Гадание на скоринговой гуще

Заполните анкету
  • Получите решение по кредиту за 1 час!
  • Наши консультации и услуги бесплатны!
  • Ваша анкета отправится сразу в 5 лучших банков!
Заполните анкету за пять минут и получите одобрение не выходя из дома!
Подбор кредита онлайн:

16.06.2008


В последнее время все больше отечественных банков применяют для оценки платежеспособности клиентов скоринговые системы. Однако используемые ими программы пока несовершенны: они, например, могут отказать в кредите весьма состоятельному клиенту только потому, что уровень его зарплаты выходит за рамки, установленные в программе.

Хорошая зарплата, высокая должность, положительная кредитная история и наличие недвижимости в собственности еще не являются гарантией того, что потенциальный клиент получит ссуду в банке. Между ним и заветным кредитом встает скоринг — автоматическая система анализа кредитных заявок, которая предназначена для того, чтобы отсекать мошенников и тех, кто не сможет вернуть деньги банку. Но несмотря на холодный расчет и отсутствие предвзятого отношения, компьютеризованная система достаточно часто ошибается. «Безусловно, такая проблема наверняка существует, так как качество статистической информации в стране весьма низкое», — признает директор по розничным рискам НБ «Траст» Александр Соколов. Конечно, ни одна скоринговая модель не в состоянии однозначно отделить платежеспособных заемщиков от неплатежеспособных, и нельзя этого ожидать, отмечает эксперт. Отсекая «дефолтников», система, естественно, «забракует» и часть хороших заемщиков, весь вопрос в пропорции. «Если из 100 пришедших клиентов 60 не вернут долг, и при этом вы не знаете, кто именно, но с вероятностью 95% знаете, что их будет именно 60, вряд ли станете кредитовать эту сотню, имея отрицательное математическое ожидание по доходности, если, конечно, ваша эффективная ставка не 1000% годовых», — заключает Соколов. «Все зависит от предсказательной силы карты. Как правило, карты, профессионально сделанные банком на основе собственных данных, становятся более успешными при разделе заемщиков на «потенциально плохих» и «потенциально хороших», — добавляет заместитель директора департамента розничного бизнеса Росбанка Алексей Кордичев.

Скоринговая программа построена таким образом, чтобы уличить потенциального заемщика в обмане. Для этого используются как классические способы (задается один и тот же вопрос в разных формулировках), так и более сложные схемы, основанные на статистических данных. Например, согласно данным, заложенным в скоринговую систему одного из средних российских банков, начальник отдела продаж в среднего размера компании не может получать более 60 тыс. рублей в месяц. Если он укажет большую сумму, то система посчитает, что ее пытаются обмануть, и с большой долей вероятности откажет в выдаче кредита.

Естественно, что у подавляющего большинства банков, пользующихся скоринговой системой, построенной на основе собственных статистических данных, размер «честных» зарплат для одного и того же человека может отличаться. Однако проблемы, с которыми сталкиваются заемщики, схожи — например, рядовому сотруднику компании получить кредит проще, чем его начальнику. Логика здесь достаточно проста: сотруднику в случае увольнения всегда легче устроиться на ту же зарплату на новую работу. В то же время начальнику всегда сложнее устроиться на аналогичную должность и сопоставимую зарплату. В категорию «рискованных» заемщиков в скоринговых системах также попадают и предприниматели: ведь их доход и его стабильность банку значительно сложнее оценить, нежели «кредитный рейтинг» рядового сотрудника какой-нибудь крупной компании.

Минус 100 баллов за развод

Потенциальному заемщику, обратившемуся в банк, предстоит заполнить анкету, которая включает в себя сведения о работе, месте жительства, семейном положении, собственности и так далее. В большинстве банков эта анкета является стандартной. Каждому из ответов скоринговая система присваивает баллы. У большинства банков система подсчета различна, но есть и общие моменты, например, разведенный человек, как правило, получает наименьший балл по графе «семейное положение». Банки для оценки каждого параметра анкеты используют шкалу от 1 до 100 или от 1 до 10. Например, семейное положение влияет на качество общей оценки заемщика на 10%. Если человек женат в первый раз, то ему присваивается наивысший балл — 100 или 10 (в зависимости от шкалы отдельно взятого банка). Затем полученную оценку умножают на вес этого показателя в общем рейтинге кредитоспособности (как уже было сказано, в этом случае 10%), и полученные 10 баллов (при шкале 100) уходят в общий результат по заемщику. Если клиент холостой, то ему присваивается уже не 100, а 50 баллов, и в общий зачет идет 5 баллов. В итоге, когда будут суммированы все показатели, клиент получает общую оценку. Как правило, «проходным» порогом является 75 баллов из 100 возможных. Если человек набрал меньше 75, он кредит не получит, а если 75 или 100 (в последнем случае возникают сомнения в его честности), решение принимается кредитным отделом.

У разных банков отличается не только система подсчета, или присвоения баллов, но и сами представления о том, что такое скоринг. В некоторых банках «скорингом» называют оценку потенциального клиента «на глаз»: его банковский клерк оценивает по внешнему виду, поведению и прочим внешним признакам, никто не занимается сложными математическими вычислениями и суммированием баллов. Это сродни гаданию на кофейной гуще, и рассчитывать на низкие проценты при подобном подходе тоже не приходится — возможные риски ошибки и последующего невозврата денег банк закладывает в стоимость обслуживания долга. «Скоринг — это статистика и математика, и, к сожалению, менеджмент далеко не всех банков понимает, что это такое и как он работает, а все, что непонятно, всегда вызывает подозрения. Вспомните, древние люди боялись огня и обожествляли его, а в средние века на кострах сжигали астрономов», — поясняет директор по розничным рискам НБ «Траст» Александр Соколов. А если прибавить к этому еще и затраты денег и человеко-часов, которые необходимы для создания собственной системы, то становится понятным, почему многие банки отказываются от внедрения подобных программ. В других банках баллы считают вручную, у третьих — уже есть автоматизированные системы, которые способны осуществлять скоринг со скоростью до 200 заявок в секунду.

Свой — чужой

Способ оценки кредитоспособности клиента «на глаз», как и подсчет баллов вручную, настоящим скорингом назвать нельзя. Будущее, безусловно, за автоматизированными системами. Но и среди них есть много различий — в первую очередь, по разработчикам. Обзавестись скоринговой программой можно несколькими различными способами: купить уже готовую систему за рубежом и адаптировать ее к работе в России, сделать программу силами собственных сотрудников, а также заказать ее у специализированных компаний, которые напишут программу на основе статистических данных отдельно взятого банка. У всех этих способов есть свои преимущества и свои недостатки.

«Мы используем лучшие наработки как отечественных, так и зарубежных специалистов, — рассказывает заместитель директора департамента рисков потребительского кредитования МБРР Александр Митрохин. — И дело тут не в патриотизме или его отсутствии. Скоринг основывается на прошлых данных, а они у банка, естественно, собственные. Что касается построения оптимальных моделей, основанных на этих данных, то здесь работают как российские, так и международные стандарты».

«На этапе выбора решения для скоринга мы отказались от использования заимствованных моделей и создали свою собственную, с учетом индивидуальности банка и специфики его продуктов», — говорит первый вице-президент Собинбанка Сергей Иванов. «Мы собрали команду для разработки скоринговых моделей, которые базируются на собственных данных банка, то есть учитывают внутреннюю специфику операционных процессов, а также региональные особенности и прочие нюансы, присущие именно нашему банку», — в свою очередь отмечает заместитель директора департамента розничного бизнеса Росбанка Алексей Кордичев.

У подобного подхода целый ряд преимуществ: для адекватной работы заявочного скоринга (application scoring) необходимо, чтобы он был сделан на реальных данных не просто конкретной страны, но и конкретного банка, и даже более того — данных, полученных в сходных условиях работы. Особенно, если в нем наряду с общими данными (пол, возраст, статус клиента и т. п.) используются такие важные, но при этом сильно зависящие от конкретного банка факторы, как результаты проверки кредитной истории, проверки по «черным спискам», результаты верификации и так далее. Важна в том числе и общая стратегия банка, отлаженность его бизнес-процессов, ориентированность на определенные группы клиентов. «Ни одна модель, разработанная на данных, отличных от данных конкретного банка, не будет работать, при этом не важно, кто компания-разработчик — международная корпорация или небольшая российская фирма (именно «не будет работать», а не «будет эффективно работать» — это важно)», — резюмирует Александр Соколов из НБ «Траст». Однако у такого подхода есть определенный недостаток — высокая цена. Этот аспект актуален лишь для мелких и средних банков, крупные предпочитают потратиться, чтобы в дальнейшем не иметь проблем.

