Как оценивать стоимость услуг банковских клиентов и повышать их рентабельность

Как оценивать стоимость услуг банковских клиентов и повышать их рентабельность

Оценка стоимости обслуживания каждого клиента — это не упражнение для контролёров, а ключевой инструмент управления доходностью банка. По сути, речь идёт о двух прямых вопросах: сколько банк зарабатывает на конкретном клиенте и сколько стоит этот заработок с учётом всех прямых, косвенных и скрытых издержек — от операционных процессов до требований по капиталу и риску. От того, насколько точно банк отвечает на эти вопросы, зависит его ценовая политика, развитие продуктовой линейки, система мотивации менеджеров и в конечном счёте конкурентоспособность на рынке.

Если эту работу подменять интуицией и усреднёнными показателями по портфелю, картина искажается. На бумаге «крупный и важный» клиент может выглядеть звездой, а в деталях оказывается источником перерасхода ресурсов, перегруженных лимитов и хронически низкой маржи. Напротив, небольшая, но дисциплинированная компания, пользующаяся понятным набором продуктов, часто обеспечивает стабильную и высокую рентабельность. Именно поэтому вопрос «рентабельность банковских услуг как рассчитать» перестал быть академической задачей и превратился в базовый управленческий навык.

Как банки пришли к расчёту стоимости клиента

До либерализации банковского рынка всё строилось вокруг фиксированных тарифов и унифицированного набора услуг. Дифференциация почти отсутствовала, да и особого смысла в ней не было: стоимость ресурсов, риск-профили и структура клиентов были относительно однородными.

С усилением конкуренции в 90‑е годы фокус сместился: банки стали бороться за компании любой ценой, выдавать индивидуальные скидки, конструировать спецпакеты и «дружеские» условия, почти не задумываясь, окупается ли это. В итоге в балансах накапливались малорентабельные или убыточные клиентские отношения, замаскированные под рост объёмов.

В 2000‑х начали появляться первые, ещё довольно ручные модели ценообразования для корпоративных клиентов. Банки пробовали учитывать объёмы операций, риск‑профиль, стоимость фондирования, размер лимитов и загрузку инфраструктуры. После кризисов 2008 и 2014–2015 годов тема стала жизненно важной: регуляторы ужесточили требования к капиталу и риск‑весовым активам, а акционеры стали смотреть не на размер портфеля, а на его реальную доходность.

Так в практику стали входить системные методы оценки прибыльности клиентов банка: сначала в виде пилотных проектов в отдельных сегментах, затем — как обязательная часть управленческой отчётности. К 2025 году у передовых игроков сформировались полноценные архитектуры: клиентский P&L, поведенческие модели, сценарные расчёты, элементы динамического risk‑based pricing.

Базовые принципы: на чём держится корректный расчёт

Надёжная методика строится на трёх опорах: полнота данных, честный учёт расходов и адекватное моделирование риска и капитала. Если хотя бы один элемент провисает, итоговая цифра превращается в набор красивых, но бесполезных диаграмм.

Во‑первых, необходимо договориться внутри банка, какие показатели и справочники считаются «эталонными» и кто отвечает за их качество. Стоимость клиента — это всегда зона ответственности сразу нескольких блоков: бизнеса, рисков, финансов и IT. Без кросс‑функциональной дисциплины любая продвинутая аналитика превратится в коллекцию несогласованных таблиц.

Во‑вторых, важно не пытаться с первого дня построить идеальную вселенную. Гораздо полезнее стартовать с минимально жизнеспособной модели: доходы по основным продуктам минус существенные прямые расходы и ключевые распределённые затраты, скорректированные на риск. Если методика стабильна и воспроизводима, её можно постепенно усложнять — добавлять поведенческие факторы, динамику тарифов, сценарные расчёты.

Шаг 1. Смотрим на клиента целиком, а не на отдельные продукты

Классическая ошибка — считать экономику «по продуктам», а не по клиенту. Кредит оценивается отдельно, расчётный счёт отдельно, гарантии отдельно, а услуги ДБО и сопровождение вообще могут выпадать из поля зрения. Клиент же воспринимает отношения с банком как единый сервисный пакет, поэтому и финансовый результат необходимо собирать в одном окне.

Минимальный набор данных для такой клиентской «витрины» включает:
– все договоры и лимиты;
– обороты по счетам и кредитным линиям;
– ставки и комиссии по каждому продукту;
– остатки и структура фондирования;
– используемые каналы обслуживания;
– интенсивность обращений в поддержку и загрузку операционного блока.

Без этой консолидации разговор о том, как повысить доходность клиентского портфеля банка, превращается в теорию: банк видит разрозненные куски, а не экономику отношений целиком.

Шаг 2. Расчёт доходов: проценты, комиссии, кросс‑селл

Следующий пласт — корректный учёт доходов. Здесь важно не ограничиваться очевидными процентами по кредитам и комиссиями за расчётно‑кассовое обслуживание. В ряде случаев ключевую роль играют:
– маржа по размещённым остаткам;
– доходность от документарных операций и гарантий;
– плата за управление ликвидностью и зарплатные проекты;
– кросс‑продажи: эквайринг, валютные операции, инструменты хеджирования.

Современные подходы к управлению рентабельностью банковских продуктов и клиентов требуют смотреть и на потенциальные доходы: например, возможность перевода активного операционного клиента в интенсивное использование эквайринга или казначейских продуктов. Для этого используются поведенческие модели и скоринговые подходы к кросс‑селлу.

Шаг 3. Расходы: от прямых до поведенческих

Расходная часть нередко недооценивается. Прямые издержки — фондирование, резервы, операционные комиссии контрагентам — обычно учесть несложно. Гораздо труднее корректно распределить косвенные и поведенческие расходы:

– нагрузку на фронт‑ и бэк‑офис,
– затраты на сопровождение нестандартных сделок,
– расходы на индивидуальные доработки IT‑систем под одного клиента,
– повышенную операционную и комплаенс‑нагрузку в связи со специфичным профилем операций.

Именно здесь часто искажается реальная картина: формально клиент выглядит прибыльным, но количество нестандартных запросов, ручных операций, повторных проверок и согласований «съедает» значительную часть маржи. Поэтому оптимизация стоимости услуг для клиентов банка невозможна без вдумчивого анализа именно поведенческой составляющей издержек.

Шаг 4. Риск и капитал: включаем регуляторные требования в формулу

Корректный расчёт должен учитывать не только текущие потоки доходов и расходов, но и стоимость риска:
– ожидаемые и неожидаемые потери по кредитам,
– риск‑веса активов,
– требования к капиталу по разным категориям экспозиций,
– концентрационные лимиты и нормативы ликвидности.

На этой стадии банк фактически отвечает на вопрос, какой капитал «связан» данным клиентом и какую доходность на этот капитал он обеспечивает. Во многих кейсах именно учёт регуляторных и риск‑параметров радикально меняет оценку: крупный, но высокорисковый заёмщик может быть менее выгоден, чем несколько средних компаний с более предсказуемым профилем.

Шаг 5. От отдельного клиента к портфелю

После того как налажена методика по единичному клиенту, следующий шаг — анализ портфеля. Здесь важны не только средние значения, но и структура:
– доля убыточных или слаборентабельных клиентов,
– клиенты‑«якоря», за счёт которых тянется доходность сегмента,
– кластеры с похожими поведенческими и финансовыми характеристиками.

Переход от микрорегистра к портфельному взгляду позволяет разрабатывать полноценные стратегии: изменять тарифы для отдельных сегментов, пересматривать подходы к лимитам, точечно переговариваться об условиях с наиболее капиталоёмкими клиентами. В рамках такой работы часто используется кластеризация данных и моделирование сценариев спроса при изменении цены.

Инструменты: от Excel до машинного обучения

На практическом уровне инструментарий сильно различается в зависимости от масштаба и зрелости банка. На начальном этапе многие обходятся расширенными Excel‑моделями и простыми BI‑панелями. Более продвинутые организации строят централизованные витрины данных, используют статистические модели и элементы machine learning для прогнозирования поведения клиентов, оценки вероятности дефолта и расчёта эластичности спроса к изменениям тарифов.

Для крупных корпоративных блоков особенно актуален переход к динамическому ценообразованию, когда ставка или уровень комиссии зависят не только от текущего риска, но и от полноты взаимоотношений, глубины кросс‑селла, стоимости фондирования здесь и сейчас. В таких архитектурах блоки рисков, казначейства и продаж работают на единой модели, а система в реальном времени подсказывает, какие условия для клиента приемлемы с точки зрения целевой рентабельности.

Типичные ошибки и ловушки новичков

Новички в этой теме регулярно сталкиваются с похожими граблями:
– чрезмерная детализация на старте, когда ресурсы уходят на бесконечное совершенствование модели, а управленческие решения так и не принимаются;
– игнорирование части расходов, особенно связанных с IT и операционными доработками под отдельного клиента;
– попытка использовать усреднённые ставки риска и стоимости фондирования для всех, вместо дифференциации по сегментам и продуктам;
– отсутствие «обратной связи» с бизнес‑подразделениями — когда расчёты живут сами по себе, а менеджеры по продажам продолжают ориентироваться на объём портфеля, а не на его экономику.

Избежать этого помогает поэтапный подход: сначала базовая модель и простые метрики, затем их встраивание в систему KPI, и уже потом — усложнение методики с учётом накопленного опыта.

Практическое применение: управленческие решения на основе данных

Качественная оценка стоимости клиента нужна не ради красивых отчётов. Она работает тогда, когда становится основой реальных управленческих действий. На практике это выражается в нескольких направлениях.

Во‑первых, корректируется тарифная политика: убыточным клиентам пересматривают условия, предлагают альтернативные продукты или переводят на более стандартизированные схемы обслуживания. Во‑вторых, меняется фокус продаж: акцент смещается с «гони объём» на «формируй прибыльный портфель».

В‑третьих, систематизируется кросс‑селл: на основе данных банк видит, какие продукты повышают общую доходность отношений, а какие лишь наращивают операционные издержки. В‑четвёртых, модернизируется система мотивации: KPI менеджеров связываются не только с привлечением и удержанием клиентов, но и с их вкладом в P&L.

Как встроить оценку стоимости клиента в стратегии на 2025 год и дальше

Мировой тренд в том, что оценка стоимости и рентабельности клиента постепенно становится частью единой экосистемы принятия решений. Банки переходят от статичных ежегодных калькуляций к непрерывному мониторингу, когда ключевые метрики по клиентам и сегментам доступны в режиме близком к реальному времени.

Это открывает несколько возможностей:
– оперативно реагировать на изменение рыночных ставок и стоимости фондирования;
– динамически корректировать лимиты и условия обслуживания;
– быстро выявлять клиентов, чей риск‑профиль или поведение меняются не в лучшую сторону;
– использовать сценарные модели при запуске новых продуктов и акций.

В этой логике оценка стоимости клиента перестаёт быть узкоспециализированным инструментом и становится основой культуры принятия решений — от кредитного комитета до продуктовых команд.

Дополнительные аспекты: цифровизация и ESG‑факторы

По мере цифровизации банковских процессов всё большую роль играют нефинансовые факторы. Цифровые клиенты, активно пользующиеся дистанционными каналами, зачастую создают меньшую нагрузку на операционный персонал и комплаенс, что положительно отражается на их экономике. С другой стороны, повышаются требования к кибербезопасности, непрерывности сервисов и качеству IT‑инфраструктуры, что также нужно учитывать в расходной части.

Дополнительное измерение приносит ESG‑повестка. Компании с устойчивыми бизнес‑моделями, прозрачной структурой и ответственным отношением к рискам часто оказываются более предсказуемыми заёмщиками и партнёрами. В долгосрочной перспективе это влияет не только на риск‑профиль, но и на привлекательность таких клиентов для инвесторов и регуляторов, а значит — на стратегию банка по формированию портфеля.

Как построить системный подход к рентабельности

Чтобы превратить разрозненные практики в целостную систему, банку важно последовательно выстроить несколько уровней:

1. Данные и инфраструктура: единая клиентская витрина, согласованные справочники, надёжные источники информации.
2. Модель: прозрачная и понятная методика расчёта, охватывающая доходы, расходы, риск и капитал.
3. Управление: інтеграция результатов расчётов в процессы ценообразования, лимитирования, бюджетирования и планирования.
4. Мотивация: KPI, стимулирующие не просто рост, а качественное управление портфелем.
5. Обучение: развитие компетенций сотрудников, которые принимают решения на основе новых метрик.

В таком контексте управление рентабельностью банковских продуктов и клиентов становится не разовым проектом, а частью эволюции всей бизнес‑модели.

Итоги: от расчётов к реальной выгоде

Расчёт стоимости клиента — это не «навороченный Excel ради галочки», а фундамент, на котором строится здравое развитие банка. Понимание того, какие клиенты и продукты действительно создают ценность, а какие лишь раздувают обороты и нагрузку на инфраструктуру, позволяет:

– выстраивать осмысленную тарифную политику;
– оптимизировать структуру портфеля;
– разумно распределять капитал и риск‑лимиты;
– настраивать продажи и кросс‑селл под реальную экономику;
– поддерживать устойчивую прибыльность в условиях меняющейся регуляторики и конкуренции.

Используя продуманные методы оценки прибыльности клиентов банка и постепенно развивая инструментарий — от простых моделей до продвинутой аналитики, — банк получает ответ не только на вопрос «сколько зарабатываем сейчас», но и на гораздо более важный: «как повысить доходность клиентского портфеля банка» в средне‑ и долгосрочной перспективе. Именно в этом и заключается практическая оптимизация стоимости услуг для клиентов банка и устойчивый рост их рентабельности.