Балльная методика (скоринг) оценки платежеспособности физических лиц

Целью балльной методики «скоринг» является определение максимального лимита среднесрочного и долгосрочного кредитования, предоставляемого физическому лицу. Методика является формализованной системой оценки платежеспособности потенциального заёмщика - физического лица и универсальной при предоставлении физическим лицам всех видов среднесрочных и долгосрочных кредитных продуктов, включая кредитование на приобретение автомобилей, квартиры и иные кредитные продукты. При этом уровни максимальных лимитов кредитования по различным кредитным продуктам могут различаться в силу различий в обеспечении и сроках кредитования.

Следует отметить, что каждый коммерческий банк самостоятельно подходит к разработке балльных методик, поэтому они могут существенно отличаться как по количеству критериев, так и по допустимым значениям.

C момента своего появления скоринговые модели оценивали кредитоспособность владельцев кредитных карт, прогнозировали вероятность дефолта или уклонения от уплаты долга нового или существующего заёмщика.

Скоринг (score (англ.) - счет, количество очков, подсчет, вычисление) - метод классификации, интересующей банк совокупности на различные группы, при которой неизвестна характеристика, разделяющая эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей нас характеристикой. В её основе лежит математический аппарат теории вероятности и математической статистики.

Разработка данного метода относится к работам английского статистика Рональда Фишера по классификации популяций растений 1936 г., который является отцом современной статистики. Он стремился различить два вида ириса путем измерения физического размера растений. Давид Дюран был первым кто предложил использовать тот же метод для разделения между «плохими» и» хорошими» заёмщиками. Национальное бюро экономических исследований США выступило заказчиком исследовательского проекта в 1941 г.: Дюран на основе статистики коммерческих банков и других финансовых организаций проанализировал сотни положительных и отрицательных кредитных историй, использовал дискриминантный анализ, разработал индивидуальную систему «весов». В результате были получены хорошие прогнозные значения по 20 банкам и 9 индустриальным компаниям. В модели Д. Дюрана фигурируют группы факторов для определения степени кредитного риска и указаны коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность клиента:

• 1. Пол: женский (0,4 балла), мужской (0).
• 2. Возраст: 20 лет и меньше (0), 21 год (0,1), 22 года (0,2), 23 года и выше (0,3).
• 3. Срок проживания на одном месте: по 0,042 балла за каждый год, но не больше чем 0,42 в сумме.
• 4. Профессия: 0,55 - за профессию с низким риском, 0 - за профессию с высоким риском, 0,16 - другие профессии.
• 5. Финансовые показатели: наличие банковского счета (0,45), наличие недвижимости (0,35), наличие страхового полиса (0,19).
• 6. Работа: предприятия в общественной отрасли (0,21), другие (0).
• 7. Занятость: по 0,059 балла за каждый год стажа на последнем месте работы.

Дюран определял сумму в 1,25 балла как порог кредитоспособности (точка отсечения). Модель Дюрана широко применяется в финансовых организациях и сейчас.

В то же время некоторые финансовые дома и почтовые фирмы начали испытывать трудности в своем кредитном менеджменте. Во время войны многие кредитные аналитики были призваны на фронт, возник дефицит специалистов с соответствующим опытом. Исторически все решения о том, чтобы выдавать кредиты принимались кредитными аналитиками на протяжении многих лет (judgmental, экспертная оценка кредитоспособности) по правилу 5 «с» (The Five c"s):

• · Character (Знаком ли клиент или его семья кредитному эксперту) - ваши характерные особенности, репутация, своевременность выполнения обязательств, ответственность;
• · Capatity -какова величина свободного дохода, величина кредитной нагрузки;
• · Capital - величина собственного капитала;
• · Collateral - величина обеспечения кредита, стоимость залога - ценные бумаги и другая собственность (страховые полисы, товары, обладающие наибольшей ликвидностью), предлагаемые в качестве обеспечения (гарантии возврата) кредита; то, что может быть отобрано в случае дефолта.
• · Conditions - экономические условия, окружающие и влияющие на заёмщика, инфляция, соответствии цели кредита его сумме.

Анализируя анкету клиента на основе этих данных они выносили свой окончательный ответ: да или нет. Процедура решения была неоднородной, субъективной и непрозрачной, она завесила от методик конкретного банка и от личных практических знаний каждого отдельного служащего. Банки заставили аналитиков составить методологию, используя которую можно было бы определить кому следует выдавать кредиты. Данные правила использовались впоследствии не специалистами для принятия кредитных решений - появился первый прообраз будущих экспертных систем. Прошло совсем немного времени как закончилась война, но уже тогда можно было увидеть выгоду от применения статистической модели принятия кредитных решений. В 1956 г. в Сан-Франциско появилось первое консалтинговое агентство, под руководством Билла Фейра и Ерла Исаака (Fair&Isaac), основными клиентами которого стали финансовые дома и почтовые организации. В настоящее время FICO (Fair Isaac Corporation) является лидером в области кредитного скоринга. Компания позволяет произвести оценку способную индивидуально присвоить кредитный рейтинг на основе его социально-экономического положения, а также проследить в режиме реального динамику такого рейтинга, определить, что именно привело к такому изменению.

В начале 60-х с появлением кредитных карт, банки и другие кредитные организации стали понимать полезность и роль кредитного скоринга. Большой поток клиентов, обращающихся за картами наряду с нехваткой трудовых ресурсов привел к автоматизации кредитного процесса. Используя кредитный скоринг банки оценили данную методику: количество дефолтов по ссудам уменьшилось на 50% по сравнению с экспертным мнением (judgmental), используемым до этого. Подробнее об этом можно почитать в работах Майерса и Форги, 1963 г., а также у Черчилла, Невина и Ватсона 1977 г. Противником данного подхода выступил Капон (1982 г.)4, который утверждал: «эмпирические выводы кредитного скоринга есть грубая сила которая нарушает традиции нашего общества». Он указывал, что должно быть больше уделено внимания кредитной истории заёмщика, а также больше понимания того, почему определенные характеристики должны быть включены в модель, а другие нет. Закон о равных кредитных возможностях (Equal Credit Opportunity Acts (ECOA, 1975, 1976 гг.)) впервые законодательно закрепит применение кредитного скоринга. Закон запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, инвалидность, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей. Эта незаконная дискриминация в предоставлении кредита была разрешена с помощью кредитного скоринга. Зачастую законодатели обеспечивают долгосрочную занятость юристам, но получилось так, что они обеспечили занятость кредитным аналитикам и их востребованность на протяжении последующих десятилетий. В конце 1990-х количество кредитных аналитиков в Великобритании увеличилось вдвое.

Успех применения скоринга в выдаче кредитных карт ознаменовал в начале 80-х переход метода и на другие банковские продукты, такие как персональные кредиты, ипотечные кредиты и кредиты для малого бизнеса. В начале 90-х использование скоринговых карт в прямом маркетинге (direct marketing) повысило скорость потребительского отклика в рекламных кампаниях. Достижения в области вычислительной техники позволили строить скоринговые карты другими способами. В 80-х были внедрены основные методы используемые и по сегодняшний день: линейное программирование и логистическая регрессия. Позже появились методы искусственного интеллекта: экспертные системы и нейронные сети.

В настоящее время упор делается с одной стороны на минимизацию вероятности дефолта заёмщика по индивидуальному кредитному продукту, с другой на максимизацию прибыли, получаемой от этого заёмщика. Кроме того, идея оценки риска дефолта была дополнена скоринговыми картами, оценивающими:

• - клиентский отклик (какова вероятность потребителя заинтересоваться новым продуктом),
• - использование (какова вероятность частого пользования данным продуктом),
• - ретенцию (как долго потребитель будет пользоваться данным продуктом после того как данный товар перестанут рекламировать),
• - истощение (переход потребителя к другому кредитору),
• - управление долгом (если заёмщик испытывает трудности в погашении кредита, насколько успешны будут различные подходы по предотвращению дефолта).

Кредитный скоринг - процесс оценки уровня кредитного риска с помощью математических моделей, в результате применения которых повышается скорость и эффективность принятия решений о выдаче, не выдаче кредита, снижается вероятность его невозврата.

Любой банк при внедрении полноценной системы кредитного скоринга рассчитывает на решение следующих задач:

• · Увеличить кредитный портфель за счет уменьшения количества необоснованных отказов по кредитным заявкам;
• · Уменьшить уровень невозвратов;
• · Ускорить процедуру оценки заёмщика;
• · Повысить точность оценки заёмщика;
• · Создать централизованное накопление данных о заёмщиках;
• · Снизить формируемые резервы на возможные потери по кредитным обязательствам;
• · Быстро и качественно оценить динамику изменений кредитного счета индивидуального заёмщика и кредитного портфеля в целом.

В результате применения скориновной модели должно произойти уменьшение числа «плохих кредитов» в структуре кредитного портфеля.

Анкетный (application scoring), аппликативный скоринг (скоринг по данным заявки, обращения) - направлен на определение социально-экономического положения и принятие решения нового для банка клиента. Для этого потребуется следующая информация:

Основные данные (паспортные данные, контактные телефоны, адрес фактического проживания, данные второго документа);

Данные о занятости (стаж на последнем месте работы, стаж по специальности, общий стаж, трудовая дисциплина, наличие высшего образования, ученой степени, специфика деятельности организации, вид занятости, направление деятельности, нишевая доля на рынке, сведения об организации);

Доход (Подтвержденный доход, динамика дохода на последнем месте работы за последние n месяцев, общий доход)

Также проверка на наличие:

• - дохода по совместительству,
• - дополнительного дохода от предпринимательской деятельности, дохода от сбережений,
• - дохода от сдачи в аренду имущества,
• - дохода от финансовых инструментов (акции, облигации и т.п.);
• - Участие в доходах компании (дивиденды),

Пенсионные поступления, пособия, иные государственные регулярные выплаты.

Иные источники доходов.

Семейное положение (состав семьи, количество иждивенцев, наличие детей от предыдущих браков, занятость и доход супруга).

Данные о собственном капитале (наличие в собственности недвижимого имущества, автомобиля и т.п.).

История и частота использования банковских услуг (Сведения о счетах в банках и наличии банковских карт, кредитная история, вложения в ценные бумаги).

Сведения о контактном лице. Финансовое положение (суммарный чистый доход домохозяйства, обязательства по кредитам (кредитным картам) в других банках, алименты).

Расходы семьи.

Описание выбранного кредитного продукта (сумма, ставка, срок, возможности досрочного погашения, размер комиссии).

Внешняя оценка и оценка ответов (внешний вид, оценка сопровождающих лиц, наличие негативной информации, платежная дисциплина, наличие правонарушений и т.п.).

Проверка по базам данных (Данные кредитных бюро и консалтинговых агентств, базы утерянных паспортов, экстремистов, людей, находящихся в розыске и т.п.).

Далее информация по новому аппликанту попадает в скоринговую систему, которая присвоит ему скоринговый балл. Данный перечень условен, конкретный банк может дополнять, изменять, исключать любой из пунктов в соответствии с утвержденной кредитной политикой, назначая свою систему весов для присвоения баллов, жоринговая модель будет вбирать в себя требуемую информацию. К примеру, для экспресс-кредитования достаточно только двух документов, все остальное указывается со слов клиента. Тем самым растет вероятность увеличения просроченной задолженности и риск дефолта при недостатке информации.

Fraud-scoring (мошенничество, обман) - направлен на определение мошенничества с помощью установки различных фильтров. Проблема определения мошенничества, как внешнего, так и внутреннего всегда остро стояла перед банками. Риск-менеджеры банков, активно развивающих розничное направление, часто говорят о том, что до 70 процентов просроченных платежей приходится на долю организованного мошенничества. У банков существуют «черные списки», являющиеся элементами системы fraud-скоринга. Такие списки включают мошенников, информацию о поддельных документах или о ненастоящей регистрации и прочие данные. Очень многое зависит от сотрудника банка, на него ложится оценка заёмщика по внешнему виду, проверка подлинности документов, соответствие целей кредитования финансовому положению заёмщика. Начинает работать экспертная модель fraud-скоринга. Необходимо составить психологический портрет заёмщика, попытаться экспертно оценить ложь в действиях или словах. Самый распространенный механизм действия мошенников - организация специальных групп лже-заёмщиков, формально соответствующих требованиям банка по проверяемым характеристикам и обученных правильно отвечать на те вопросы анкеты, которые банк проверить не может, предоставляют «заряженные» телефоны. Мошенники подстраиваются под скоринговую систему, набирая нужный балл, что приводит к получению одобрения. Признанным в мире лидером системы противодействия мошенничеству является разработка Equifax Fraud Prevention Service (FPS).

Collection-scoring (коллектинг, скоринг взысканий проблемной задолженности). В течении последних 20 лет в отрасли потребительских кредитов произошел значительный рост применения скоринговых технологий для взыскания просроченной задолженности. Существуют две основные предпосылки применения скоринговых моделей для борьбы с проблемной задолженностью:

• 1. Информация о состоянии счета на текущий момент, за прошедший период может быть использована для прогнозирования вероятности дефолта в будущем.
• 2. При точном прогнозе состояния заёмщика можно реализовать подходы, позволяющие скорректировать поведение по крайней мере некоторой части заёмщиков.

Как правило, система скоринга взысканий позволяет сегментировать - разделить на группы - всех должников кредитной организации. Для каждой категории вырабатывается наиболее результативная последовательность шагов - план действий по взысканию. Обычно наиболее значимые переменные, появляющиеся в коллекторских скоринговых картах, связаны с кредитной историей клиента: динамика ссудной задолженности по текущему кредиту, по предыдущим кредитам, срок просроченной задолженности (максимальный и минимальный срок в днях), количество дней от выдачи кредита до выхода на просрочку и т.д. Behavioral-scoring (поведенческий скоринг) - динамическая оценка состояния кредитоспособности существующего заёмщика, основанная на данных об истории операций по его счетам (график погашения задолженности, запросы новых кредитов, оборот по текущим счетам, и т.п.). Результатом поведенческого скоринга обычно является предложение банка воспользоваться иными банковскими услугами: кредитная карта, кредит наличными по сниженной процентной ставке, автокредитование и др. Одобрение последующих кредитов в банке для заёмщика - это также результат успешного преодоления поведенческого скоринга. На рис. 1 показана взаимосвязь элементов скоринга на различных этапах жизненного цикла заёмщика.

Рис. 1.1.

Потенциальный заёмщик может получить отказ:

• · по платежеспособности, после этого начнет работать скоринговая модель отклоненных заявок. Процесс присвоения вероятности оказаться «плохим» среди отвергнутых соискателей можно назвать оценкой невыданных кредитов (Reject Inference);
• · по факту мошенничества (экспертная модель);
• · из-за плохой кредитной истории, проверки по различным базам данных (кроме баз данных мошенников) учитывает и собирает application-скоринг.
• · Можно также утверждать, что collection-скоринг есть разновидность behavioral scoring только со знаком «минус». Как только клиент избавляется от просроченной задолженности он переходит в область анализа его поведения уже как хорошего заёмщика.

В настоящие время происходит ускорение темпов развития и совершенствования кредитного скоринга в России.

Существуют несколько причин проблемы внедрения западного скоринга в России:

• · Математические особенности метода: большинство моделей могут проводить только линейные границы между «плохими» и «хорошими» заёмщиками.
• · Экономические особенности нашей страны - высокой дисперсностью регионов по экономическим свойствам и большим объемом теневого сектора в экономике.
• · Сохраняющаяся проблема «кредитного кладбища» т.е. требуемого объема статистики.

В России и в западных странах характеристики, входящие в скоринговые модели (стаж работы на конкретном месте, профессиональный уровень, возраст заёмщика и др.), оказывают различное влияние на кредитоспособность клиента. В нашей стране проходит этап развития и завершения формирования института кредитных бюро и, соответственно, не в полной мере работают стандартные методы оценки заёмщика, основанные на его кредитной истории.

У российских и иностранных разработок в области скоринг-кредитования имеются свои преимущества. Иностранные системы обладают многофункциональностью, апробированы международным банковским сообществом, имеют репутационные преимущества и узнаваемость брэнда, отечественные же системы учитывают специфику российской действительности, имеют сравнительно небольшую стоимость и обладают возможностью быстро перенастраиваться.

