Принятие решения по кредитной заявке на основе скоринговых систем Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

скоринговый балл

для оценки кредитного риска

принятие решения по кредитной заявке

на основе скоринговых систем

_Аннотация

В статье рассматриваются методы повышения прибыли коммерческих банков в области массового кредитования физических лиц. Рост конкуренции в банковском секторе вынуждает кредитные организации снижать процентные ставки по кредитным обязательствам и смягчать требования к заемщикам. Все эти факторы говорят о крайней заинтересованности банков в повышении эффективности работы, связанной с принятием решений по кредитным заявкам.

Ключевые слова: скоринг, коммерческий банк, система принятия решений, лимит кредитования, кредитная заявка, кредитование физических лиц, андеррайтинг 1

Современная банковская система использует многолетнюю практику оценки кредитного риска на этапах выдачи и сопровождения кредитных обязательств физических лиц. Применяемые методы основываются на оценке социально-демографических данных, кредитной истории и истории транзакций заемщика. Несмотря на доказанную эффективность данных методов (скоринг2, проверка и интерпретация данных бюро кредитных историй, верификация, андеррай-

1 Андеррайтинг (от англ. anderwritting - оценка риска) -анализ рисков с целью принятия решения о заключении договора или выдаче кредита - прим. ред.

2 Скоринг (англ. scoring) - метод классификации всех заемщиков на различные группы для оценки кредитного риска - прим. ред.

Ткач Д.А.

аспирант факультета бизнес-информатики Государственного университета -Высшей школы экономики, начальник отдела скоринговых систем Московского банка реконструкции и развития, г. Москва [email protected]

тинг кредитной заявки), банки несут значительные финансовые потери в секторе массового розничного кредитования.

Рост конкуренции в банковском бизнесе вынуждает кредитные организации снижать процентные ставки по кредитным обязательствам, а также упрощать начальные требования к заемщикам. Все эти факторы говорят о крайней заинтересованности банков в повышении эффективности существующих и разработке новых подходов к оценке кредитных рисков физических лиц.

ог О

банки несут

значительные

финансовые

потери в секторе

массового розничного

кредитования

_ Для чего нужен скоринг?

_ В случае массового розничного кредитования основным методом управления рисками на этапе _ выдачи кредита наряду с анализом кредитной истории заемщика является скоринг. В общем виде ско-ринг представляет собой взвешенную сумму опре-_ деленных характеристик заемщика (возраст, пол, наличие автомобиля и т.д.) [1]. В результате суммировании получается скоринговый балл, отражающий благонадежность заемщика, например вероят-_ ность неплатежей по кредиту в течение длительного емени.

Основной принцип скоринга заключается не в поиске объяснений, почему конкретный заемщик не платит по кредиту. На основании накопленной банком статистики скоринг выделяет характеристики, которые наиболее тесно связаны с благонадежностью или неблагонадежностью заемщика. Банк не может точно определить, вернет ли данный заемщик кредит или нет, но он может иметь информацию, что в прошлом люди этого возраста, этой же профессии, с таким же уровнем образования и с таким же числом иждивенцев кредит не возвращали. В таком случае банк может отказать заемщику в выдаче кредита.

Таким образом, если человек по формальным признакам близок к группе с плохой кредитной историей, то ему кредит не дадут. Поэтому даже при очень высокой степени использования автоматизированных систем скоринга осуществляется субъективное вмешательство в случае, когда кредитный инспектор располагает дополнительной информацией, доказывающей, что человек, классифицированный как ненадежный, на самом деле «хороший», и наоборот.

российское предпринимательство, 2010, № 6 (1) —_____

При наличии достаточного объема статистических данных для построения статистических моделей данный метод имеет ряд достоинств: скорость принятия решения, возможность ранжирования заемщиков по степени риска. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринговых систем уровень безнадежного долга сокращался до 50% [2, 3].

Поскольку скоринг отражает уровень кредитоспособности заемщика, решения, принимаемые в банковской системе на основе скоринга, основываются на сравнении скорингового балла, рассчитанного для каждого заемщика, с неким числовым порогом (баллом отсечения): заемщикам с баллом выше этого порога выдается кредит, заемщикам с баллом ниже - нет [1].