«Сложно сказать, какой системе сегодня стоит отдать предпочтение — российской или зарубежной. Безусловно, у иностранных разработок есть ряд преимуществ. Они создавались на основе многолетнего опыта ведения розничного бизнеса и развивались в течение длительного времени», — считает директор департамента розничного бизнеса Московского Кредитного Банка (МКБ) Людмила Салигина. Ее банк использует скоринговую систему, адаптированную к анализу клиентов именно МКБ. Заместитель директора департамента рисков потребительского кредитования Александр Митрохин считает, что у подходов иностранных компаний к построению процесса принятия кредитного решения есть свои неоспоримые преимущества: «Прежде всего это технологичность, новаторские подходы и конечно же бренд и накопленный опыт, который иностранные консультанты привносят в текущую работу финансовых институтов. На сегодняшний день МБРР определился с кандидатурой такой компании и предполагает начать активную работу, направленную не только на внедрение скоринговых моделей, но и на построение автоматизированного процесса принятия решения по кредитам в целом».

Неуловимый клиент

Где бы ни была заимствована методика скоринга, у всех систем есть общие недостатки или, вернее сказать, при их эксплуатации неизбежно возникают сложности. У некоторых программ весьма низкое качество скоринга — например, отсеивает слишком много или отсеивает не тех. «Причина здесь, возможно, в «изначально плохих статистических данных — они могут быть «грязные», в малом количестве, недостаточно структурированные, неадекватный состав факторов, плохой состав справочников и так далее», — перечисляет Александр Митрохин (МБРР).

К сложностям использования всех без исключения скоринговых систем можно отнести и необходимость постоянного обновления данных. Согласно статистическим данным, средняя зарплата россиян за последний год выросла более чем на 25%. При этом динамика в различных отраслях неравномерна — зарплаты госслужащих в последнее время растут быстрее, чем в частном секторе, а у нефтяников — быстрее, чем у банкиров. В этой связи параметры, заложенные в скоринговые системы, необходимо постоянно пересматривать. «Мы ежемесячно мониторим работу скоринговых карт и примерно раз в полгода пересматриваем их», — рассказывает Алексей Кордичев. «Существует определенный период валидации (настройки) каждой скоринговой стратегии, он меняется от 1 до 6 месяцев, в зависимости от типа стратегии и объема новых данных; при проведении валидации автоматически учитываются изменения всех значимых переменных», — добавляет Александр Соколов. «На параметры оценки из внешних факторов влияет только прожиточный минимум, который увеличивается в связи с инфляцией. Все остальные критерии зависят только от доходов клиента и его текущих расходов, по мере изменения которых корректируется и доступный кредитный лимит», — не соглашается Людмила Салигина. Однако в конечном счете все зависит от конкретной, отдельно взятой скоринговой системы и параметров, которые банк считает для себя наиболее существенными.

Цена карьерного роста

Если вам по той или иной причине отказали в одном банке, это вовсе не значит, что откажут и в другом. «Человеку могли отказать просто потому, что до него так и не смогли дозвониться или в разговоре с сослуживцами о нем выяснили негативную информацию», — поясняет Александр Митрохин из МБРР. «Не бывает плохих и хороших клиентов вообще, бывают клиенты подходящие и не подходящие для данного конкретного банка. Это как с выбором спутницы или спутника — если вам отказала одна женщина, это же не значит, что вы плохой человек и навсегда останетесь в одиночестве», — добавляет Александр Соколов из НБ «Траст». «У каждого банка есть портрет идеального заемщика с четко заданными параметрами. Клиенты, которые этим характеристикам не соответствуют, чаще всего получают отказ», — резюмирует Людмила Салигина из МКБ. Есть и другая сторона медали. Многие скоринговые системы в состоянии оценить только нынешнее положение клиента. Но ведь важно знать, как будет действовать человек в случае возникновения каких-либо проблем. К примеру, обладатель хорошего дохода, но редкой профессии может на некоторое время остаться без заработка и соответственно не вносить выплаты по кредиту. В то же время клиент с небольшим стажем и невысоким текущим доходом может стать желанным заемщиком для многих банков, если у него хорошее образование и перспективы карьерного роста. Некоторые западные банки уже сейчас используют систему оценки платежеспособности заемщика, основанную на перспективах его карьеры. Соответствующим образом рассчитываются платежи: вначале он платит меньше, а со временем, когда начинает зарабатывать больше — пропорционально растут и расходы на обслуживание долга. Но до таких высот отечественным банкам пока еще далеко, хотя некоторые иностранные кредитные организации уже заявили о намерении представить данный продукт в России.

Определение

Скоринг (англ. scoring — подсчет очков) — это процесс оценки заемщика банком, в ходе которой на основании данных, предоставленных потенциальным клиентом в анкете, банк принимает предварительное решение о предоставлении займа или об отказе в нем. Особенностью данной системы является то, что в процессе скоринга клиенту на основании его ответов в анкете начисляются баллы, и в зависимости от их суммы принимается решение по кредитной заявке

Советы потенциальным заемщикам

1. Реально оценивайте свою способность обслуживать кредит на протяжении всего срока договора. испортить кредитную историю очень просто. Например, просрочив выплаты по кредиту на покупку чайника, заемщик навсегда испортит себе кредитную историю (практически вся информация сейчас передается в бюро кредитных историй) и уже никогда не сможет взять кредит на что-то более существенное

2. Тщательно взвешивайте свое намерение взять кредит, не принимайте решение в состоянии эмоционального возбуждения

3. Пишите правдивую информацию в анкете, банк все равно очень многое будет проверять и в случае, если обнаружит ложь, откажет в кредите, каким бы хорошим ни казался ему потенциальный заемщик

4. Относитесь к получению кредита как к равноправной сделке с банком, а не как к возможности получить «легкие» деньги: в условиях всеобщей информатизации обман банка сегодня может сильно осложнить жизнь в будущем

Примерная схема скоринга

(оценка каждого фактора в баллах)

1. Возраст:

— менее 20 лет — 20;

— 20—25 лет — 38;

— 25—30 лет — 70;

— 30—35 лет — 82;

— 35—50 лет — 95;

— 50—60 лет — 110;

— более 60 лет — 25.

2. Семейное положение:

— холост (не замужем) — 110;

— женат (замужем) — 150

— женат, но живет раздельно — 65;

— разведен(а) — 90;

— вдовец (вдова) — 85.

3. Количество детей:

— нет — 100;

— один — 75;

— два — 55;

— три — 30;

— более трех — 10.

4. Сфера деятельности:

— госслужба — 110;

— частный сектор — 170;

— учащийся — 80;

— пенсионер — 30.

5. Квалификация:

— нет — 10;

— вспомогательный персонал — 35;

— специалист — 85;

— служащий — 100;

— руководящий работник — 140.

6. Стаж работы:

— до 1 года — 20;

— до двух лет — 40;

— до трех лет — 65;

— до пяти лет — 90;

— более пяти лет — 130.

7. Среднемесячный доход (в рублях).:

— менее 5000—15;

— 5000—15 000—65;

— 15 000—25 000—110;

— 25 000—50 000—190;

— более 50 000—210.

Кредит получит тот, кто наберет не менее 700 баллов!

Основные этапы проверки:

• заведение заявки, проверка документов и согласование параметров кредитной сделки;

• предварительная оценка клиента кредитным инспектором при непосредственном контакте;

проверка кредитной истории (по внутренним и внешним «черным спискам», «белым спискам», запросам в бюро кредитных историй и т. п.);

• верификация (проверка) сведений, указанных в анкете о прописке, работе, доходах и т. п.;

• оценка экономической способности клиента обслуживать запрошенный кредит; возможные корректировки параметров кредита;

• формирование итогового решения;

• окончательное подписание у лица, принимающего решение, в соответствии с уровнем предоставленных полномочий;

Максим ЛОГВИНОВ

Источник: Компания

 

Посмотрите как мы работаем
cd cd ee