Преимущества скоринговых моделей достаточно очевидны:

• - сокращение сроков принятия решения о предоставлении кредита (увеличение скорости обработки заявок за счет минимизации документооборота при выдаче кредита частным клиентам - важнейший способ обеспечения доходности ритейлового кредитования);
• - эффективная оценка и постоянный контроль уровня рисков в отношении того или иного заёмщика;
• - снижение влияния субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита (обеспечение объективности в оценке заявок кредитными инспекторами во всех филиалах и отделениях банка);
• - оценка и управление риском кредитного портфеля частных лиц в целом, включая его отделения (учет при определении параметров новых кредитов уровня доходности и риска кредитного портфеля);
• - реализация единого подхода при оценке заёмщиков для различных типов кредитных продуктов (экспресс-кредиты, кредитные карты, потребительские кредиты, автокредитование, ипотечные кредиты);
• - адаптация параметров кредита к возможностям конкретного заёмщика;
• - сокращение численности банковского персонала, экономия за счет использования персонала более низкой квалификации;
• - контроль всех шагов рассмотрения заявки;
• - возможность централизованной корректировки методологии оценки и немедленного ввода новшеств во всех отделениях банка.

При всем том применение кредитного скоринга сопряжено с рядом трудностей. Одна из них заключается в том, что определение оценивающих характеристик производится только на базе информации о тех клиентах, которым банк уже предоставлял кредит.

Другая (и наиболее значимая) проблема состоит в том, что скоринговые модели строятся на основе выборки из числа клиентов, обративших ранее.

Однако непрерывная корректировка скоринговой методики позволяет уточнить перечень оцениваемых характеристик, и те, кто сегодня попадает в группу ненадежных заёмщиков, при последующем анализе кредитной деятельности, возможно, будут оценены как достаточно надёжные.

Система оценки клиентов, в основе которой заложены статистические методы. Как правило, это компьютерная программа, куда вводятся данные потенциального заемщика . В ответ выдается результат – стоит ли предоставлять ему кредит . Название скоринг происходит от английского слова score, то есть «счет».

Существуют четыре вида скоринга:

• application-scoring (дословный перевод с английского - «скоринг заявки, обращения») - оценка кредитоспособности заемщиков при выделении кредита. Это самый распространенный и известный клиентам вид скоринга. В его основе лежат первичный сбор анкетных данных заемщика, их обработка компьютером и вывод результата: предоставлять заем или нет;
• 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;
• behavioral-scoring , «скоринг поведения» - оценка наиболее вероятных финансовых действий заемщика. Такая система дает возможность прогнозировать изменение платежеспособности заемщика, корректировать установленные для него лимиты. Основой анализа могут служить действия клиента за определенный период, например операции по кредитной карте ;
• fraud-scoring – статистическая оценка вероятности мошеннических действий со стороны потенциального заемщика. Такой скоринг, как правило, используется совместно с другими видами исследования клиентов. При этом считается, что до 10% невозвратов по кредитам связаны в России с откровенным мошенничеством и этот показатель растет.

Многие скоринговые системы не только обрабатывают введенные данные, но и способны к самообучению: они учитывают модель поведения уже принятых на обслуживание клиентов, чтобы корректировать свою оценку будущих заемщиков.

На рынке программного обеспечения для банков существуют готовые решения. Самые известные западные программы - SAS Credit Scoring, EGAR Scoring, Transact SM (Experian-Scorex), K4Loans (KXEN), Clementine (SPSS). Среди российских разработчиков выделяются Basegroup Labs, «Диасофт», известна украинская компания "Бизнес Нейро-Системы". В то же время многие банки разрабатывает свои собственные системы.

Скоринговые системы позволяют снизить издержки и минимизировать операционный риск за счет автоматизации принятия решения, сокращают время обработки заявок на предоставление кредита, дают возможность банкам проводить свою кредитную политику централизованно, обеспечивают дополнительную защиту финансовых организаций от мошенничества. В то же время скоринг имеет и ряд недостатков: часто решение системы основано на анализе данных, предоставленных исключительно самим заемщиком. Кроме того, скоринговые системы необходимо постоянно дорабатывать и поддерживать, т. к. они учитывают только прошлый опыт и реагируют на изменения социально-экономической ситуации с запозданием.

Кредитование

скоринг-оценка физических лиц

на рынке потребительских кредитов

и.н. рыкова,

доктор экономических наук г. Москва

В последнее время особое внимание уделяется оценке кредитоспособности физического лица с помощью скоринговой (основанной на подсчете баллов) системы отбора ключевых финансовых показателей1.

Так, впервые предложенная в 1941 г. американским экономистом Дэвидом Дюраном такая система позволяет оценить «вес» финансовых и экономических факторов, влияющих на конкурентоспособность. Следует отметить, что каждый ключевой фактор (показатель) получает в баллах числовую величину, соответствующую уровню его значимости. В дальнейшем по результатам такого ранжирования составляется балльная шкала в виде сгруппированной по факторам таблицы.

Таким образом, скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с кредитоспособностью индивидуальных заемщиков, поэтому важно обеспечить правильный отбор таких характеристик и определить соответствующие им весовые коэффициенты. Кроме того, отличительная черта скорингового метода состоит в том, что он должен применяться не по шаблону, а разрабатываться самостоятельно каждым банком исходя из особенностей, присущих ему, учитывая традиции страны, изменения социально-экономических условий и т. д. Для того чтобы широко внедрять скоринг, банк должен провести анализ эффективности действующей модели и при необходимости модифицировать набор характеристик и шкалу их числовых оценок.

Большинство кредитных организаций используют кредитный скоринг по оценке физических

1 Проскурин В. А. Скоринговый метод оценки кредитоспособности частных лиц//Бизнес и банки. -2000.-№ 30.

лиц на рынке потребительского кредитования (табл. 1).

Сразу определим, что при итоговом показателе 1,25 балла и больше - клиент относится к группе незначительного или умеренного риска, меньше 1,25 балла - нежелательный клиент.

Следующим этапом проведения оценки кредитоспособности заемщика в кредитных организациях является проведение более детального анализа физического лица с учетом его характеристик (табл. 2).

Один из главных плюсов экспресс-кредитов заключается в том, что зачастую банки не требуют залогов. При экспресс-кредитовании платежеспособность заемщика может оцениваться либо «вручную» банковскими сотрудниками (на оформление уходит 2-3 дня), либо с помощью специальной компьютерной программы - скоринговой системы (решение принимается за один день).

Принцип оценки платежеспособности при экспресс-автокредите, как и при потребительском кредитовании: в программу закладываются данные анкеты заемщика, каждому показателю присваивается некое значение (балл), и по их сумме принимается решение о предоставлении ссуды либо отказе.

Скоринговая методика позволяет существенно сократить время рассмотрения заявки, однако увеличивает риски банка, который соответственно компенсирует их высокими ставками. Обычно ссуды за один день обходятся на 3-4 процентных пункта дороже, чем экспресс-кредиты с оценкой «вручную». Кроме того, максимальные суммы скоринговых ссуд обычно очень ограничены, этот метод оценки - наиболее технологичный продукт, позволяющий снижать издержки банка и быстрыми темпами наращивать кредитный портфель.

Таблица 1

техника кредитного скоринга по дюрану

Показатель количество баллов Максимальная сумма баллов

Возраст 0,01 балл за каждый год свыше 20 лет 0,3

Пол Женщина - 0,4 Мужчина - 0 -

Длительность проживания в данной местности 0,042 за каждый год проживания в данной местности 0,42

Профессия С низким риском - 0,55 С высоким риском - 0 Другие профессии - 0,16 -

Работа в отрасли Предприятия общественного сектора, государственные учреждения, банки, брокерские фирмы - 0,21 -

Занятость За каждый год работы на предприятии - 0,059 0,59

Финансы Наличие банковского счета - 0,45 Владение недвижимостью - 0,35 Наличие полиса по страхованию жизни - 0,19 -

Таблица 2

система кредитного скоринга для оценки кредитоспособности индивидуальных заемщиков

Характеристики клиента Баллы Характеристики клиента Баллы

1. Возраст клиента: 6. Профессия, место работы:

менее 30 лет 5 управляющий 9

менее 50 лет 8 квалифицированный рабочий 7

более 50 лет 6 неквалифицированный рабочий 5

студент 4

пенсионер 6

безработный 2

2. Наличие иждивенцев: 7. Продолжительность занятости:

нет 3 менее 1 года 3

один 3 менее 3 лет 4

менее 3 2 менее 6 лет 7

более 3 1 более 6 лет 9

3. Жилищные условия: 8. Наличие в банке счета:

собственная квартира 10 текущего и сберегательного 6

арендуемое жилье 4 текущего 3

другое (живет с друзьями, семьей) 5 сберегательного 2

по настоящему адресу: 2 (в том числе других финансовых институтов):

менее 6 месяцев 4 одна 3

менее 2 лет 6 более двух 5

менее 5 лет 8 нет 1

более 5 лет

5. Доход клиента (в год), $:

более 50 000 9

Рассмотрим методику при оценке платежеспособности заемщика, используемую, например, при программе «Автоэкспресс-кредит» и проведем на ее основе расчет. Финансовые возможности клиента обозначим условно в таблице 3.

