Бурный рост рынка кредитования – это всегда дополнительные кредитные риски. Причем не только для какого-либо отдельно взятого финансово-кредитного учреждения, но и всей банковской системы в целом. Традиционно банкиры объясняют это двумя факторами:
1) вовлечением в процесс розничного кредитования в качестве заемщиков нового «потока» физических лиц;
2) ростом среднего объема розничного кредита.
Сегодня методы покрытия кредитных рисков, связанные с созданием сложной для восприятия потенциального заемщика системы комиссий (за рассмотрение заявки, за открытие ссудного счета, за ведение и обслуживание ссудного счета и т. д.), себя практически исчерпали. Гарантией защиты от невозврата денег для финансово-кредитных учреждений стало применение скоринговых систем, однако до сих пор понятие «скоринговая система» имеет множество трактовок, что создает слишком упрощенное или чрезмерно усложненное понимание. В целом же суть заключается в том, что именно скоринговая система позволяет банку снизить риски доходности. Для этого банку достаточно лишь ответить на вопросы: насколько проблематичной будет его работа с конкретным заемщиком, какое значение кредитного лимита установить, вернет клиент кредит или нет.
Банки практикуют скоринговые системы начиная с середины 1950-х годов, когда в Сан-Франциско начала свою деятельность одна из первых компаний по разработке скоринговых систем Fair Isaac Corporation (1956 г.). Скоринговая система – это алгоритм, позволяющий банку на основе данных о потенциальном заемщике оценить его кредитоспособность. При этом величина кредитного лимита в скоринговых системах второстепенна. Как правило, основой расчета кредитного лимита служит оценка уровня доходов заемщика при условии его кредитоспособности. Как правило, для скоринга банки используют следующие основные данные о потенциальном заемщике:
- уровень среднемесячного дохода;
- стаж работы на последнем месте работы;
- возраст; семейное положение;
- количество лиц, находящихся на иждивении;
- образование;
- должностной статус;
- наличие в собственности недвижимости
В качестве данных о потенциальном заемщике выступает доступная кредитору информация, как содержащаяся в представляемых заемщиком документах, так и получаемая «со слов» самого заемщика.
При этом банки применяют определенную методику расчета, так что скоринг возможно называть и методом классификации заемщиков на различные группы. На практике, в зависимости от задач анализа заемщика, кредитный скоринг включает:
- application-скоринг — оценку кредитоспособности претендентов на получение кредита (скоринг по анкетным данным используется в первую очередь),
- behavioral-скоринг — оценка вероятности возврата выданных кредитов (поведенческий анализ),
- collection-скоринг — оценка возможности полного либо частичного возврата кредита при нарушении сроков погашения задолженности (расчет рисков по портфелю).
Скоринговая система – всегда техническая обработка и технический анализ данных, не предусматривающий человеческого фактора. Известные сегодня разработки SAS, KXEN, Experian, SPSS, EGAR — это не специализированные программные средства для скоринга, а универсальные аналитические инструменты (Data Mining), так называемое «интеллектуальное ядро», которое можно, в том числе использовать и для построения собственных скоринговых моделей. Поэтому, в более полном понимании, скоринговая система изнутри представляет собой сложную систему автоматизации выдачи потребительских кредитов в банковских отделениях. При этом в качестве аналитического ядра она использует решение одной из известных компаний-разработчиков.