Скоринг. Лёгкий и безжалостный

Из письма посетителя портала 611.ru «Некоторое время назад хотела взять в одном из банков потребительский кредит на покупку нового холодильника стоимостью почти 20 тысяч рублей. Заполнила анкету, указала в ней всё, как есть. Кредитный эксперт, перенося данные в компьютер, была абсолютно уверена, что кредит мне дадут, поскольку и зарплата позволяет, и первый взнос я могла сделать почти в 5 тысяч рублей, и все необходимые контактные телефоны предоставила. Но через несколько минут её улыбку как корова языком слизала. Она недоумённо смотрела на монитор, где красовалась надпись «договор был отказан». Когда я поинтересовалась, почему мне отказала, девушка лишь развела руками и сказала, что система скоринговой оценки кредитоспособности приняла отрицательное решение. Поэтому мой вопрос «почему?» так и остался висеть в воздухе. Наталья».

Самые первые скоринговые методы анализа появились в конце 1941 года, когда Дэвид Дюран, применив классификацию Фишера «растения: плохие и хорошие», подвёл её под аналогичные («плохие» и «хорошие») типы кредитов. Свой старт подобные программные анализы взяли во времена Второй мировой войны, поскольку острая нехватка финансовых аналитиков и очень низкие темпы развития кредитования стали слишком влиятельным и сдерживающим фактором на рынках займов и ссуд. Банки, не имея возможностей выделять каждому заёмщику отдельного кредитного эксперта для оценки рисков невозвратов, стали опираться на балльную систему, которая позволяла обрабатывать анкеты и заявки в десятки раз быстрее. Массовое же внедрение скоринг-программ началось чуть позже, когда появились кредитные карты.Усовершенствованные программы не только принимали положительные или отрицательные решения о выдаче займа, но и определяли размер ссуды.

В России появление скоринговых моделей оценки кредитоспособности заёмщика было обусловлено начавшимся 5 лет назад самым настоящим кредитным бумом. Кто из нас не видел очередей к работникам Банка, оформляющим займы в магазинах? Кредитные эксперты, пропустив через себя 20-25 клиентов, под конец рабочего дня напоминали выжатые лимоны. Но мало кто тогда задумывался, а насколько реально хрупкой девушке в ярко-красном галстуке принимать взвешенные решения по такому количеству потенциальных заёмщиков. Многие были уверены, что отказ в получении займа  - это происки кредитного эксперта, которому просто-напросто не понравился клиент. И уже сейчас, по прошествии времени, стало понятно: ответ на вопрос «Кредит. Быть или не быть?» даёт математика и статистика.

Как работает скоринг.

На самом первом этапе внедрения скоринг представляет собой всего лишьматематический анализ введённой информации. Алгоритм прост: клиент отвечает на вопросы – система присваивает каждому ответу определённый балл. Вопросы условно разделены по нескольким критериям: личные, финансовые, сопутствующая информация.

Личные: пол, возраст, семейное положение, наличие/отсутствие иждивенцев, образование.

Чем ниже или выше возраст заёмщика относительно оптимальной планки данного критерия (обычно это 25-45 лет), тем меньше баллов насчитает скоринг. Не секрет, что Банки чаще отказывают 18-22 летним юношам, к примеру, поскольку именно этот возраст – наиболее рискованный в плане невозвратов. Кто будет возвращать займ, если 19-летнего молодого человека в любой момент могут призвать на военную службу?

Семейное положение – один из очень важных критериев при начислении баллов. В большинстве случаев, российские скоринговые модели очень любят наличие семейного очага, в т.ч., даже если отношения не узаконены формально. Считается, что семья и планирование бюджета очень дисциплинируют потенциальных заёмщиков. К холостым система отнесётся настороженно, начислит гораздо меньший балл, поскольку в основе своей полагает, что неженатый человек в 30-40 лет не смог создать семью из-за своих личных и/или материальных проблем, неумения планировать свою жизнь и, соответственно, расходы.

Финансовая: общий трудовой стаж, общий стаж на последнем или последних 2-3-ёх местах работы, уровень заработанной платы и общих расходов.

Если на общий трудовой стаж скоринговые модели, в большинстве своём, закрывают глаза или разбег баллов очень несущественный, то к вопросам о последних местах работы экспресс-анализ отнесётся с повышенным вниманием. Чем короче срок пребывания заёмщика на различных местах работы, чем чаще клиент меняет их, тем меньший балл (а иногда и вычитание из общей достигнутой суммы баллов) ему будет начислен. Для скоринга заёмщик, часто меняющий место работы, это потенциально «плохой» кредит.

Тип профессии, принадлежность организации и карьерная ступень в фирме – существенные баллы. К примеру, младший и средний топ-состав предприятия – наиболее высоко оцениваемые скорингом. Высший топ-состав глазами «скоринга» выглядит подозрительно, поскольку модель подразумевает наличие хорошего уровня зарплаты.

Ничуть не с меньшим интересом экспресс-анализ ждёт ответа и на вопросы финансовой направленности. К примеру, насколько сопоставимы расходы на оплату кредита с финансовыми возможностями клиента и не будет ли кабальным для него договор. Если скоринг «видит», что затраты на обслуживание займа составляют более 30% от уровня дохода, то балл будет не слишком-то высоким. С другой стороны, если заёмщик предоставляет сведения о высокой зарплате, но, при этом, просит небольшой займ, да ещё без первого взноса по программе кредитования, экспресс-анализ отнесётся к этому очень настороженно: зачем кредит в 10 000 рублей, если ваша зарплата 50 000 рублей?

Сопутствующая информация.

Как правило, она не значительна и на решение о выдаче или отказе влияет не так сильно, как первые два критерия. К сопутствующей можно отнести информацию о наличии дополнительных источниках доходов, наличие автомобиля, гаража, дачи, земельного участка в личной собственности. Разумеется, скоринг начислит дополнительные баллы за «плюсовые» ответы, но в своей основе модель предполагает, что попытки оспорить это имущество в целях обеспечения возврата займа – дело длительное и хлопотное. Примерно так же обстоят дела и с дополнительным источником дохода: сегодня он есть, завтра его нет. И рассчитывать на него скоринг в полном объёме не может.

Все эта информация заносится в базу данных скоринговой программы, и, при условии достижения определённой суммы баллов, система даёт положительный ответ. Если клиент набрал количество баллов, чуть отличающееся от необходимой планки, скоринг принимает условно-положительное решение, и отправляет данные по заявке кредитному офицеру. В обязанности последнего входит быстрая телефонная проверка заёмщика по указанным в анкете телефонам – прозвон. Если данные совпадают, клиент получает «добро». Если кредитный офицер не получил подтверждения по телефонам, он вручную проставляет «отказано».