Исходя из этого доля ежемесячного платежа по кредиту будет рассчитываться по формуле (1):

Таблица 3

Финансовые возможности клиента - физического лица

1. Прожиточный минимум в регионе кредитования Пм

2. Лица на содержании, количество Л

Доходы: 3. Средняя заработная плата за последние 3 мес. З

4. Годовая сумма регулярных доходов, учитываемых как источники погашения кредита Пд

5. Итоговый среднемесячный доход Сд = З + Пд/12

Расходы: 6. Расходы на содержание Рс = (Л+1) х Пм

7. Ежемесячная плата за квартиру (при приеме, аренде) Пк

8. Годовая плата за учебу Пу

9. Годовая сумма взносов по добровольному страхованию Вс

10. Платежи в погашение текущей задолженности по займам, кредитам, процентам по ним (средние за последние 3 мес.) Пл

11. Прочие расходы (алименты, вычеты по решению суда и т. п.), средние за последние 3 мес. Пр

12. Итоговый среднемесячный расход Ср=Рс+Пк+Пл+Пр + (Пу+Вс) /12

13. Среднемесячный располагаемый доход Рд= (Сд-Ср)

Оценка будет производиться по критерию 100 х (1 - Дп). Максимальная сумма баллов по критерию равна 30.

Для определения оценки по критерию «Финансовые возможности клиента» от клиента требуются следующие документы:

■ справка с места работы о доходах клиента за прошедший год и за все полные месяцы текущего года, подписанная главным бухгалтером и заверенная печатью;

■ документы, подтверждающие дополнительный доход. Следующим этапом оценки платежеспособности физического лица является достаточность незаложенного имущества клиента (табл. 4).

Исходя из этого, при определении оценки по данному критерию достаточность имущества оценивается по формуле (2):

Также необходимо проводить оценку обеспечения кредита (табл. 5).

Максимальная сумма баллов по данному критерию равна 25.

Следующим этапом оценки платежеспособности физического лица является критерий по условиям кредитованиям (табл. 6).

При определении по данному критерию от клиента требуется выписка со счета клиента в бан-

Таблица 4

Показатели достаточности незаложенного имущества клиента

Оценка будет производиться по критерию 5 х Ди. Максимальная сумма баллов по критерию равна 5. При определении оценки предоставляются следующие документы:

■ документы, подтверждающие наличие собственности;

■ страховые полисы на имущество.

Характеристика Условные обозначения

1. Вклады В

2.1. Ценные бумаги Цб

2.2. Оценка ценных бумаг Оцб = Цб/2

3.1. Собственная квартира Кв

3.2. Страховая сумма Кс

3.3. Оценка квартиры Ок = min (Кв, Кс)

4.1. Собственный дом Сд

4.2. Страховая сумма Дс

4.3. Оценка дома Од = min (Сд, Дс)

5.1. Дача Дч

5.2. Страховая сумма Дчс

5.3. Оценка дома Одч = min (Дч, Дчс)

6.1. Автомобиль А

6.2. Страховая сумма Са

6.3. Оценка автомобиля Оа = min (А, Са)

7.1. Иное имущество Ии

7.2. Страховая сумма Си

7.3. Оценка иного имущества Ои = min (Ии, Си)

8. Имущество Им=В+Оцб+Ок+Од+Одч+Оа+Ои

Таблица 5

Обеспечение кредита

Наименование характеристики Условные обозначения

1. Оценочная стоимость залога Оз

2. Залоговый дисконт, % Зд

Обеспеченность Ок = Оз х (1 - Зд) /Кр х (1 + 2 х Ст/12) 100 х (1 - Ок)

Таблица 6

Условия кредитования физических лиц

Характеристика Значение Оценка по критерию

1. Финансирование покупки клиентом Ф 7 х ((Ф/ (Ф + Кр))

2. Срок кредитования, мес. Ср 3 х (Мс - Ср) / (Мс - 1)

Итоговая оценка по критерию Сумма оценок параметров

ке. Максимальная сумма баллов по критерию равна 10. В зависимости от набранных баллов кредит попадает в одну из категорий качества (табл. 7).

■ клиент банка не проживает постоянно в городе (пригороде) расположения кредитующего подразделения банка или срок его постоянного непрерывного проживания в данном городе (пригороде) меньше одного полного года;

■ оценка по критерию «Характер клиента» не положительная;

■ оценка по критерию «Финансовые возможности клиента» отрицательная;

■ оценка по критерию «Обеспечение кредита» равна нулю.

Проведем дальнейшую оценку клиента кредитной организации по критериям, представленным в табл. 3 - 7. Данные представим в табл. 8.

Итоговый подсчет баллов по кредиту

Таблица 7

Количество набранных баллов при оценке качества кредита Категория качества Оценка

От 30 до 65 включительно 2 Заявка неадекватна запрашиваемому кредиту

Таблица 8

Оценка платежеспособности клиента

Параметры кредитования

Финансовые возможности клиента

З (руб.) * 67 500

Пд (за год) -

Пу (за год) 20 000

Вс (за год) -

Пл (в месяц) -

Оценка по критерию (баллы) Оц. 1 - 41. Максимум - 30

Достаточность незаложенного имущества

Окончание табл. 8

Оценка по критерию Оц. 2 - 31,25. Максимальная сумма по критерию - 5

Обеспечение кредита

Оценка по критерию Оц. 3 - 10.

Максимальная оценка - 25

кредитования

Оценка по критерию Оц. 4 - 2,9. Максимальное - 10

Сумма баллов = Оц. 1+Оц. 2+Оц. 3+Оц. 4+Оц. 5 - - 74,15 балла.

Вывод о кредитоспособности клиента - свыше 65;

* Из расчета 1 долл. США - 27 руб.

наиболее полно отражают все характеристики потенциального клиента - физического лица при получении потребительского кредитования.

Практика массового применения скоринг-ме-тодик в российских условиях может привести к резкому росту невозвратов кредитов2. Положительный опыт их успешного использования в экономически развитых странах был сформирован совершенно в иной экономической среде. В России в условиях отсутствия деятельности кредитных бюро, низкой кредитной культуры населения, единого информационного пространства в финансовой сфере массированное применение зарубежных скоринг-технологий без сомнения усилит кредитные риски розничного банковского бизнеса. В этой связи совершенствование методических подходов к оценке кредитоспособности индивидуальных заемщиков, адаптация имеющегося в этом вопросе зарубежного опыта к российским особенностям представляется весьма важной задачей.

Для оценки платежеспособности клиента кредитным инспекторам необходимо проанализировать огромное количество документов. Перечень их достаточно велик и насчитывает около 15 наименований. Обязательное их предоставление клиентом, с одной стороны, ограничивает круг потенциальных заемщиков банка, а с другой, позволяет сформировать кредитный портфель более высокого качества и снизить кредитный риск.

Один из плюсов данной методики - применение специальных формул и корректирующих коэффициентов, которые позволяют упростить работу сотрудников кредитного департамента банка и рассчитать платежеспособность потенциального заемщика. Однако показатели для нее следует получать в каждой конкретной ситуации отдельно, а результат не рассматривать как нечто, свидетельс-

2 Ворошилова И. В., Сурина И. В. К вопросу о совершенствовании механизма оценки кредитоспособности индивидуальных заемщиков. Материалы КубГАУ, Краснодар. - 2005.

твующее однозначно в пользу или против выдачи кредита. Ведь даже если на момент рассмотрения кредитной заявки финансовые показатели клиента находятся на приемлемом уровне, не стоит забывать, что риск невозвращения кредита все равно остается, поскольку полностью устранить его в принципе невозможно. Показатели помогут лишь оценить степень кредитного риска и, к сожалению, данная методика не позволяет спрогнозировать положение заемщика в будущем.

Наиболее важный момент в процессе андеррайтинга - оценка платежеспособности клиента с точки зрения возможности своевременно осуществлять платежи по кредиту. Для выполнения данной оценки консолидируется информация о трудовой занятости и получении заемщиком доходов, а также о его расходах. После этого делается вывод - сможет ли он погасить кредит. Одновременно с этим выдается заключение, является ли закладываемое имущество достаточным обеспечением для предоставления ссуды или нет.

Как было отмечено в предлагаемых методиках для кредитных организаций, среди количественных характеристик - отношение общей суммы ежемесячных обязательств заемщика к совокупному семейному доходу за тот же период, а также достаточность денежных средств (исходя из расходов на содержание). Качественные характеристики включают доходы заемщика, стабильность занятости, кредитную историю, обеспечение кредита и т. п.

Оценивая методику андеррайтинга, можно сделать вывод, что здесь применяется системный подход к анализу ссудозаемщика. Положительная сторона методики - возможность банка к любому потенциальному заемщику выработать индивидуальный подход, в рамках которого будет учтено необходимое количество характеристик. Отрицательная сторона - трудоемкость ее выполнения, требующая особой квалификации банковских сотрудников. Большинство банков предпочитают

ФИНАНСЫ И КРЕДИТ

компенсировать кредитный риск с помощью повышения процентной ставки. Используют и другие методы, применение которых не требует больших затрат времени и труда3.

Следует отметить, что понимание целесообразности и актуальности использования более совершенных методик возникает чаще всего у тех банков, кредитование физических лиц в которых реализовано в качестве массовой услуги. Если же банк планирует разворачивать масштабную программу, то для того чтобы преуспеть на рынке в условиях постоянного ужесточения конкуренции и, как следствие, сокращения доходности, необходимо искать пути сокращения операционных расходов и минимизации рисков.

Обязательным условием здесь будет правильное построение механизма, который будет осуществлять эту деятельность. Образно говоря, нужно создать своеобразный конвейер, состоящий из определенного количества сотрудников, взаимодействующих с заемщиками и между собой по определенным четко обозначенным правилам и алгоритмам. В число таких алгоритмов входят методики анализа заявок и принятия решений о выдаче кредита.

В процессе анализа данных о заемщиках и кредитах применяются различные математические методы, которые выявляют в них факторы и их комбинации, влияющие на кредитоспособность заемщиков, и силу их влияния. Обнаруженные зависимости составляют основу для принятия решений в соответствующем блоке.

Предлагаемые подходы совершенствования организации процесса кредитования индивидуальных заемщиков на этапе оценки их кредитоспособности позволят унифицировать процедуру, на этой основе ускорить и удешевить ее, получить более точный и обоснованный результат, что в итоге снизит риски кредитования, обеспечит необходимую стабильность работы банка и заданный уровень доходности.

Таким образом, базовым вопросом кредитования физических лиц является достоверная классификация потенциальных заемщиков на «хороших» и «плохих». Можно выделить следующие проблемы в области кредитования физических лиц, стоящие перед банками на сегодняшний день:

1. Отсутствие специального законодательства, регулирующего отношения в области потребительского кредитования. Отношения в данной сфере

3 Ворошилова И. В, Сурина И. В. К вопросу о совершенствовании механизма оценки кредитоспособности индивидуальных заемщиков. Материалы КубГАУ, Краснодар. - 2005.

регулируются Законом РФ от 19.12.2000 № 238-ФЗ «О банках и банковской деятельности» и Законом РФ от 07.02.1992 № 2300-1 «О защите прав потребителей».

2. Отсутствие кредитной истории. Это дает массу возможностей недобросовестным заемщикам, которые могут получить несколько кредитов в различных банках без какой-либо проверки их предыдущих кредитных «подвигов».

3. Используемые зарплатные схемы предприятий. Работодатели зачастую отдают предпочтение «серым» схемам выплаты вознаграждения своим работникам. Заемщик не может официально подтвердить уровень доходов, а банк лишается платежеспособного клиента.

4. Нет простого механизма возврата денег инвестору в случае несостоятельности заемщика. Стоимость таких ошибок очень велика: потеря основной суммы долга, судебные издержки, административные издержки, потерянное время и т. д.

5. Проблемы классификации. Необходима достоверная оценка потенциального заемщика, отсечение «плохих» заемщиков. Неверная классификация порождает проблему обеспечения возврата средств заемщиком в принудительном порядке.

6. Проблема залога. Механизм реализации залога - неудобное и дорогостоящее занятие. Отсутствие регистрации залога движимого имущества позволяет продать или повторно заложить недобросовестным заемщиком заложенное имущество.

Также существует проблема оценки реальных возможностей поручителей, что связано с тем, что большинство российских банков решает вопрос снижения своих кредитных рисков путем простого переноса их на поручителей заемщика. При этом нередко поручителями, особенно при крупных размерах кредита, являются различные юридические лица (как крупные, так и средние и малые предприятия). В контексте будущих пластиковых кредитов такая практика будет применяться повсеместно, поскольку удобно выдать заемщику пластиковую карточку, а в случае каких-либо затруднений с возвратом кредита востребовать его с поручителя - предприятия, на котором он работает. На первый взгляд это должно решить проблему, но если более широко рассмотреть вопрос, то данная кредитная политика не гарантирует успеха в той степени, на которую полагаются банки.

Исследовав основные проблемы кредитования физических лиц, можно предложить следующие пути их решения:

1. Для развития рынка ипотечного кредитования необходимо в первую очередь снижение

процентной ставки за кредит за счет исключения из нее риска неплатежа. Необходимо также внесение ряда изменений и дополнений в некоторые законодательные акты Российской Федерации, направленных на формирование рынка доступного жилья.

2. Для развития рынка образовательного кредитования необходимы:

Законодательная база предоставления финансовой помощи для всех желающих и способных получить образование;

Гарантия возврата кредита государством, позволяющая ему взять значительную часть рисков на себя.

3. В условиях конкуренции выиграет тот, кто минимизирует риски, достоверно определив, какой клиент «хороший», а какой «плохой», и предложит заемщикам более выгодные условия.

4. Банкам необходимо взять на вооружение передовые технологии и применить их для оценки потенциальных заемщиков. Благодаря этому можно будет не бояться предстоящей конкуренции на этом рынке. В такой ситуации банки, решившиеся на освоение данного рынка, должны иметь следующее:

Консолидированную информацию о клиентах, представленную в унифицированном виде. Информация должна периодически пополняться данными из всех филиалов банка. Такое хранилище будет исполнять функцию кредитного бюро;

Достоверный способ классификации (достоверность должна быть более 90 %) потенциальных заемщиков и отсечение «неблагонадежных». Этот способ позволит снизить риски невозврата к минимуму, что позволит выдавать более дешевые кредиты и, соответственно, привлечет больше заемщиков. При этом значительно увеличится прибыль от кредитования физических лиц;

Модель классификации заемщиков должна иметь свойства тиражируемости и адаптации к состоянию рынка, к каждому филиалу банка. То есть построенная основываясь на общих закономерностях, модель должна корректироваться под частные, присущие каждому филиалу особенности. Это позволит учесть местные особенности, что еще больше позволит снизить риск;

Модель классификации должна периодически перестраиваться, учитывая новые тенденции рынка. Этим достигается ее актуальность.

Ведь не может же использоваться один и тот

же подход 5 лет назад и сейчас.

