No Image

Скоринг как метод оценки кредитного риска

СОДЕРЖАНИЕ
0 просмотров
16 ноября 2019

С развитием банковской сферы в нашей стране, практически каждый гражданин хоть однажды обращался в кредитные организации за займом, поэтому процедура оформления кредитной сделки знакома многим. При подаче заявки, кредитный специалист оценивает платежеспособность потенциального клиента путем метода финансового скоринга. В этой статье мы ответим на вопрос: «Скоринг, что это такое и какие особенности имеет процедура подсчета очков?

Скоринг что это

Кредитный скоринг

Получение прибыли банка напрямую зависит с качеством кредитного портфеля. Чем меньше финансовых рисков, тем большая вероятность быстрого возврата заемных средств с дополнительной прибылью от уплаты процентов. Именно поэтому, рассматривая заявки на выдачу ссуды, банк проводит скрупулезную проверку потенциальных клиентов, анализируя возможные финансовые риски.

Дословно, в переводе с английского языка, «скоринг» означает «подсчет очков». Какие именно очки считают финансовые аналитики и для чего им это нужно?

Скоринг – это целая система распределения базы клиентов на основании статистических данных. Это своеобразный финансовый помощник в определении потенциальной платёжеспособности клиента и оперативного оценивания, который сегодня широко применяется в банковской сфере.

Система подсчета баллов для анализа используется для автоматической обработки данных заемщика, на основании которых выставляет общая оценка по клиенту. Простыми словами, это своеобразный тест, который проходит каждый клиент при подаче заявки. Каждый ответ приносит определенное количество балов по шкале возможных рисков.

Существует допустимое количество баллов, которое переводит клиент из зоны риска и автоматически определяет его потенциальную платежеспособность. Соответственно, не набрав нужного количества баллов, сложно рассчитывать на положительное решение. В некоторых случаях, банки могут проявить лояльность и предложить меньшую сумму займа при низких баллах скоринговой оценки.

При заявке на большую сумму займа (например, автокредит или ипотека), скоринговая оценка будет выступать в качестве дополнительного инструмента оценивания возможных рисков. Решение же будет приниматься на основании многих факторов.

Технические особенности скоринга

Следует понимать, что процедура оценивания клиента программой – это строго конфиденциальная информация и принцип ее действия сотрудники банка не раскрывают. Как правило, клиенту выдается сухая информация в виде отказа либо одобрения займа, а вот технические нюансы алгоритма клиент знать не должен.

Специалисты утверждают, что за каждый ответ программа начисляет определённые баллы, при чем не так легко заранее просчитать механизм действия ответов на конечный результат скоринга.

Стандартно, чем больше баллов клиент набирает, тем больший шанс получить положительный ответ по заявке. Однако, у каждого банка действует своя собственная процедура оценивания финансовых рисков и сказать, что скоринговая оценка – это типичный калькулятор баллов, было бы не верно.

Это сложнейший математический алгоритм, который может делать выводы на основании обработанных данных, производить анализ социальных факторов по уже сущетвующей клиентской базе за несколько лет.

Например, скоринговая программа может обработать данные о неплательщиках или должниках за последние 3-5 лет и выявить типичные социальные, возрастные или поведенческие факторы. На основании этих данных, будет заложена корректировка оценки и при анализе следующих клиентов, программа будет учитывать эти новые факторы.

Допустим, в базе данных конкретного банка, есть 10 должников со схожими признаками. При обращении нового клиента с похожим признаком его автоматически будет здесь ждать отказ. Но это вовсе не означает, что такой же результат он получит и в другом банке. Как уже говорилось выше, у каждого банка существует своя собственная скоринговая оценка.

Оценка платежеспособности клиента

Справедливости ради следует заметить, что скоринговая оценка не является идеальной программой анализа финансовых рисков, по мнению экспертов.

Так, например, широко известны случаи, когда клиентам, которые обращались в банк за кредитом на телевизор, был дан отказ. При этом спустя три месяца, банк одобрял авто кредит этим же самым клиентам. Парадокс? Не совсем.

Дело в том, что программа при первом обращении анализировала всех заемщиков, взявших кредит в пределах 10-30 тысяч рублей. И клиент мог попасть в зону риска по определенным поведенческим факторам. А по кредиту на большую сумму денег для авто, программа учитывала уже другую группу лиц, которая исправно выплачивает займ банку.

