Стабильная работа банка зависит от количества кредитных заявок и сумм средств, возвращённых заемщиками. Любое банковское учреждение заинтересовано в том, чтобы выданные деньги не просто вернулись своевременно, а принесли максимальную прибыль. Перед выдачей ссуд и займов сотрудники проводят проверку клиента, анализируя кредитные риски и платежеспособность. Для этого используется скоринговая оценка кредитоспособности физического лица.

Суть системы

Наиболее распространенный и достоверный способ оценки благонадежности клиента, используемый банками, - скоринг. В переводе с английского этот термин означает подсчет количества очков в автоматизированном режиме.

Он применяется в ряде стран, позволяет проанализировать информацию о заемщике, опираясь на его кредитную историю и совокупность показателей. Система рассматриваемых характеристик позволяет избежать тех неточностей и ошибок, которые случаются в работе кредитных инспекторов. Человеческий фактор часто становится причиной выдачи кредита неблагонадёжным клиентам.

Проверка позволяет получить конкретный score-показатель, характеризующий степень риска по отношению к конкретному лицу. Это значение сравнивают со значением линии безубыточности. Показатель, превышающий установленный порог, дает клиенту шанс на вынесение положительного решения. Если значение не дотягивает до порогового, банк откажет.

Система скоринговой оценки характеризуется определенной сложностью. Она требует изучения нескольких критериев и показателей:

• данные из паспорта, прописка и адрес фактического проживания, доступные контактные телефоны (это первичная оценка с идентификацией клиента, которая позволяет сразу отсеять людей с просроченными документами или предоставивших заведомо ложную информацию);
• пол, возраст человека, его семейное положение, наличие несовершеннолетних детей или других иждивенцев, трудовой стаж и сведения с последнего места работы;
• стабильная платежеспособность (проверка на основании текущего финансового состояния, предоставленных документов с указанием официальной заработной платы ежемесячно);
• кредитная история - информация берется в бюро кредитных историй, учитываются своевременность погашения займов и просрочки, количество обращений в банки и отказы.

Несовершеннолетних детей скоринговая система рассматривает как негативный фактор, поэтому понижается итоговый бал, учитываемый при принятии решения банком.

Кроме того, если обнаружится один или более отказов при обращении в финансовые организации, это негативно повлияет на рассмотрение заявки.

Немаловажный критерий - действующие обязательства и невозвращенные кредиты. Если таковые имеются, банк может понизить сумму кредита, первоначально указанную в заявке, или вовсе отказать.

Преимущества и недостатки

Банки активно редактируют и совершенствуют используемые скоринговые модели оценки кредитоспособности заемщика. Выявляются неточности, вносятся коррективы в зависимости от того, в который раз клиент обращается в банке с намерением получить кредит.

Например, в отношении лиц, которые впервые подают заявку, скоринг оказывается недостаточно достоверным и информативным. Поэтому здесь невозможно обойтись без участия кредитного эксперта и лично проводимой им проверки. Кредит может быть оформлен, но на условиях повышенной процентной ставки и небольшой суммы займа. Так банк перестраховывается и открывает кредитную историю на будущее, на основании которой в дальнейшем может проводиться и скоринговая оценка.

К преимуществам такой оценки можно отнести:

• минимизация риска невозврата выданных сумм;
• возможность принятия быстрого и обоснованного решения по оформлению ссуды;
• эффективное управление кредитным портфелем;
• сокращение времени на обучение и формирование кредитного дела;
• возможность провести экспресс-оценку в присутствии заявителя и оценить его шансы на получение кредита.

Специалисты, работающие над улучшением скоринговой модели, периодически расширяют и меняют оцениваемые критерии в отношении клиентов. Такой подход в работе банков позволяет составлять комплексную базу данных о клиенте, которая ускорит процесс принятия решения и поможет оценить динамику как конкретного кредитного счета, так и всей истории в целом.

Процедура оценки

В разработанных моделях скоринговой оценки присутствует 5 обязательных блоков характеристик. Каждый из них включает комплекс факторов, которые позволяют проанализировать и оценить клиента со всех сторон. Решение о выдаче кредитов выносится на основании изученных анкетных данных заемщика и заключения, которое выносит служба безопасности. Система скоринга изучает 5 основных блоков:

• социальный статус;

• социальный статус;
• экономическое положение (официальные и дополнительные источники денежных средств, ценные бумаги, прибыль от сдачи в аренду имущества, дивиденды по вкладам);
• имущественное положение (все виды собственности, дачные участки, автомобили, яхты, а также наличие страховки);
• параметры планируемого кредита (сумма, срок кредитования, первоначальный взнос, данные о поручителях);
• оценивание деловой репутации (наличие исполненной или неисполненной судимости, предъявление гражданских исков к клиенту, частота подачи заявок в другие банки и одновременное оформление займов в нескольких учреждениях).

Значения по всем блокам вычисляются разными методами: по формуле, при помощи нейронной сети или по продукционной экспертной системе. Итоговая кредитоспособность может быть определена по формуле: Z = 0,15X1 + 0,3X2 + 0,25X3 + 0,3X4 (Z - полученная оценка, Х1 - социальный статус, Х2 - экономическое положение, Х3 - имущественное положение, Х4 - деловая репутация). Присутствующие в формуле числовые обозначения являются коэффициентами факторов риска, которые помогают определить степень кредитоспособности.

Скоринг осуществляется в скрытом режиме. Вся информация вносится в аналитический блок, который работает по настройкам используемого «дерева решений». После сделанных автоматических вычислений система передает кредитному инспектору полученные значения. На основании этого определяется категория «качества» конкретного клиента и вероятность его «дефолта». Кроме того, на основании скоринг-анализа могут быть даны рекомендации банку о сумме, сроках и других параметрах кредита.

Стоит учитывать, что кредитоспособность клиента зависит не только от индивидуальных параметров и их оценки, но и от общей макроэкономической ситуации в государстве.

Виды методик

В кредитной банковской практике существует несколько способов проведения скоринговой оценки. В зависимости от этого выделяют следующие модели анализа:

• fraud-скоринг - процедура вычисления лиц-мошенников, удавшимся пройти предыдущие этапы тестирования, в каждом банке используется своя система, которая является коммерческой тайной компании;
• application-скоринг - стандартная модель оценивания платежеспособности и надежности заемщика на основании данных анкеты и подсчета количества баллов;
• behavioral-скоринг - анализ возможных изменений платежеспособности клиента, его отношения к кредиту, что может повлиять на окончательную сумму;
• collection-скоринг - работа, которая проводится по возвратам, процедура применяется к проблемным клиентам, неоплаченным задолженностям, включает как предупреждение, так и передачу дела в суд или коллекторам.

Кроме того, банки проводят дополнительную работу с клиентами, выявляя другие потребности и получая возможность предложить какие-либо банковские продукты. Это стадия предпродажной оценки потенциального заемщика. В маркетинговый анализ также входит изучение вероятности того, что клиент согласится с предложенными условиями кредитования. На будущее банк оценивает риски прекращения любых отношений с клиентом по его инициативе.

Скоринговая система проверки похожа во многих финансовых компаниях мира. Поэтому каждый клиент имеет возможность предварительно проверить собственную кредитную историю и сэкономить время при оформлении заявки.

Если в одном банке получен отказ, следует осторожно подавать документы в другие компании. Чем больше отрицательных решений, тем меньше вероятность получения займа, так как рейтинг физического лица резко снижается.

Балльная методика (скоринг) оценки платежеспособности физических лиц

Целью балльной методики «скоринг» является определение максимального лимита среднесрочного и долгосрочного кредитования, предоставляемого физическому лицу. Методика является формализованной системой оценки платежеспособности потенциального заёмщика - физического лица и универсальной при предоставлении физическим лицам всех видов среднесрочных и долгосрочных кредитных продуктов, включая кредитование на приобретение автомобилей, квартиры и иные кредитные продукты. При этом уровни максимальных лимитов кредитования по различным кредитным продуктам могут различаться в силу различий в обеспечении и сроках кредитования.

Следует отметить, что каждый коммерческий банк самостоятельно подходит к разработке балльных методик, поэтому они могут существенно отличаться как по количеству критериев, так и по допустимым значениям.

C момента своего появления скоринговые модели оценивали кредитоспособность владельцев кредитных карт, прогнозировали вероятность дефолта или уклонения от уплаты долга нового или существующего заёмщика.

Скоринг (score (англ.) - счет, количество очков, подсчет, вычисление) - метод классификации, интересующей банк совокупности на различные группы, при которой неизвестна характеристика, разделяющая эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей нас характеристикой. В её основе лежит математический аппарат теории вероятности и математической статистики.

Разработка данного метода относится к работам английского статистика Рональда Фишера по классификации популяций растений 1936 г., который является отцом современной статистики. Он стремился различить два вида ириса путем измерения физического размера растений. Давид Дюран был первым кто предложил использовать тот же метод для разделения между «плохими» и» хорошими» заёмщиками. Национальное бюро экономических исследований США выступило заказчиком исследовательского проекта в 1941 г.: Дюран на основе статистики коммерческих банков и других финансовых организаций проанализировал сотни положительных и отрицательных кредитных историй, использовал дискриминантный анализ, разработал индивидуальную систему «весов». В результате были получены хорошие прогнозные значения по 20 банкам и 9 индустриальным компаниям. В модели Д. Дюрана фигурируют группы факторов для определения степени кредитного риска и указаны коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность клиента:

• 1. Пол: женский (0,4 балла), мужской (0).
• 2. Возраст: 20 лет и меньше (0), 21 год (0,1), 22 года (0,2), 23 года и выше (0,3).
• 3. Срок проживания на одном месте: по 0,042 балла за каждый год, но не больше чем 0,42 в сумме.
• 4. Профессия: 0,55 - за профессию с низким риском, 0 - за профессию с высоким риском, 0,16 - другие профессии.
• 5. Финансовые показатели: наличие банковского счета (0,45), наличие недвижимости (0,35), наличие страхового полиса (0,19).
• 6. Работа: предприятия в общественной отрасли (0,21), другие (0).
• 7. Занятость: по 0,059 балла за каждый год стажа на последнем месте работы.

Дюран определял сумму в 1,25 балла как порог кредитоспособности (точка отсечения). Модель Дюрана широко применяется в финансовых организациях и сейчас.

В то же время некоторые финансовые дома и почтовые фирмы начали испытывать трудности в своем кредитном менеджменте. Во время войны многие кредитные аналитики были призваны на фронт, возник дефицит специалистов с соответствующим опытом. Исторически все решения о том, чтобы выдавать кредиты принимались кредитными аналитиками на протяжении многих лет (judgmental, экспертная оценка кредитоспособности) по правилу 5 «с» (The Five c"s):

• · Character (Знаком ли клиент или его семья кредитному эксперту) - ваши характерные особенности, репутация, своевременность выполнения обязательств, ответственность;
• · Capatity -какова величина свободного дохода, величина кредитной нагрузки;
• · Capital - величина собственного капитала;
• · Collateral - величина обеспечения кредита, стоимость залога - ценные бумаги и другая собственность (страховые полисы, товары, обладающие наибольшей ликвидностью), предлагаемые в качестве обеспечения (гарантии возврата) кредита; то, что может быть отобрано в случае дефолта.
• · Conditions - экономические условия, окружающие и влияющие на заёмщика, инфляция, соответствии цели кредита его сумме.

Анализируя анкету клиента на основе этих данных они выносили свой окончательный ответ: да или нет. Процедура решения была неоднородной, субъективной и непрозрачной, она завесила от методик конкретного банка и от личных практических знаний каждого отдельного служащего. Банки заставили аналитиков составить методологию, используя которую можно было бы определить кому следует выдавать кредиты. Данные правила использовались впоследствии не специалистами для принятия кредитных решений - появился первый прообраз будущих экспертных систем. Прошло совсем немного времени как закончилась война, но уже тогда можно было увидеть выгоду от применения статистической модели принятия кредитных решений. В 1956 г. в Сан-Франциско появилось первое консалтинговое агентство, под руководством Билла Фейра и Ерла Исаака (Fair&Isaac), основными клиентами которого стали финансовые дома и почтовые организации. В настоящее время FICO (Fair Isaac Corporation) является лидером в области кредитного скоринга. Компания позволяет произвести оценку способную индивидуально присвоить кредитный рейтинг на основе его социально-экономического положения, а также проследить в режиме реального динамику такого рейтинга, определить, что именно привело к такому изменению.

В начале 60-х с появлением кредитных карт, банки и другие кредитные организации стали понимать полезность и роль кредитного скоринга. Большой поток клиентов, обращающихся за картами наряду с нехваткой трудовых ресурсов привел к автоматизации кредитного процесса. Используя кредитный скоринг банки оценили данную методику: количество дефолтов по ссудам уменьшилось на 50% по сравнению с экспертным мнением (judgmental), используемым до этого. Подробнее об этом можно почитать в работах Майерса и Форги, 1963 г., а также у Черчилла, Невина и Ватсона 1977 г. Противником данного подхода выступил Капон (1982 г.)4, который утверждал: «эмпирические выводы кредитного скоринга есть грубая сила которая нарушает традиции нашего общества». Он указывал, что должно быть больше уделено внимания кредитной истории заёмщика, а также больше понимания того, почему определенные характеристики должны быть включены в модель, а другие нет. Закон о равных кредитных возможностях (Equal Credit Opportunity Acts (ECOA, 1975, 1976 гг.)) впервые законодательно закрепит применение кредитного скоринга. Закон запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, инвалидность, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей. Эта незаконная дискриминация в предоставлении кредита была разрешена с помощью кредитного скоринга. Зачастую законодатели обеспечивают долгосрочную занятость юристам, но получилось так, что они обеспечили занятость кредитным аналитикам и их востребованность на протяжении последующих десятилетий. В конце 1990-х количество кредитных аналитиков в Великобритании увеличилось вдвое.

Успех применения скоринга в выдаче кредитных карт ознаменовал в начале 80-х переход метода и на другие банковские продукты, такие как персональные кредиты, ипотечные кредиты и кредиты для малого бизнеса. В начале 90-х использование скоринговых карт в прямом маркетинге (direct marketing) повысило скорость потребительского отклика в рекламных кампаниях. Достижения в области вычислительной техники позволили строить скоринговые карты другими способами. В 80-х были внедрены основные методы используемые и по сегодняшний день: линейное программирование и логистическая регрессия. Позже появились методы искусственного интеллекта: экспертные системы и нейронные сети.

В настоящее время упор делается с одной стороны на минимизацию вероятности дефолта заёмщика по индивидуальному кредитному продукту, с другой на максимизацию прибыли, получаемой от этого заёмщика. Кроме того, идея оценки риска дефолта была дополнена скоринговыми картами, оценивающими:

• - клиентский отклик (какова вероятность потребителя заинтересоваться новым продуктом),
• - использование (какова вероятность частого пользования данным продуктом),
• - ретенцию (как долго потребитель будет пользоваться данным продуктом после того как данный товар перестанут рекламировать),
• - истощение (переход потребителя к другому кредитору),
• - управление долгом (если заёмщик испытывает трудности в погашении кредита, насколько успешны будут различные подходы по предотвращению дефолта).

Кредитный скоринг - процесс оценки уровня кредитного риска с помощью математических моделей, в результате применения которых повышается скорость и эффективность принятия решений о выдаче, не выдаче кредита, снижается вероятность его невозврата.

Любой банк при внедрении полноценной системы кредитного скоринга рассчитывает на решение следующих задач:

• · Увеличить кредитный портфель за счет уменьшения количества необоснованных отказов по кредитным заявкам;
• · Уменьшить уровень невозвратов;
• · Ускорить процедуру оценки заёмщика;
• · Повысить точность оценки заёмщика;
• · Создать централизованное накопление данных о заёмщиках;
• · Снизить формируемые резервы на возможные потери по кредитным обязательствам;
• · Быстро и качественно оценить динамику изменений кредитного счета индивидуального заёмщика и кредитного портфеля в целом.

В результате применения скориновной модели должно произойти уменьшение числа «плохих кредитов» в структуре кредитного портфеля.

Анкетный (application scoring), аппликативный скоринг (скоринг по данным заявки, обращения) - направлен на определение социально-экономического положения и принятие решения нового для банка клиента. Для этого потребуется следующая информация:

Основные данные (паспортные данные, контактные телефоны, адрес фактического проживания, данные второго документа);

Данные о занятости (стаж на последнем месте работы, стаж по специальности, общий стаж, трудовая дисциплина, наличие высшего образования, ученой степени, специфика деятельности организации, вид занятости, направление деятельности, нишевая доля на рынке, сведения об организации);

Доход (Подтвержденный доход, динамика дохода на последнем месте работы за последние n месяцев, общий доход)

Также проверка на наличие:

• - дохода по совместительству,
• - дополнительного дохода от предпринимательской деятельности, дохода от сбережений,
• - дохода от сдачи в аренду имущества,
• - дохода от финансовых инструментов (акции, облигации и т.п.);
• - Участие в доходах компании (дивиденды),

Пенсионные поступления, пособия, иные государственные регулярные выплаты.

Иные источники доходов.

Семейное положение (состав семьи, количество иждивенцев, наличие детей от предыдущих браков, занятость и доход супруга).

Данные о собственном капитале (наличие в собственности недвижимого имущества, автомобиля и т.п.).

История и частота использования банковских услуг (Сведения о счетах в банках и наличии банковских карт, кредитная история, вложения в ценные бумаги).

Сведения о контактном лице. Финансовое положение (суммарный чистый доход домохозяйства, обязательства по кредитам (кредитным картам) в других банках, алименты).

Расходы семьи.

Описание выбранного кредитного продукта (сумма, ставка, срок, возможности досрочного погашения, размер комиссии).

Внешняя оценка и оценка ответов (внешний вид, оценка сопровождающих лиц, наличие негативной информации, платежная дисциплина, наличие правонарушений и т.п.).

Проверка по базам данных (Данные кредитных бюро и консалтинговых агентств, базы утерянных паспортов, экстремистов, людей, находящихся в розыске и т.п.).

Далее информация по новому аппликанту попадает в скоринговую систему, которая присвоит ему скоринговый балл. Данный перечень условен, конкретный банк может дополнять, изменять, исключать любой из пунктов в соответствии с утвержденной кредитной политикой, назначая свою систему весов для присвоения баллов, жоринговая модель будет вбирать в себя требуемую информацию. К примеру, для экспресс-кредитования достаточно только двух документов, все остальное указывается со слов клиента. Тем самым растет вероятность увеличения просроченной задолженности и риск дефолта при недостатке информации.