На данный момент банки в той или иной степени имеют наработки по каждому из этих пунктов, но методики, заложенные в их основе, либо слишком инертны, чтобы адекватно реагировать на динамику рынка, либо слишком дороги (предлагаемые зарубежные решения сопоставимы с доходами от потребительского кредитования в сегодняшнем виде). Именно поэтому так дороги кредиты и не так велик спрос на них. Увеличение же достоверности и снижение стоимости позволит отказаться от практики переноса рисков и затрат на заемщиков. Тогда в выигрыше окажутся все - и банки, сохраняя удельную прибыльность на прежнем уровне, и заемщики, привлеченные более выгодными условиями. Все это становится более актуальным ввиду будущего бурного роста рынка потребительского кредитования и будущей конкуренции.

Одна из основных мер по предотвращению возможных потерь - правильная оценка способности заемщика выполнять свои обязательства. Выбор критериев для нее был актуален во все периоды развития банковского дела и уже вошел в экономическую литературу в качестве одной из основных задач при определении кредитоспособности заемщика. Не менее важной является проблема правильной организации процедуры оценки кредитоспособности как наиболее важной в кредитном процессе.

Кредитоспособность клиента в мировой банковской практике фигурирует как один из основных объектов оценки при определении целесообразности и форм кредитных отношений. Способность к возврату долга связывается с моральными качествами клиента, его искусством и родом занятий, степенью вложения капитала в недвижимое имущество, возможностью заработать средства для погашения ссуды и других обязательств.

Перечень элементов кредитоспособности заемщика и показателей, их характеризующих, может быть более широким или сокращенным в зависимости от целей анализа, видов кредита, сроков кредитования, состояния кредитных отношений банка с заемщиком. Оптимальные или допустимые значения таких показателей должны дифференцироваться в зависимости от деятельности заемщика, конкретных условий сделки и пр.

На сегодняшний день существуют несколько основных методик оценки кредитоспособности клиентов. Системы отличаются друг от друга ко-

личеством показателей, которые применяются в качестве составных частей общей оценки заемщика, а также разными подходами к характеристикам и приоритетностью каждого из них.

Скоринговые модели применяются в основном при предоставлении кредитов на покупку товаров (экспресс-кредитование) и при выдаче кредитных карт. Скоринг представляет собой математическую (статистическую) модель, с помощью которой на базе кредитной истории уже имеющихся клиентов банк определяет, насколько велика вероятность, что тот или иной клиент вернет кредит в назначенный срок. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с надежностью или, наоборот, с ненадежностью клиента.

Техника кредитного скоринга представляет собой оценку в баллах характеристик, позволяющих с достаточной достоверностью определить степень кредитного риска при предоставлении потребительской ссуды тому или иному заемщику. Наиболее значимыми для прогнозирования кредитного риска показателями могут быть такие показатели, как возраст, количество иждивенцев, профессия, доход, стоимость жилья и прочее.

Преимущества скоринговых моделей очевидны:

1) снижение уровня невозврата кредита, быстрота и беспристрастность принятия решений;

2) возможность эффективного управления кредитным портфелем;

3) отсутствие длительного обучения сотрудников кредитного департамента;

4) возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии клиента.

Однако, несмотря на положительные моменты, применение кредитного скоринга сопряжено с рядом трудностей. Одна из них заключается в том, что определение оценивающих характеристик производится только на базе информации о тех клиентах, которым банк уже предоставил кредит. Другая и наиболее значимая проблема состоит в том, что скоринговые модели строятся на основе выборки из числа наиболее «ранних» клиентов. Учитывая это, сотрудникам банка приходится периодически проверять качество работы системы и когда оно ухудшается, разрабатывать новую модель.

Следует отметить, что из анкеты-заявления, заполненной заемщиком, для оценки берутся порядка десяти характеристик, а остальные данные хранятся в статистической базе для дальнейшего обновления и анализа скоринга. На текущий момент российские банки оценивают такие характеристики, как доход, количество иждивенцев, наличие в собственности автомобиля (при этом различают автомобиль отечественного и иностранного производства, обязательно учитывая срок, прошедший с момента его выпуска), наличие земельного участка (рассматривается его площадь и удаленность от центра города), стаж работы, должность, образование.

Оценка кредитоспособности клиента проводится в кредитном отделе банка на основе информации о способности клиента получать доход, достаточный для своевременного погашения кредита, о наличии у заемщика имущества, которое при необходимости может служить обеспечением выданного кредита, и т.д. Кроме того, банковский работник обязан анализировать рыночную конъюнктуру, тенденции ее изменения, риски, которые испытывают банк и его клиент, и прочие факторы. Источниками информации об индивидуальном заемщике могут быть сведения с места работы, места жительства и т.п.

Оценка кредитоспособности физического лица основана на соотношении запрашиваемой заемщиком ссуды и:

Личного дохода заемщика;

Общей оценке финансового положения заемщика;

Стоимости его имущества;

Состав семьи;

Личностные характеристики;

Кредитная история.

При оценке кредитоспособности физических лиц банки, как правило, руководствуются своими внутренними нормативными документами. Однако, можно выделить 4 основных метода оценки кредитоспособности физического лица коммерческим банком:

1. Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности;

2. Оценка кредитоспособности по платежеспособности (уровню дохода)

3. Оценка кредитоспособности по кредитной истории;

4. Андеррайтинг.

Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности

Во всех странах с развитой системой финансовых услуг кредиты выдаются только тем заемщикам, кто прошел специальную процедуру оценки кредитоспособности, называемую кредитным скорингом. В настоящее время многие российские банки применяют формальный подход к оценке кредитоспособности физических лиц. Данный подход основывается на определении возможности погашения кредита, исходя из размера дохода клиента. Решение вопроса о предоставлении кредита и рассмотрение условий кредитования осуществляются кредитным комитетом банка. При этом данные решения основываются на субъективном мнении отдельных членов кредитного комитета о риске кредитования отдельных категорий физических лиц и не всегда отражают реальной картины. Решить названные проблемы возможно с помощью аналитических методов обработки данных, реализующих скоринговый механизм оценки кредитоспособности заемщиков.

Кредитный скоринг - быстрая, точная и устойчивая процедура оценки кредитного риска, имеющая научное обоснование.

Скоринг является математической или статистической моделью, которая соотносит уровень кредитного риска с параметрами, характеризующими заемщика - физическое или юридическое лицо. Моделей скоринга множество, каждая из них использует свой набор факторов, характеризующих риск, связанный с кредитованием заемщика, и получает в результате пороговую оценку, которая и позволяет разделять заемщиков на «плохих» и «хороших». Смысл кредитного скоринга заключается в том, что каждому соискателю кредита приписывается свойственная только ему оценка кредитного риска. Сравнение значения кредитного скоринга, полученного для конкретного заемщика, со специфичной для каждой модели скоринга пороговой оценкой помогает решить проблему выбора при выдаче кредита, разделяя заемщиков на два класса (тех, кому кредит выдать можно, и тех, кому он «противопоказан»). Применение кредитного скоринга дает банкам следующее:

Уменьшение риска невозврата кредита, сокращение числа «плохих» кредитов и, соответственно, снижение уровня просроченной задолженности;

Увеличение кредитного портфеля за счет сокращения количества субъективных отказов по кредитным заявкам;

Ускорение процесса принятия решений о выдаче кредита;

Возможность создания специфических кредитных продуктов на основе анализа рыночных ниш;

Помощь кредитным инспекторам и аналитикам, предоставляя им информационную поддержку в принятии решений.

Задача оценки кредитоспособности физических лиц является неформализованной задачей. Для решения данной задачи целесообразно применять гибридные экспертные системы. Задача оценки может быть представлена в виде :

где M - комплексная оценка объекта; X - набор показателей, характеризующих состояние объекта; K - набор критериев, по которым оцениваются значения показателей и рассчитывается М (критерии могут быть количественными или качественными, это зависит от характера показателей деятельности объекта); F - некоторая функция, по которой на основе значений первичных показателей и критериев можно получить обобщенную оценку объекта. Функция неформализована и может быть не до конца известной. Для решения задачи оценки необходимо восстановить вид функции F. Применение гибридной модели подразумевает декомпозицию задачи на подзадачи.

Разработанная модель скоринговой системы состоит из пяти блоков (см.рисунок1):

1) социальное положение;

2) экономическое положение;

3) имущественное положение;

4) параметры кредитной сделки;

5) оценка деловой репутации.

Каждый блок модели характеризуется соответствующим набором показателей (факторов), определяющих состояние клиента-заемщика с различных сторон, и методом решения (смотрите рисунок 1-6). Значения показателей определяются на основании анкеты заемщика (таблица 2) и заключения службы безопасности банка. Значение каждого блока модели определяется одним из доступных методов решения, а именно:

Формулой;

Нейронной сетью;

Продукционной экспертной системой.

Таблица 2. Пример формы анкеты заемщика (в скобках указаны баллы)

ТЕСТ-АНКЕТА КЛИЕНТА

1. Сведения о Клиенте

1.1. Пол: муж (0), жен (1).

1.2. Возраст: 20-30 лет (1), 30-*5 лет (2), 45-60 лет (1).

1.3. Семейное положение: женат (замужем) (1), холост (не замужем) (1), разведен(а) (0), вдовец(ва) (0).

1.4. Брачный контракт: есть (1), нет (0).

1.5. Иждивенцы: есть (0), нет (3), из них дети: 1 (-1), 2 (-2), 3 (-3)

1.6. Проживает: в собственном жилье (2), по найму (1), у родственников (0).

1.7. Место проживания (регистрация): Санкт-Петербург, Лен. область (3), другой регион (0).

2. Сведения о занятости Клиента

2.1. Образование: среднее (0), техническое (1), высшее (2).

2.2. Сотрудник Банка (5), сотрудник корпоративного клиента Банка (3).

2.3. Собственное дело (0), работа по найму (2), работа в бюджетной сфере (1).

2.4. Должность: топ-менеджер (3), руководитель (2), служащий (1).

2.5. Среднемесячные расходы по отношению к доходам семьи: до 50% (3), 50-80% (0), более 80% (-3).

3. Кредитная история

3.1. Кредитовались ли Вы ранее: да (1), нет(0).

Где Вы кредитовались: банк-кредитор (1), другой банк (0).

3.2. Имеются ли непогашенные кредиты: да (-5), нет (1).

3.3. Где Вы имеете непогашенные кредиты: банк-кредитор (2), другой банк (0).

4. Активы и обязательства Клиента

4.1. Среднемесячный размер заработной платы за последние 6 месяцев, тенденция к ее изменению: до $1000(0), $1000 -- 2000(3), $2000 -- 3000(5), >$3000 (6), растет (3), стабильна (2), снижается (0).

4.2. Прочие источники дохода; наличие других доходных вложений (наличие ценных бумаг, вкладов): дополнительная заработная плата (1), доходы от сдачи имущества в аренду (1), вклады (2), ценные бумаги (3), прочие доходы (1).

4.3. Наличие обязательств, уменьшающих доходы (платежи по кредиту, прочие задолженности, в том числе алименты, напротив обязательства проставьте ежемесячную сумму): алименты (-2), обязательства по кредиту (-3), удержания по решению суда (-1), страховые выплаты (-1), плата за обучение (-2), прочие (-1).

5. Имущество

5.1. Наличие собственности, владельцем которой Вы являетесь (недвижимость, земельный участок, автотранспорт): приватизированная квартира (3), собственный дом, дача (2) садовый (дачный) участок (1), автомобиль (2), катер (яхта) (3) прочее (-1).

5.2. Страхование собственности (застрахована ли собственность): да(3), нет (0).

6. Сведения о приобретаемой квартире (Заполняется клиентом, желающим приобрести квартиру в кредит)

6.1. Предполагаемая стоимость приобретаемой квартиры: до $25.000 (4), до $50.000 (3), до $75.000 (2), до $100.000 (1), свыше $100.000 (0).

6.2. Срок кредита: 1 год (5), 2 года (4), 3 года (3), 4 года (2), 5 лет (1).

6.3. Начальный капитал (% от стоимости квартиры): 30% (1), 40% (3), 50% (5), >50%(6).

7. Сведения о приобретаемом автомобиле (Заполняется клиентом, желающим приобрести автомобиль в кредит).

7.1. Продажная цена автомобиля в автосалоне:

до $10.000 (3), $10.000 -- 20.000 (2), свыше $20.000 (1).

7.2. Условия хранения автомобиля: гаражный кооператив (3), охраняемая стоянка (2), гараж во дворе (2), тент-укрытие (1), нет условий (0).

8. Сведения о поручителе (Заполняется клиентом, желающим получить кредит под поручительство юридического лица)

8.1. Поручитель является клиентом Банка: да (5), нет (0).

8.2. Поручитель является работодателем клиента: да (5), нет (0).

9. Дополнительные сведения о Клиенте

9.1. Привлекались ли Вы к уголовной ответственности? да (-10), нет (0).

9.2. Имеются ли решения суда, которые Вы не исполнили? да (-10), нет (0).

9.3. Находитесь ли Вы под судом или следствием? да (-5), нет (0).

9.4. Предъявлены ли к Вам иски в порядке гражданского судопроизводства?

да (-5), нет (0).

9.5. Предпринимаете ли Вы действия по получению кредитов в других банках (кредитных учреждениях)? да (-3), нет (0).

Рисунок 1 - Модель (дерево) скоринговой системы оценки физических лиц на основе гибридных экспертных систем

В блоках «Социальное положение» и «Экономическое положение» в качестве метода решения используется нейронная сеть, так как в данных узлах невозможно однозначно определить степень влияния входящих в данные блоки факторов на итоговый показатель. Кроме того, для обучения нейронной сети в данных узлах имеется значительная выборка данных (см. рисунок 2, 3).

Рисунок 2 - Блок «Социальное положение» модели скоринговой системы

Рисунок 3 - Блок «Экономическое положение» модели скоринговой системы

В блоках «Имущественное положение» и «Оценка деловой репутации» целесообразно использовать продукционную экспертную систему. Данный метод позволяет получить значения названных блоков с помощью правил, аналогичных рассуждению экспертов (см. рисунок 4).

Рисунок 4 - Блок «Имущественное положение» модели скоринговой системы

Рисунок 5 - Блок «Оценка деловой репутации» модели скоринговой системы

В блоке «Параметры кредитной сделки» методом решения является формула (см. рисунок 6). Данный блок служит для комплексной оценки кредитоспособности физического лица посредством определения его платежеспособности (кредитоспособности на основе доходов) и максимального размера предоставляемого ему кредита. Использование данного узла (или блока) в разработанной скоринговой модели позволяет сочетать традиционный подход к определению кредитоспособности и качественно новый, основанный на гибридной экспертной системе.

Рисунок 6 - Блок «Параметры кредитной сделки» модели скоринговой системы

Итоговая оценка кредитоспособности физического лица определяется по формуле :

Z = 0,15X1 + 0,3X2 + 0,25X3 + 0,3X4 ,

где Z - оценка кредитоспособности; X1 - социальное положение; X2 - экономическое положение; X3 - имущественное положение; X4- оценка деловой репутации; 0,15, 0,3, 0,25,0,3 - весовые коэффициенты соответствующих факторов риска, определяющих кредитоспособность заемщика.

Работа скоринговой системы оценки физического лица должна осуществляться в режиме «черного ящика». Все данные, необходимые для анализа (из справки о заработной плате, анкеты заемщика), вносятся в АБС банка. Для оценки кредитоспособности заемщика список показателей и их значения передаются в аналитический блок, который по результату анализа по настроенному «дереву решения» возвращает в АБС банка категорию качества заемщика. Данная схема представлена на рисунке 7. Для кредитного инспектора, подготавливающего заключение о предоставлении кредита, процесс анализа представлен толь ко в виде присвоенной клиенту категории качества (вероятности дефолта заемщика), на основании которой производится корректировка суммы кредита, либо отказ в кредитовании. Кроме того, в зависимости от присвоенной клиенту категории качества возможно предоставление банку рекомендаций по условиям кредитования (по сумме кредита, сроку кредитования, величине обеспечения возврата кредита). Для решения поставленной задачи необходим универсальный гибридный инструмент, включающий в себя механизмы формирования и настройки дерева решений, различные методы анализа информации, механизмы предобработки данных.Предложенный механизм оценки кредитоспособности физического лица реализованв аналитической информационной системе

Данный подход к оценке кредитоспособности в условиях российской действительности встречает следующие проблемы:

В настоящее время в России отсутствует достаточный объем доступной для исследования информации о кредитоспособноститой или иной группы населения, то есть отсутствует так называемое «кредитное кладбище»;

Кредитоспособность физического лица зависит не только от его наблюдаемых характеристик, но и общей макроэкономической ситуации;

Значительный рост волатильности доходов заемщиков при росте их по абсолютной величине;

В России кредитоспособным является физическое лицо, не только выполнившее свои обязательства, но и заменившее обязательства перед одним кредиторами на обязательство перед другими;

Решения, принятые с использованием системы кредитного скоринга ранее, влияют на решения, принимаемые данной или другой системой впоследствии.