Виды кредитного скоринга

В соответствии с задачами, которые поставлены перед программой, скоринг подразделяют на:

Данные для оценки

  • Скоринг заявителя (application scoring), подразумевает подсчет вероятности невозврата кредита клиента из-за низкой платежеспособности;
  • Скоринг от мошенников (fraud scoring) – фильтрация клиентов по принципу подозрения в мошенничестве. Как правило, оценивание происходит на первом этапе, при тщательной проверке документов.
  • Поведенческий скоринг – на основании факторов поведения уже существующих заемщиков, вычисляется процент финансового риска при выдаче займа клиенту.
  • Скоринг взыскания такая модель оценивания работает на этапе возврата непогашенных кредитов. Программа позволяет составить план действий для взыскания займа с клиента.

Методика оценивания клиента проводится на основании социальных признаков, которые характеризуют заемщика. При этом ключевым моментом такого оценивания является автоматизация процесса и исключение участия человеческого фактора в процессе оценивания.

Скоринговая оценка кредитоспособности физического лица

Если после занесения всех ответов в программу, кредитный специалист отвечает, что скоринг пройден, это означает, что основная часть аналитической проверки пройдена. Далее заявка физического лица уходит в службу безопасности, где специалисты банка проверяют клиента уже по своему ряду критериев.

Проведение скоринговой оценки позволяет полностью исключить человеческий фактор. Это может быть предвзятое отношение специалиста к определенному клиенту, либо, напротив, чересчур лояльное отношение и намеренное укрытие некоторых факторов, которые указывают на повышенный финансовый риск для банка.

Информация, на основании которой происходит скоринговой анализ, берется из документов и не может быть искажена. В тех случаях, когда информация заносится со слов клиента, кредитный скоринг имеет меньшую эффективность при определении рисков.

Кредитный риск для банка – это возможная финансовая потеря вследствие невыполнения заемщиком взятых на себя обязательств. Причины могут быть самые разные: просроченные платежи, отказ от выплаты кредита и т.д. В этом случае скоринговая оценка является эффективным финансовым инструментом, который в комплексе с изучением кредитной истории позволит максимально точно определить потенциальную платежеспособность клиента.

Данные для проведения скоринга

В стандартный список вопросов входят следующие:

  • семейное положение;
  • возраст;
  • место работы (если пенсионер работает);
  • стаж;
  • образование (специальность);
  • указание дополнительный доход и т.д.

Также следует учитывать, что банковский работник при заполнении анкеты проводит визуальную оценку наряду со скорингом.

Данные для оценки

У специалиста есть подробная инструкция по определению платежеспособности клиента, куда входит анализ внешнего вида, речи клиента, соответствие поведения и указанной должности в анкете. Производя визуальную оценку потенциального заемщика, его речь, скорость ответа, поведение, кредитный консультант может добавить комментарий к заявке с примечанием отказать в кредите. При этом документы у клиента могут быть в порядке.

Чтобы повысить шансы на получение займа, отвечать нужно максимально точно и, без лишних раздумий, так как все это фиксируется экспертом в анкете и отправляется на проверку аналитику.

Недоверие может вызвать алкогольное опьянение, медленные запутанные ответы, незнание простой информации (телефон, рабочий адрес и т.д.), эмоциональная неустойчивость, несоответствие внешнего вида с указанным в анкете ежемесячным доходом и т.д.

Как видите, у банка есть очень много критериев проверки клиентов, среди которых, безусловно, большое внимание занимает кредитная история и финансовый скоринг.

Какие данные рассматриваются при скоринге

Алгоритм финансового скоринга достаточно сложен и учитывает множество факторов при выставлении общей оценки финансовых рисков.

У каждого банка существует свой собственный алгоритм проверки платежеспособности клиента и дисциплинированности относительно выплаты кредита.

Стандартно, рассматриваются следующие вопросы:

  1. Паспортные данные. Программа проверяет наличие прописки, контактных данных, место фактического проживания. Это первичная идентификация клиента программой, которая отсеивает граждан с просроченными паспортами, поддельными документами. Любое искажение информации, несоответствии устных данных с паспортными грозит моментальным отказом.
  2. Оценка возраста. Он колеблется в среднем от 23-55 лет. Многие банки предлагают кредитные продукты от 18-до 65 лет, но получить кредит в 18 можно только предоставив справку о доходах.
  3. Оценка семейного положения. В программу заносится информация о количестве детей, браке, количестве иждивенцев, размере алиментов.
  4. Трудовой стаж, место работы. Оценивается общий трудовой стаж и время непрерывного стажа на последнем месте работы. Как правило, если на последнем месте работы клиент не пробыл более 3-4 месяцев, этот фактор может существенно снизить баллы при подсчете очков.
  5. Квалификация, специальность, наличие официального трудоустройства. Именно этот критерий является одним из важнейших при оценивании платежеспособности клиента. При предоставлении справки с указанием официальной «белой» зарплаты, шансы на получение займа достаточно высоки.
  6. Социальный статус.
  7. Уровень заработной платы. При этом в программу вносится информация о фактическом доходе (со слов клиента) и данные со справки 2-НДФЛ («белая зарплата»). Это данные могут не совпадать, так как основную часть зарплаты клиент может получать на руки «в конверте». Программа при проведении оценки будет учитывать эти факторы. Если клиент не может взять справку с места работы о фактическом доходе, а заполняет справку по форме банка, то кредитное учреждение может одобрить займ, но предложить меньшую сумму.
Читайте также:  2 Группа 3 степень инвалидности приравнена

Оценка финансовых рисков

Проверка кредитной истории – заключительный этап скоринга

Заключительным этапом финансового скоринга, является проверка кредитной истории.

При положительной истории, клиент может смело рассчитывать на одобрение займа. Но это вовсе не означает, что банк даст согласие на кредит любой суммы. Положительная история гарантирует лишь факт одобрения банком займа, а вот размер суммы будет зависеть от дохода и потенциальной платежеспособности клиента.

Где банки берут информацию и как эти данные отражаются на принятии решения? Для упорядочивания работы с бюро кредитных историй и с целью создания единой базы данных, был создан государственный реестр бюро кредитных историй. Этот реестр находится в ведомстве Центрального Банка РФ и имеет все полномочия собирать и аккумулировать данные о выданных кредитах физических и юридических лиц.

У РБКИ находится наиболее полная и актуальная информация по всем клиентам, которая постоянно добавляется и обновляется. Каждый банк самостоятельно для себя определяет алгоритм фильтрации клиентов с «плохой» кредитной историей.

Подводя итог, следует сказать, что, несмотря на очевидные недостатки программы, скоринговая оценка клиента является эффективным инструментом для банка, позволяющим максимально снизить финансовые риски.

Видео. Суть скоринга

Понравилась статья?
Сохраните, чтобы не потерять!

Рубрика: Экономика и управление

Дата публикации: 16.04.2016 2016-04-16

Статья просмотрена: 2042 раза

Библиографическое описание:

Скачкова Е. К. Скоринг как метод оценки кредитного риска // Молодой ученый. — 2016. — №8. — С. 667-671. — URL https://moluch.ru/archive/112/28529/ (дата обращения: 22.10.2019).

Принимая во внимание, что основной объем активных операций банков приходится на заемные операции, одним из наиболее значимых является кредитный риск. В начале XXI в. наблюдался бум кредитования в России, Венгрии, Польше. При этом выдача кредитов 2007–2008 гг. часто проводилась мгновенно, без качественной оценки риска невозврата средств заемщиками, и стала одним из следствий финансового кризиса 2008–2009 гг., т. к. большинство банковских учреждений оказалось неготовым к экономическим потрясениям, вызванным, в том числе, невозвратностью ссуд и снижением ресурсной базы банков. По данным Центрального банка России, доля просроченных ссуд юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям на 01.01.2016 г. составила 5,6 %, а физическим лицам с просроченными платежами свыше 90 дней — 10,5 % [1]. Таким образом, одним из недостатков сегодняшней банковской системы в нашей стране является то, что значительная часть банков не могут адекватно оценить кредитные риски и в результате этого проводят достаточно нерезультативную политику управления ими. В свою очередь, формирование эффективной политики управления кредитным риском банка требует совершенствования методов его оценки для достижения финансовой устойчивости каждой кредитной организации и стабильного развития банковской системы в целом. На наш взгляд, наиболее приемлемым и отвечающим запросам современного риск-менеджмента потребительского кредитования банка является скоринг. Сегодня отдельные крупнейшие банки в России и мире активно внедряют и развивают системы кредитного скоринга. Это обусловлено несколькими факторами практического значения. Первым фактором является необходимость получения обоснованной оценки кредитного риска заемщиков. Такая оценка получается путем разработки экономико-математических моделей и преимущественно используется в сегменте потребительского кредитования, что обусловлено массовым характером и относительно невысокими суммами кредитов. Главным преимуществом таких моделей является высокая эффективность и объективность в условиях быстрого принятия решений. Вторым фактором является конкуренция. Финансовые учреждения, занимающиеся кредитованием, постоянно совершенствуют структуры кредитного риск-менеджмента, в состав которых входят скоринговые системы. Основными направлениями развития скоринговых систем является поиск новых факторов влияния, разработка и использование новейших моделей оценки кредитного риска заемщиков, методов их реализации. Поскольку конкуренция на рынке потребительского кредитования жесткая, то учреждение с более результативной системой кредитного риск-менеджмента, позволяющей нарастить объемы кредитования, доходность кредитного портфеля и минимизировать кредитный риск, получает значительные конкурентные преимущества. При этом, внедрение скоринга кредитных рисков в российской банковской практике сопряжено с рядом сложностей, решению которых посвящена статья.

Цель статьи обобщение основных проблем эффективного внедрения скоринга кредитных рисков в российскую практику и обоснование путей их преодоления.

Задачами, которые поставлены для решения данной цели, являются:

 исследование современных подходов к скорингу кредитных рисков;

 выявление преимуществ и недостатков использования скоринга как метода оценки кредитного риска в российской практике;

 разработка путей преодоления проблем внедрения скоринга кредитных рисков в России.

Для того чтобы работа на рынке кредитования приносила эффект, выраженный в росте прибыли банковского учреждения, необходима эффективная система оценки рисков, которая дает возможность отследить ненадежных клиентов и не отказывать при этом надежным клиентам банка с необходимым уровнем доверия. Именно такая система должна обеспечивать уровень рискованности кредитных операций на допустимом для банка уровне.

Рассмотрим современные подходы к скорингу кредитных рисков. Процесс кредитования по своей сути требует проведения анализа рисков невыполнения заемщиком взятых на себя обязательств, то есть невозврата, несвоевременного возврата или возвращения в полном объеме кредитных средств. Исторически такой анализ кредитоспособности заемщика проводился индивидуально и достаточно субъективно [8] — это так называемый метод экспертных оценок, который имеет много недостатков при массовом кредитовании: поверхностная оценка кредитоспособности заемщика, низкая скорость выдачи кредитов, несовершенство централизованной статистики о выданных кредитах и, как следствие, потенциально высокие финансовые риски операций кредитования. Учитывая приведенные слабые стороны метода субъективного анализа финансовых рисков, после Второй мировой войны в развитых странах с началом активного развития розничного кредитования начали формироваться подходы к автоматизации оценки потенциальных заемщиков на основе экспертных предположений поведения клиентов и статистических данных за прошлые периоды [8]. Такие системы оценки кредитоспособности лица, уровня его финансовых рисков на основе анализа различных характеристик его жизни и деятельности получили название скоринговых систем или систем кредитного скоринга (от англ. scoring — балльная оценка).

Вопросы развития кредитного скоринга широко представлены в научной литературе. Существует большое количество работ отечественных и зарубежных ученых, посвященных оценке кредитных рисков, в частности системам кредитного скоринга. Среди последних российский публикаций следует отметить труды Деникаевой Р. И. и Альберт В. А. [2], Синельникова М. В. [3], Самойловой С. С. и Курочки М. А. [4], Банных А. А. [5], Новичкова Н. В., Черниковой Л. И., Фаизовой Г. Р. [6] и др. В приведенных работах исследуются различные аспекты проблемы оценки кредитного риска заемщиков с помощью скоринговых моделей: уровень субъективности моделей оценки (от экспертных до полностью автоматизированных), подходы к моделированию (параметрические и непараметрические), использование современных методов оценки (нейронных сетей, генетических алгоритмов и проч.), использование временного параметра в скоринговых моделях (анализ выживания и тп) и др.

В частности, Новичков Н. В., Черникова Л. И., Фаизова Г. Р. все существующие системы оценок делят на три вида: «экспертные (основаны на качественном подходе), балльные (основаны на количественном подходе) и системы оценки, включающие в себя как экспертное мнение, так и балльную оценку, как правило, с активным использованием коэффициентов» [6, с. 136], а скоринг рассматривается с учетом высокой роли технологической составляющей для реализации данной системы оценки. Банных А. А. говорит о необходимости методик оценки риска потенциального заемщика на основе совмещения оценок, полученных с помощью анкетного скоринга банка и скоринга Бюро кредитных историй [5, с. 25–32].

Как правило, системы скоринговой оценки кредитных рисков используются в потребительском экспресс-кредитовании физических лиц на небольшие суммы, при котором клиенту для получения кредита необходимо предоставить информацию, которая будет оценена по балльной шкале в соответствии с алгоритмами обработки введенных в систему данных. Следует заметить, что принцип работы скоринговой системы может использоваться банками для анализа платежеспособности клиентов и при оформлении всех типов кредитных договоров (ипотечных, авто и т. д.). Но при этом анализ уровня финансовых рисков клиентов должен быть проведен на более глубоком уровне, пропорционально размеру потенциальных потерь. По результатам такой оценки система предоставляет рейтинговую оценку финансовых рисков клиента, согласно которой банк принимает решение о выдаче, изменении условий выдачи или невыдаче кредита. Банк может выделить финансовые, экономические и мотивационные факторы, отделяющие «хорошие» кредиты от «плохих» путем анализа большой группы заемщиков. Важно отметить, что единых критериев оценки кредитоспособности не существует, каждый банк самостоятельно выбирает параметры и их значения, основываясь на собственном опыте работы и требованиях регулятора.

Читайте также:  Куда в тюмени сдавать права после лишения

Анализ научной литературы позволил обобщить преимущества и недостатки использования скоринга как метода оценки кредитных рисков.

Так, Синельников М. В., отмечая сложность использования скоринговых моделей в Российской Федерации, выделяет следующие преимущества:

 «возможность минимизировать затраты и снизить операционные риски за счёт автоматизированного процесса оценки кредитоспособности и принятия решения о кредитовании;

 сокращение временных затрат при обработке кредитных заявок;

 увеличение величины обрабатываемых заявок;

 отсутствие влияния субъективных факторов при принятии решения;

 определение доходности и риска кредитного портфеля;

 отслеживание попыток мошенничества» [3, с. 27].

С. С. Самойлова, М. А. Курочка отмечают, как преимущества, так и сложности использования скоринга, приводя сравнительную таблицу ошибок типичного подхода к оценке кредитного риска и эффективных скоринговых моделей [4, с. 101].

Мадера А. Г. выделяет следующие наиболее важные причины ошибок скоринга:

 «скоринг оценивает материальное, имущественное и социальное состояния заемщика только на момент подачи им кредитного заявления. Между тем по прошествии времени, когда подойдет срок расплаты по долгам, материальное и социальное положения заемщика могут претерпеть существенные изменения. Однако скоринг не способен прогнозировать будущие состояния заемщика;

 в основе скоринга лежит сомнительная гипотеза, согласно которой люди, имеющие схожие имущественные и социальные показатели, также и поступают одинаково;

 система скоринга никак не оценивает психологический склад личности потенциального заемщика, который определяет установку заемщика на возврат/невозврат кредита» [7, c. 72].

Причины ошибок, указанные автором, на наш взгляд, возможно решить (и в отдельных случаях банковской практики решаются) применением современного экономико-математического аппарата и методов интеллектуального анализа данных (нелинейная байесовская регрессия, байесовские сети, нечеткая логика, дерево решений, нейронные сети), позволяющего не только точно спрогнозировать будущее состояние заемщика, но и учесть другие (в том числе психологические) факторы.

Таким образом, преимуществами скоринговых систем оценки кредитного риска являются: быстрота принятия решения о выдаче кредита, уменьшение субъективизма процесса принятия решений, возможность перманентного совершенствования оценки кредитного риска, относительная точность оценки риска в результате использования значительных объемов ретроспективных данных по аналогичным субъектам кредитования, возможность управления качеством принимаемых решений, снижение трудозатрат, быстрая адаптация к изменяющимся условиям рынка.

К недостаткам скоринга можно отнести: неверно выбранную модель скоринга кредитных рисков; ошибки при определении квалификации заемщика из-за недостаточности или неточности предоставленной информации, не учтенное либо неверно учтенное влияние макроэкономических факторов, таких как уровень реальных доходов, уровень безработицы и т. д.; снижение качества кредитного портфеля и его доходности в результате допущенных ошибок скоринга кредитного риска.

Обозначенные недостатки скоринга кредитных рисков определяют проблемы его эффективного внедрения в российскую практику банковской деятельности. Ввиду этого, предлагаются следующие пути их преодоления.

Для решения первой проблемы необходимо ответственно подойти к выбору и реализации системы кредитного скоринга в зависимости от потребностей и возможностей банка; максимально автоматизировать процесс принятия решений о выдаче кредитов; обратить внимание на разработки инструментов кредитного скоринга постсоветских компаний, которые больше приспособлены к специфике российского банковского сектора. Относительно практической реализации системы кредитного скоринга в банке, то существует два альтернативных решения:

 разработка скоринга внутри банка — это наиболее популярная реализация в банках, преимущественно такая система создается средствами Microsoft Excel. Конечно, она ограничивается минимальным функционалом, незначительными возможностями, рядом неудобств для использования, однако, при небольших объемах количества кредиторов-физических лиц рационально применять данный вариант из-за относительно невысоких затрат на его разработку;

 разработка скоринга специализированной компанией — такой вариант реализации более распространен в банках развитых стран. Речь идет о создании полноценной системы оценки финансовых рисков, их анализа, построения статистических отчетов, отображения трендов путем использования средств математического и статистического аппарата, методов глубокого анализа данных, в частности, линейной и логистической регрессии, нейронных сетей, генетического алгоритма, дерева решений и других инструментов «data mining».

Мировая практика риск-менеджмента доказала преимущества использования именно мощных систем кредитного скоринга, которые характеризуются такими сильными сторонами, как гибкость, легкая интеграция с другими банковскими системами, масштабность, производительность, широкие возможности подсистемы аналитической отчетности. Следует заметить, что, с другой стороны, стоимость запуска современной системы скоринга может составлять десятки и сотни тысяч долларов США. Наиболее известными разработчиками таких систем являются западные компании — SAS, EGAR, Experian, KXEN, а также компании стран СНГ — BNS, Basegroup Labs, Scorto. Как показывает практика использования этих систем банками стран СНГ, именно локальные разработки являются более адаптированными к особенностям кредитования в постсоветских странах. Несмотря на высокую сложность и стоимость внедрения подобных систем, их использование должно оптимизировать кредитный портфель банка путем уменьшения доли «проблемных» кредитов и роста объемов кредитования. Поэтому дополнительные доходы, полученные благодаря введению системы кредитного скоринга, должны покрыть затраты на ее имплементацию за несколько лет.

Для решения второй проблемы скоринговая система должна регулярно (не реже, чем раз в полгода) пересматриваться, предоставляя возможность принимать решения на основе анализа тенденций развития кредитного рынка и пополнения ретроспективной базы по проведенным кредитным операциям. Для оценки кредитоспособности заемщика с помощью скоринговой системы необходимо проанализировать информацию о клиенте, его социальное и финансовое состояние. Такие данные заемщик изображает в виде заполненной анкеты или выражает в виде устных ответов. Немаловажным дополнительным этапом в процессе рассмотрения кредитной заявки в российских реалиях является проверка предоставленной клиентом информации.Необходимым условием функционирования скоринговой системы является наличие базы данных кредитных дел за прошлые периоды, то есть той основы, из которой сравнивается каждый новый заемщик банка. Практика показывает, что для формирования такой аналитической базы (тысячи кредитных дел) может потребоваться несколько лет, в зависимости от кредитной активности банка (в случае, если банк использует только собственные источники информации). Однако в мировой банковской практике довольно часто применяется информация из внешних источников, как правило, это так называемые «бюро кредитных историй», которые содержат данные о кредитных делах многих лиц. Специалисты отмечают, что внедрение готовых западных скоринговых моделей не будет эффективным: «в 2005 году было создано Национальное бюро кредитных историй (НБКИ), разработанные скоринговые продукты которого являются одними из самых популярных в Российской Федерации. При этом нельзя не упомянуть то, что продукты не являются в полной мере собственными разработками НБКИ» [3, с. 26]. Совместная работа компании FICO (Fair Isaac Corporation) и НБКИ позволила создать скоринговую модель, максимально адаптированную для российского рынка. Также в структуре модулей конкретной скоринговой системы возможны вариации, в частности, использование так называемых «стоп-факторов», «черных списков» и других блокирующих характеристик, которые ограничивают возможность получения кредита отдельным заемщиком.

