Применение современных технологий для оценки кредитоспособности физических лиц



Статья раскрывает понятие кредитоспособности заемщика и описывает современные технологии оценки кредитоспособности физических лиц.

Ключевые слова: кредитоспособность, физическое лицо, заемщик, займ, кредит, скоринг

Под кредитоспособностью заемщика (клиента) коммерческого банка принято понимать его способность полностью и в срок (определенный в кредитном договоре) рассчитаться по своим долговым обязательствам (основному долгу и процентам) перед банком. Информация о ней имеет важное значение и для кредитора, и для заемщика. Для первого она означает уменьшение риска потерь из-за вероятности возникновения финансовых затруднений у предприятия, срывов договоров и неплатежей, для второго — знание его платежеспособности и долговременной финансовой устойчивости, чтобы выработать тактические и стратегические решения по обеспечению финансовыми ресурсами дальнейшего развития компании.

Оценка кредитоспособности заемщика — один из важнейших моментов процесса кредитования. Это вполне обоснованное действие со стороны финансовых учреждений, поскольку правильность оценки способности заемщика выплачивать кредит и проценты по нему непосредственно влияет на следующие параметры банка — риск, качество кредитного портфеля, потенциальный уровень выплаты долга, возникновение просроченных платежей, и, как следствие, на итоговую прибыль кредитной организации.

Неудивительно, что каждый банк уделяет усиленное внимание такому параметру, как методы оценки кредитоспособности заемщика.

Исходная информация о платежеспособности частного заемщика включает в себя следующие параметры — динамика доходов, уровень расходов в настоящий момент, наличие кредитных, административных и других обязательств.

Стоит отметить, что отношение к частным лицам более лояльно, так как многие кредитные организации принимают в расчет не только подтвержденные документально доходы, но и субъективные факты, которые клиент не может подтвердить. Методом простых арифметических действий — доходы минус расходы и обязательства — кредитными специалистами определяется способность клиента погашать займ. Вполне естественно, что при недостаточном уровне чистого дохода заемщика заявка одобрена не будет. Если размер ежемесячного платежа по кредиту будет составлять более 50 % от размера дохода, чаще всего ответ тоже будет отрицательным.

Оценка кредитоспособности заемщика зависит и от вида кредитования. К примеру, в последнее время широко применяется скоринговая методика, основанная на анализе минимального количества информации о заемщике. В частности, здесь рассматриваются такие параметры, как возраст клиента, его трудовой и социальный статус и, конечно, доходы. Как правило, решение по таким кредитам принимается в минимально короткий срок, некоторые банки предлагают оформление всего за час.

Это своеобразная система оценки надежности заемщика, построенная на целом ряде параметров. Когда человек подает заявку на получение кредита, первое, что ему предлагают сделать — заполнить анкету. Вопросы анкеты придуманы не просто так. Это и есть скоринговая модель оценивания потенциального заемщика. В зависимости от ответа по каждому пункту присваивается определенное количество баллов. Чем их больше, тем выше вероятность получения положительного решения о выдаче денежных средств.

Любая скоринговая модель, применяемая в системе кредитования, вводится с целью получения таких результатов: увеличение кредитного портфеля из-за снижения доли необоснованных отказов по кредитам; ускорение процедуры оценки потенциального заемщика; снижение уровня невозврата кредитных средств; повышение качества и точности оценки заемщика; централизованное накопление данных о клиенте; снижение резерва на сумму вероятных потерь по кредитам; оценка динамики изменений индивидуального кредитного счета и всего портфеля кредитов в целом.

Для достижения поставленных целей в банках применяется скоринговая модель оценки кредитоспособности. Она предполагает минимальное влияние на результат предвзятого отношения менеджера или сговора сотрудников банка.

Практически вся информация, вносимая в анкету, должна подтверждаться наличием документов. Менеджер банка исполняет в данном случае чисто техническую роль — вносит данные в программу. Когда все пункты анкеты закружены, компьютерная программа просчитывает и выдает результат — количество набранных вами баллов. Дальше ситуация может развиваться по-разному.

