XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

Бурный рост рынка кредитования – это всегда дополнительные кредитные риски. Причем не только для какого-либо отдельно взятого финансово-кредитного учреждения, но и всей банковской системы в целом. Традиционно банкиры объясняют это двумя факторами:

1) вовлечением в процесс розничного кредитования в качестве заемщиков нового "потока" физических лиц;

2) ростом среднего объема розничного кредита.

С выражением «кредитный скоринг» сталкивался чуть ли не каждый заемщик. Но до сих пор не все клиенты банков знают, что это такое, какую роль он играет в одобрении займа и каким образом можно на него повлиять.

Сегодня методы покрытия кредитных рисков, связанные с созданием сложной для восприятия потенциального заемщика системы комиссий (за рассмотрение заявки, за открытие ссудного счета, за ведение и обслуживание ссудного счета и т.д.), себя практически исчерпали. Гарантией защиты от невозврата денег для финансово-кредитных учреждений стало применение скоринговых систем, однако до сих пор понятие "скоринговая система" имеет множество трактовок, что создает слишком упрощенное или чрезмерно усложненное понимание. В целом же суть заключается в том, что именно скоринговая система позволяет банку снизить риски доходности. Для этого банку достаточно лишь ответить на вопросы: насколько проблематичной будет его работа с конкретным заемщиком, какое значение кредитного лимита установить, вернет клиент кредит или нет. [1]

Для чего нужен скоринг и как он работает? Банки, практикуют скоринговые системы начиная с середины 1950-х годов. Когда в Сан-Франциско начала свою деятельность одна из первых компаний по разработке скоринговых систем Fair Isaac Corporation (1956 г.). Скоринговая система – это алгоритм, позволяющий банку на основе данных о потенциальном заемщике оценить его кредитоспособность. При этом величина кредитного лимита в скоринговых системах второстепенна. Как правило, основой расчета кредитного лимита служит оценка уровня доходов заемщика при условии его кредитоспособности.

В качестве данных о потенциальном заемщике выступает доступная кредитору информация, как содержащаяся в представляемых заемщиком документах, так и получаемая "со слов" самого заемщика.

При этом банки применяют определенную методику расчета, так что скоринг возможно называть и методом классификации заемщиков на различные группы. На практике, в зависимости от задач анализа заемщика, кредитный скоринг включает:

application-скоринг — оценку кредитоспособности претендентов на получение кредита (скоринг по анкетным данным используется в первую очередь),

behavioral-скоринг — оценка вероятности возврата выданных кредитов (поведенческий анализ),

collection-скоринг — оценка возможности полного либо частичного возврата кредита при нарушении сроков погашения задолженности (расчет рисков по портфелю).[2]

Скоринговая система – всегда техническая обработка и технический анализ данных, не предусматривающий человеческого фактора. Известные сегодня разработки SAS, KXEN, Experian, SPSS, EGAR — это не специализированные программные средства для скоринга, а универсальные аналитические инструменты (Data Mining), так называемое "интеллектуальное ядро", которое можно, в том числе использовать и для построения собственных скоринговых моделей. Поэтому, в более полном понимании, скоринговая система изнутри представляет собой сложную систему автоматизации выдачи потребительских кредитов в банковских отделениях. При этом в качестве аналитического ядра она использует решение одной из известных компаний-разработчиков.

Единой системы скоринга не существует. Каждый банк использует либо одну из типовых программ, либо собственные методы. Критерии оценки платежеспособности заемщиков в разных учреждениях тоже отличаются. Также отличаются и параметры оценки для различных банковских продуктов. Так, по ипотеке обычно требования несколько ниже, чем, например, по кредиту без обеспечения, так как в первом случае существует гарантия погашения займа – залоговая квартира.

Система баллов тоже разная. Где-то используется простая шкала – от 1 до 10, где-то – многоступенчатая. Где-то один фактор (например, семейное положение) имеет больший вес, чем другой (например, продолжительность работы на последнем месте). Однако в итоге оказывается, что требования к заемщикам в банках одной «весовой категории» примерно одинаковые. Самые низкие – у муниципальных и МФО.