Для решения третьей проблемы необходимо пытаться достичь поставленных целей по минимизации проблемных кредитов при максимизации общего объема кредитования. По сути работы скоринговой системы, ее основной целью является прогнозирование вероятности полного выполнения заемщиком своих кредитных обязательств. С другой стороны, кредитный скоринг должен быть направлен на оценку потенциального уровня финансовых рисков по каждому кредиту для оптимизации кредитного портфеля по доходности и рискованности в соответствии с внутренней кредитной политикой банка. Результатом оценки кредитоспособности заемщика должно быть не только положительное или отрицательное решение о выдаче кредита, а также изменение стандартных условий выдачи кредита (например уменьшение суммы кредита при высоком, но приемлемом для банка уровне риска).

Таким образом, использование скоринговой системы в оценке кредитного риска в банке позволяет:

Читайте также:  Как проверить регистрацию ккт в налоговой

1) увеличить прибыльность кредитных продуктов при ограничении кредитного риска;

2) уменьшить период принятия решения — с 1 недели до 1 дня;

3) увеличить конкурентоспособность банка;

4) ввести более объективный мониторинг качества ссуд для предприятий малого и среднего бизнеса;

5) отсеять потенциальных мошенников и недобросовестных клиентов;

6) снизить требования к квалификации кредитных экспертов;

7) повысить производительность работы кредитных менеджеров;

8) уменьшить список документов, которые подаются будущими заемщиками;

9) более точно проводить ценообразование кредитов в соответствии с возникающими рисками;

10) улучшить качество кредитного портфеля банка за счет снижения уровня его кредитного риска и повышения доходности.

Подведем итоги изложенному в статье. Итак, скоринг — это метод оценки кредитного риска на основе прогноза вероятности, с которой конкретный заемщик может просрочить платежи по кредиту. Предвидение, расчет и распознавание рисков является главным залогом успеха банка при кредитовании.

В результате анализа необходимости использования систем скоринга как метода оценки российскими банками кредитного риска были предложены рекомендации, основанные на изучении мирового опыта для основательного подхода к реализации подобных систем на качественном уровне. В частности, можем выделить следующие:

1) ответственно подойти к выбору и реализации системы кредитного скоринга в зависимости от потребностей и возможностей банка;

2) максимально автоматизировать процесс принятия решений о выдаче кредитов;

3) обратить внимание на разработки инструментов кредитного скоринга компаний постсоветского пространства (BNS, Basegroup Labs, Scorto), которые больше приспособлены к специфике российского банковского сектора;

4) принимать решения по использованию скоринговых систем в перспективе на основе анализа тенденций развития кредитного рынка;

5) пытаться достичь поставленных целей по минимизации проблемных кредитов при максимизации общего объема кредитования.

Внедрение и активное использование мощных систем скоринга оценки кредитного риска позволит решить ряд проблем в сфере кредитования таких, как улучшение качества кредитных портфелей российских банков и повышение их доходности. Такой подход к оптимизации систем риск-менеджмента банков может быть использован ими для практической имплементации современных систем скоринга оценки кредитного риска.

Скоринг как метод оценки кредитного риска

Скоринг как метод оценки кредитного риска

Аннотация: Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью или, наоборот, с надежностью клиента. Даже при очень высокой степени использования автоматизированных систем скоринга осуществляется субъективное вмешательство в случае, когда кредитный инспектор располагает дополнительной информацией, доказывающей, что человек, классифицированный как ненадежный, на самом деле «хороший», и наоборот.

Ключевые слова: скоринг, кредит, надежность, риск

Abstract: Scoring allocates those characteristics which are most closely connected with unreliability or, on the contrary, with reliability of the client. Even at very high degree of use of the automated scoring systems subjective intervention in a case when the credit inspector has the additional information proving, that the person classified as unreliable, actually "good", and on the contrary is carried out.

Keywords: scoring , credit, reliability, risk

Повышение доходности кредитных операций непосредственно связано с качеством оценки кредитного риска. В зависимости от классификации клиента по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать.

В мировой практике существует два основных метода оценки риска кредитования, которые могут применяться как отдельно, так и в сочетании друг с другом: субъективое заключение экспертов или кредитных инспекторов; автоматизированные системы скоринга.

