Экшен для заемщика

Получение кредита позволительно сравнить с компьютерным квестом - возможности заемщика зависят от того, на каком уровне он находится.

Для определения этого разработана специальная система, тонкости которой держатся банками в строжайшей тайне.

Раньше решения о выдаче или невыдаче банковского кредита принимали люди. Понятное дело, не обходилось без человеческого фактора и связанной с ним необъективности. Но в текущий момент к процессу подключилась бездушная машина, призванная автоматизировать ход андеррайтинга и довести его до совершенства за счет использования идеально точных математических формул. В то время как что статистика того, сколь удачно компьютеры справляются с этой миссией, отсутствует, но по умолчанию употребление скоринг-систем банком считается повышающим его надежность.

Что такое?

Скоринг - это автоматизированная организация оценки, помогающая принять заключение о том, разрешено ли выдавать кредит тому или иному лицу. Данные о заемщике вводятся сотрудником фронт-офиса (проще говоря, операционистом) в специальную программу, далее система дает реакция о том, соответствует ли финансовое и социальное положение заемщика требуемым для получения займа критериям.

Принцип несложный и употребляется банками без особенных различий - "на входе" операционист имеет занятие с одними и теми же данными, да и анкеты, которые клиент заполняет при обращении - будь то потребительский кредит, ипотека или автокредитование, немного различаются у кредитных организаций. Помимо социально-демографических характеристик, они учитывают доходы, существование кредитных обязательств перед другими банками, собственность в имущества и прочее.

Дальше начинается то, что принято звать "коммерческой тайной". Банки весьма неохотно рассказывают о своих скоринг-системах , аргументируя это тем, что размещение в свободном доступе информации о том, какие критерии являются "правильными", позволит без труда обретать невозвратные кредиты.

Тонкости кредитного сыска

Как правило, для кредитных оценок используются три типа скоринг-систем : Application Scoring оценивает кредитоспособность заемщиков из числа физических и юридических лиц, Collection Scoring работает с просроченными задолженностями, оценивая риски по уже выданным кредитам, а Fraud Scoring рассчитывает возможность мошенничества.

Классические скоринговые системы, которые применяются в большинстве банков, рассчитаны на физических лиц и основаны на анализе исторических данных о дефолтах заемщиков, имеющих сходные характеристики. Грубо говоря, таковой подход полагается на статистику по определенным группам за какой-либо период: если, к примеру, домохозяйки (социальная группа), имеющие установленный доход, зарекомендовали себя как ответственные заемщики, у которых нет просрочек и задолженностей по потребительским кредитам, система в дальнейшем будет предуготовлять их как благонадежных для этого вида услуг.

Методы, которые предлагают наиболее "продвинутые" разработчики скоринг-систем , позволяют отстраниться от вероятностно-статистической модели и, кроме социально-демографических показателей и данных о доходах потенциального заемщика, учесть макроэкономические факторы. Этакий подход позволяет прогнозировать будущие доходы клиента на основе существующих источников (качества, количества, постоянства), а ещё социально-демографических показателей (род занятий, стаж работы и прочие характеристики, например, жилищные условия и присутствие несовершеннолетних детей).

Такая система позволяет дать оценку весь комплекс сведений - например, характеристика "жилье в собственности" в группе показателей "жилье" позволяет отнести заемщика к определенной социальной группе с определенным же уровнем доходов. По "месту проживания" не возбраняется оценивать расходную составляющую на жилье, например, в случаях, когда жилье арендуется.

Доходная статья складывается из таких характеристик, как барыш от предпринимательской деятельности, заработной платы, участия в доходах компании. Иной раз банки вводят и такие показатели, как доход по ценным бумагам, доходы по вкладам, премиальные и прочие выплаты, которые не учитываются в официальном заработке. При оценке доходов системой в особенности значимым становится совместный макроэкономический фон и тенденции рынка.

Такой подход разработчики программ для финансовых организаций называют больше гибким - он не привязан к существующей статистике дефолтов и позволяет "просчитывать" ситуацию на шаг вперед благодаря привязке к макро экономическим тенденциям.