Альтернативный подход к принципам принятия решений по кредиту

В данной статье рассматривается альтернативный подход к принципам принятия решений на основе скоринговых систем. Предлагается в качестве шкалы для ранжирования заемщиков использовать

...в общем виде скоринг представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик заемщика (возраст, пол, наличие автомобиля и т.д.)

Рис. Сравнение традиционного и альтернативного подходов к принципам принятия решений по кредитной заявке на основе скоринга

банковск

шйбизнес

сумму кредита, взвешенную на вероятность невозврата данной суммы, то есть новый скоринговый балл по заемщику рассчитывается по формуле S х Р, где S - рассчитанная сумма кредита, Р - вероятность невозврата данной суммы.

Результаты моделирования, проведенного в 2009 г. в ОАО «Меткомбанк» демонстрируют эффективность данного подхода (см.рис. на с. 105). Суть моделирования состояла в следующем: выборку из порядка 15 000 текущих заемщиков банка ранжировали сначала по шкале традиционного скорингового балла, а затем по шкале альтернативного скорингового балла. Для каждого балла отсечения производился расчет прибыли банка в первый год пользования заемщиком кредита.

Автором получены следующие результаты: 1. При небольшой доле отказов по кредитным заявкам (до 20% для исследуемой выборки) альтернативный метод подсчета скорингового балла позволяет банку получить большую прибыль при одинаковой доле отказов в выдаче кредита. Рассматриваемый в статье подход позволит банку увеличить клиентскую базу, не снижая объемы доходов.

ри использовании альтернативного метода подсчета скорингового балла банк способен получить тот же объем прибыли, что и при традиционном, но меньшей доле отказов заемщикам. Это позволит снизить репутационные риски банка, вызванные негативной реакцией заемщиков на отказ в выдаче кредита.

_...если человек

_по формальным

_признакам близок

_к группе с плохой

кредитной историей, то ему кредит _не дадут

Ограничения альтернативного подхода

Стоит отметить ограничения, накладываемые на рассматриваемый подход. Во-первых, входящий поток заемщиков должен принадлежать одному лимитному диапазону. Во-вторых, такой подход неприменим для больших сумм кредитований, где скоринг традиционно показывает малую эффективность. Оптимальным такой подход является для массового розничного кредитования с величиной лимита до 100 000 руб.

Скоринг как метод оценки кредитных рисков находит все большее применение в банковской сфере. На основании скорингового балла производятся корректировки кредитного лимита, ставки, усло-

гредпринимательство, 2010, № 6 (1)

вий кредитования, принимаются решения о выдаче кредита. Рост конкуренции в банковском секторе вынуждает кредитные организации удешевлять технологию оценки физических лиц, сокращать ручной труд своих сотрудников, ослаблять начальные требования к заемщикам. В такой ситуации оптимальным решением является использование автоматических скоринговых алгоритмов.

Литература

1. Андреева Г.В. Скоринг как метод оценки кредитного риска. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/banks/scoring.shtml.

2. Churchill G.A., Nevin J.R., Watson R.R. The role of credit scoring in the loan decision. // Credit World. -1977. - March.

3. Myers J.H., Forgy E.W. The development of numerical credit evaluation systems. // Journal of American Statistical Association. - 1963. - September.

...после внедрения скоринговых систем уровень безнадежного долга сокращался до 50%

Tkach D.A.

Postgraduate Student, Department of Business Information Science, State University - Higher School of Economics, Head of Scoring Systems Department, Moskovskiy Bank Rekostruktsii I Razvitiya (Moscow Bank for Reconstruction and Development), Moscow

Decision Making on a Credit Application on the Basis of Scoring Systems

Abstract

T\he article deals with the methods of increasing profits of commercial banks in mass retail crediting ofindividuals. Increased competition in the banking sector-forces lenders to reduce interest rates on credit obligations and to mitigate the requirements for borrowers. All these factors show keen interest of banks in improving work efficiency related to the decisions on loan applications.

Keywords: scoring, commercial bank, decision-making system, credit limit, credit application, crediting of individuals, underwriting

банковсю

ийбизнес