Данная статья посвящена западной практике использования скоринг-систем, которые в настоящее время широко применяются во всех экономически развитых странах. Хотя скоринг является одним из наиболее успешных примеров использования математических и статистических методов в бизнесе, в российской печати эта тема незаслуженно обойдена вниманием. Цель данной публикации — восполнить этот пробел и дать общий обзор истории и практики применения скоринга. Так как статья рассчитана на достаточно широкий круг читателей, в ней дается только самое общее описание того, как работает скоринг. Теоретические основы и обоснования правомерности использования того или иного метода здесь не затрагиваются.

Поскольку скоринг используется главным образом при кредитовании физических лиц, особенно в потребительском кредите при необеспеченных ссудах, далее речь пойдет об оценке кредитного риска заемщиков — физических лиц.

Определение кредитоспособности и информация, используемая для ее прогнозирования

Для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособности заемщика, под которой в российской банковской практике понимается способность юридического или физического лица полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. В западной банковской практике кредитоспособность трактуется как желание , соединенное с возможностью своевременно погасить выданное обязательство. Далее мы будем использовать термин «кредитоспособность» именно в этом значении. В соответствии с таким определением основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и степень надежности и обязательности клиента. Иными словами, скоринг оценивает, насколько клиент creditworthy, т.е. насколько он «достоин» кредита.

Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок.

В западной банковской системе, когда человек обращается за кредитом, банк может располагать следующей информацией для анализа:

Кредитные аналитики оперируют следующими понятиями: «характеристики» клиентов (в математической терминологии — переменные, факторы) и «признаки» — значения, которые принимает переменная. Если представить себе анкету, которую заполняет клиент, то характеристиками являются вопросы анкеты (возраст, семейное положение, профессия), а признаками — ответы на эти вопросы.

В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получается интегральный показатель (score); чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности.

Интегральный показатель каждого клиента сравнивается с неким числовым порогом, или линией раздела, которая, по существу, является линией безубыточности и рассчитывается из отношения, сколько в среднем нужно клиентов, которые платят в срок, для того, чтобы компенсировать убытки от одного должника. Клиентам с интегральным показателем выше этой линии выдается кредит, клиентам с интегральным показателем ниже этой линии — нет.

Все это выглядит очень просто, однако сложность заключается в определении, какие характеристики следует включать в модель и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. К этой проблеме имеется несколько подходов.

Философия скоринга заключается не в поиске объяснений, почему этот человек не платит. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью или, наоборот, с надежностью клиента. Мы не знаем, вернет ли данный заемщик кредит, но мы знаем, что в прошлом люди этого возраста, этой же профессии, с таким же уровнем образования и с таким же числом иждивенцев кредит не возвращали. Поэтому мы давать кредит этому человеку не будем.

В этом заключается дискриминационный (не в статистическом, а в социальном значении этого слова) характер скоринга, т. е. если человек по формальным признакам близок к группе с плохой кредитной историей, то ему кредит не дадут. Поэтому даже при очень высокой степени использования автоматизированных систем скоринга осуществляется субъективное вмешательство в случае, когда кредитный инспектор располагает дополнительной информацией, доказывающей, что человек, классифицированный как ненадежный, на самом деле «хороший», и наоборот.

Какие же характеристики являются наиболее «ценными» для прогнозирования кредитного риска? В Великобритании наиболее часто используются следующие характеристики: возраст; количество детей/иждивенцев; профессия; профессия супруга(и); доход; доход супруга(и); район проживания; стоимость жилья; наличие телефона; сколько лет живет по данному адресу; сколько лет работает на данной работе; сколько лет является клиентом данного банка; наличие кредитной карточки/чековой книжки.

В других странах набор характеристик, которые наиболее тесно связаны с вероятностью дефолта — вероятностью, что заемщик не вернет кредит или задержится с выплатой, будет отличаться в силу национальных экономических и социально-культурных особенностей. Чем более однородна популяция клиентов, на которой разрабатывается модель, тем точнее прогнозирование дефолта. Поэтому очевидно, что нельзя автоматически перенести модель из одной страны в другую или из одного банка в другой. Даже внутри одного банка существуют различные модели для различных групп клиентов и различных видов кредита.

Комментировать
0 просмотров
Комментариев нет, будьте первым кто его оставит

Это интересно
No Image Советы юриста
0 комментариев
No Image Советы юриста
0 комментариев
No Image Советы юриста
0 комментариев
No Image Советы юриста
0 комментариев
Adblock detector