Fraud-scoring (мошенничество, обман) - направлен на определение мошенничества с помощью установки различных фильтров. Проблема определения мошенничества, как внешнего, так и внутреннего всегда остро стояла перед банками. Риск-менеджеры банков, активно развивающих розничное направление, часто говорят о том, что до 70 процентов просроченных платежей приходится на долю организованного мошенничества. У банков существуют «черные списки», являющиеся элементами системы fraud-скоринга. Такие списки включают мошенников, информацию о поддельных документах или о ненастоящей регистрации и прочие данные. Очень многое зависит от сотрудника банка, на него ложится оценка заёмщика по внешнему виду, проверка подлинности документов, соответствие целей кредитования финансовому положению заёмщика. Начинает работать экспертная модель fraud-скоринга. Необходимо составить психологический портрет заёмщика, попытаться экспертно оценить ложь в действиях или словах. Самый распространенный механизм действия мошенников - организация специальных групп лже-заёмщиков, формально соответствующих требованиям банка по проверяемым характеристикам и обученных правильно отвечать на те вопросы анкеты, которые банк проверить не может, предоставляют «заряженные» телефоны. Мошенники подстраиваются под скоринговую систему, набирая нужный балл, что приводит к получению одобрения. Признанным в мире лидером системы противодействия мошенничеству является разработка Equifax Fraud Prevention Service (FPS).

Collection-scoring (коллектинг, скоринг взысканий проблемной задолженности). В течении последних 20 лет в отрасли потребительских кредитов произошел значительный рост применения скоринговых технологий для взыскания просроченной задолженности. Существуют две основные предпосылки применения скоринговых моделей для борьбы с проблемной задолженностью:

• 1. Информация о состоянии счета на текущий момент, за прошедший период может быть использована для прогнозирования вероятности дефолта в будущем.
• 2. При точном прогнозе состояния заёмщика можно реализовать подходы, позволяющие скорректировать поведение по крайней мере некоторой части заёмщиков.

Как правило, система скоринга взысканий позволяет сегментировать - разделить на группы - всех должников кредитной организации. Для каждой категории вырабатывается наиболее результативная последовательность шагов - план действий по взысканию. Обычно наиболее значимые переменные, появляющиеся в коллекторских скоринговых картах, связаны с кредитной историей клиента: динамика ссудной задолженности по текущему кредиту, по предыдущим кредитам, срок просроченной задолженности (максимальный и минимальный срок в днях), количество дней от выдачи кредита до выхода на просрочку и т.д. Behavioral-scoring (поведенческий скоринг) - динамическая оценка состояния кредитоспособности существующего заёмщика, основанная на данных об истории операций по его счетам (график погашения задолженности, запросы новых кредитов, оборот по текущим счетам, и т.п.). Результатом поведенческого скоринга обычно является предложение банка воспользоваться иными банковскими услугами: кредитная карта, кредит наличными по сниженной процентной ставке, автокредитование и др. Одобрение последующих кредитов в банке для заёмщика - это также результат успешного преодоления поведенческого скоринга. На рис. 1 показана взаимосвязь элементов скоринга на различных этапах жизненного цикла заёмщика.

Рис. 1.1.

Потенциальный заёмщик может получить отказ:

• · по платежеспособности, после этого начнет работать скоринговая модель отклоненных заявок. Процесс присвоения вероятности оказаться «плохим» среди отвергнутых соискателей можно назвать оценкой невыданных кредитов (Reject Inference);
• · по факту мошенничества (экспертная модель);
• · из-за плохой кредитной истории, проверки по различным базам данных (кроме баз данных мошенников) учитывает и собирает application-скоринг.
• · Можно также утверждать, что collection-скоринг есть разновидность behavioral scoring только со знаком «минус». Как только клиент избавляется от просроченной задолженности он переходит в область анализа его поведения уже как хорошего заёмщика.

В настоящие время происходит ускорение темпов развития и совершенствования кредитного скоринга в России.

Существуют несколько причин проблемы внедрения западного скоринга в России:

• · Математические особенности метода: большинство моделей могут проводить только линейные границы между «плохими» и «хорошими» заёмщиками.
• · Экономические особенности нашей страны - высокой дисперсностью регионов по экономическим свойствам и большим объемом теневого сектора в экономике.
• · Сохраняющаяся проблема «кредитного кладбища» т.е. требуемого объема статистики.

В России и в западных странах характеристики, входящие в скоринговые модели (стаж работы на конкретном месте, профессиональный уровень, возраст заёмщика и др.), оказывают различное влияние на кредитоспособность клиента. В нашей стране проходит этап развития и завершения формирования института кредитных бюро и, соответственно, не в полной мере работают стандартные методы оценки заёмщика, основанные на его кредитной истории.

У российских и иностранных разработок в области скоринг-кредитования имеются свои преимущества. Иностранные системы обладают многофункциональностью, апробированы международным банковским сообществом, имеют репутационные преимущества и узнаваемость брэнда, отечественные же системы учитывают специфику российской действительности, имеют сравнительно небольшую стоимость и обладают возможностью быстро перенастраиваться.

Преимущества скоринговых моделей достаточно очевидны:

• - сокращение сроков принятия решения о предоставлении кредита (увеличение скорости обработки заявок за счет минимизации документооборота при выдаче кредита частным клиентам - важнейший способ обеспечения доходности ритейлового кредитования);
• - эффективная оценка и постоянный контроль уровня рисков в отношении того или иного заёмщика;
• - снижение влияния субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита (обеспечение объективности в оценке заявок кредитными инспекторами во всех филиалах и отделениях банка);
• - оценка и управление риском кредитного портфеля частных лиц в целом, включая его отделения (учет при определении параметров новых кредитов уровня доходности и риска кредитного портфеля);
• - реализация единого подхода при оценке заёмщиков для различных типов кредитных продуктов (экспресс-кредиты, кредитные карты, потребительские кредиты, автокредитование, ипотечные кредиты);
• - адаптация параметров кредита к возможностям конкретного заёмщика;
• - сокращение численности банковского персонала, экономия за счет использования персонала более низкой квалификации;
• - контроль всех шагов рассмотрения заявки;
• - возможность централизованной корректировки методологии оценки и немедленного ввода новшеств во всех отделениях банка.

При всем том применение кредитного скоринга сопряжено с рядом трудностей. Одна из них заключается в том, что определение оценивающих характеристик производится только на базе информации о тех клиентах, которым банк уже предоставлял кредит.

Другая (и наиболее значимая) проблема состоит в том, что скоринговые модели строятся на основе выборки из числа клиентов, обративших ранее.

Однако непрерывная корректировка скоринговой методики позволяет уточнить перечень оцениваемых характеристик, и те, кто сегодня попадает в группу ненадежных заёмщиков, при последующем анализе кредитной деятельности, возможно, будут оценены как достаточно надёжные.

