Что такое скоринг и как он работает. Кредитный скоринг и экспертная оценка кредитоспособности заемщика Кредитный рейтинг и скоринговая модель

Оценка кредитоспособности клиента проводится в кредитном отделе банка на основе информации о способности клиента получать доход, достаточный для своевременного погашения кредита, о наличии у заемщика имущества, которое при необходимости может служить обеспечением выданного кредита, и т.д. Кроме того, банковский работник обязан анализировать рыночную конъюнктуру, тенденции ее изменения, риски, которые испытывают банк и его клиент, и прочие факторы. Источниками информации об индивидуальном заемщике могут быть сведения с места работы, места жительства и т.п.

Оценка кредитоспособности физического лица основана на соотношении запрашиваемой заемщиком ссуды и:

Личного дохода заемщика;

Общей оценке финансового положения заемщика;

Стоимости его имущества;

Состав семьи;

Личностные характеристики;

Кредитная история.

При оценке кредитоспособности физических лиц банки, как правило, руководствуются своими внутренними нормативными документами. Однако, можно выделить 4 основных метода оценки кредитоспособности физического лица коммерческим банком:

1. Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности;

2. Оценка кредитоспособности по платежеспособности (уровню дохода)

3. Оценка кредитоспособности по кредитной истории;

4. Андеррайтинг.

Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности

Во всех странах с развитой системой финансовых услуг кредиты выдаются только тем заемщикам, кто прошел специальную процедуру оценки кредитоспособности, называемую кредитным скорингом. В настоящее время многие российские банки применяют формальный подход к оценке кредитоспособности физических лиц. Данный подход основывается на определении возможности погашения кредита, исходя из размера дохода клиента. Решение вопроса о предоставлении кредита и рассмотрение условий кредитования осуществляются кредитным комитетом банка. При этом данные решения основываются на субъективном мнении отдельных членов кредитного комитета о риске кредитования отдельных категорий физических лиц и не всегда отражают реальной картины. Решить названные проблемы возможно с помощью аналитических методов обработки данных, реализующих скоринговый механизм оценки кредитоспособности заемщиков.

Кредитный скоринг - быстрая, точная и устойчивая процедура оценки кредитного риска, имеющая научное обоснование.

Скоринг является математической или статистической моделью, которая соотносит уровень кредитного риска с параметрами, характеризующими заемщика - физическое или юридическое лицо. Моделей скоринга множество, каждая из них использует свой набор факторов, характеризующих риск, связанный с кредитованием заемщика, и получает в результате пороговую оценку, которая и позволяет разделять заемщиков на «плохих» и «хороших». Смысл кредитного скоринга заключается в том, что каждому соискателю кредита приписывается свойственная только ему оценка кредитного риска. Сравнение значения кредитного скоринга, полученного для конкретного заемщика, со специфичной для каждой модели скоринга пороговой оценкой помогает решить проблему выбора при выдаче кредита, разделяя заемщиков на два класса (тех, кому кредит выдать можно, и тех, кому он «противопоказан»). Применение кредитного скоринга дает банкам следующее:

Уменьшение риска невозврата кредита, сокращение числа «плохих» кредитов и, соответственно, снижение уровня просроченной задолженности;

Увеличение кредитного портфеля за счет сокращения количества субъективных отказов по кредитным заявкам;

Ускорение процесса принятия решений о выдаче кредита;

Возможность создания специфических кредитных продуктов на основе анализа рыночных ниш;

Помощь кредитным инспекторам и аналитикам, предоставляя им информационную поддержку в принятии решений.

Задача оценки кредитоспособности физических лиц является неформализованной задачей. Для решения данной задачи целесообразно применять гибридные экспертные системы. Задача оценки может быть представлена в виде :

где M - комплексная оценка объекта; X - набор показателей, характеризующих состояние объекта; K - набор критериев, по которым оцениваются значения показателей и рассчитывается М (критерии могут быть количественными или качественными, это зависит от характера показателей деятельности объекта); F - некоторая функция, по которой на основе значений первичных показателей и критериев можно получить обобщенную оценку объекта. Функция неформализована и может быть не до конца известной. Для решения задачи оценки необходимо восстановить вид функции F. Применение гибридной модели подразумевает декомпозицию задачи на подзадачи.

Разработанная модель скоринговой системы состоит из пяти блоков (см.рисунок1):

1) социальное положение;

2) экономическое положение;

3) имущественное положение;

4) параметры кредитной сделки;

5) оценка деловой репутации.

Каждый блок модели характеризуется соответствующим набором показателей (факторов), определяющих состояние клиента-заемщика с различных сторон, и методом решения (смотрите рисунок 1-6). Значения показателей определяются на основании анкеты заемщика (таблица 2) и заключения службы безопасности банка. Значение каждого блока модели определяется одним из доступных методов решения, а именно:

Формулой;

Нейронной сетью;

Продукционной экспертной системой.

Таблица 2. Пример формы анкеты заемщика (в скобках указаны баллы)

Рисунок 1 - Модель (дерево) скоринговой системы оценки физических лиц на основе гибридных экспертных систем

В блоках «Социальное положение» и «Экономическое положение» в качестве метода решения используется нейронная сеть, так как в данных узлах невозможно однозначно определить степень влияния входящих в данные блоки факторов на итоговый показатель. Кроме того, для обучения нейронной сети в данных узлах имеется значительная выборка данных (см. рисунок 2, 3).

Рисунок 2 - Блок «Социальное положение» модели скоринговой системы

Рисунок 3 - Блок «Экономическое положение» модели скоринговой системы

В блоках «Имущественное положение» и «Оценка деловой репутации» целесообразно использовать продукционную экспертную систему. Данный метод позволяет получить значения названных блоков с помощью правил, аналогичных рассуждению экспертов (см. рисунок 4).

Рисунок 4 - Блок «Имущественное положение» модели скоринговой системы

Рисунок 5 - Блок «Оценка деловой репутации» модели скоринговой системы

В блоке «Параметры кредитной сделки» методом решения является формула (см. рисунок 6). Данный блок служит для комплексной оценки кредитоспособности физического лица посредством определения его платежеспособности (кредитоспособности на основе доходов) и максимального размера предоставляемого ему кредита. Использование данного узла (или блока) в разработанной скоринговой модели позволяет сочетать традиционный подход к определению кредитоспособности и качественно новый, основанный на гибридной экспертной системе.

Рисунок 6 - Блок «Параметры кредитной сделки» модели скоринговой системы

Итоговая оценка кредитоспособности физического лица определяется по формуле :

Z = 0,15X1 + 0,3X2 + 0,25X3 + 0,3X4 ,

где Z - оценка кредитоспособности; X1 - социальное положение; X2 - экономическое положение; X3 - имущественное положение; X4- оценка деловой репутации; 0,15, 0,3, 0,25,0,3 - весовые коэффициенты соответствующих факторов риска, определяющих кредитоспособность заемщика.

Работа скоринговой системы оценки физического лица должна осуществляться в режиме «черного ящика». Все данные, необходимые для анализа (из справки о заработной плате, анкеты заемщика), вносятся в АБС банка. Для оценки кредитоспособности заемщика список показателей и их значения передаются в аналитический блок, который по результату анализа по настроенному «дереву решения» возвращает в АБС банка категорию качества заемщика. Данная схема представлена на рисунке 7. Для кредитного инспектора, подготавливающего заключение о предоставлении кредита, процесс анализа представлен толь ко в виде присвоенной клиенту категории качества (вероятности дефолта заемщика), на основании которой производится корректировка суммы кредита, либо отказ в кредитовании. Кроме того, в зависимости от присвоенной клиенту категории качества возможно предоставление банку рекомендаций по условиям кредитования (по сумме кредита, сроку кредитования, величине обеспечения возврата кредита). Для решения поставленной задачи необходим универсальный гибридный инструмент, включающий в себя механизмы формирования и настройки дерева решений, различные методы анализа информации, механизмы предобработки данных.Предложенный механизм оценки кредитоспособности физического лица реализованв аналитической информационной системе

Данный подход к оценке кредитоспособности в условиях российской действительности встречает следующие проблемы:

В настоящее время в России отсутствует достаточный объем доступной для исследования информации о кредитоспособноститой или иной группы населения, то есть отсутствует так называемое «кредитное кладбище»;

Кредитоспособность физического лица зависит не только от его наблюдаемых характеристик, но и общей макроэкономической ситуации;

Значительный рост волатильности доходов заемщиков при росте их по абсолютной величине;

В России кредитоспособным является физическое лицо, не только выполнившее свои обязательства, но и заменившее обязательства перед одним кредиторами на обязательство перед другими;

Решения, принятые с использованием системы кредитного скоринга ранее, влияют на решения, принимаемые данной или другой системой впоследствии.

Стабильная работа банка зависит от количества кредитных заявок и сумм средств, возвращённых заемщиками. Любое банковское учреждение заинтересовано в том, чтобы выданные деньги не просто вернулись своевременно, а принесли максимальную прибыль. Перед выдачей ссуд и займов сотрудники проводят проверку клиента, анализируя кредитные риски и платежеспособность. Для этого используется скоринговая оценка кредитоспособности физического лица.

Суть системы

Наиболее распространенный и достоверный способ оценки благонадежности клиента, используемый банками, - скоринг. В переводе с английского этот термин означает подсчет количества очков в автоматизированном режиме.

Он применяется в ряде стран, позволяет проанализировать информацию о заемщике, опираясь на его кредитную историю и совокупность показателей. Система рассматриваемых характеристик позволяет избежать тех неточностей и ошибок, которые случаются в работе кредитных инспекторов. Человеческий фактор часто становится причиной выдачи кредита неблагонадёжным клиентам.

Проверка позволяет получить конкретный score-показатель, характеризующий степень риска по отношению к конкретному лицу. Это значение сравнивают со значением линии безубыточности. Показатель, превышающий установленный порог, дает клиенту шанс на вынесение положительного решения. Если значение не дотягивает до порогового, банк откажет.

Система скоринговой оценки характеризуется определенной сложностью. Она требует изучения нескольких критериев и показателей:

• данные из паспорта, прописка и адрес фактического проживания, доступные контактные телефоны (это первичная оценка с идентификацией клиента, которая позволяет сразу отсеять людей с просроченными документами или предоставивших заведомо ложную информацию);
• пол, возраст человека, его семейное положение, наличие несовершеннолетних детей или других иждивенцев, трудовой стаж и сведения с последнего места работы;
• стабильная платежеспособность (проверка на основании текущего финансового состояния, предоставленных документов с указанием официальной заработной платы ежемесячно);
• кредитная история - информация берется в бюро кредитных историй, учитываются своевременность погашения займов и просрочки, количество обращений в банки и отказы.

Несовершеннолетних детей скоринговая система рассматривает как негативный фактор, поэтому понижается итоговый бал, учитываемый при принятии решения банком.

Кроме того, если обнаружится один или более отказов при обращении в финансовые организации, это негативно повлияет на рассмотрение заявки.

Немаловажный критерий - действующие обязательства и невозвращенные кредиты. Если таковые имеются, банк может понизить сумму кредита, первоначально указанную в заявке, или вовсе отказать.

Преимущества и недостатки

Банки активно редактируют и совершенствуют используемые скоринговые модели оценки кредитоспособности заемщика. Выявляются неточности, вносятся коррективы в зависимости от того, в который раз клиент обращается в банке с намерением получить кредит.

Например, в отношении лиц, которые впервые подают заявку, скоринг оказывается недостаточно достоверным и информативным. Поэтому здесь невозможно обойтись без участия кредитного эксперта и лично проводимой им проверки. Кредит может быть оформлен, но на условиях повышенной процентной ставки и небольшой суммы займа. Так банк перестраховывается и открывает кредитную историю на будущее, на основании которой в дальнейшем может проводиться и скоринговая оценка.

К преимуществам такой оценки можно отнести:

• минимизация риска невозврата выданных сумм;
• возможность принятия быстрого и обоснованного решения по оформлению ссуды;
• эффективное управление кредитным портфелем;
• сокращение времени на обучение и формирование кредитного дела;
• возможность провести экспресс-оценку в присутствии заявителя и оценить его шансы на получение кредита.

Специалисты, работающие над улучшением скоринговой модели, периодически расширяют и меняют оцениваемые критерии в отношении клиентов. Такой подход в работе банков позволяет составлять комплексную базу данных о клиенте, которая ускорит процесс принятия решения и поможет оценить динамику как конкретного кредитного счета, так и всей истории в целом.

Процедура оценки

В разработанных моделях скоринговой оценки присутствует 5 обязательных блоков характеристик. Каждый из них включает комплекс факторов, которые позволяют проанализировать и оценить клиента со всех сторон. Решение о выдаче кредитов выносится на основании изученных анкетных данных заемщика и заключения, которое выносит служба безопасности. Система скоринга изучает 5 основных блоков:

• социальный статус;

• социальный статус;
• экономическое положение (официальные и дополнительные источники денежных средств, ценные бумаги, прибыль от сдачи в аренду имущества, дивиденды по вкладам);
• имущественное положение (все виды собственности, дачные участки, автомобили, яхты, а также наличие страховки);
• параметры планируемого кредита (сумма, срок кредитования, первоначальный взнос, данные о поручителях);
• оценивание деловой репутации (наличие исполненной или неисполненной судимости, предъявление гражданских исков к клиенту, частота подачи заявок в другие банки и одновременное оформление займов в нескольких учреждениях).

Значения по всем блокам вычисляются разными методами: по формуле, при помощи нейронной сети или по продукционной экспертной системе. Итоговая кредитоспособность может быть определена по формуле: Z = 0,15X1 + 0,3X2 + 0,25X3 + 0,3X4 (Z - полученная оценка, Х1 - социальный статус, Х2 - экономическое положение, Х3 - имущественное положение, Х4 - деловая репутация). Присутствующие в формуле числовые обозначения являются коэффициентами факторов риска, которые помогают определить степень кредитоспособности.

Скоринг осуществляется в скрытом режиме. Вся информация вносится в аналитический блок, который работает по настройкам используемого «дерева решений». После сделанных автоматических вычислений система передает кредитному инспектору полученные значения. На основании этого определяется категория «качества» конкретного клиента и вероятность его «дефолта». Кроме того, на основании скоринг-анализа могут быть даны рекомендации банку о сумме, сроках и других параметрах кредита.

Стоит учитывать, что кредитоспособность клиента зависит не только от индивидуальных параметров и их оценки, но и от общей макроэкономической ситуации в государстве.

Виды методик

В кредитной банковской практике существует несколько способов проведения скоринговой оценки. В зависимости от этого выделяют следующие модели анализа:

• fraud-скоринг - процедура вычисления лиц-мошенников, удавшимся пройти предыдущие этапы тестирования, в каждом банке используется своя система, которая является коммерческой тайной компании;
• application-скоринг - стандартная модель оценивания платежеспособности и надежности заемщика на основании данных анкеты и подсчета количества баллов;
• behavioral-скоринг - анализ возможных изменений платежеспособности клиента, его отношения к кредиту, что может повлиять на окончательную сумму;
• collection-скоринг - работа, которая проводится по возвратам, процедура применяется к проблемным клиентам, неоплаченным задолженностям, включает как предупреждение, так и передачу дела в суд или коллекторам.

Кроме того, банки проводят дополнительную работу с клиентами, выявляя другие потребности и получая возможность предложить какие-либо банковские продукты. Это стадия предпродажной оценки потенциального заемщика. В маркетинговый анализ также входит изучение вероятности того, что клиент согласится с предложенными условиями кредитования. На будущее банк оценивает риски прекращения любых отношений с клиентом по его инициативе.

Скоринговая система проверки похожа во многих финансовых компаниях мира. Поэтому каждый клиент имеет возможность предварительно проверить собственную кредитную историю и сэкономить время при оформлении заявки.

Если в одном банке получен отказ, следует осторожно подавать документы в другие компании. Чем больше отрицательных решений, тем меньше вероятность получения займа, так как рейтинг физического лица резко снижается.

Понятие скоринговой оценки кредитоспособности клиентов

Определение 1

Скоринг – это статистическая либо математическая модель, с помощью которой используются данные кредитных историй клиентов банк, и в конечном итоге имеется возможность рассчитать вероятность того, что очередной потенциальный ссудозаёмщик вернет полученные средства в срок.

Такая методика оценки заёмщика является взвешенной суммой определённого набора характеристик в очень упрощенном виде. Это необходимо для формирования сводного показателя. Этот показатель далее сравнивается с так называемой линией безубыточности.

Такая оценка платёжеспособности заёмщика нужна для определения интегрального показателя каждого потенциального клиента, и полученный результат необходимо сравнивать с вышеупомянутой линией (соответственно, кредит смогут получить лишь те заёмщики, у которых данный показатель выше линии безубыточности).

Обычно в национальной экономике банки используют адаптированные модели скоринговых оценок кредитоспособности физического лица, которые приспособлены к российским условиям.