Оценка на основе разработанной системы скоринга от объединенного бюро кредитных историй помогает банкам управлять своими рисками

После прохождения процедуры клиенту присваивается идентификатор от 300 до 850, определяющего рейтинг платежеспособности. В зависимости от продукта и требований определяется, выдать заемщику кредит или нет.[3]

Если уровень ниже 650 баллов, то условия ужесточаются, если уровень выше 720 баллов, то условия смягчаются. Общий подход носит название Risk-Based Pricing (RBP)

Современные скоринговые системы отличаются автономностью и способностью к самообучению. Это означает, что они самостоятельно изучают массивы данных по определенному методу и на основании прошлых данных могут дать прогноз относительно финансового будущего того или иного клиента. Более того, большинство из них высчитывают на основе аналогичных данных, какая кредитная нагрузка подходит потенциальному заемщику, и формируют рекомендуемую сумму к выдаче.

Именно поэтому иногда, когда клиент обращается в банк за конкретной суммой, после одобрения ему оглашается другая. Соглашаться или нет на предложенные условия – остается на усмотрение заемщик.

Автоматизированные системы предусматривают самостоятельную обработку заявления потенциального заемщика. В ходе обработки заявки анализируются десятки факторов – и программа выдает свой вердикт.

Откуда банки берут данные о клиентах?

Закон о персональных данных (152-ФЗ)

Ст.2: «Целью настоящего Федерального закона является обеспечение защиты прав и свобод человека и гражданина при обработке его персональных данных, в том числе защиты прав на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну»

Ст.3: «Персональные данные - любая информация, относящаяся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных)»

Ст.4 п.2: «На основании и во исполнение федеральных законов государственные органы, Банк России, органы местного самоуправления в пределах своих полномочий могут принимать нормативные правовые акты, нормативные акты, правовые акты (далее - нормативные правовые акты) по отдельным вопросам, касающимся обработки персональных данных»

Ст.6 п.1: «Обработка персональных данных допускается в следующих случаях:

1) обработка персональных данных осуществляется с согласия субъекта персональных данных на обработку его персональных данных

7) обработка персональных данных необходима для осуществления прав и законных интересов оператора или третьих лиц, при условии, что при этом не нарушаются права и свободы субъекта персональных данных

То есть если вы даете разрешение на использование ваших персональных данных, то это не только, то, что вы записали в бланке при регистрации, но и все что о вас можно найти. [4]

Дальше возможны варианты:

Если заемщик набрал необходимый минимум баллов, то для него рассчитывается допустимый кредитный лимит в зависимости от финансовой нагрузки. Если же баллов оказалось меньше, чем нужно, то заявителю выносится автоматический отказ.Если число баллов находится в «серой зоне», то заявка направляется на рассмотрение кредитному специалисту, и он принимает решение в зависимости от получения дополнительных данных.

Крупные банки, обрабатывающие тысячи запросов в день, обычно используют именно автоматический скоринг. Это ускоряет процедуру рассмотрения заявок и помогает отсечь заведомо неплатежеспособных заемщиков.

Банки рангом помельче обычно используют смешанную модель. Они прогоняют данные заемщика по установленным методам через скоринговую модель для первичного отсева, но большинство заявок рассматривается в индивидуальном порядке, а итоговый балл является просто еще одним фактором ранжирования клиентов.

Узнать о своей финансовой репутации можно дистанционно, например, заказать кредитную историю в Сбербанк онлайн. Узнать по какому методу вас оценивает финансово-кредитное учреждение невозможно - это система строго для внутреннего пользования учреждения.

Есть много факторов, которые оказывают влияние на скоринг, наиболее значимые следующие:

Качество кредитной истории (своевременность платежей по кредитам) – значимость 35%

Уровень текущей задолженности клиента в общей сумме кредитного лимита – значимость 30%

Количественный анализ кредитной истории. Например, продолжительность сотрудничества с кредитными организациями

Соотношение поданных кредитных заявок и принятых по ним отрицательных решений

Анализ видов предыдущих кредитов (3,4,5=35%)

Сбор баллов осуществляется на основе следующих данных

Паспортные данные – по ним проверяется, является ли человек должником, не фигурирует ли он в сводках суда или полиции, привлекался ли за нарушения и тому подобные сведения;

Возраст – наибольшее число скоринговых баллов получают заемщики в возрасте от 30 до 45 лет, наименьшее – пенсионеры и молодые люди до 25 лет;

Семейное положение – предпочтение отдается семейным людям, особенно, если доход второй половинки подтвержден документально, меньше баллов получают разведенные;

Число детей – наличие иждивенцев нежелательно, поэтому семьи с большим количеством детей получают меньше баллов;

Размер подтвержденного дохода;

Размер дополнительного дохода – даже если его невозможно подтвердить, лучше указать: банк, конечно, начислит меньше баллов, но это всё равно плюс;

Место работы и занимаемая должность – больше всего скоринговых баллов получают руководители и топ-менеджеры, меньшую – лица, выполняющую работу, требующую низкой квалификации;

Наличие стационарного телефона – почему-то этот фактор тоже имеет ключевое значение;

Наличие в собственности крупного имущества – автомобиля, недвижимости (квартиры, гаража и т.д.), драгоценностей и т.п.;

Непогашенные кредиты и иные обязательства (например, алименты, невыплаченные налоги и штрафы, судебные выплаты и т.п.). [5]

Если к получению кредита привлекается поручитель, то его анкету «прогоняют» по такой же схеме. Полученное им число баллов с определенным понижающим коэффициентом суммируется с полученными основным заемщиком баллами – и выдается результат. Поэтому важно не просто подобрать хорошего со заемщика, но и самому предстать перед банком надежным и платежеспособным клиентом.

В современных системах оценки учитывается рейтинг кредитной нагрузки, который позволяет спрогнозировать риски с большей вероятностью.

Можно ли обмануть систему? Попытка обмануть систему приравнивается к мошенничеству. Но, строго говоря, обмануть математическую модель невозможно – если только взломать систему изнутри и подделать данные, но это, понятное дело, чревато.

Чаще всего, говоря об обмане скоринга, люди подразумевают подачу в банк ложных сведений о себе. Это полностью бесполезно: служба безопасности проверяет все данные заявок, одобренных алгоритмом. Если выяснится, что клиент указал неверные сведения, ему просто откажут в выдаче кредита, даже если скоринговый балл окажется высоким.

То же касается уровня заработной платы и места работы. Если выяснится, что справка подделана или человек уже не работает на том месте работы, которое указано в анкете, то ему никакого займа не одобрят.

Более того, такого клиента банк внесет в черный список – впоследствии ему будет очень сложно получить кредит.

Таким образом, скоринг – это математическая модель, которая определяет, сможет ли потенциальный заемщик исполнить свои обязательства по погашению кредита. В каждом банке используется свой алгоритм, который различается в деталях, но, в общем, соответствует общепринятым требованиям к заемщикам. На итоги процедуры главным образом влияет рейтинг, отраженный в кредитной истории. Чтобы гарантированно пройти скоринговую систему, необходимо иметь хорошую официальную зарплату, не допускать никаких просрочек по кредитам и не иметь дополнительной финансовой нагрузки. [6]

 

Список литературы

Артем Румянцев. Скоринговые системы: наука помогает бизнесу. Журнал "Финансовый Директор ISSN 1680 - 1148" №7/2006. — Описание принципов работы наиболее распространенных скоринговых систем. Проверено 24 июня 2007.

Банковское дело. Управление и технологии [Электронный ресурс]: учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям/ — Электронные текстовые данные.— М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2017.— 663 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/71190.html. — ЭБС «IPRbooks»

Информационные системы и технологии управления [Электронный ресурс]: учебник для студентов вузов, обучающихся по направлениям «Менеджмент» и «Экономика», специальностям «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»/ И.А. Коноплева [и др.].— Электрон. текстовые данные.— М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2017.— 591 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/71197.html. — ЭБС «IPRbooks»

Куницына Н.Н. Роль электронных денег в становлении и развитии национальной платежной системы России [Электронный ресурс]: монография/ Куницына Н.Н., Дюдикова Е.И.— Электрон. текстовые данные.— Ставрополь: Северо-Кавказский федеральный университет, 2017.— 192 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/75592.html .— ЭБС «IPRbooks»

Михаил Чуклин. Что такое кредитный скоринг? Финансовый информационный проект Fin.zone. - Методы оценки. Принципы работы автоматического скоринга. Скоринг баллы.

Пищулин Андрей. Кредитный скоринг. Не всё так страшно.. — Что такое скоринг, кредитный скоринг, скоринговая модель. Основные типы скоринга: Application-скоринг, Fraud-скоринг, Collection-скоринг. Архивировано 14 марта 2012 года.

Код для цитирования: Скопировать