Введение
Конкуренция на рынке кредитования постоянно усиливается, в том числе благодаря развитию информационных систем, приведшему к появлению такого явления, как новые финансовые технологии или «финтех». Поэтому, выбор оптимальной ценовой политики оказывает критическое влияние на устойчивость работы кредитных институтов. Как правило, в отношении крупных заемщиков, особенно из корпоративного сегмента, банки используют тактику установления индивидуальных цен, учитывая оценку их финансового состояния и условий предоставления банковского продукта или услуги. При работе с небольшими розничными клиентами банки, в целом, предпочитают предлагать единые условия, поскольку затраты на индивидуальный подход к каждому заемщику могут существенно превышать ожидаемый доход от совершаемой операции [1].
Тем не менее, определенный уровень ценовой дискриминации, целью которой является максимизация прибыли, со стороны банков имеет место и на розничном рынке. Кроме того, в условиях цифровизации банковской деятельности, автоматизации процессов выдачи кредитов и обработки информации о заемщиках издержки определения индивидуальных условий резко снижаются, что увеличивает возможности для дискриминации.
Парадоксальной является ситуация, когда в условиях всеобщей информатизации и повышения информационной прозрачности, дискриминация на кредитном рынке, связанная с информационными факторами, может усилиться. Это делает ее изучение все более актуальной.
Целью настоящей статьи является рассмотрение информационных причин ценовой дискриминации заемщиков со стороны кредитных институтов, а также влияние процесса цифровизации на ее уровень.
Материал и методы исследования
Проблеме асимметрии информации и ее непрозрачности на рынке кредитования, ценовой дискриминации, связанной с этим явлением, и влиянию новых технологий на возможность дискриминации заемщиков посвящены исследования как уже признанных классиков, так и новых исследователей. В частности, среди них можно выделить П. Милгрома [2], Х. Вэриана [3], Дж. Акерлофа [4], Дж. Стиглица [5], М. Спенса [6], Д. Стиглера [7], П. Даймонда [8], М. Леонова [1], Е. Гущину [9], В. Бубнова [10], Е. Федорову [11], О. Лунякова [12], М. Жигас [13], Ю. Березкина [14]. Тем не менее, много аспектов данной проблемы требует более подробного анализа.
Автор, на основе анализа теоретических подходов, связанных с данной проблемой, использованных вышеуказанными учеными, определяет информационные причины ценовой дискриминации применительно к рынку кредитования. В работе были использованы такие научные методы, как анализ литературы, синтез, системный подход и др.
Результаты исследования и их обсуждение
Анализ исследований моделей ценовой дискриминации на рынке позволяет выделить три ее главных причины, связанных с информацией: монопольная власть продавца или покупателя, основанная на преимуществе во владении информацией перед контрагентов или конкурентами; асимметрия информации, заставляющая субъекта рынка ориентироваться на групповые признаки; неполнота информации о схожих предложениях на рынке у субъекта, к которому применяется политика дискриминации. Рассмотрим данные причины применительно к рынку кредитования.
1. Монопольная власть, вызванная преимуществом в информированности.
Является проявлением ценовой дискриминации применительно к ставкам по кредитам для заемщиков. Банк, обладая монопольной властью и имея информацию об эластичности спроса на заемные средства, может устанавливать различный уровень процента по кредиту для разных клиентов с одинаковым уровнем платежеспособности, руководствуясь их «ценами спроса».
В результате складывается ситуация, когда одинаковые по «качеству» заемщики уплачивают разный процент по одному и тому же кредитному продукту. В данном случае уровень ценовой дискриминации со стороны кредитного института определяется возможностью получения информации о потребности в кредите, а также уровнем его монопольной власти. Монопольная власть банка здесь многом также имеет информационный характер, так частично основана на относительно низком уровне информированности клиента о других предложениях на рынке кредитования.
Кроме того, разный уровень полной стоимости одной и тоже суммы кредита для разных клиентов может быть обусловлен разной степенью их информированности о совокупных платежах по кредиту из-за непрозрачной и запутанной схемы их расчета. Получается, что кредитор имеет возможность максимизировать доход, предлагая худшие условия кредитования менее информируемым заемщикам по сравнению с более информированными.
2. Статистическая дискриминация, связанная с асимметрий информацией в пользу покупателя банковских услуг.
Статистическая дискриминация на рынке кредитования возникает из-за отсутствия прозрачной информации о платежеспособности заемщиков. Когда кредитору не хватает конкретной информации о «качестве» отдельного клиента и получение такой информации обходится дорого, он принимает решения о выдаче кредита и определяет стоимость кредита на основе средних показателей, связанных с социальной группой заемщика.
При отсутствии точных статистических данных кредиторы часто полагаются на социальные стереотипы для определения этих «усредненных характеристик». Существует множество критериев, используемых для группировки заемщиков, включая уровень образования, пол, возраст, расу, религиозные убеждения, место жительства, семейное положение и многое другое. Однако, по мере того, как кредитные учреждения собирают все большие объемы информации о заемщиках и используют технологии больших данных, зависимость от стереотипов при принятии решений постепенно уменьшается. Отметим, что, при проведении ценовой дискриминации, кредиторы отдают предпочтение измеряемым характеристикам социальных групп, которые не влекут за собой значительных затрат при отнесении заемщиков к этим группам.
Дж. Акерлоф, пионер информационной теории дискриминации, подчеркнул в своей классической статье, что работодатели, как правило, отдают предпочтение социальным группам с меньшей информационной асимметрией при отборе сотрудников. Эта логика также может быть применена к рынку кредитования. Если кредитор пытается отличить потенциально «плохих» заемщиков от потенциально «хороших» в рамках определенной социальной группы, он может опасаться неблагоприятных последствий негативного отбора и предпочесть не выдавать кредиты лицам, входящим в эту группу, или устанавливать более высокие процентные ставки. Это решение обусловлено сочетанием более низкого риска при кредитовании проверенных заемщиков и наличием качественных сигналов, таких как хорошая деловая репутация, что снижает затраты, связанные с оценкой их кредитоспособности, по сравнению с теми, кто такие сигналы подать не может.
Эта форма дискриминации отличается от вышеупомянутой статистической дискриминации. Его основной причиной являются не различия в уровне риска, связанного с неоплатой долга или несвоевременного платежа среди различных групп потенциальных заемщиков, а скорее нежелание нести затраты, связанных с получением информации. Тем не менее, этот тип дискриминации можно рассматривать как подмножество статистической дискриминации, поскольку кредиторы основывают свои решения об условиях предоставлении кредита на усредненных групповых характеристиках.
3. Рыночная дискриминация, связанная с неполнотой информации у заемщика.
Неосведомленный о ситуации на рынке заемщик сталкивается с более высокими затратами при поиске наиболее выгодного кредитного предложения по сравнению с информированным заемщиком. Следовательно, несмотря на осведомленность о наличии различных процентных ставках на кредитном рынке, малоинформированный заемщик с большей вероятностью согласится на более высокий процент, чем потенциальный клиент, располагающий более полной информацией. Принимая решение о том, следует ли запрашивать дополнительную информацию об условиях кредитования, рациональный заемщик взвешивает предельные издержки и предельные выгоды от получения такой информации. Учитывая, что неосведомленный заемщик несет более высокие предельные издержки, его усилия по поиску, в определенный момент, будут слишком высоки для него.
П. Даймонд, лауреат Нобелевской премии, получивший признания за свои исследования рыночных моделей поиска, разработал модель, которая применима к поиску товара покупателем, не имеющим информации о ценах у отдельных продавцов. Эта модель также может быть применена для анализа рынка кредитования. В этом сценарии заемщик получает информацию об условиях кредита от одного кредитора и должен решить, продолжать ли выдачу кредита по предложенной процентной ставке или продолжить поиск более подходящего варианта, что влечет за собой дополнительные расходы.
