15 февраля 2016, 11:46
Количество просмотров 283

АРЧЕ и Experian Scorex избавят банки от “плохих” кредитов

К концу 2003г. вряд ли кто-либо из экспертов взялся бы оспаривать тот факт, что потребительское кредитование становится все более...
АРЧЕ и Experian Scorex избавят банки от “плохих” кредитов

Дмитрий Коптюбенко

АРЧЕ и Experian Scorex избавят банки от “плохих” кредитов - рис.1

Помимо прочих аспектов работы с потенциальными заемщиками как в рамках программ потребительского кредитования, так и при реализации проектов на базе кредитных карт вопросы снижения кредитного риска обсуждались на заседании рабочего комитета по развитию бизнеса и маркетинга, проведенном 18 ноября 2003г. в Москве Ассоциацией Российских членов Europay. В мероприятии приняли участие представители московского офиса MasterCard Europe и специалисты компании Experian Scorex, представившие комплексное программное решение, предназначенное для оценки кредитоспособности заемщика (creditworthy) и мониторинга оценочных показателей – “Карту балльных оценок”.

Как отметил в своем докладе менеджер по развитию бизнеса Experian Scorex Мэтью Эльсом (Matthew Elsom), в основу данного продукта заложен принцип скоринга – выставления оценочных баллов при оценке каждого потенциального заемщика.

Подобные системы не являются новинкой для западных ритейлеров. Впервые услуги по внедрению процедуры скоринга стала предоставлять консалтинговая компания Fair Isaac еще около полувека назад, причем по сей день она остается лидером в этом сегменте, среди наиболее известных участников которого можно выделить также такие крупные скоринговые компании, как Equifax, Experian Scorex и TransUnion.

Компания Experian Scorex была образована в 1996г. путем приобретения группой Experian фирмы Scorex, которая предлагает скоринговые решения уже более 25 лет. Помимо собственно скоринга Experian Scorex предоставляет и ряд других услуг по оптимизации выдачи банковских кредитов – организацию системы мониторинга клиентов, оценку относительного риска по группам клиентов, разработку политики в сфере кредитования и т.д. Сфера деятельности компании не ограничивается банковским сектором, она участвует в разработке политики взаимодействия с клиентами и в таких отраслях, как страхование, лизинг и мобильная связь.

С недавнего времени Experian Scorex и другие крупные скоринговые компании стали выходить и на российский рынок, однако к настоящему моменту скоринг используют не более 10-12 отечественных банков, занимающихся потребительским кредитованием. Среди них – “Банк Русский Стандарт”, одним из первых вышедший на российский рынок с массовым предложением потребительского кредитования, Райффайзенбанк Австрия, Ситибанк, РОСБАНК, Пробизнесбанк, МДМ-банк, ДельтаБанк и ряд других. В ближайшее время внедрить скоринговую программу планируют банки “Петрокоммерц” и “Северная Казна”.

Метод скоринга базируется на выделении ключевых характеристик ссудополучателей, которые влияют на качество предоставленного кредита. Главные из них – доход, наличие или отсутствие в собственности недвижимого имущества, а также срок работы на одном месте. “Карта балльных оценок” помимо этих данных использует для анализа такие факторы, как возраст, наличие собственного телефона, семейный статус, количество имеющихся кредитных карт. На основе базы данных по ранее предоставленным ссудам строится регрессионная модель, которая связывает эти данные с вероятностью того, что ссудополучатель, обладающий теми или иными персональными характеристиками, вовремя вернет предоставленный ему кредит.

На практике это выглядит следующим образом: потенциальный клиент, обратившийся в банк за получением потребительской ссуды или желающий оформить кредитную карточку, заполняет предложенную ему анкету. На основе полученных ответов ему автоматически присваивается определенный балл (score). Если полученный результат оказался выше некоего порогового значения, то принимается решение предоставить кредит. В противном случае в предоставлении кредита отказывается. Таким образом, процесс принятия решения относительно выдачи кредита автоматизируется.


При переходе от традиционных методов оценки кредитополучателей к программным решениям, основанным на методе балльных оценок, в случае невозврата кредита затраты банка на взыскание долга сокращаются в среднем в 12 раз


Подобный подход не исключает полностью человеческий фактор, а лишь позволяет снизить его влияние на принятие окончательного решения. Так, в отношении потенциальных заемщиков, чья оценка с использованием скоринговой системы близка к пороговой величине, решение, как правило, принимается специалистом на основе субъективного анализа данных клиента.

Способов построения скоринговых моделей множество, наиболее распространенные из них – логистическая прогрессия, метод нейтронных сетей и метод ближайших соседей. Каждая из них подробно описана в специализированной литературе по этому предмету, поэтому, не вдаваясь в подробности, в рамках данной статьи хотелось бы остановиться на следующем обстоятельстве, критичном для каждой из перечисленных моделей. Так, по оценке английской консалтинговой компании Bannock Consulting, разрабатывающей подобные решения для банков стран Центральной и Восточной Европы, для того чтобы построить достоверную скоринговую модель для конкретного банка, необходимо иметь базу данных порядка 1000 “плохих” кредитов. С учетом короткой истории развития ритейловых программ большинства российских банков эффективную скоринговую систему можно построить, лишь обобщив уже имеющийся опыт нескольких ритейлеров, длительное время работающих на отечественном рынке.

Скоринговая система должна учитывать специфику каждой конкретной страны и даже каждого банка в зависимости от того, какой стратегии он придерживается и на какую конкретную группу потребителей ориентирован. По словам Мэтью Элсома, в зависимости от стратегии конкретного банка при работе с клиентами в рамках кредитных программ алгоритм выставления системой баллов может быть скорректирован под текущие задачи, стоящие перед пользователем, в том числе с учетом целевой аудитории, на которую рассчитаны кредитные продукты банка – VIP-клиенты, средний класс, студенты и т. д.

Использование системы балльных оценок позволяет банку видеть всю текущую картину по своим кредитным программам в любой момент и исходя из этого строить свой ритейловый бизнес и выставлять акценты в кредитной политике в зависимости от быстроменяющихся условий нестабильных рынков, к которым пока можно отнести и Россию.

При этом система балльных оценок нуждается в регулярной актуализации на основе опыта прошлых периодов и изменения конъюнктуры. Точки контроля системы – общая оценка эффективности кредитной политики банка; действенность “линии отреза” потенциальных кредитополучателей; степень расхождения решений кредитных экспертов с результатами работы карты балльных оценок; доля фактически просроченных платежей. В частности, эксперты компании Bannock Consulting, оказывающей консалтинговые услуги на рынке банковского ритейла, полагают, что обновлять модель нужно не реже одного раза в пять лет. Для российских условий этот период, очевидно, должен быть несколько короче.

В целом скоринг позволяет сократить уровень временных и финансовых затрат банка на рассмотрение запроса кредитополучателя, дает ритейлеру возможность существенно повысить свою конкурентоспособность в сегменте розничного кредитования, в том числе эффективность реализации своих карточных кредитных программ. Внедрение решений, подобных “Карте балльных оценок”, помогает банку эффективно решать такие задачи, как снижение риска “плохих” кредитов в своем кредитном портфеле, контроль рисков возможного мошенничества с кредитами на первичном уровне, а также оперативное выявление клиентов с заведомо высокой вероятностью невозврата кредитов.

Так, согласно опыту использования скоринговых систем европейскими кредитно-финансовыми организациями, при переходе от традиционных методов оценки кредитополучателей к программным решениям, основанным на методе балльных оценок, в случае возникновения проблемы невозврата затраты банка на взыскание долга сокращаются в среднем в 12 раз. В частности, применение “Карты балльных оценок” при принятии решения о выдаче кредита на покупку автомобиля помогает сократить количество “плохих” кредитов на 25%. Кроме того, использование данных систем позволяет практически полностью изменить сам принцип работы кредитных экспертов: после их внедрения 70% решений по предоставлению кредита принимает система, и лишь оставшиеся 30% рассматриваются банковским персоналом.

В свете ожидаемого принятия закона, регламентирующего работу кредитных бюро в России, и начала полномасштабной работы этих организаций (подробнее читайте материал “Кредитное бюро как катализатор доверия”, ПЛАС №8/2003) возникает резонный вопрос: может быть, проще возложить функции финансового скоринга потенциальных кредитополучателей на кредитные бюро? Однако представители АРЧЕ и Experian Scorex считают, что хотя банк может работать с собственной системой финансового скоринга, в то же время ему необходимо иметь возможность доступа к более широкой базе данных клиентов, которой в силу своей специфики располагает кредитное бюро. К тому же нельзя забывать, что кредитные бюро будут обладать информацией об уже состоявшихся клиентах банков, в то время как метод скоринга позволяет быстро определить кредитоспособность клиента, впервые обратившегося в банк за получением ссуды.

Полный текст статьи читайте в журнале «ПЛАС» № 1 (91) ’2004 стр. 13

Рубрика:
{}
Теги:
#

PLUSworld в соцсетях:
telegram
vk
dzen
youtube