В общем случае скоринговая модель состоит из семи видов оценки, четыре из которых имеют отношение к кредитованию, а три — к маркетингу. Для кредитной практики характерны такие виды скоринга:

1. По заявкам (Application-скоринг). Эта модель чаще всего используется для оценки надежности и платежеспособности клиентов. Построена она, как уже было сказано, на оценивании анкеты и присвоении каждому ответу соответствующего количества баллов.
2. От мошенничества (Fraud-скоринг). Помогает вычислить потенциальных мошенников, сумевших пройти первый этап тестирования. Принципы, способы и методы тестирования на мошенничество являются коммерческой тайной каждого банка.
3. Прогноз поведения (Behavioral-скоринг). Тут проводится анализ поведения заемщика по отношению к кредиту, вероятность изменения платежеспособности. По результатам оценивания проводится корректировка максимальной суммы кредита.
4. Работа по возвратам (Collection-скоринг). Эта модель применяется к проблемным кредитам, на стадии возврата неоплаченных задолженностей. Программа помогает сформировать план мероприятий по возврату кредита: от предупреждения до передачи дела в суде или коллекторскую фирму.

Три остальных вида выглядят так:

1. Предпродажная оценка (Pre-Sale) — выявляет потенциальные потребности заемщика, позволяет предложить дополнительно тот или иной продукт.
2. Отклик (Response) — оценивает вероятность согласия клиента с предложенными программами кредитования.
3. Оценка истощения (Attrition) — оценка вероятности того, что клиент прекратит свои взаимоотношения с банком на данном этапе или в будущем.

Оценка кредитоспособности физических лиц имеет свои недостатки. Основным является то, что система недостаточно гибкая и плохо адаптируется под реальные параметры. Например, скоринговая модель, принятая в США, поставит высокий балл человеку, сменившему большое количество мест работы. Такой человек считается замечательным специалистом, очень востребованным на рынке труда. У нас же такой факт сыграет с заемщиком злую шутку. Наибольшее количество баллов получит человек, имеющий всего одну запись в трудовой. Если заемщик часто меняет работодателя, то он считается неблагонадежным, неуживчивым и плохим специалистом. Его рейтинг в глазах банка стремительно падает, ведь за следующим увольнением может и не последовать новая работа, а значит, начнутся просрочки в платежах.

Так что любая система скоринга имеет, по крайней мере, два недостатка: дороговизна адаптации под современные реалии; влияние субъективного мнения специалиста на выбор модели оценки клиента.

Кроме того, сама система оценивания также несовершенна. Дело в том, что при выставлении баллов учитывается только формальное положение вещей. Система не способна правильно оценивать реальность. Например, если клиент имеет комнатку в коммуналке на Арбате, то система поставит ему высокий балл. Ведь имеется московская прописка и жилье в центре. А шикарный особняк площадью в несколько тысяч квадратных метров, расположенный в небольшом поселке на берегу Черного моря, система обозначит как «жилье в селе» и снизит балл за отсутствие московской прописки.

В тех случаях, когда проводится оценка кредитоспособности физических лиц, сотрудник банка должен опираться на целый ряд критериев. Все их можно разделить на три большие группы, в каждую из которых входит множество показателей.

Личные: паспортные данные; семейное положение; возраст; наличие детей, их возраст и количество.

Финансовые: сумма основного ежемесячного дохода; место работы, должность; количество записей в трудовой книжке; период трудоустройства в последней фирме; наличие обременений (долгов, непогашенных кредитов, алиментов и других выплат); наличие собственного жилья, автомобиля, банковских счетов и депозитов.

Дополнительные: существование дополнительных источников дохода, не подтвержденных документально; возможность предоставления поручителя; другие сведения.

Среди современных технологий оценки кредитоспособности физических лиц можно отметить программный продукт Deductor Credit, разработки компании BaseGroup Labs.