Оценка кредитоспособности клиента проводится в кредитном отделе банка на основе информации о способности клиента получать доход, достаточный для своевременного погашения кредита, о наличии у заемщика имущества, которое при необходимости может служить обеспечением выданного кредита, и т.д. Кроме того, банковский работник обязан анализировать рыночную конъюнктуру, тенденции ее изменения, риски, которые испытывают банк и его клиент, и прочие факторы. Источниками информации об индивидуальном заемщике могут быть сведения с места работы, места жительства и т.п.

Оценка кредитоспособности физического лица основана на соотношении запрашиваемой заемщиком ссуды и:

Личного дохода заемщика;

Общей оценке финансового положения заемщика;

Стоимости его имущества;

Состав семьи;

Личностные характеристики;

Кредитная история.

При оценке кредитоспособности физических лиц банки, как правило, руководствуются своими внутренними нормативными документами. Однако, можно выделить 4 основных метода оценки кредитоспособности физического лица коммерческим банком:

1. Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности;

2. Оценка кредитоспособности по платежеспособности (уровню дохода)

3. Оценка кредитоспособности по кредитной истории;

4. Андеррайтинг.

Скоринговая (бальная) оценка кредитоспособности

Во всех странах с развитой системой финансовых услуг кредиты выдаются только тем заемщикам, кто прошел специальную процедуру оценки кредитоспособности, называемую кредитным скорингом. В настоящее время многие российские банки применяют формальный подход к оценке кредитоспособности физических лиц. Данный подход основывается на определении возможности погашения кредита, исходя из размера дохода клиента. Решение вопроса о предоставлении кредита и рассмотрение условий кредитования осуществляются кредитным комитетом банка. При этом данные решения основываются на субъективном мнении отдельных членов кредитного комитета о риске кредитования отдельных категорий физических лиц и не всегда отражают реальной картины. Решить названные проблемы возможно с помощью аналитических методов обработки данных, реализующих скоринговый механизм оценки кредитоспособности заемщиков.

Кредитный скоринг - быстрая, точная и устойчивая процедура оценки кредитного риска, имеющая научное обоснование.

Скоринг является математической или статистической моделью, которая соотносит уровень кредитного риска с параметрами, характеризующими заемщика - физическое или юридическое лицо. Моделей скоринга множество, каждая из них использует свой набор факторов, характеризующих риск, связанный с кредитованием заемщика, и получает в результате пороговую оценку, которая и позволяет разделять заемщиков на «плохих» и «хороших». Смысл кредитного скоринга заключается в том, что каждому соискателю кредита приписывается свойственная только ему оценка кредитного риска. Сравнение значения кредитного скоринга, полученного для конкретного заемщика, со специфичной для каждой модели скоринга пороговой оценкой помогает решить проблему выбора при выдаче кредита, разделяя заемщиков на два класса (тех, кому кредит выдать можно, и тех, кому он «противопоказан»). Применение кредитного скоринга дает банкам следующее:

Уменьшение риска невозврата кредита, сокращение числа «плохих» кредитов и, соответственно, снижение уровня просроченной задолженности;

Увеличение кредитного портфеля за счет сокращения количества субъективных отказов по кредитным заявкам;

Ускорение процесса принятия решений о выдаче кредита;

Возможность создания специфических кредитных продуктов на основе анализа рыночных ниш;

Помощь кредитным инспекторам и аналитикам, предоставляя им информационную поддержку в принятии решений.

Задача оценки кредитоспособности физических лиц является неформализованной задачей. Для решения данной задачи целесообразно применять гибридные экспертные системы. Задача оценки может быть представлена в виде :

где M - комплексная оценка объекта; X - набор показателей, характеризующих состояние объекта; K - набор критериев, по которым оцениваются значения показателей и рассчитывается М (критерии могут быть количественными или качественными, это зависит от характера показателей деятельности объекта); F - некоторая функция, по которой на основе значений первичных показателей и критериев можно получить обобщенную оценку объекта. Функция неформализована и может быть не до конца известной. Для решения задачи оценки необходимо восстановить вид функции F. Применение гибридной модели подразумевает декомпозицию задачи на подзадачи.

Разработанная модель скоринговой системы состоит из пяти блоков (см.рисунок1):

1) социальное положение;

2) экономическое положение;

3) имущественное положение;

4) параметры кредитной сделки;

5) оценка деловой репутации.

Каждый блок модели характеризуется соответствующим набором показателей (факторов), определяющих состояние клиента-заемщика с различных сторон, и методом решения (смотрите рисунок 1-6). Значения показателей определяются на основании анкеты заемщика (таблица 2) и заключения службы безопасности банка. Значение каждого блока модели определяется одним из доступных методов решения, а именно:

Формулой;

Нейронной сетью;

Продукционной экспертной системой.

Таблица 2. Пример формы анкеты заемщика (в скобках указаны баллы)

ТЕСТ-АНКЕТА КЛИЕНТА

1. Сведения о Клиенте

1.1. Пол: муж (0), жен (1).

1.2. Возраст: 20-30 лет (1), 30-*5 лет (2), 45-60 лет (1).

1.3. Семейное положение: женат (замужем) (1), холост (не замужем) (1), разведен(а) (0), вдовец(ва) (0).

1.4. Брачный контракт: есть (1), нет (0).

1.5. Иждивенцы: есть (0), нет (3), из них дети: 1 (-1), 2 (-2), 3 (-3)

1.6. Проживает: в собственном жилье (2), по найму (1), у родственников (0).

1.7. Место проживания (регистрация): Санкт-Петербург, Лен. область (3), другой регион (0).

2. Сведения о занятости Клиента

2.1. Образование: среднее (0), техническое (1), высшее (2).

2.2. Сотрудник Банка (5), сотрудник корпоративного клиента Банка (3).

2.3. Собственное дело (0), работа по найму (2), работа в бюджетной сфере (1).

2.4. Должность: топ-менеджер (3), руководитель (2), служащий (1).

2.5. Среднемесячные расходы по отношению к доходам семьи: до 50% (3), 50-80% (0), более 80% (-3).

3. Кредитная история

3.1. Кредитовались ли Вы ранее: да (1), нет(0).

Где Вы кредитовались: банк-кредитор (1), другой банк (0).

3.2. Имеются ли непогашенные кредиты: да (-5), нет (1).

3.3. Где Вы имеете непогашенные кредиты: банк-кредитор (2), другой банк (0).

4. Активы и обязательства Клиента

4.1. Среднемесячный размер заработной платы за последние 6 месяцев, тенденция к ее изменению: до $1000(0), $1000 -- 2000(3), $2000 -- 3000(5), >$3000 (6), растет (3), стабильна (2), снижается (0).

4.2. Прочие источники дохода; наличие других доходных вложений (наличие ценных бумаг, вкладов): дополнительная заработная плата (1), доходы от сдачи имущества в аренду (1), вклады (2), ценные бумаги (3), прочие доходы (1).

4.3. Наличие обязательств, уменьшающих доходы (платежи по кредиту, прочие задолженности, в том числе алименты, напротив обязательства проставьте ежемесячную сумму): алименты (-2), обязательства по кредиту (-3), удержания по решению суда (-1), страховые выплаты (-1), плата за обучение (-2), прочие (-1).

5. Имущество

5.1. Наличие собственности, владельцем которой Вы являетесь (недвижимость, земельный участок, автотранспорт): приватизированная квартира (3), собственный дом, дача (2) садовый (дачный) участок (1), автомобиль (2), катер (яхта) (3) прочее (-1).

5.2. Страхование собственности (застрахована ли собственность): да(3), нет (0).

6. Сведения о приобретаемой квартире (Заполняется клиентом, желающим приобрести квартиру в кредит)

6.1. Предполагаемая стоимость приобретаемой квартиры: до $25.000 (4), до $50.000 (3), до $75.000 (2), до $100.000 (1), свыше $100.000 (0).

6.2. Срок кредита: 1 год (5), 2 года (4), 3 года (3), 4 года (2), 5 лет (1).

6.3. Начальный капитал (% от стоимости квартиры): 30% (1), 40% (3), 50% (5), >50%(6).

7. Сведения о приобретаемом автомобиле (Заполняется клиентом, желающим приобрести автомобиль в кредит).

7.1. Продажная цена автомобиля в автосалоне:

до $10.000 (3), $10.000 -- 20.000 (2), свыше $20.000 (1).

7.2. Условия хранения автомобиля: гаражный кооператив (3), охраняемая стоянка (2), гараж во дворе (2), тент-укрытие (1), нет условий (0).

8. Сведения о поручителе (Заполняется клиентом, желающим получить кредит под поручительство юридического лица)

8.1. Поручитель является клиентом Банка: да (5), нет (0).

8.2. Поручитель является работодателем клиента: да (5), нет (0).

9. Дополнительные сведения о Клиенте

9.1. Привлекались ли Вы к уголовной ответственности? да (-10), нет (0).

9.2. Имеются ли решения суда, которые Вы не исполнили? да (-10), нет (0).

9.3. Находитесь ли Вы под судом или следствием? да (-5), нет (0).

9.4. Предъявлены ли к Вам иски в порядке гражданского судопроизводства?

да (-5), нет (0).

9.5. Предпринимаете ли Вы действия по получению кредитов в других банках (кредитных учреждениях)? да (-3), нет (0).

Рисунок 1 - Модель (дерево) скоринговой системы оценки физических лиц на основе гибридных экспертных систем

В блоках «Социальное положение» и «Экономическое положение» в качестве метода решения используется нейронная сеть, так как в данных узлах невозможно однозначно определить степень влияния входящих в данные блоки факторов на итоговый показатель. Кроме того, для обучения нейронной сети в данных узлах имеется значительная выборка данных (см. рисунок 2, 3).

Рисунок 2 - Блок «Социальное положение» модели скоринговой системы

Рисунок 3 - Блок «Экономическое положение» модели скоринговой системы

В блоках «Имущественное положение» и «Оценка деловой репутации» целесообразно использовать продукционную экспертную систему. Данный метод позволяет получить значения названных блоков с помощью правил, аналогичных рассуждению экспертов (см. рисунок 4).

Рисунок 4 - Блок «Имущественное положение» модели скоринговой системы

Рисунок 5 - Блок «Оценка деловой репутации» модели скоринговой системы

В блоке «Параметры кредитной сделки» методом решения является формула (см. рисунок 6). Данный блок служит для комплексной оценки кредитоспособности физического лица посредством определения его платежеспособности (кредитоспособности на основе доходов) и максимального размера предоставляемого ему кредита. Использование данного узла (или блока) в разработанной скоринговой модели позволяет сочетать традиционный подход к определению кредитоспособности и качественно новый, основанный на гибридной экспертной системе.

Рисунок 6 - Блок «Параметры кредитной сделки» модели скоринговой системы

Итоговая оценка кредитоспособности физического лица определяется по формуле :

Z = 0,15X1 + 0,3X2 + 0,25X3 + 0,3X4 ,

где Z - оценка кредитоспособности; X1 - социальное положение; X2 - экономическое положение; X3 - имущественное положение; X4- оценка деловой репутации; 0,15, 0,3, 0,25,0,3 - весовые коэффициенты соответствующих факторов риска, определяющих кредитоспособность заемщика.

Работа скоринговой системы оценки физического лица должна осуществляться в режиме «черного ящика». Все данные, необходимые для анализа (из справки о заработной плате, анкеты заемщика), вносятся в АБС банка. Для оценки кредитоспособности заемщика список показателей и их значения передаются в аналитический блок, который по результату анализа по настроенному «дереву решения» возвращает в АБС банка категорию качества заемщика. Данная схема представлена на рисунке 7. Для кредитного инспектора, подготавливающего заключение о предоставлении кредита, процесс анализа представлен толь ко в виде присвоенной клиенту категории качества (вероятности дефолта заемщика), на основании которой производится корректировка суммы кредита, либо отказ в кредитовании. Кроме того, в зависимости от присвоенной клиенту категории качества возможно предоставление банку рекомендаций по условиям кредитования (по сумме кредита, сроку кредитования, величине обеспечения возврата кредита). Для решения поставленной задачи необходим универсальный гибридный инструмент, включающий в себя механизмы формирования и настройки дерева решений, различные методы анализа информации, механизмы предобработки данных.Предложенный механизм оценки кредитоспособности физического лица реализованв аналитической информационной системе

Данный подход к оценке кредитоспособности в условиях российской действительности встречает следующие проблемы:

В настоящее время в России отсутствует достаточный объем доступной для исследования информации о кредитоспособноститой или иной группы населения, то есть отсутствует так называемое «кредитное кладбище»;

Кредитоспособность физического лица зависит не только от его наблюдаемых характеристик, но и общей макроэкономической ситуации;

Значительный рост волатильности доходов заемщиков при росте их по абсолютной величине;

В России кредитоспособным является физическое лицо, не только выполнившее свои обязательства, но и заменившее обязательства перед одним кредиторами на обязательство перед другими;

Решения, принятые с использованием системы кредитного скоринга ранее, влияют на решения, принимаемые данной или другой системой впоследствии.

