Банковский кредитный скоринг

Скоринг или скоринговая система — это система оперативной оценки клиента (потенциального заемщика), которой преимущественно пользуются розничные банки и микрофинансовые компании [2]. Название происходит от английского слова “score”- что означает зарабатывание/ подсчет очков, например, в игре.

Как правило, система представляет собой компьютерную программу, которая использует разные математические и статистические приемы обработки ответов заемщика в заявке на кредит, которую он предоставляет в банк. Заявка обычно представляет собой анкету или вопросник. Ответы на те или иные вопросы скоринговая система оценивает в баллах. Большее влияние, конечно, дают ответы о материальном положении: наличие движимого, недвижимого имущества, стабильного дохода, дорогостоящих предметов быта, трудоспособного возраста, высшего образования, отсутствие родственников на иждивении, других кредитов и т.п.

Так за возраст менее 28 и более 35 лет клиент скорее всего будет получать снижающие баллы, аналогично — за проживание в более криминальных районах города и за работу, где не требуется высокой квалификации (например, официант). Как ни странно, съемная квартира и дети – могут оказаться фактором, прибавляющим баллы (клиент умеет планировать финансы, уверен в будущем).

Компании, которые продают скоринговые системы по всему миру имеют возможность глобально отслеживать взаимосвязь тех или иных факторов и поведения заемщика. Оказалось, что в независимости от страны — женщины аккуратнее гасят кредиты, аналогично поступают и более старшие по возрасту клиенты, аналогично – семейные пары с детьми (у них у всех выше ответственность). А вот за уровень образования - баллов в российском банке скорее всего почти не добавят, скорее — за опыт работы более 3-5 лет.

Кроме того, в ряде случаев, когда сотрудник банка имел возможность лично пообщаться с клиентом, он дополняет его профиль своими субъективными впечатлениями – о его адекватном поведении, внешнем виде, одежде, классе мобильного телефона, часов, наличии дорогостоящей электроники при себе, грамотной речи, явных признаках, что клиент говорит неправду и т.п. В результате система каждому пункту анкеты присваивает оценку, и выдает в конце оценки – итоговый балл. Отдельно проверяется достоверность данных клиента — легальность паспорта, существование адреса и т.п.

По итоговому баллу банкиры судят, есть ли смысл дальше тратить время на этого потенциального заемщика и рассматривать более детально его заявку. Или лучше отказать. Задача скоринговой системы – при большом потоке мелких розничных клиентов автоматически отсечь на первом этапе всех неподходящих заемщиков, риск невозврата кредита у которых – высокий. То есть у каждого банка есть некий профиль “хорошего” заемщика и скоринговая система помогает банку автоматизировать поиск именно таких клиентов среди большой массы заявителей на кредит [3].

Есть несколько видов скоринга [4]. Один из них был описан выше – то есть кредитоспособность клиента оценивается в момент его обращения. По тем данным, которые он сам и предоставляет (application scoring – заявочный скоринг). Сам, как правило, заполняет и анкету. В случае с микрофинансовыми компаниями это происходит зачастую прямо онлайн в интернете.

Еще один вид скоринга – поведенческий (behavioral scoring). В зависимости о того, как клиент ведет себя с течением времени (за определенный период) банк выставляет ему более высокий кредитный рейтинг или более низкий. И в зависимости от этого уменьшает/увеличивает ему лимиты по кредитам, предлагает какие-то дополнительные услуги.

Также существует оценка потенциального мошенничества (fraud scoring). Одно дело, когда человек получил кредит, но не рассчитал свои финансовые возможности, или внезапно заболел, потерял в доходе и т.п. И другое дело –когда имеет место заранее планируемый невозврат кредита – то есть мошенничество. Эксперты говорят, что таких случаев — порядка 10% всех невозвратов. Любой кредитор (особенно хорошо процесс отлажен в МФО) пытается еще до выдачи кредита оценить риск мошенничества со стороны заемщика.

Следует отметить, что современные системы скоринга зачастую являются самообучающимися, т.е. учитывают модели поведения клиентов, которые ранее были приняты на обслуживание. Система пытается вычислить какие-то общие черты у тех, кто впоследствии оказался мошенником, стал допускать просрочки (ретро-скоринг).

Очевидно, что скоринговые системы имеют и недостатки – большую часть данных для оценки предоставляет клиент. Перепроверка этих данных вручную при мелких суммах кредита – слишком дорогое занятие. Кроме того, даже обучающиеся системы не могут быстро перестроиться при резком изменении экономической ситуации в рамках страны. Поэтому их приходится все время дорабатывать и поддерживать [5].

При разработке и использовании автоматизированных скоринговых систем используются так называемые интеллектуальные информационные технологии [6].