Модель Даймонда демонстрирует, что в такой ситуации процентная ставка, предлагаемая кредиторами, может стать монопольно высокой. Как только заемщик завершает поиск, полагая, что он нашел процентную ставку, близкую к минимально возможной, кредитор может установить условия кредитования, которые являются менее благоприятными, чем рыночные, приближаясь к «цене спроса» заемщика. Не зная о других вариантах, заемщик принимает предложенную ставку в качестве равновесной. Следовательно, информационная асимметрия на рынке кредитования, благоприятствующая кредиторам, может превратить их в монополистов для каждого отдельного клиента. Из анализа вышеуказанных моделей применительно к рынку кредитования можно сделать вывод о том, что заемщики, по какой-либо причине имеющие разный уровень информированности об условиях кредитования, предлагаемых на рынке, в конечном итоге получат кредит с разной процентной ставкой. Данную ситуацию также можно назвать дискриминацией, поскольку заемщики будут платить разную полную стоимость кредита за один и тот же объем кредита на одном рынке.
Рассмотрев причины ценовой дискриминации на кредитном рынке, имеющие информационный характер, определим влияние внедрения новых финансовых технологий на ее уровень.
1. Инвестиции в «финтех», в особенности в технологии Big Data, усиливают «информационную власть» банка над заемщиками.
Применение технологий больших данных и искусственного интеллекта, позволяющих быстро и с низкими издержками обрабатывать огромные объемы разнородной информацию, дают банкам возможность более точно определить индивидуальные функции спроса на кредитные продукты, а также оценить кредитоспособность каждого отдельного клиента с минимальными издержками. Создание собственных экосистем, а также объединение данных, собираемых разными финансовыми институтами, во многом, имеет причиной получение еще большего объема информации о потенциальных заемщиках.
2. Потенциальные заемщики делают инвестиции в улучшение кредитной истории ради повышения доступности займов в будущем.
Поскольку асимметрия информации между банком и заемщиком, касаемо его потенциальной платежеспособности, снижается, то заемщик получает все больше стимулов делать инвестиции в улучшение своего кредитного «профиля» или, если речь идет о взаимодействии в цифровом пространстве, своего «аватара». Например, ради создания кредитной истории, можно оформить кредитную карту, даже если особой потребности в ней пока нет, и расплачиваться ею, улучшая свои характеристики ради хороших условий при получении займов в будущем. По сути, потенциальный клиент, зная о факторах, влияющих на уровень индивидуальной процентной ставки, может «накрутить» свой условий рейтинг платежеспособности, что может сделать его менее информативным.
3. Усиление монопольной власти финансовых институтов за счет вовлечения потенциальных клиентов в экосистемы, находящиеся под их контролем.
Повышение информированности заемщиков в условиях цифровой экономики приводит к тому, что монопольная власть банков, основанная на незнании клиентами полной ситуации на рынке, ослабевает и уровень процентной ставки начинает приближаться в конкурентному.
Кроме того, крупные банки теряют такое преимущество, как географическая близость к клиенту за счет наличие разветвленной сети операционных отделений. Поэтому банки вынуждены искать новые способы увеличение доходности и одним из них является вовлечение потенциальных клиентов в свои экосистемы. Помимо получения информации об их кредитоспособности, о чем уже было сказано выше, экосистема дает возможность применять монопольно высокие ставки по кредитам, и, следовательно, проводить политику ценовой дискриминации, за счет наличия у ее пользователей издержек переключения на другую экосистему.
Выводы
1. Применительно к рынку кредитования было выделено три причины проведения политики ценовой дискриминации, имеющие информационный характер:
• наличие монопольной власти, связанной с преимуществом в информированности у кредитора перед заемщиком об условиях кредитования;
• асимметрия информации между кредитором и заемщиков об уровне платежеспособности последнего в пользу покупателя банковских услуг;
• неполнота информации у заемщика относительно альтернативных предложений на рынке кредитования.
2. Рассмотрены последствия цифровизации банковского сектора с точки зрения ее влияния на возможности для ценовой дискриминации:
• инвестиции в «финтех» усиливают «информационную власть» банка над заемщиками;
• потенциальные заемщики получают стимул инвестировать в улучшение своей кредитной истории;
• усиление монопольной власти финансовых институтов за счет вовлечения потенциальных клиентов в их экосистемы.