Сначала дается предварительная оценка возможности получения ссуды, основанная на данных анкет-заявлений кредитозаёмщиков. По результатам заполненных анкет-заявлений подписываются протоколы оценок возможности предоставления кредитов.

Пример 1

Если размер баллов меньше 30, в протоколах фиксируется отказ в предоставлении кредита, если же было набрано больше 30 баллов, то на следующем этапе риск оценивают более тщательным образом с учётом дополнительных опросов.

Преимущества и недостатки скоринговой оценки кредитоспособности

Скоринговые методики и модели позволяют:

• снизить риск невозврата кредита;
• принять решения по выдаче кредита быстро и беспристрастно;
• позволяют эффективно управлять кредитным портфелем;
• не нужно затрачивать много времени на обучение сотрудников кредитного отдела;
• есть возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии клиента.

К ограничениям скоринговой мотодики следует отнести то, что она может применятся только в отношении информации о тех клиентах, которым банк уже выдавал ссуду. Также сотрудникам банка приходится периодически проверять качество методики и анализа и разрабатывать новую методику скоринга.

Дальнейшее улучшение скоринговой методики позволит расширить и изменить перечень оцениваемых характеристик кредитов.

При ипотечном кредитовании граждан используется андеррайтинг заёмщика, самое важное – это оценка своевременного взноса платежей по кредиту. Оценивается отношение размера ежемесячных обязательств заёмщика к совокупному семейному доходу за тот же период и т.п.

Процесс проведения скоринговой оценки кредитоспособности ссудозаёмщиков

Обычно для анализа кредитоспособности потенциального заёмщика запрашиваются:

• копия документов, удостоверяющего личность заёмщика;
• подтверждение доходов клиента: справка по форме 2-НДФЛ, копия налоговой декларации по форме 3-НДФЛ;
• Дополнительно также могут запросить документы собственности на имущество и прочие, которые могут подтвердить платёжеспособность и деловую репутацию клиента.

Специалисты банка проводят анализ платёжеспособности индивидуального заёмщика на базе данных о среднемесячном доходе и размерах удержаний за предшествовавшие шесть месяцев, а также сведений на основании анкеты. Результат вычисляется как среднемесячный доход за вычетом всех обязательных платежей и корректируется на поправочный коэффициент, который различается в зависимости от величины дохода (от 0,3 до 0,6). Чем больше доход, тем больше корректировка.

Замечание 1

На данный момент, наиболее универсальным методом оценки кредитоспособности является метод оценки финансового положения клиента.

Для снижения и контроля рисков, банки должны ежеквартально проводить оценку финансового состояния заёмщика.

В качестве совершенствования оценки кредитоспособности физических лиц предлагается использовать скоринговую систему при определении объёмов выдаваемых кредитов.

Кредитные баллы предназначены для измерения риска дефолта потенциального заёмщика с учётом различных факторов кредитной истории. Формулы для расчёта кредитных баллов обычно западными банками не раскрываются, но, в целом используются следующие компоненты, которые можно рассмотреть в качестве применимого опыта:

1. 35% составляет кредитная история – наличие или отсутствие компрометирующей информации. Банкротство, залоги, судебные решения, соглашения, конфискации, выкуп имущества, просроченные платежи могут стать причиной отказа в выдаче кредита.
2. 30% приходится на долговую нагрузку – эта категория рассматривает ряд конкретных измерений долговой нагрузки, включая количество счетов с овердрафтами, существующие кредитные обязательства, покупки в рассрочку.
3. 15% доля приходится на срок кредитной истории – средний период кредитования и срок первоначального кредита.
4. 10% составляет оценка используемых типов кредита (рассрочка, офердрафты, потребительское кредитование, ипотека), показывает историю управления различным видами кредитов.
5. 10% доля оценки приходится на количество запросов на выдачу кредита – рейтинг заёмщика снижается, если запросы были сделаны в больших количествах в последнее время (14–45 дней).

Скоринговые модели должны быть основаны на актуальных данных и быстро перенастраиваться при изменении кредитной политики банка.

В работе скоринговой модели большую роль играет бюро кредитных историй. Необходимо изучить кредитную историю потенциального заёмщика и супруги(а) заявителя. Все виды доходов и расходов заёмщика должны быть документально подтверждены.

Пример 2

Кредиты не должны выдаваться гражданам, у которых выплаты по исполнительным документам в размере 50 и более процентов чистого дохода. Также в обеспечение ссуд не должно приниматься поручительство физического лица, у которого размеры удержаний из заработной платы равны или превышают 50 процентов чистых доходов.

На рисунке 1 представлена информация, разработанная зарубежными банками для получения информации о цели кредита, личных особенностях заёмщика и кредитной истории заёмщика.

Рисунок 1. Переменные, используемые в скоринговых моделях оценки кредитоспособности заёмщиков. Автор24 - интернет-биржа студенческих работ

При оценкекредитных рисков потенциальных заёмщиков принимается во внимание ряд факторов:возраст, семейное положение и образование, количество его/её иждивенцев, место проживания клиента, профессия, стаж, опыт работы в текущее время. А также следующая финансовая информация: регулярные доходы клиента и обязательства; кредитная история, которая включает в себя такие факты, как качественное погашение кредита; предыдущее позитивное сотрудничество с банком, если клиент уже является клиентом банка.

Кредитный риск представляет собой основной банковский риск, управление которым является ключевым фактором, определяющим эффективность деятельности банка. Обычно банки формируют значительную часть своих доходов за счет кредитной деятельности, поэтому особую актуальность представляет оценка потенциальной прибыли по отношению к вероятности непогашения кредита. В узком смысле кредитный риск определяется как существующий для кредитора риск невозврата кредитополучателем заимствованных средств.

В последнее время в нашей стране наблюдается интенсивный рост рынка кредитования и, в частности, сектора кредитования физических лиц. Это неизбежно приводит к увеличению кредитных рисков, которые принимают на себя как отдельные кредитно-финансовые институты, так и банковская система страны в целом.

Рост рисков обуславливается одновременно расширением контингента заемщиков и увеличением объемов кредитования. В этой ситуации качество управления кредитными рисками в розничном кредитовании приобретает особую актуальность и становится одним из факторов повышения конкурентоспособности кредитного учреждения на рынке банковских услуг.

При выдаче кредита банк, прежде всего, интересует кредитоспособность потенциального заемщика, то есть способность полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. Именно задаче выбора кредитоспособных заемщиков в основном и служат скоринговые системы.

Само слово scoring переводится с английского как «подсчет очков» и буквально означает побалльную оценку при принятии решения. Это специальная система, придуманная хитрыми заокеанскими финансистами и программистами. Она позволяет быстро и эффективно оценить степень риска потенциального заемщика. Иными словами, скоринговая программа выносит решение – стоит или не стоит давать этому человеку кредит в зависимости от того, наберет ли заемщик определенное количество баллов или нет. Конечно же, это решение принимается не на пустом месте. Оно подкреплено сравнением с теми случаями, что уже есть в базе данных. Упрощенно говоря, программа выявляет всех заемщиков с такими данными и подсчитывает процент возвращенных и невозвращенных ими кредитов, а также степень возможных рисков.

Приоритет формулировки концепции кредитного скоринга обычно отдается Дэвиду Дюрану, который в своем исследовании, опубликованном в 1941 г. в National Bureau of Economic Research, использовал 7200 "хороших" и "плохих" кредитных историй займов с регулярным погашением, предоставленных 37 фирмами. Он применил критерий хи-квадрат (chi-square) для выявления характеристик, которые заметно различали "плохих" от "хороших", и разработал индекс эффективности, предназначенный для демонстрации того, насколько эффективна данная характеристика для дифференциации степени риска ("хороший"/"плохой") среди заявителей на кредиты. Затем он воспользовался дискриминационной функцией для разработки моделей кредитного скоринга.

По данным Fair Isaac, в настоящее время более 90% банков развитых стран используют кредитный скоринг. Все более популярным он становится и среди российских банков.

Итак, первостепенная задача, которую решают при кредитовании с помощью скоринга – это оценка рисков и управление ими на основе прогноза, с какой вероятность конкретный заемщик может просрочить платежи по кредиту, то есть статистический метод оценки кредитоспособности заемщика.

Во вторую очередь скоринг – это процесс автоматизации принятия решения. В процессе предоставления кредита банки заинтересованы в изучении платежеспособности будущего потребителя кредита. Цель этого изучения – моделирование или предсказание вероятности, с которой претендент на кредит может быть отнесен к привлекательным или непривлекательным клиентам.

