Автор Анна Евкова
Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

Перспективы развития различных видов скоринга для анализа и оценки кредитоспособности физических лиц

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. 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.