Понятие скоринговой оценки кредитоспособности клиентов

Определение 1

Скоринг – это статистическая либо математическая модель, с помощью которой используются данные кредитных историй клиентов банк, и в конечном итоге имеется возможность рассчитать вероятность того, что очередной потенциальный ссудозаёмщик вернет полученные средства в срок.

Такая методика оценки заёмщика является взвешенной суммой определённого набора характеристик в очень упрощенном виде. Это необходимо для формирования сводного показателя. Этот показатель далее сравнивается с так называемой линией безубыточности.

Такая оценка платёжеспособности заёмщика нужна для определения интегрального показателя каждого потенциального клиента, и полученный результат необходимо сравнивать с вышеупомянутой линией (соответственно, кредит смогут получить лишь те заёмщики, у которых данный показатель выше линии безубыточности).

Обычно в национальной экономике банки используют адаптированные модели скоринговых оценок кредитоспособности физического лица, которые приспособлены к российским условиям.

Сначала дается предварительная оценка возможности получения ссуды, основанная на данных анкет-заявлений кредитозаёмщиков. По результатам заполненных анкет-заявлений подписываются протоколы оценок возможности предоставления кредитов.

Пример 1

Если размер баллов меньше 30, в протоколах фиксируется отказ в предоставлении кредита, если же было набрано больше 30 баллов, то на следующем этапе риск оценивают более тщательным образом с учётом дополнительных опросов.

Преимущества и недостатки скоринговой оценки кредитоспособности

Скоринговые методики и модели позволяют:

• снизить риск невозврата кредита;
• принять решения по выдаче кредита быстро и беспристрастно;
• позволяют эффективно управлять кредитным портфелем;
• не нужно затрачивать много времени на обучение сотрудников кредитного отдела;
• есть возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии клиента.

К ограничениям скоринговой мотодики следует отнести то, что она может применятся только в отношении информации о тех клиентах, которым банк уже выдавал ссуду. Также сотрудникам банка приходится периодически проверять качество методики и анализа и разрабатывать новую методику скоринга.

Дальнейшее улучшение скоринговой методики позволит расширить и изменить перечень оцениваемых характеристик кредитов.

При ипотечном кредитовании граждан используется андеррайтинг заёмщика, самое важное – это оценка своевременного взноса платежей по кредиту. Оценивается отношение размера ежемесячных обязательств заёмщика к совокупному семейному доходу за тот же период и т.п.

Процесс проведения скоринговой оценки кредитоспособности ссудозаёмщиков

Обычно для анализа кредитоспособности потенциального заёмщика запрашиваются:

• копия документов, удостоверяющего личность заёмщика;
• подтверждение доходов клиента: справка по форме 2-НДФЛ, копия налоговой декларации по форме 3-НДФЛ;
• Дополнительно также могут запросить документы собственности на имущество и прочие, которые могут подтвердить платёжеспособность и деловую репутацию клиента.

Специалисты банка проводят анализ платёжеспособности индивидуального заёмщика на базе данных о среднемесячном доходе и размерах удержаний за предшествовавшие шесть месяцев, а также сведений на основании анкеты. Результат вычисляется как среднемесячный доход за вычетом всех обязательных платежей и корректируется на поправочный коэффициент, который различается в зависимости от величины дохода (от 0,3 до 0,6). Чем больше доход, тем больше корректировка.

Замечание 1

На данный момент, наиболее универсальным методом оценки кредитоспособности является метод оценки финансового положения клиента.

Для снижения и контроля рисков, банки должны ежеквартально проводить оценку финансового состояния заёмщика.

В качестве совершенствования оценки кредитоспособности физических лиц предлагается использовать скоринговую систему при определении объёмов выдаваемых кредитов.

Кредитные баллы предназначены для измерения риска дефолта потенциального заёмщика с учётом различных факторов кредитной истории. Формулы для расчёта кредитных баллов обычно западными банками не раскрываются, но, в целом используются следующие компоненты, которые можно рассмотреть в качестве применимого опыта:

1. 35% составляет кредитная история – наличие или отсутствие компрометирующей информации. Банкротство, залоги, судебные решения, соглашения, конфискации, выкуп имущества, просроченные платежи могут стать причиной отказа в выдаче кредита.
2. 30% приходится на долговую нагрузку – эта категория рассматривает ряд конкретных измерений долговой нагрузки, включая количество счетов с овердрафтами, существующие кредитные обязательства, покупки в рассрочку.
3. 15% доля приходится на срок кредитной истории – средний период кредитования и срок первоначального кредита.
4. 10% составляет оценка используемых типов кредита (рассрочка, офердрафты, потребительское кредитование, ипотека), показывает историю управления различным видами кредитов.
5. 10% доля оценки приходится на количество запросов на выдачу кредита – рейтинг заёмщика снижается, если запросы были сделаны в больших количествах в последнее время (14–45 дней).

Скоринговые модели должны быть основаны на актуальных данных и быстро перенастраиваться при изменении кредитной политики банка.

В работе скоринговой модели большую роль играет бюро кредитных историй. Необходимо изучить кредитную историю потенциального заёмщика и супруги(а) заявителя. Все виды доходов и расходов заёмщика должны быть документально подтверждены.

Пример 2

Кредиты не должны выдаваться гражданам, у которых выплаты по исполнительным документам в размере 50 и более процентов чистого дохода. Также в обеспечение ссуд не должно приниматься поручительство физического лица, у которого размеры удержаний из заработной платы равны или превышают 50 процентов чистых доходов.

На рисунке 1 представлена информация, разработанная зарубежными банками для получения информации о цели кредита, личных особенностях заёмщика и кредитной истории заёмщика.

Рисунок 1. Переменные, используемые в скоринговых моделях оценки кредитоспособности заёмщиков. Автор24 - интернет-биржа студенческих работ

При оценкекредитных рисков потенциальных заёмщиков принимается во внимание ряд факторов:возраст, семейное положение и образование, количество его/её иждивенцев, место проживания клиента, профессия, стаж, опыт работы в текущее время. А также следующая финансовая информация: регулярные доходы клиента и обязательства; кредитная история, которая включает в себя такие факты, как качественное погашение кредита; предыдущее позитивное сотрудничество с банком, если клиент уже является клиентом банка.

Скоринговая система коммерческих банков - это механизм отбора потенциальных заемщиков путем экспертной проверки факторов, влияющих на платежеспособность и риск невозврата полученных взаймы денежных средств. Используемые механизмы для оценки уровня благонадежности клиентов зависят в первую очередь от выбранной финансовым учреждением схемы кредитования. В отдельных коммерческих банках сотрудники кредитного отдела и службы безопасности могут выдвигать совершенно уникальные требования к потенциальным клиентам.

Предлагаем Вашему вниманию 4 банка, в которых можно получить кредит с плохой кредитной историей:

Процентная ставка
от 9.5%

Срок
до 5 лет

Сумма
до 700 тыс.руб.

Получение кредита в день обращения в банк

Процентная ставка
от 7.5%

Срок
до 5 лет

Сумма
до 1 млн.руб.

Моментальное решение; погашение без комиссии

Процентная ставка
от 10.5%

Срок
до 7 лет

Сумма
до 4 млн.руб.

Банк принимает решение по заявке за 3 минуты

Классическая банковская система оценки заемщиков

Экспертная оценка обычно начинается с изучения представленной заемщиком в заявке информации. Если речь заходит о предоставлении крупных кредитов, представители финансового учреждения могут настоять на личной встрече с клиентом. Во время подобного собеседования кредитный менеджер произведет визуальную оценку заемщика, отметив возможные внешние признаки серьезных заболеваний, эмоциональной нестабильности или несоответствия некоторым из данных, предоставленных в первоначальной анкете.

Классическая система для оценки будущих заемщиков работает следующим образом:

1. Клиент лично общается с опытным кредитным менеджером или сотрудником службы безопасности банка.
2. Заемщик заполняет заявку, в которой предоставляет персональные данные.
3. Кредитный менеджер подает в Бюро кредитных историй - орган, осуществляющий деятельность по формированию, хранению и обработке кредитных историй">Бюро кредитных историй заявку на получение необходимых для последующего анализа данных о предыдущих обязательствах лица, претендующего на получение займа.
4. Представитель кредитной организации в ходе собеседования задает несколько простых вопросов, от достоверности ответов на которые будет зависеть соответствие заемщика критериям коммерческого банка.
5. Специалист выносит вердикт после изучения полученных конфиденциальных данных.

Традиционные методы оценки платежеспособности заемщиков идеально подходят для крупных коммерческих банков, имеющих возможность открыть департаменты, занимающиеся экспертным исследованием документов. Подобные схемы скоринга и Андеррайтинг - изучение вероятности погашения или непогашения кредита. Данная процедура проводится банком, принимающим решение о выдаче кредита, и предполагает определение платежеспособности и кредитоспособности потенциального заёмщика">андеррайтинга активно используются кредиторами, которые выдают долгосрочные целевые займы. В среднем на изучение поступающей от клиента заявки уходит до 36 часов. Если речь заходит об обеспеченных кредитах, для получения которых необходимо дополнительно произвести оценку залогового имущества и проверку платёжеспособности поручителя, рассмотрение заявки может затянуться на 7 дней.

Как работает скоринговая система?

Современные автоматизированные скоринговые системы созданы в целях ускорения процедуры кредитования. Их используют коммерческие банки на этапе эмиссии кредитных карт и различные небанковские учреждения, нацеленные на выдачу экспресс-кредитов. Процедура скоринга, то есть проверки платежеспособности, базируется на использовании специализированного отраслевого программного обеспечения, алгоритмы которого настроены на изучение отдельных критериев и проверку соответствия предоставленной заемщиком информации текущим условиям сделки.

Автоматизация скоринговых процессов позволяет:

• Ускорить рассмотрение анкет, поступающих от потенциальных клиентов.
• Уменьшить штат сотрудников кредитной организации.
• Перевести процедуру заполнения, подачи и обработки заявок на кредитование в виртуальную плоскость.
• Сократить риск отказа в кредитовании.
• Снизить риск возникновения ошибок сотрудников банка, вызванных человеческим фактором.
• Создать стандартизированную и унифицированную систему оценки будущих заемщиков.

Компании, предоставляющие небольшие потребительские кредиты и пластиковые карты, на ежедневной основе обрабатывают огромные потоки заявок. В подобных условиях практически невозможно обеспечить индивидуальный подход для работы с каждым потенциальным клиентом. Алгоритм автоматизированной системы скоринга основан на использовании ряда простых параметров, позволяющих произвести тщательную оценку заемщиков. Первостепенной обычно является информация, связанная с паспортными и платежными данными.

Как гарантированно пройти скоринг в банке?

Чтобы получить кредит после проверки платежеспособности, заемщику достаточно предоставить достоверные сведения, подкрепив их указанными в условиях будущей сделки документами. Программное обеспечение с помощью общедоступных статистических, аналитических и математических методов оценивает вероятность погашения определенного кредита, но в целях ускоренного приятия решений по полученным потоковым заявкам некоторые кредиторы отказываются от обработки справок о доходах и банковских выписок. Наличие дополнительных данных повышает полученный коэффициент. Если для заключения сделки достаточно минимального балла, сопутствующие документы не требуются.

На оценку платежеспособности влияет:

Таким образом, на расчет рейтинга и результат решения по кредиту в рамках системы скоринга влияет кредитная история и финансовая стабильность потенциального заемщика. Опосредствованно уровень кредитного рейтинга могут изменить такие факторы, как семейное положение или возраст клиента.

Некоторые организации учитывают обстоятельства, которые не зависят от клиента. Алгоритмы скоринговых машин могут корректироваться с учетом экономической ситуации и политической обстановки в регионе, типа и размера кредитного продукта, а также наличия или отсутствия негативных тенденций в сфере кредитования.

Скоринговые машины банка невозможно обмануть, ведь даже случайно допущенная ошибка на этапе заполнения заявки приводит к отказу в кредитовании. Для прохождения проверки клиенту придется предоставить конфиденциальные данные. Кредитор гарантирует сохранность секретной информации. Алгоритм направлен на обработку не только полученных ответов. Подобная система позволяет собирать и анализировать полезную статистику, дающую уникальную возможность спрогнозировать платежное поведение потенциального клиента.

Вас также может заинтересовать:

Аннуитетный и дифференцированный платеж - в чем разница?

Вопрос платежа по кредиту всегда является принципиальным для любого человека, который планирует взять денежный займ, или уже взял его. Подробно рассматриваем отличия аннуитетного и дифференцированного платежей. Зная эти отличия, вы сможете выбрать для себя оптимальный вариант кредитования.