На практике скоринг выглядит в виде деревьев решений – это модель, строящаяся на логической цепочке правил, которые пытаются описать отдельные взаимосвязи между данными относительно ожидаемого результата. Структура деревьев решений открыто показывает аргументацию правил и поэтому позволяет легко понять процесс принятия решения.

Если кредитная организация будет правильно и адекватно использовать кредитный скоринг, то получит эффективное конкурентное преимущество для поддержания и улучшения своих конкурентных позиций на рынке и выживания в борьбе с конкурентами в течение длительного времени.

У профессиональных банкиров есть пословица: "Скоринговая карта настолько хороша, насколько хороши данные".

При скоринговой оценке учитывается практически все: пол, возраст, профессия, трудовой стаж, наличие семьи и детей, сумм, запрашиваемая в качестве кредита… Возраст кредитоспособного заемщика – как правило, 25–45 лет. Теоретически банки обещают выдавать кредиты и тем, кому 21 год, и тем, кому уже 50. Но на практике все выглядит совсем иначе.

Точно так же дела обстоят и с семейным положением. Банк желает видеть своими клиентами добропорядочных и ответственных граждан. Наличие семьи – это показатель ответственности. Поэтому при прочих равных банк скорее даст кредит женатому клиенту, нежели холостому.

Огромную роль при скоринговой оценке будет играть профессия. Одно дело – быть учителем, который мирно объясняет детишкам, как вычислить дискриминант, и другое дело – быть пожарным, который с риском для жизни этих самых детишек, если что, спасает. При одинаковом доходе, возрасте и семейном положении кредит скорее дадут представителю менее опасной профессии. «Ненадежными» у банков считаются и специальности, связанные со сферой развлечений – в первую очередь игорный и шоу-бизнес. Правда, к работникам кафе и ресторанов банки зачастую относятся лояльно – кушать людям хочется всегда. Но вот к зрелищам пустое брюхо бывает глухо. Так что у официанта будет больше шансов получить кредит, чем у певицы, исполняющей «живую» музыку в том же ресторане.

Не стоит забывать и про финансовый кризис, великий и могучий. Если раньше строители и риэлторы были желанными и надежными клиентами, то сейчас их сферы работы считаются весьма нестабильными. То же самое касается брокеров, трейдеров, работников страховой и туристической отрасли. Поэтому не стоит обижаться на банк, отказавший в кредите – риск слишком высок.

А вот к «бюджетникам» банки сейчас относятся лояльно. Врачи, учителя, преподаватели, некоторые работники милиции (в первую очередь следствия и дознания), даже железнодорожники имеют неплохие шансы получить кредит. «В почете» у многих банков и представители «вневременных» рабочих профессий – парикмахеры, повара, автослесари. Главное – чтобы заемщик был наемным работником.

Бизнесменам среднего уровня в банках не слишком рады: мало того, что свое дело может прогореть, но и хлопот по обслуживанию кредита предприниматели доставляют больше. В случае потери «кресла» с большым доходом сегодня непросто быстро найти новую работу с аналогичным заработком. Чиновникам тоже сложно взять кредит с их небольшой зарплатой: «откаты» в справке 2-НДФЛ, к сожалению, не указываются.

Сведения о месте работы любой уважающий себя банк тоже проверяет. Но делает это уже не с помощью скоринговой программы, а через базы данных Пенсионного фонда (как Сбербанк). Или с помощью собственной службы безопасности, которая может заодно проверить и другие обстоятельства вашей жизни. Например, у идеального заемщика не должно быть судимостей или «темных пятен» в биографии вроде пленения сомалийскими пиратами.

Чтобы стать идеальным заемщиком, нужно порой соответствовать довольно оригинальным требованиям. Например, желательно работать по той специальности, которую вы получили в институте – особенно если вы только недавно этот самый институт закончили. Кстати, с приходом финансового кризиса многим банкам уже не внушает доверия трудовой стаж в 3 месяца работы на одном месте – минимум полгода, а лучше несколько лет. При этом карьерный рост в биографии тоже будет большим плюсом.

Чем больше качеств, совпадающих с портретом идеального заемщика, тем больше шансов на положительный вердикт. Но иногда логика скоринговой программы выдает такие решения, которые неискушенному клиенту кажутся как минимум забавными. Девушка-менеджер, улыбаясь, рассказывает, что ей без проблем дали потребительский кредит, а ее гражданскому мужу в том же банке отказали, хотя возраст, сфера деятельности и доход у них абсолютно одинаковые. Скоринговый анализ показал, что мужчины чаще оказываются неплательщиками, и программа вынесла решение в пользу девушки.

Идеальный заемщик сегодня – это человек 30-40 лет, получающий «белую» зарплату, с супругой (или супругом), имеющий высшее образование и солидный трудовой стаж. «А если этот человек имеет еще и собственность, то это может расцениваться как «спасательный круг» на случай возникновения форс-мажорных ситуаций, от которых сегодня никто не застрахован.

Следует помнить, что банки не прощают обмана. Никогда. Если служба безопасности выясняет, что потенциальный заемщик предоставил заведомо неверные данные (например, форма 2-НДФЛ поручителя «нарисованная»), кредит не дадут.

Главный совет, который банкиры дают заемщикам – говорить о себе правду, только правду и ничего кроме правды. По их словам, не так страшно иметь пять детей, как страшно в анкете указать, что их четыре или три.

Однако, если один банк отказал в кредите, другой вполне может его выдать, ибо у каждого банка – своя кредитная стратегия.

Таким образом, возможный клиент оценивается с помощью скоринговой модели – своеобразного тестера, определяющего математически выраженные характеристики заемщика, указывающие на его способность вовремя выплачивать кредит. Так как основой для кредитного скоринга являются статистические законы, оценка потенциального заемщика не всегда верна. В случае возникновения ошибки банк теряет деньги – либо заемщик не выплачивает кредит, либо банк отказывает потенциальному клиенту незаслуженно.

Преимущества скоринга:
– оптимизация затрат на рассмотрение заявки за счет автоматизации процесса принятия решения и выдаче кредита;
– сокращение времени рассмотрения заявки, увеличение числа и скорости обрабатываемых заявок;
– отсутствие субъективного мнения эксперта при принятии решения о выдаче кредита;
– определение уровня доходности и риска кредитного портфеля и т.п.;
– выявление и предотвращение попыток мошенничества.

Недостатки скоринга:
– программа оценивает не реального человека, а информацию, которую он о себе сообщает, и хорошо подготовленный клиент может представить данные о себе так, что практически гарантированно получит кредит;
– оценка кредитоспособности производится на основании данных о тех заемщиках, кредит которым был выдан. О поведении заемщиков, которым было отказано в выдаче кредитов, можно лишь догадываться.

Кроме того, скоринговые модели требуют постоянной доработки и обновления, так как со временем изменяются как социально-экономические условия и условия кредитования, так и сами люди.

В России же развитие скоринга (в его изначальном значении) ограничивается все еще низкими по западным меркам объемами кредитования, а также быстро меняющимися социально-экономическими условиями. Российские банки и рейтинговые агентства не располагают достаточной информацией о клиентах для того, чтобы выстроить эффективные математические модели, обеспечивающие спрос на розничное кредитование, с одной стороны, и минимизацию банковских рисков – с другой.

Для решения этой проблемы банкам можно предложить действовать двумя способами.

Первый способ – использовать модель, разработанную за рубежом, с ее обязательной адаптацией "калибровкой" к российским реалиям, что потребует и времени, и средств.

Второй способ – отказаться на первоначальном этапе от применения скоринга и выдавать кредиты всем желающим на основании стандартной проверки с целью накопления необходимой кредитной истории. После чего банки смогут на основании этих данных экспертной оценки разработать собственную скоринговую модель, скорее интуитивную, весьма эффективную, но и более дорогостоящую для банка или агентства.

Итак, скоринг представляет собой автоматизированные системы оценки кредитного риска, которые широко используются в США и Западной Европе, а также всё больше набирает популярность в России. В качестве исходного материала для скоринга используется разнообразная информация о прошлых клиентах, на основе которой с помощью различных статистических и нестатистических методов классификации делается прогноз о кредитоспособности будущих заемщиков. Скоринг-системы, имея свои плюсы и минусы, позволяют банковским работникам быстро принимать решения о кредитовании, регулировать объемы кредитования в зависимости от ситуации на рынке и определять оптимальное соотношение между доходностью кредитных операций и уровнем риска.