Тлеппаев А.М., PhD, доцент

Бушмелев И.В.,

Аннотация: данная статья посвящена обзору видов скоринга а так же их применению в банковском секторе.

Ключевые слова: кредитный портфель, проблемные займы, скоринг, оценка дефолта.

На сегодняшний день в условиях  роста конкуренции и усиления противостояния за результаты перераспределения доходов кредитные организации, в том числе и банки второго уровня, стремятся к тому, чтобы найти наиболее эффективные способы привлечения кредитоспособных клиентов.

Кредитоспособность клиента гарантирует организации контроль над своими убытками. На сегодняшний день увеличение маркетинговых программ совместно с увеличением потребности населения в кредитовании на фоне желания коммерческих банков выдать максимальное количество кредитов для привлечения прибыли, привело к усилению рисков, которые связаны с тем, что клиенты по кредитованию не всегда могут вернуть долг. Банки второго уровня в погоне за клиентами все более упрощают процесс выдачи потенциальным клиентам займа, уменьшая время рассмотрения заявки и количество предоставляемых документов. Естественно, что клиент, желающий получить кредит надеется пройти через минимальное число проверок и затратить минимум времени для получения желаемого кредита. Банк, принимая на себя риск за счет одобрения клиента исходя из неглубоко проверенных данных, надеясь окупить риск за счет объема привлеченных легкостью получения кредита клиентов. На фоне рекламы банков второго уровня, говорящей о том, что получение кредита у них займет минимум времени и сил, иной банк, заботящийся о своем кредитном портфеле, понесет убытки, потому что привлечет меньшее количество заемщиков по причине того, что он (банк) заставляет его (клиента) заполнить массу анкет, и ждать немалое количество времени для одобрения заявки.

Исходя из данной тенденции, стала актуальной решение задачи оперативного и эффективного обрабатывания данных, что привело к автоматизации процессов при обработке заявок. На сегодняшний день, хороший риск менеджер должен не только корректно и, как можно точнее, определять кредитоспособность потенциального клиента, тем самым минимизировав риски банка, но и сэкономить время клиента и свое, дабы рассмотреть и оценить максимально возможное количество заявок.

При всем при этом риск менеджер должен отказывать в предоставлении кредитов как можно меньшему числу по факту платежеспособных и как можно меньше давать одобрений клиентам, представляющим риск дефолта. Скоринг для кредитных рисков  нужен когда необходимо разработать действенное и эффективное решение задачи.  Скоринг – система оценки рисков, связанных с клиентами или заявителями. Скоринг в банковской сфере призван выявить вероятность дефолта того или иного заявителя

Скоринг -это система оценки клиентов, в основе которой заложены статистические методы. Как правило, это компьютерная программа, куда вводятся данные потенциальногозаемщика. В ответ выдается результат – стоит ли предоставлять емукредит Название скоринг происходит от английского слова score, то есть «счет» или scoring – подсчет очков в игре. Скоринг это модель классификации клиентской базы на различные группы, если неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей нас характеристикой.

Скоринг так же возможно представлять как систему оценки рисков, впрочем, как и остальные прогнозные модели. Скоринг является средством оценивания уровня риска, который связан с заявителями и клиентами. Скоринг выявляет статистические шансы  или же вероятность того, что некий заявитель, набравший определенной количество баллов попадет под терминологию «плохого» или «хорошего» клиента. Такие вероятности и используются в дальнейшем для принятия компаниями бизнес решений.

Если посмотреть на скориговую карту простейшим взглядом, то она будет делиться на некие группы-характеристики, которые способны выявить истинно «плохих» или «хороших» клиентов. Данные, используемые для выбора характеристик скоринговых карт, получают из вероятности возвратов кредитов отдельными группами заемщиков. Данные получают из анализа различных факторов, которые так или иначе имели возможность оказывать какое либо влияние на кредитоспособность заёмщика. Эти данные можно получить, например, с помощью анкетирования или анализа поведения клиента исходя из его транзакций. Естественно, что существует некоторая корреляция между некими данными о клиенте, будь то социально-демографические или поведенческие и добросовестностью его как плательщика.

Среди самых распространенных факторов можно выделить такие факторы как пол, возраст, период проживанию по текущему месту жительства, уровень образования, квалификация, сфера деятельности и надежность места работы клиента , стаж на последнем месте работы и общий трудовой стаж, семейное положение, кредитная история. Кроме того, могут оцениваться задолженности по штрафам, коммунальным платежам, которые могут характеризовать платежную дисциплину заемщика, а также уже существующие долги клиентов. Уровень зарплаты также влияет на кредитные возможности, но в данном вопросе встречаются разные подходы скоринговых систем. Чаще всего считается, что оптимальный размер кредитной заявки – не менее месячного оклада, причем если специалист обращается за незначительной суммой, то, с точки зрения банков, это говорит о его неумении планировать расходы. 

Однако перечисленный выше список факторов далеко не полон. Их вариации могут быть самыми разными в зависимости от того, какими данными обладает банк. Согласно Fair & Isaak Corporation в процессе построения модели могут участвовать 50-60 переменных, но лишь 8-12 из них попадут в конечную модель.

Идеальной схемы «правильных ответов» и линии поведения потенциального заемщика не существует. Во-первых, представления об идеальном клиенте у всех банков разные. А во-вторых, системы оценки постоянно совершенствуются и учитывают опыт возврата кредитов, выдаваемых разным категориям.

