Антон Яковлев: Рост продаж долгов микрофинансовых организаций — довольно тревожная тенденция

— Тот факт, что микрофинансовые организации стали активнее продавать свои портфели долгов — довольно тревожная тенденция. Это означает, что их собственные методы Soft collection (первый этап досудебного взыскания задолженности, который происходит при небольшом сроке просрочке), не достигают нужного эффекта. И вот тогда наступает второй этап — Hard-collection — это уже методы работы с так называемыми безнадежными задолженностями — когда долговые портфели перепродаются коллекторским агентствам, которые профессионально занимаются «выбиванием» долгов.

Основная доля заемщиков в МФО — физлица, поэтому увеличение портфеля безнадежных долгов говорит о том, снижается кредитоспособность населения.  Конечно, с развитием микрофинансового портфеля среди заемщиков МФО сейчас появляются и юрлица. Когда дело доходит до юридического взыскания, с ЮЛ проще работать благодаря открытости информации по ним. В частности, в сервисах проверки контрагентов можно найти полную контактную информацию, проверить связи с аффилированными компаниями и много другое —появляется больше возможности для взыскания таких долгов даже на стадии Soft collection.

При покупке таких долговых портфелей, самое сложное — правильно оценить их перспективность. По понятным причинам продавец не предоставляет полных сведений о должниках. Обычно покупателю предоставляют так называемый тестовый пакет — небольшую выборку, по которой можно примерно оценить объемы долгов и вероятность их взыскания. Если в тесте физлица, то мало, что можно использовать для оценки. В лучшем случае можно понять, какой процент должников занимается бизнесом. Кстати, это нередкая история, когда руководители маленьких предприятий оформляют на себя как на физлицо кредит для оплаты небольших по объему услуг, заказов.  Наличие таких коммерческих связей у физлица облегчит его поиск и процедуру взыскания.

Что касается оценки долгов юрлиц, то, при загрузке тестового пакета, в сервисах проверки контрагентов можно составить для себя скоринговую модель для прогноза проблемности и получить на выходе среднюю оценку, а также обнаружить «нулевки» — процент безнадежных долгов в выборке.