Проходные баллы
Итак, скоринг — это система балльной оценки заемщиков, когда решение о выдаче или невыдаче кредита принимается в зависимости от количества набранных очков. Скорннговые системы призваны выявить н оценить вес самых разнообразных факторов — не только финансовых, но и социальных, поведенческих, мотивационных и т.
п. Впрочем, существует огромное множество реализаций скоринговых систем. В каких-то случаях они до предела упрощены (а итоговый результат легко вычисляется с помощью электронных таблиц Excel), иногда — предельно усложнены, используют методы нейронных сетей. Объединяет эти разные системы одно — принцип работы.Каждая ключевая характеристика потенциального заемщика получает свой числовой диапазон в баллах. Конкретное значение зависит от уровня гипотетического риска, который задает банк. Совокупность характеристик образует балльную шкалу. Набранный потенциальным заемщиком итоговый результат интерпретируется программой. Если этот результат выше некоего порогового значения, выдача кредита будет одобрена, если ниже — в кредите будет отказано. Может встречаться и некая «пограничная зона», когда набранных баллов недостаточно для принятия положительного решения, но в то же время отказ в кредитовании также неочевиден. Тогда решение принимается не системой, а конкретным банковским служащим.
В качестве примера можно привести подход к оценке кредитоспособности, который долгое время применялся в одном из французских банков. Используется всего 10 ключевых характеристик.
- Цель кредита. Шкала от 0 баллов при выдаче простой денежной ссуды до 100 баллов при выдаче ссуды на покупку автомобиля.
- Участие заемщика в финансировании сделки. При первоначальном взносе менее 10% — 0 баллов; от 10 до 45 — 30; более 45% — 50 баллов.
- Семейное положение. От 0 баллов для разведенных супругов до 60 баллов с количеством детей менее трех.
- Возраст. От 0 баллов для лиц моложе 25 лет до 100 баллов свыше 65 лет.
- Профессия. От 0 баллов для студентов до 100 баллов для государственных служащих.
- Занятость. От 0 баллов при сроке менее одного года до 100 баллов — более четырех лет.
- Годовой доход после налогообложения. От 0 до 160 баллов в зависимости от суммы.
- Владение недвижимостью. От 0 баллов в случае аренды жилья до 80 баллов при наличии собственного дома.
- Срок кредита. От 140 баллов при сроке менее одного года до 0 баллов при сроке более двух лет.
10. Сумма на банковском счете. От 0 до 150 баллов в зависимости от суммы.
Если потенциальный заемщик набрал более 510 баллов, банк выдает кредит; при 380-509 баллах требуется дополнительный анализ; при наборе менее 380 баллов следует отказ.
Отставив в сторону заграничные особенности (например, высокую оценку кредитоспособности пожилых людей и госе лужащих), заметим, что приведенный выше пример хорошо иллюстрирует ключевые параметры, которые, по мнению банков (российских в том числе), сни жают гипотетический риск невозврата кредита. На высокие оценки претендуют заемщики которые способны самостоятельно оплатить значительную часть стоимости товара, имеющие стабильное семейное положение, недвижимое имущество в собственности, не склонные часто менять работу и т. п.
Важно понимать, что набор существенных с точки зрения банка параметров оценки заемщиков постоянно меняется исходя из накопленных статистических данных. Скоринговые системы разрабатываются и модернизируются исходя из особенностей конкретной страны, конкретного города и даже исходя из особенностей клиентуры конкретного банка. Сложные системы — это не табличка Excel. Подобные продукты состоят как минимум из двух блоков, блока анализа накопленной информации о «хороших» и «плохих» заемщиках и блока принятия решений. Активно используется информация обо всех случаях задержки выплат по кредиту и невозвратах. Анализ проводится при помощи так называемого метода data mining (можно перевести как «информационное копание»), в ходе которого выявляются разнообразные аномалии и устойчивые тенденции в поведении клиентуры, описываются различные комбинации факторов, влияющих на кредитоспособность. В результате строятся постоянно меняющиеся профили хороших/плохих заемщиков. Блок принятия решений «продвинутой» скоринговой системы сравнивает анкетные данные потенциального получателя кредита с имеющимися профилями, определяет, насколько клиент похож на «плохого» или «хорошего» заемщика. Сложность задачи объясняет дороговизну разработки таких «продвинутых» систем. Многие банки закупают уже готовые продукты у специализированных компаний.