and Polyarchies [Текст]// The Economic Journal. 1988. Vol. 98. № 391. P. 451 - 470.

22. Van Zandt T. Efficient Parallel Addition / Unpub. ms. AT&TBell Laboratories, Murray Hill, NJ[Текст]/, 1990. - 242 P.

23. Williamson O. Hierarchical Control and Optimal Firm Size [Текст]//ТЬе Journal of Political Economy. 1967. Vol. 75. № 2. P.355

24. Williamson O. Markets and Hierarchies[TeKCT]/. - New York: Free Press, 1975.-295 P.

25. Zhou X. CEO Pay, Firm Size, and Corporate Performance: Evidence from Canada [Текст]// The Canadian Journal of Economics. 2000. Vol.33. № 1. P. 213-251.

26. Айвазян C.A., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. [Текст]/ М.: ЮНИТИ, 1998. - 295 с.

27. Аналитический обзор. Взгляд на рынок коллекторских услугв посткризисный период [Электронный ресурс]//Интернет портал ЗАО «Секвойя Кредит Консолидейшн» - 2010 г. www.bankdelo.ru/mneniye_experta/obzor.pdf

28. Аттетков А.В., Галкин С.В., Зарубин B.C. Методы оптимизации[Текст]/ . - М.: ООО «Вершина»,2003-441 с.

29. Брунгильд С.Г. Управление дебиторской задолженностью. [Текст]/-М.: ООО «ACT»,2007-256 с.

30. Бурков В. Н. Основы математической теории активных систем. [Текст]/ - М.: Наука, 1977. - 255 с.

31. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. [Текст]/ - М.: СИНТЕГ, 1999. -128 с.

32. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. [Текст]/ М.: Синтег, 1997. 188 с.

33. Васильев Д. К., Заложнев А. Ю., Новиков Д. А.,Цветков А. В. Типовые решения в управлении проектами. [Текст]/ - М.: ИЛУ РАН, 2003. -74 с.

34. Васильев Ф.П. Методы оптимизации. [Текст]/ М.: Факториал Пресс, 2002. 824 с.

35. Вентцель Е.С. Исследование операций. [Текст]/ М.:Наука, 1980.

208 с.

36. Военчер Д.А. Долги. Эффективное взыскание. Исполнительное производство. Нормативные акты. Комментарии. Рекомендации. [Текст]/ -М.: «Право и Закон»,2001.304 с.

37. Губко М. В., Новиков Д. А. Теория игр в управлении организационными системами. [Текст]/ — М.: Синтег, 2002. - 148 с.

38. Губко М.В., Коргин H.A., Новиков Д.А. Классификация моделей анализа и синтеза организационных структур [Текст]// Управление большими системами. 2004. Вып. 6. с. 5 - 21.

39. Динамика просроченной задолженности и поведение должников. Влияние кризиса. Первые итоги 2009 года. [Электронный ресурс]//Интернет портал ЗАО «Секвойя Кредит Консолидейшн» - 2009 г. www.rb.ru/dop_upload/file_2009-l 1

17_19.27.00_sequoia_obzor_prezentacia_l 71 l_2009.pdf

40. Еременко М.С. Устьянцев С.Е. Ярков В.В. Обращение взыскания на имущество коммерческих организаций. [Текст]/ Учебно-практический курс. - СПбГУ,2006.488 с.

41. Жданухин Д.Ю. Практика коллкеторской деятельности. Как взыскать долги. [Текст]/-М.: ООО «Ростнадзор»,2009.244 с.

42. Шеннон. К. Работы по теории информации и кибернетике. [Текст]/ М. Иностранная литература, 1963 832 с.

43. Коновальчук Е. В., Новиков Д. А. Модели и методы оперативного управления проектами. [Текст]/ - М.: ИЛУ РАН, 2004. - 63 с.

44. Кочиева Т. Б., Новиков Д. А. Базовые системы стимулирования. [Текст]/ - М.: Апостроф, 2000. - 108 с.

45. Кукушкин Н. С., Морозов В. В. Теория неантагонистических игр. [Текст]/ - М.: МГУ, 1984. - 104 с.

46. Кукушкина С. А. Жмячкин В.М. Особенности обращения взыскания на ценные бумаги и дебиторскую задолженность в исполнительном производстве. Справочник судебного пристава-исполнителя. [Текст]/. -М.: «Городец-издат»,2002-352 с.

47. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. [Текст]/ М.: Логос, 2000 - 108 с.

48. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия анализа: Многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. [Текст]/М.: Экономика, 1999.-223 с.

49. Лобанова Т.Н. Система ключевых показателей эффективности деятельности банка [Текст] // Аналитический журнал «Управление в кредитной организации». 2008. №4.с.5-10.

50. Мелкин О.Ю. Управление задолженностью. Стратегии взыскания долгов и защиты от кредиторов. [Текст]/ - М.: ООО «Вершина»,2008 - 208 с.

51. Мишин С.П. Оптимальное стимулирование в многоуровневых иерархических структурах [Текст]//Автоматика и телемеханика. 2004. № 5. с. 96-119.

52. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: аксиомы и модели. [Текст]/ - М.: Мир, 1991.-464 с.

53. Нейман Д., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. [Текст]/ - М.: Наука, 1970. - 708 с.

54. Новиков А. М., Новиков Д. А. Образовательный проект. [Текст]/ -М.: Эгвес, 2004.- 120 с.

55. Новиков Д. А. Институциональное управление организационными системами. [Текст]/ - М.: ИЛУ РАН, 2003. - 68 с.

56. Новиков Д. А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. [Текст]/-М.: Фонд «Проблемы управления», 1999. -150 с.

57. Новиков Д. А. Модели и методы управления развитием региональных образовательных систем. [Текст]/ — М.: ИУО РАО, 2001. - 83 с.

58. Новиков Д. А. Обобщенные решения задач стимулирования в активных системах. [Текст]/ - М.: ИЛУ РАН, 1998. - 68 с.

59. Новиков Д. А. Сетевые структуры и организационные системы. [Текст]/ - М.: ИПУ РАН, 2003. - 102 с.

60. Новиков Д. А. Статистические методы в педагогических исследованиях[Текст]/. - М.: МЗ-Пресс. - 68 с.

61. Новиков Д. А. Стимулирование в организационных системах. [Текст]/ - М.: Синтег, 2003. - 312 с.

62. Новиков Д. А. Стимулирование в социально-экономических системах (базовые математические модели). [Текст]/ - М.: ИПУ РАН, 1998. -216 с.

63. Новиков Д. А. Теория управления организационными системами: вводный курс. [Текст]/ - М.: ИПУ РАН, 2004. -81 с.

64. Новиков Д. А., Глотова Н. П. Модели и механизмы управления образовательными сетями и комплексами. [Текст]/ -М.: ИУО РАО, 2004. -142 с.

65. Новиков Д. А., Петраков С. Н. Курс теории активных систем. [Текст]/ - М.: Синтег, 1999. - 108 с.

66. Новиков Д. А., Смирнов И. М., Шохина Т. Е. Механизмы управления динамическими активными системами. [Текст]/ - М.: ИПУ РАН, 2002. - 124 с.

67. Новиков Д. А., Цветков А. В. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. [Текст]/ - М.: Апостроф, 2000. - 184 с.

68. Новиков Д. А., Цветков А. В. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. [Текст]/ - М.: ИПУ РАН, 2001.- 118 с.

69. Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Активный прогноз. [Текст]/ -М.: ИЛУ РАН, 2002.-101с.

70. Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Прикладные модели информационного управления. [Текст]/ - М.: ИПУ РАН, 2004. - 130 с.

71. Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Рефлексивные игры. [Текст]/ -М.: Синтег, 2003.- 160 с.

72. Новиков Д.А. Математические модели формирования и функционирования команд. [Текст]/ - М.: Физматлит, 2008 - 245.С.

73. Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. [Текст]/ М.: Фонд «Проблемы управления», 1999. -135.с.

74. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. 2-е изд. [Текст]/ - М.: Физматлит, 2007. - 223 с

75. Ожигов С.И. Толковый словарь русского языка. [Текст]/ М.: Оникс, 2011.-736 с.

76. Описание программных средств для работы коллекторских агентств [Электронный ресурс]//Интернет портал Коллектор .http://www.collectori.ru/kollektorssoft.html

77. Организационное управление / Н.И. Архипова, В.В. Кульба, С.А. Косяченко, Ф.Ю. Чанхиева, А.Б. Шелков. [Текст]/ М.: «Издательство ПРИОР», 1998.- 137.С.

78. Оре О. Теория графов. [Текст]/ - М.: Наука, 1968. - 352 с.

79. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. [Текст]/ - М.: Наука, 1981. - 206 с.

80. Оуэн Г. Теория игр. [Текст]/ - М.: Мир, 1971. - 230 с.

81. Петраков С. Н. Механизмы планирования в активных системах: неманипулируемость и множества диктаторства. [Текст]/ - М.: ИПУ РАН, 2001.- 135 с.

82. Петросян Л.А., Зенкевич H.A., Семина Е.А. Теория игр. [Текст]/ М.: Высш. шк., 1999. - 304 с.

83. Покудов A.B. Как управлять дебиторской задолженностью. [Текст]/ . - М.: ООО «Эксмо»,2007. - 160 с.

84. Разработка системы мотивации структурных подразделений и должностей на основе ключевых показателей результативности - KPI/BSC [Электронный ресурс]//Интернет портал компании БИТЕК - 2011 г. http://www.betec.ru

85. Ротштейн А.П. "Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети." [Текст]/ -Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. - 320 с.

86. Рыков A.C. Методы системного анализа: Оптимизация. [Текст]/ М.: Экономика, 1999. 160 с.

87. Рындин Р.В. Автоматизация процесса управления просроченной задолженности физических лиц. (УПЗ ФЛ). [Текст]/Ландсберг С.Е., Андреищев С.Н., Рындин Р.В. // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Межвузовский сборник научных трудов Изд-во ВГТУ, г. Воронеж, 2008,-с.49-57.