При выдаче кредитов банки стремятся получить максимальную прибыль и гарантировать возврат переданных заемщику средств. Для того чтобы снизить риск просрочек, финансовые организации тщательно анализируют всех претендентов и одобряют только заявки, обязательства по которым будут выполняться с большой вероятностью.

Оценка кредитоспособности заемщика – физического лица часто осуществляется с помощью (от английского scoring – «подсчет очков»). Скоринговая модель анализирует факторы, влияющие на риск невозврата займа, и выдает рекомендации по одобрению заявки или отказу. При оформлении кредита заемщику в первую очередь предлагается заполнить анкету. Именно на основе этих данных выставляется оценка. За каждый параметр клиент получает определенное количество баллов, действуют повышающие и понижающие коэффициенты. Итоговый результат раньше подсчитывали вручную банковские сотрудники, сегодня это делается автоматически в специальных программах.

Где применяется скоринг

Скоринговая модель широко используется в области микрофинансирования и экспресс-кредитования, где рассмотрение данных потенциального заемщика и принятие решения занимают менее 1 часа. Для проверки кредитоспособности в специальную программу вносят информацию из заполненной заявки. Система автоматически сравнивает указанные потенциальным заемщиком данные со статистикой. Так, если в базе есть сведения о том, что люди аналогичного возраста или профессии нередко не возвращают кредит, то решение по заявке может быть отрицательным. В таких случаях банк или микрофинансовая организация обычно отказывает потенциальному заемщику без объяснения причин.

Преимущества скоринговой системы ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ

Быстрота принятия решений. Если анализом платежеспособности заемщика занимается сотрудник банка, это потребует много времени. Специалисту необходимо самостоятельно проверить каждый параметр, вручную внести все полученные результаты и сделать вывод. С помощью современных скоринговых систем оценки кредитоспособности данные обрабатываются быстро, а значит, и решение принимается оперативно.

Объективность. Даже опытный и квалифицированный специалист может допустить ошибку в подсчетах или сформировать предвзятое мнение из-за личного отношения к клиенту. Скоринг-балл – гораздо более объективный показатель кредитоспособности, потому что он высчитывается в автоматическом режиме. Сотрудник банка не может повлиять на работу алгоритма.

Финансовая выгодность. Использование скоринговой модели оценки кредитоспособности позволяет значительно уменьшить долю невозврата. Это не только увеличивает прибыль банка, но и дает ему возможность предлагать более выгодные тарифы для клиентов. Уровень невозврата прямо влияет на процент по кредитам, поэтому добросовестные плательщики также заинтересованы в его снижении.

От чего зависят результаты скоринга

Итоговая оценка при использовании любой скоринговой модели складывается из целого ряда показателей. В первую очередь проверяются паспортные данные заемщика, информация о месте проживания и другие контактные данные. Это предварительный этап, на котором отсеиваются претенденты с недействительными документами. Затем происходит анализ других факторов.

• Личная информация о клиенте. Скоринг-оценка учитывает семейное положение заемщика и наличие у него несовершеннолетних детей. Также принимается во внимание продолжительность стажа на последнем месте работы.
• Платежеспособность претендента. Один из самых значимых факторов, влияющих на скоринг-балл. Чтобы получить одобрение, важно доказать наличие не только достаточных для погашения займа средств, но и регулярных выплат. Для оценки финансового положения и кредитоспособности в большинстве случаев (особенно при выдаче крупных кредитов) требуется предоставить документы с места работы: справку 2-НДФЛ или по форме банка. Иногда учитываются также расходы претендента (на содержание иждивенцев, коммунальные услуги и т. д.).
• Кредитная история. При скоринговой оценке кредитоспособности клиентов обязательно проводится проверка задолженностей и просрочек по ранее взятым ссудам. Банк может при наличии согласия получить данные по претенденту из бюро кредитных историй (БКИ), в которых отражается вся необходимая информация. Также системой принимается во внимание наличие или отсутствие регулярных выплат по действующим займам. В БКИ фиксируется история заявок, сделанных претендентом: наличие большого процента отказов от других финансовых организаций может снизить оценку.

• Транзакционное поведение. Если заемщик является зарплатным клиентом или имеет депозит в банке, скоринг-балл при определении кредитоспособности может быть повышен. При этом учитывается размер накоплений на счете и их динамика.

Все данные скоринговая система проверяет по отдельности и сравнивает их между собой, чтобы выявить возможные противоречия. Подтверждением достоверности указанных сведений является наличие связи между доходами и расходами потенциального заемщика, местом работы и адресом проживания и т. д.

Анализ данных скоринга

На основе полученного результата система выносит решение:

• одобрение – оценка высокая, заявка может передаваться на следующий уровень;
• отказ – претендент набрал слишком низкий балл, поэтому рассмотрение запроса прекращается;
• требуется дополнительный анализ – у системы недостаточно данных для выставления адекватной оценки. В этом случае специалист банка самостоятельно изучает анкету заявителя и уточняет информацию. Для подтверждения спорных аспектов у претендента могут затребовать дополнительные документы. После ручного рассмотрения по заявке принимается окончательное решение.

Как получить высокий скоринг-балл

Исключить просрочки по займам. Чтобы увеличить шансы на хорошую оценку и одобрение заявки, нужно иметь чистую кредитную историю. Это значит, что у претендента не должно быть просрочек по другим займам или непогашенных долгов. Поэтому даже при возникновении финансовых трудностей важно следить за своей кредитной историей. Лучше вовремя предоставить банку документальное подтверждение временной неплатежеспособности и разработать схему реструктуризации долга или отсрочки. Это позволит закрыть текущий кредит и повысить вероятность одобрения нового.

Открыть банковский вклад. В большинстве банков можно получить дополнительные скоринг-баллы при наличии счета, поэтому лучше заранее завести депозит.

Указать в заявке только реальные сведения. На оценку также влияет аккуратность в заполнении анкеты. Информация должна быть объективной и правдивой: сомнения в достоверности сведений могут стать причиной для отказа в кредите.

Обратить внимание на актуальность контактов в анкете. Чтобы повысить скоринговую оценку кредитоспособности, необходимо указывать в анкете только реальные контактные данные. Сотрудник банка должен иметь возможность дозвониться до всех абонентов, телефоны которых вписал потенциальный заемщик. Если связаться с ними не удастся, указанные данные могут признать недостоверными. Это один из поводов отказать в кредитовании.

Если скоринговая оценка оказалась слишком низкой и заявка была отклонена, это может свидетельствовать о том, что модель и алгоритм конкретного банка не подходят заемщику. Финансовые организации часто используют собственные системы, в которых учитывается разный набор факторов.

Что делать при отказе

При низком скоринг-балле система обычно просто отклоняет заявку, при этом клиенту не сообщается о причинах такого решения. Сотрудники банка часто рекомендуют повторить обращение через несколько месяцев. В качестве альтернативы можно попробовать подать заявку в другую финансовую организацию. Однако делать это следует с осторожностью: все отказы фиксируются в кредитной истории, а если их слишком много, оценка снижается. Чтобы еще до обращения в банк узнать о наличии и количестве отклоненных заявок, можно отправить запрос в БКИ.

Скоринговая модель не дает объективных и релевантных результатов, если клиент обращается за займом в первый раз. Для таких случаев некоторые банки используют только ручную обработку заявок специалистами. При этом фактически таким клиентам часто предлагают менее выгодные условия, повышенные процентные ставки и уменьшенную сумму ссуды. Так банк снижает убытки от возможного невозврата. Однако если погасить первый заем вовремя и без просрочек, это отразится в кредитной истории, поэтому уже в следующий раз можно будет рассчитывать на более высокую оценку.

Чтобы воспользоваться услугами НБКИ по разработке и/или использованию методик скоринговой системы, заполните форму заявки на сайте.