Egyre közeledünk a hitelmoratórium végéhez, számos előrejelzés van arra vonatkozóan, miképpen növekszik meg a vállalati és lakossági fizetőképtelenség. Milyen várakozások vannak erre vonatkozóan Európában és Magyarországon? Lehet érdemi különbségeket kiemelni?
Győrfi Gábor: Igen, közeledünk a hitelmoratórium elméleti végéhez, de a gazdaság talpra állásának időszakában elképzelhető, hogy a kormányok meghosszabbítanak bizonyos intézkedéseket, hogy ezzel segítsék a hiteladósok egy körét az új helyzethez való alkalmazkodásban.
Így várhatóan nem fogják hirtelen leállítani a moratórium időszakát, a legsérülékenyebb hiteladósok csoportja esetében inkább egy átmeneti időszakot képzelek el.
A fizetőképtelenségre pontos adatokat nehéz meghatározni, különösen az ehhez hasonló hitelmoratóriumos időszakokban, amikor a bankok csak limitált hozzáféréssel bírnak ügyfeleik megváltozott fizetőképességének, fizetési hajlandóságának és vásárlási szokásainak felméréséhez. A bankoknak így akár a legrosszabb forgatókönyvre is fel kell készülniük. Az EKB igyekezett becslést adni arra vonatkozóan, mennyire vannak felkészülve az eurózóna bankjai a nem teljesítő hitelek felfutására, de az előrejelzési lehetőségek meglehetősen korlátozottak, több nagyobb európai bankpiaci szereplő még nem látja, mire számítson, így felkészülni is nehéz bizonytalan jövőbeni kimenetekre.
![](https://cdn.portfolio.hu/articles/images-o/g/y/o/gyorfy-gabor-qualco-447108.jpg)
Vállalati oldalon mely szektorokban látják a legnagyobb kockázatát a fizetésképtelenségnek? Miért éppen ezekben? Mely országok bankjai vannak leginkább kitéve ezeknek a sérülékeny szektoroknak?
Gy. G.: A koronavírus miatti lezárásoknak egyértelmű hatása volt az olyan jól látható szektorokra, mint a turizmus, ezen belül is a hotelpiac, az éttermek és azok beszállítói. Ezeken kívül is lehet azonban számos olyan szektor, ahol inkább az adott vállalat mérete jelenti a nagyobb kockázatot, mintsem a szektor, amelyben működik. A vásárlói szokások csak kis mértékű változása is könnyen romba dönthet családi vállalkozásokat, kkv-kat, függetlenül attól, milyen szektorban tevékenykednek. Az egyes kormányoknak országonkénti és szektoronkénti intézkedésekkel szükséges minél hamarabb fellépniük az ehhez hasonló, sérülékenyebb szegmensek kimentésére.
Lakossági oldalon mi a tapasztalat, mennyire kell félni a tömeges hitelbedőlésektől? Mennyiben mérsékli a kockázatokat a pandémia idején felhalmozott megtakarítás a háztartásoknál?
Gy. G.: Egyértelműen nagy a kockázat lakossági oldalon is,
ez esetben a hitelbedőlések mértéke még a megtakarítások szintjét is meghaladhatja.
A moratóriumok lejárta után éppen a társadalom azon szegmensei alkotják majd a bankok hitelportfólióinak legsérülékenyebb részét, akik a megtakarítások és likvid források hiánya miatt fordultak a pénzintézetekhez kölcsönért. Azok, akiknek biztosabb jövedelmi forrása és megtakarítása van, nagyobb eséllyel fogják tudni visszafizetni adósságaikat a moratóriumot követően is.
Persze a fenti logikát még jelentősen átrajzolhatják a fogyasztók vásárlási és fizetési szokásaiban és preferenciáiban beálló változások. Értem itt ez alatt azt, hogy ezeket például a koronavírus miatti lezárások miatt az online vásárlások előtérbe kerülése illetve a családi beruházások (a tartós fogyasztási cikkektől a nyaralásig) időzítésének és sorrendjének újratervezése is nagyban befolyásolhatja.
Milyen hatékony technológiákkal dolgoznak ma a követeléskezelők? Mennyiben tud segíteni például a gépi tanulás az NPL-portfóliók hatékonyabb kezelésében, illetve a fizetőképtelen ügyfelek számának csökkentésében? Előrejelzésre is jó lehet egy ilyen megoldás?
Gy. G.: Az mára már világossá vált, hogy nagy potenciál rejlik a technológiai és különféle analitikai módszerekkel megtámogatott követeléskezelési rendszerekben. A meglévő (moratórium előtti időszakból örökölt) nem teljesítő hitelportfólió mellett arra számítunk, hogy sok lesz az újonnan bedőlő hitel is a portfóliókban, a bankoknak rövid időn belül kellően fel kell tudniuk készülni az új hiteladósaik jellemzőiből, viselkedési mintázataikból. Az ilyen változásokkal és kockázatokkal teli időszakban nincs idő a lassú reakciókra, hezitálásra, kísérletezgetésre – gyors és erős döntések kellenek. Ehhez pedig a támogató technológiai és adatfeldolgozási háttér alapvető szükséglet. Az ügyfelek anyagi helyzetének és viselkedési szokásának gépi tanulással való modellezése, előrejelzése nagy segítséget adhat a költséghatékonyabb stratégiák megvalósításához. Ez a hiedelmekkel ellentétben nem jelenti az ügyfelektől eltávolodást, sőt, sokkal személyre szabottabb kezeléssel és ügyintézéssel találkozhatnak általa az adósok. A technológiavezérelt követeléskezelés pozitívumai eddig is ismertek voltak, de a mostani nehéz időkben láthatóbb és kézzelfoghatóbb lesz, mint eddig valaha.
![](https://www.portfolio.hu/public/portfolio/instructors/gyorfi-gabor-671.jpg)
Címlapkép: Getty Images