88. Рындин Р.В. Актуальность разработки средств автоматизации управления просроченной задолженностью физических лиц. [Текст] Рындин Р.В. Андреищев С.Н., // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах. г.Воронеж ВГТУ, 2010 - с.42-43.

89. Рындин Р.В. Актуальность разработки управленческой ИТ-системы в банке. Анализ ИТ- систем Service Desk. [Текст]/ Рындин Р.В., Ландсберг С.Е., Рындин A.A. Андреищев С.Н., // XXXVI МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ VII МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ. Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + S&E"09 Украина, Крым,г. Ялта-Гурзуф 2009 - с. 169-172.

90. Рындин Р.В. Анализ средств автоматизации коллекторской деятельности. [Текст]/ Рындин Р.В., // Управление в социальных и экономических системах. г.Воронеж ВГТУ, 2009 - с.439-444.

91. Рындин Р.В. Деревья решений как вариант получения скоринговой оценки способов борьбы с просроченной задолженностью физических лиц. [Текст] Рындин Р.В.,Ландсберг С.Е., Рындин A.A., Андреищев С.Н, // XXXVI МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ VII МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ.

Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + S&E' 10 Украина, Крым,г. Ялта-Гурзуф 2010 - с.176-177.

92. Рындин Р.В. Методы автоматизации процесса управления просроченной задолженностью физических лиц (УПЗ ФЛ). [Текст]/ Рындин Р.В., Андреищев С.Н., Рындин A.A. // Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования. Материалы III Международной научной конференции, г. Воронеж Изд-во ВГУ, 2009.- с.170-172.

93. Рындин Р.В. Многокритериальная модель скоринговой оценки уровня проблемности кредитных договоров с просроченной задолженностью. [Текст] Рындин Р.В., Ландсберг С.Е., Рындин A.A. Андреищев С.Н., // Вестник г.Воронеж ВГТУ, 2010 Том 6 №1 - с. 177-179.

94. Рындин Р.В. Модель принятия решения при управлении коллекторским агентством. [Текст]/ Ландсберг С.Е., Рындин Р.В. Андреищев С.Н., // Управление в социальных и экономических системах. г.Воронеж ВГТУ, 2009 - с.435-438.

95. Рындин Р.В. Построение модели оптимизации выбора решения при управлении просроченной задолженностью физических лиц. [Текст] Ландсберг С.Е., Рындин Р.В. Андреищев С.Н., // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах. г.Воронеж ВГТУ, 2010 - с.39-41.

96. Рындин Р.В. Применение генетического алгоритма для достижения оптимальной скоринговой оценки просрочника. [Текст] Рындин Р.В.,Ландсберг С.Е., Рындин A.A., Андреищев С.Н., // XXXVI МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ VII МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ. Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + S&E'IO Украина, Крым,г. Ялта-Гурзуф 2010 - с.81-82.

97. Рындин Р.В. Принципы принятия решения о варианте взаимодействия с клиентом при возврате просроченной задолженности. [Текст] Рындин Р.В., Ландсберг С.Е., Рындин A.A. Андреищев С.Н., // Вестник г.Воронеж ВГТУ, 2010 Том 6 №2 - с. 10-13.

98. Саблин М. Т. Взыскание долгов. От профилактики до принуждения 2010 г. 508 с.

99. Скобликов П. А. Взыскание долгов и криминал. [Текст]/ - М.: «Юристъ», 1999.160 с.

100. Скобликов П. А. Злостное уклонение от погашения кредиторской задолженности. Практика и теория противодействия. [Текст]/ - М.: ООО «Норма»,2008.160 с.

101. Егорова Н.Е. Смулов A.M. Предприятия и Банки [Текст]/ - М.: «Издательство Дело»,2002.- 454 с.

102. Телеш Е.Ю. Управление дебиторской задолженностью. От превентивных мер до взыскания. [Текст]/ - М.: «Издательство Гревцова»,2007.- 176 с.

103. Тихонова Е.П. Дебиторская и кредиторская задолженность. [Текст]/ - М.: «Горячая линия бухгалтера»,2008. - 80 с.

104. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. [Текст]/ -М.: Наука, 1978.-352 с.

105. Цветков А. В. Стимулирование в управлении проектами. [Текст]/ -М.: Апостроф, 2001.- 144 с.

106. Цыганов В. В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении. [Текст]/-М.: Наука, 1991. - 166 с.

107. Чхартишвили А. Г. Теоретико-игровые модели информационного управления. [Текст]/ - М.: ПМСОФТ, 2004. - 227 с.

108. Шрейдер Ю. А. Равенство, сходство, порядок. [Текст]/ -М.: Наука, 1971.-252 с.

109. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения / Р. Штойер - [Текст]/ М.: Радио и связь, 1992.504 с.

110. Шумович A.C. 100 шагов по сбору долгов. Практическое руководство по работе с должниками [Текст] - М.: Издательство: Манн, Иванов и Фербер, 2007 - 240 стр.

111. Щепкин А. В. Механизмы внутрифирменного управления. [Текст]/ - М.: ИПУ РАН, 2001. - 80 с.