Информация, полученная по оценки риска, наравне с другими факторами такими как ожидаемый уровень одобрения займов, потенциальный доходна каждом уровне риска может быть использована с целью разработки новых стратегий дабы получить максимум дохода и минимизировать количество безнадежных долгов. С высокорисковыми потенциальными клиентами можно поступить любыми из нижеперечисленных способов:

• Отказать в предоставлении кредита при слишком высоком уровне риска;
• Назначить более низкий первоначальный кредитный лимит по кредитной карте или кредитной линии;
• Попросить заявителя внести более значительный первоначальный взнос;
• потенциальный клиент может стать депозитным клиентом банка;
• Повысить процентную ставку по кредиту;
• Повысить страховой взнос;
• Внести заявителя в список особого внимания для отслеживанию рисков, в том числе потенциальной мошеннической деятельности.

Скоринг так же можно разделить на несколько видов исходя из различных подходов к сбору данных.

Апликационный скоринг - (дословный перевод с английского - «скоринг заявки, обращения») - система оценки кредитоспособности заемщиковдля получения кредита.

Данный вид скоринга может быть использован банком для оценки кредитоспособности заемщика на займ или выпуск кредитной карточки. Итог, по которому система определяет выдавать потенциальному клиенту данный займ или нет, может выдаваться автоматически. Для принятия системой того или иного решения клиенту предлагается заполнить анкету. Ответы оцениваются в баллах и складываются. В результате полученная сумма сравнивается с минимальным необходимым значением. Если потенциальный заемщик набрал баллов больше определенного уровня, то он получает одобрение займа, если меньше – то отказ. В спорных или пограничных случаях решение, как правило, принимается индивидуально. Оценку вероятности дефолта в рамках данного вида скоринга проводят по социально-демографическим факторам, таким как кредитная история, размер заработной платы, пол, возраст и т.п. Это самый распространенный вид скоринга. В его основе лежат первичный сбор анкетных данных заемщика, их обработка компьютером и вывод результата: предоставлять заем или нет;

Поведенческий скоринг - оценка наиболее вероятных финансовых действий заемщика. Такая система дает возможность оценить кредитоспособность заемщика, исходя из его поведения. Так, оценивается поведения текущих заемщиков исходя из данных по их транзакциям и находится зависимость между их поведением и кредитоспособностью. На основе данной зависимости можно, исследовав поведение потенциального заемщика, оценить его кредитоспособность и принять решения о выдачи или отказе в выдаче займа. Так же с помощью поведенческого скоринга можно прогнозировать изменение платежеспособности заемщика, корректировать установленные для него лимиты. Основой анализа могут служить действия клиента за определенный период, например операции по дебетовым или кредитным картам.

В модели расчета присутствует одна из самых важных переменных, которая не может быть использована при первичном обращении за займом, - данные о просрочках платежей по выданному кредиту.

Данный вид скоринга не бесспорен: некоторые банки уже сейчас оценивают кредитоспособность клиентов не только исходя из доходов и кредитной истории, они также ставят ее в зависимость от места жительства, точек совершения покупок и прочей личной информации. Причем выводы могут делаться на основании предположений автоматизированной системы, например, о том, что заемщики, посещающие определенный магазин, часто не возвращают кредиты. При этом снижение кредитного лимита способно отрицательно сказаться на будущих займах клиента.

Collection scoring– система скоринга на стадии работы с невозвращенными займами. Определяет приоритетные действия сотрудников банка для возврата «плохих» кредитов. Фактически программа позволяет предпринять ряд шагов по работе с невозвращенными долгами, например от первичного предупреждения до передачи дела коллекторскому агентству. Считается, что в процессе такой обработки порядка 40% клиентов ссылаются на забывчивость и возвращают кредит;

Fraud scoring – статистическая оценка вероятности мошеннических действий со стороны потенциального заемщика. Такой скоринг, как правило, используется совместно с другими видами исследования клиентов.

Скоринг как метод оценки кредитных рисков используется уже на протяжении более полувека для оценки кредитоспособности, как предприятий, так и физических лиц. Важной особенностью скоринговых систем является то, что решение о выдаче кредита может приниматься автоматически без участия специалиста. Ряд корпораций уже давно осуществляют самостоятельно моделирование и разработку скоринговых карт, однако более распространенной данная тенденция стала лишь несколько лет назад. Это произошло потому, что прикладное программное обеспечение стало более доступным, оно позволило разрабатывать скоринговые карты без особых финансовых вложений.

Литература:

1. Сиддики Н. Скоринговые карты для оценки кредитных рисков. Манн, Иванов и Фребер - 2014. С.98

2. АлександровА.Ю. Применение кредитного скоринга в целях управления проблемными активами. Российское предпринимательство – 2009, №3. С. 96-100.

3. АндрееваГ.В. Скоринг как метод оценкикредитногориска. М. - 2013. С. 109

4. ЗаиченкоЕ.М. Инструменты управления финансовыми рисками банка при реализациирозничныхуслуг. Финансы икредит, №2, 2009, С. 41-45.

5. ЗаиченкоЕ.М., Юрченко Е.Г. Совершенствование управлениякредитнымриском в сфере потребительскогокредитованияна основе скоринга востребования. Управление риском, №3, 2009, С. 44-50.