Занимаем.ру портал о банках и кредитах — Отвечаем на ваши вопросы о кредитовании

Ответы на эти и многие другие вопросы Вы сможете найти на данном сайте. Или задайте свой собственный вопрос нашим экспертам, и мы опубликуем на него ответ!


Удобный сервис по подбору кредитов
Какой кредит вас интересует?
рублей
месяцев

Что такое кредитный скоринг

Само слово обозначает «счет». По сути, скоринг – это общее название математических моделей, при помощи которых определяется вероятность возникновения неплатежей по выдаваемому кредиту.

Общий метод скоринговых моделей (откуда и произошло их название) построен по принципу счета: на основании данных заявителя на кредит (анкета – основной, но не единственный источник информации) каждому виду данных присваивается определенный балл. Например, возраст заемщика: от 18 до 23 лет – Х баллов, от 23 до 35 – Y баллов, более 35 – Z баллов. Далее все набранные заемщиком баллы суммируются и получается итоговой результат (или балл). А дальше работает простое правило: если он больше заданного значения – кредит выдается, если меньше – нет.

Приведенный пример, очень условный. У каждого банка – своя модель распознания риска, в которой используются различные показатели, оцениваются различные диапазоны, присваиваются разные баллы. Решение о предоставлении или отказе в выдаче средств также может приниматься не по простому линейному условию.

В последнее время не только банки строят свои модели и рассчитывают баллы – этим стали заниматься и бюро кредитных историй, и даже операторы сотовой связи. БКИ рассчитывают вероятность возникновения проблем с займами на основе данных о миллионах договоров. Операторы сотовой связи – на основе данных биллинга миллионов своих абонентов: сколько абонент тратит на связь, как часто вносит платежи, какими суммами, пользуется ли отложенным платежом, как часто, какая дисциплина гашения. Эти данные также используются банками в своих скоринг-моделях, как дополнительные параметры для оценки вероятности возникновения неплатежей по будущему заемщику.

Какая информация используется

В первую очередь, это информация, которую вы сообщаете о себе в анкете на кредит. Каждый показатель – это входящий параметр для формулы. Дата рождения – от нее считается ваш возраст. Дата регистрации по месту жительства – длительность в днях постоянного проживания на одном месте. Отрасль, в которой работает ваша компания-работодатель – для оценки вероятности возникновения «объективных неплатежей по кредиту» - например, риски того, что вас сократят из-за рецессии в отдельно взятой отрасли. Согласитесь – есть разница между работником бюджетной сферы (госслужащим) и работником компании, занимающейся импортом фруктов и овощей из стран Евросоюза.

Мало того, данные анкеты используются и для внутренней верификации – оценки достоверности предоставленных вами сведений. Сфера деятельности и занимаемая вами должность в анкете присутствуют неспроста и не для удовлетворения любопытства банковских работников. На основе всех анкет банк вычисляется среднестатистический доход работников отраслей разных должностей. А потом сравнивает доход, который вы декларируете в анкете, со своими расчетными значениями. Укажете значительно больше – формула повысит ваш риск дефолтности.

Разновидности моделей

Применяемые алгаритмы зависят от объема данных, которые банк может получить в момент приема заявки.

Экспресс-скоринг применяется при "быстром" кредитовании в магазинах на покупку определенных товаров, при выдаче потребительских займов наличными и пластика по минимуму документов (например, только по паспорту и второму документу, удостоверяющему личность). При оценке вероятности неплатежа банк вынужден опираться только на данные анкеты, сообщенные «под честное слово». Понятно, что оценка будет более «жесткая» - достоверность данных оценить сложно.

Другое дело, когда вы предоставляете еще и документы, подтверждающие ваш доход, занятость и финансовое состояние – имеется ввиду справка о доходах, копия трудовой книжки, документы на имущество. Здесь включается в работу более сложная модель, которая оценивает «более мягко», так как банки больше доверяют документам с синей подписью и синей печатью, нежели «сухой» математической формуле.

Зачем это нужно

На самом деле, это очень удобный способ решения сразу многих задач банка

1) Чтобы сравнить двух заемщиков друг с другом. Как определить, кто из заемщиков в будущем с большей долей вероятностью окажется проблемным? данных-то в анкете – несколько листов? Расчет риска приводит все, что называется, к одному знаменателю. У кого он больше – тому и отказать.

2) Быстрая оценка. Все модели автоматизированы и интегрированы в информационные системы банков. Именно такое решение дало развитие экспресс-кредитованию в магазинах. Задача менеджера – правильно внести данные вашей анкеты (ну, или с ваших слов занести) в компьютер. Решение, по сути принимает, робот – компьютер.

3) Исключается вероятность мошенничества работниками банков – исключается «человеческий фактор» при принятии решения «выдать деньги все равно».

4) Гибкое управление выдачами. В зависимости от состояния ликвидности в банке и финансового плана банка очень удобно управлять выдачами. Надо больше выдавать займов – банк снижает пограничное значение для отсечения потенциально возможно проблемных заемщиков. Надо уменьшить выдачи – банк «задирает» в модели уровень «хорошего» скоринг-балла – отказы в кредите идут один за другим.

5) Ставка на основе риска. Многие банки в рекламе не декларируют конкретную процентную ставку, а ограничиваются фразами типа «ставка от …». Это не только потому, что они хотят привлечь рекламой больше клиентов. Просто в их "формуле" заложен расчет ставки для клиента на основе его балла. Чем больше вероятность возникновения риска – тем больше ставка. И наоборот. Согласитесь – очень разумный подход – если я надежный заемщик – значит мне и ставка должна быть ниже.

Что нужно знать обычному заемщику о данной процедуре.

Любая скоринговая модель – это сложный математический аппарат, над которым работают специалисты по высшей математике. Поэтому угадать, какие данные указать в анкете, чтобы «наверняка дали займ» - не удастся. Мало того, любые ложные и противоречивые сведения будут «вычислены» самой формулой.

Некоторые модели учитывают такие факторы, как «с какой скоростью вы заполняете поля анкеты на сайте в онлайн-анкете» и вводите вы данные вручную или «копипастите откудат-то».

Так что не пытайтесь обмануть компьютер!

Во-вторых, модели постоянно уточняются и за счет расширения статистической выборки – чем больше анкет и выданных кредитов у банка – тем более точные параметры модели можно оценить.

По-большому счету, заемщику вовсе и не обязательно знать – есть у банка скоринг-модель или нет, и какая она из себя. Обладаете вы этими знаниями или нет – кредит вам или одобрят, или нет.



Оцените:
Друзьям это тоже может быть полезно: