Скоринг. Лёгкий и безжалостный

Из письма посетителя портала 611.ru

«Некоторое время назад хотела взять в одном из банков потребительский кредит на покупку нового холодильника стоимостью почти 20 тысяч рублей. Заполнила анкету, указала в ней всё, как есть. Кредитный эксперт, перенося данные в компьютер, была абсолютно уверена, что кредит мне дадут, поскольку и зарплата позволяет, и первый взнос я могла сделать почти в 5 тысяч рублей, и все необходимые контактные телефоны предоставила. Но через несколько минут её улыбку как корова языком слизала. Она недоумённо смотрела на монитор, где красовалась надпись «договор был отказан». Когда я поинтересовалась, почему мне отказала, девушка лишь развела руками и сказала, что система скоринговой оценки кредитоспособности приняла отрицательное решение. Поэтому мой вопрос «почему?» так и остался висеть в воздухе.
Наталья».

Самые первые скоринговые методы анализа появились в конце 1941 года, когда Дэвид Дюран, применив классификацию Фишера «растения: плохие и хорошие», подвёл её под аналогичные («плохие» и «хорошие») типы кредитов. Свой старт подобные программные анализы взяли во времена Второй мировой войны, поскольку острая нехватка финансовых аналитиков и очень низкие темпы развития кредитования стали слишком влиятельным и сдерживающим фактором на рынках займов и ссуд. Банки, не имея возможностей выделять каждому заёмщику отдельного кредитного эксперта для оценки рисков невозвратов, стали опираться на балльную систему, которая позволяла обрабатывать анкеты и заявки в десятки раз быстрее. Массовое же внедрение скоринг-программ началось чуть позже, когда появились кредитные карты. Усовершенствованные программы не только принимали положительные или отрицательные решения о выдаче займа, но и определяли размер ссуды.

В России появление скоринговых моделей оценки кредитоспособности заёмщика было обусловлено начавшимся 5 лет назад самым настоящим кредитным бумом. Кто из нас не видел очередей к работникам Банка, оформляющим займы в магазинах? Кредитные эксперты, пропустив через себя 20-25 клиентов, под конец рабочего дня напоминали выжатые лимоны. Но мало кто тогда задумывался, а насколько реально хрупкой девушке в ярко-красном галстуке принимать взвешенные решения по такому количеству потенциальных заёмщиков. Многие были уверены, что отказ в получении займа  - это происки кредитного эксперта, которому просто-напросто не понравился клиент. И уже сейчас, по прошествии времени, стало понятно: ответ на вопрос «Кредит. Быть или не быть?» даёт математика и статистика.

Как работает скоринг.

На самом первом этапе внедрения скоринг представляет собой всего лишь математический анализ введённой информации. Алгоритм прост: клиент отвечает на вопросы – система присваивает каждому ответу определённый балл. Вопросы условно разделены по нескольким критериям: личные, финансовые, сопутствующая информация.

Личные: пол, возраст, семейное положение, наличие/отсутствие иждивенцев, образование.

Чем ниже или выше возраст заёмщика относительно оптимальной планки данного критерия (обычно это 25-45 лет), тем меньше баллов насчитает скоринг. Не секрет, что Банки чаще отказывают 18-22 летним юношам, к примеру, поскольку именно этот возраст – наиболее рискованный в плане невозвратов. Кто будет возвращать займ, если 19-летнего молодого человека в любой момент могут призвать на военную службу?

Семейное положение – один из очень важных критериев при начислении баллов. В большинстве случаев, российские скоринговые модели очень любят наличие семейного очага, в т.ч., даже если отношения не узаконены формально. Считается, что семья и планирование бюджета очень дисциплинируют потенциальных заёмщиков. К холостым система отнесётся настороженно, начислит гораздо меньший балл, поскольку в основе своей полагает, что неженатый человек в 30-40 лет не смог создать семью из-за своих личных и/или материальных проблем, неумения планировать свою жизнь и, соответственно, расходы.

Финансовая: общий трудовой стаж, общий стаж на последнем или последних 2-3-ёх местах работы, уровень заработанной платы и общих расходов.

Если на общий трудовой стаж скоринговые модели, в большинстве своём, закрывают глаза или разбег баллов очень несущественный, то к вопросам о последних местах работы экспресс-анализ отнесётся с повышенным вниманием. Чем короче срок пребывания заёмщика на различных местах работы, чем чаще клиент меняет их, тем меньший балл (а иногда и вычитание из общей достигнутой суммы баллов) ему будет начислен. Для скоринга заёмщик, часто меняющий место работы, это потенциально «плохой» кредит.

Тип профессии, принадлежность организации и карьерная ступень в фирме – существенные баллы. К примеру, младший и средний топ-состав предприятия – наиболее высоко оцениваемые скорингом. Высший топ-состав глазами «скоринга» выглядит подозрительно, поскольку модель подразумевает наличие хорошего уровня зарплаты.

Ничуть не с меньшим интересом экспресс-анализ ждёт ответа и на вопросы финансовой направленности. К примеру, насколько сопоставимы расходы на оплату кредита с финансовыми возможностями клиента и не будет ли кабальным для него договор. Если скоринг «видит», что затраты на обслуживание займа составляют более 30% от уровня дохода, то балл будет не слишком-то высоким. С другой стороны, если заёмщик предоставляет сведения о высокой зарплате, но, при этом, просит небольшой займ, да ещё без первого взноса по программе кредитования, экспресс-анализ отнесётся к этому очень настороженно: зачем кредит в 10 000 рублей, если ваша зарплата 50 000 рублей?

Сопутствующая информация.

Как правило, она не значительна и на решение о выдаче или отказе влияет не так сильно, как первые два критерия.
К сопутствующей можно отнести информацию о наличии дополнительных источниках доходов, наличие автомобиля, гаража, дачи, земельного участка в личной собственности. Разумеется, скоринг начислит дополнительные баллы за «плюсовые» ответы, но в своей основе модель предполагает, что попытки оспорить это имущество в целях обеспечения возврата займа – дело длительное и хлопотное. Примерно так же обстоят дела и с дополнительным источником дохода: сегодня он есть, завтра его нет. И рассчитывать на него скоринг в полном объёме не может.

Все эта информация заносится в базу данных скоринговой программы, и, при условии достижения определённой суммы баллов, система даёт положительный ответ. Если клиент набрал количество баллов, чуть отличающееся от необходимой планки, скоринг принимает условно-положительное решение, и отправляет данные по заявке кредитному офицеру. В обязанности последнего входит быстрая телефонная проверка заёмщика по указанным в анкете телефонам – прозвон. Если данные совпадают, клиент получает «добро». Если кредитный офицер не получил подтверждения по телефонам, он вручную проставляет «отказано».

Умный скоринг.

Казалось бы, что может быть проще подогнать свой собственный образ под идеальную модель заёмщика и получить быстрое «добро»? Но на практике дела обстоят гораздо серьёзнее. Скоринг – это не просто калькулятор баллов. Практически любая скоринговая модель является самообучающейся. Именно с накопления определённых кредитных историй с момента запуска программы в действие включается второй этап анализа информации по потенциальному заёмщику. Скоринг начинает сравнивать клиента с теми, кто уже получил кредит в этом банке. Разумеется, не всех подряд, а только тех, кто по указанным параметрам (пол, возраст, семейное положение и т.д.) имеет сходство с потенциальным заёмщиком. Если скоринг обнаруживает, что из 10 заёмщиков, похожих на нового клиента, лишь пятеро успешно возвращают кредит, то программа причислит его (клиента) к проблемной и рискованной группе и, как следствие, откажет, не забыв занести новые данные в свою базу. При этом если в течение определённого времени скоринг будет продолжать отказывать по этой группе, то специалисты банка имеют возможность скорректировать её и открыть «зелёный» свет.

Скоринг способен определять не только образ заёмщика, но и анализировать самые рискованные операции по кредитованию определённых групп товаров в режиме точки актуальности «он-лайн» и перераспределять кредитный портфель банка. Например, к середине месяца на основании скоринговых решений была прокредитована 1000 мобильных телефонов. Отчётный период по возврату ещё не наступил, поэтому скоринг не может определить, насколько дефолтны были принятые решения. Вследствие этого, при обращении новых клиентов за похожими кредитами, программа отнесётся к ним очень настороженно и придирчиво, повысив планку суммы баллов. При этом скоринг, перераспределяя кредитный портфель, имеет возможность направить деньги в кредитование холодильников или, к примеру, кухонной мебели. Как только закончится платёжный период для той самой 1000 мобильных телефонов и станет ясно, каков процент невозвратов и задержек прошёл по ним, программа зафиксирует дополнительный образ неплательщика и на следующий месяц чуть повысит критерии требований к заёмщику. Если и в следующем месяце будет высокий процент невозвратов, то скоринг может определить группу товаров как самую рискованную, и довести требования до максимальной планки. То есть передавать окончательное решение кредитному офицеру в любом, даже самом идеальном случае. Как только процент невозвратов снизится, скоринг тут же понизит планку требований.

Безжалостный скоринг.

По-другому его вряд ли можно назвать. Программа не видит самого потенциального заёмщика, ей абсолютно «до лампочки» все индивидуальные особенности клиента, его заверения и убеждения, внешность и форма одежды. Скоринг лишь анализирует полученную информацию в тех критериях, какие ей интересны, и от которых зависит риск невозврата займа. Решение, принятое программой в 10 часов утра утром, может кардинально отличаться от решения, которое она примет в шесть часов вечера. Потому что огромной поток информации, который скоринг анализирует, меняется в режиме реального времени. И никто не может предугадать, с какой вероятностью программа даст «добро» на покупку мобильного телефона, но откажет в приобретении стиральной машины одному и тому же клиенту. Как произошло, кстати, в случае с Натальей: скоринг, отклонив заявку на покупку холодильника, уже через неделю дал положительный ответ в кредитовании мебельного гарнитура. Поэтому совершенно не стоит обижаться на полученный в каком-то банке отказ хотя бы потому, что время не стоит на месте, а скоринг – всего лишь самообучающаяся модель. И вполне возможно, что система критериев и ценностей для неё изменится в самое ближайшее время.

Обсудить статью

При полном или частичном цитировании материалов, ссылка на 611.ru обязательна. Для Интернет-изданий - гиперссылка на 611.ru

Читать все статьи