На местах

С тем, как происходит служба с заемщиками в банках, мало-мальски знаком каждый, кто хоть раз пытался оформить кредит. Оценивать будущего клиента начинают с того самого момента, как он входит в банк. На этом предварительном этапе операционисты не только предложат будущему клиенту наполнить анкету, но и оценят его внешний облик и уровень адекватности.

"Существует целая система оценки клиентов, - рассказывает заместитель генерального директора КБ "Лево береж ный" Людмила Глушкова. - Сотрудники фронт-офиса должны шибко явственно понимать, что за заемщик пришел в банк - по внешнему виду, документам. Мы ввели обязательное фотографирование клиентов, чтобы более того если девушка-операционист побоялась принять вывод - отказать или не отказать заемщику, инфа о нем прошла сквозь вторичный скоринг и специалисты могли принять решение".

Далее операционист составляет заявку и по внутреннему Интернету отправляет ее на согласование. На этом этапе начинает вкалывать собственно скоринговая модель. Для первичного андеррайтинга используются "усеченные" варианты - скоринг-системы , которые могут оценить заемщика по минимуму факторов.

Кстати, габарит зарплаты некоторые скоринг-системы первичного андеррайтинга просто игнорируют - вместо них применяется информация о доходах населения на местном рынке. С этим связана и одна из погрешностей системы - даже если доходы заемщика выше среднего по рынку, он может "отсечься" системой уже на начальном этапе. В этом случае операционисты без затей разводят руками: "вот такая у нас скоринг-система , и мы ничего не можем с этим сделать". Подчас затем первичного скоринга работник банка признается, что для данного кредитного продукта баллов недостаточно, и предлагает предпочесть другой. Например, для получения кредитной карты в систему закладывается более значительный процент благонадежности, чем для обычного кредита, но меньший, чем для ипотеки или автокредитования.

Добропорядочная система

Если система все же дала добро, заемщиком начинают заниматься сотрудники бэк-офиса. Вторичный андеррайтинг содержится в проверке предоставленных клиентом данных, звонках на местоположение работы, а кроме того в поиске клиента в "черных списках" - самого банка и кредитного бюро.

Кредитное бюро - это коммерческая организация, которая занимается хранением кредитных историй заемщиков. Система бюро двухуровневая. Первая - это центральный каталог кредитных историй - база, которую ведет Центральный банк. В ней находятся сведения о том, кто из заемщиков передал информацию в любое бюро кредитных историй. Второй порядок - это коммерческие бюро, которые конкурируют между собой и независимо собирают информацию. "В центральном бюро есть информация о том, в каком из кредитных бюро хранится история того или иного клиента. Это несложно метод нахождения того бюро, в котором имеется информация вашего заемщика", - рассказывает руководитель кредитного управления банка "Левобережный" Андрей Сергеев.

Сейчас в общей базе Центробанка держится возле 15 млн. кредитных историй. Ее формирование, начатое в 2005 году, идет покуда что весьма медленными темпами - вдали не все заемщики согласны предоставлять информацию о себе. К тому же и сами банки не крайне с охотой делятся товарищ с другом сведениями о своих заемщиках. Правда, банкиры все же надеются, что тот самый агрегат заработает так, как в странах с более развитой банковской системой.

Как правило, на все процедуры отводится не более трех-пяти банковских дней, после этого чего клиент может быть в курсе наверняка, посчитали его благонадежным или стоит попытать счастья в другом банке.

Справедливости для стоит заметить, что в отдалении не во всех банках действуют специализированные скоринг-системы. Нужны они только тем кредитным организациям, которые работают на рынке розничного кредитования. При этом охват банка и его статус не играют особой роли - главное, чтобы розничный портфель был большим. Пока что в большинстве банков действует типовой подход, и баллы сотрудник вводит вручную в обычную таблицу Microsoft Office Excel. Если позже подсчета у клиента набирается цифра баллов, необходимое для кредитного продукта, он получает кредит. В этом случае решение в большей мере зависит от кредитного эксперта, работающего с его заявкой, нежели от действительных финансовых обстоятельств.

Keywords: