Умный скоринг.

Казалось бы, что может быть проще подогнать свой собственный образ под идеальную модель заёмщика и получить быстрое «добро»? Но на практике дела обстоят гораздо серьёзнее. Скоринг – это не просто калькулятор баллов. Практически любая скоринговая модель является самообучающейся. Именно с накопления определённых кредитных историй с момента запуска программы в действие включается второй этап анализа информации по потенциальному заёмщику. Скоринг начинает сравнивать клиента с теми, кто уже получил кредит в этом банке. Разумеется, не всех подряд, а только тех, кто по указанным параметрам (пол, возраст, семейное положение и т.д.) имеет сходство с потенциальным заёмщиком. Если скоринг обнаруживает, что из 10 заёмщиков, похожих на нового клиента, лишь пятеро успешно возвращают кредит, то программа причислит его (клиента) к проблемной и рискованной группе и, как следствие, откажет, не забыв занести новые данные в свою базу. При этом если в течение определённого времени скоринг будет продолжать отказывать по этой группе, то специалисты банка имеют возможность скорректировать её и открыть «зелёный» свет. Скоринг способен определять не только образ заёмщика, но и анализировать самые рискованные операции по кредитованию определённых групп товаров в режиме точки актуальности «он-лайн» и перераспределять кредитный портфель банка. Например, к середине месяца на основании скоринговых решений была прокредитована 1000 мобильных телефонов. Отчётный период по возврату ещё не наступил, поэтому скоринг не может определить, насколько дефолтны были принятые решения. Вследствие этого, при обращении новых клиентов за похожими кредитами, программа отнесётся к ним очень настороженно и придирчиво, повысив планку суммы баллов. При этом скоринг, перераспределяя кредитный портфель, имеет возможность направить деньги в кредитование холодильников или, к примеру, кухонной мебели. Как только закончится платёжный период для той самой 1000 мобильных телефонов и станет ясно, каков процент невозвратов и задержек прошёл по ним, программа зафиксирует дополнительный образ неплательщика и на следующий месяц чуть повысит критерии требований к заёмщику. Если и в следующем месяце будет высокий процент невозвратов, то скоринг может определить группу товаров как самую рискованную, и довести требования до максимальной планки. То есть передавать окончательное решение кредитному офицеру в любом, даже самом идеальном случае. Как только процент невозвратов снизится, скоринг тут же понизит планку требований.

Безжалостный скоринг.

По-другому его вряд ли можно назвать. Программа не видит самого потенциального заёмщика, ей абсолютно «до лампочки» все индивидуальные особенности клиента, его заверения и убеждения, внешность и форма одежды. Скоринг лишь анализирует полученную информацию в тех критериях, какие ей интересны, и от которых зависит риск невозврата займа. Решение, принятое программой в 10 часов утра утром, может кардинально отличаться от решения, которое она примет в шесть часов вечера. Потому что огромной поток информации, который скоринг анализирует, меняется в режиме реального времени. И никто не может предугадать, с какой вероятностью программа даст «добро» на покупку мобильного телефона, но откажет в приобретении стиральной машины одному и тому же клиенту. Как произошло, кстати, в случае с Натальей: скоринг, отклонив заявку на покупку холодильника, уже через неделю дал положительный ответ в кредитовании мебельного гарнитура. Поэтому совершенно не стоит обижаться на полученный в каком-то банке отказ хотя бы потому, что время не стоит на месте, а скоринг – всего лишь самообучающаяся модель. И вполне возможно, что система критериев и ценностей для неё изменится в самое ближайшее время.