Система оценки кредитоспособности состоят из 2-х частей — системы оценки рисков, в которых, собственно и реализована скоринговая модель и системы реализующий необходимый документооборот (ввод данных, проведение необходимых регламентных процедур и прочее). Предлагаемая система включает в себя серверную часть (backoffice), реализующую скоринговую модель и обеспечивающую принятие и хранение необходимой для анализа информации и 3 рабочих места (frontoffice): торговой точки (принятие документов и выдача результатов клиенту), служба безопасности (проверка объекта на удовлетворение требований безопасности) и кредитный офицер (принятие окончательного решения).

Рис.1. Общая схема работы программы

Схема работы может быть модифицирована с учетом требований банка.

Ядром системы оценки рисков, является аналитическая платформа Deductor. В Deductor реализован полный набор механизмов, позволяющих решать задачи оценки рисков: очистка данных, методы предобработки, механизмы построения скоринговых моделей от простых весовых коэффициентов до использования самообучающихся алгоритмов (деревья решений, нейронные сети и прочее). В Deductor подготавливаются сценарии, учитывающие особенности организации и позволяющие автоматически «прогонять» через построенную модель вновь поступающие данные.

Достоинством системы по сравнению с представленными на рынке продуктами, такими как SAS, Kxema и прочее является следующее:

Возможность комбинировать любые механизмы анализа от простых бальных коэффициентов до самых современных алгоритмов оценки рисков.

Возможность построения различных сценариев обработки для разных категорий клиентов.

Гибкость — предлагаемая система включает в себя специальных конструктор анкет, позволяющий на базе единой системы создавать различные кредитные продукты: потребительское кредитование, автокредитование, кредитование юридических лиц и прочее.

Серьезная методическая поддержка. C системой поставляется большой набор методических материалов, руководства, учебные курсы. В методических материалах даются подробные описания всех аспектов работ, связанных с анализом данных, от сбора и подготовки данных и используемого математического аппарата до способов тиражирования полученных знаний. На сегодня Deductor включен в официальную учебную программу 10 ВУЗов, в том числе, Финансовой академии при правительстве РФ и Академии им. Плеханова.

Быстрый запуск. Пилотный проект с возможностью реального использования выполняется в течение 6 недель. Первые результаты мы можем продемонстрировать через 4 недели после начала работ.

Доступная цена. Стоимость законченного решения, включающего самые современные механизмы построения моделей, обучение персонала, адаптацию под требования банка и прочее, порядка 30–50 тыс. долларов. Никакие ежегодные отчисления не предусмотрены.

Выводы.

Итак, кредитоспособность — это правовая и финансовая возможность заемщика привлекать заемные средства, а также его желание и способность в условиях неопределенности возвратить полученный кредит с процентами в срок, установленный договором.

Использование балльных систем оценки кредитоспособности — это наиболее объективный и экономически обоснованный процесс принятия решений. В методиках необходимо учитывать такую проблему балльных систем оценки кредитоспособности, как то, что они должны быть статистически тщательно выверены и требуют постоянного обновления информации, что может быть дорого для банка. Поэтому небольшие банки, как правило, не разрабатывают собственных моделей анализа кредитоспособности клиентов из-за высокой стоимости их подготовки и ограниченной информационной базы.

Литература:

1. Федеральный закон от 2 декабря 1990 г. N 395-I «О банках и банковской деятельности» (ред. от 20.04.2015)
2. Федеральный закон от 21.12.2013 N 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)" (в ред. от 21.07.2014)
3. Федеральный закон от 16.07.1998 N 102-ФЗ «Об ипотеке (залоге недвижимости)" (в ред. от 06.04.2015).
4. Федеральный закон от 30.12.2004 N 218-ФЗ «О кредитных историях»
5. Банковский менеджмент: учебник /кол. авторов: под ред. д-ра экон.наук, проф. О. И. Лаврушина. — 4-е изд., перераб. и доп. — М.: КНОРУС, 2015. — 560с
6. Дремова У. В. Совершенствование подходов к оценке кредитоспособности заемщиков при долгосрочном кредитовании / Финансы и кредит. — 2015. — № 11. — С.15–23