Совершенствование методов оценки кредитоспособности физических лиц

- при заданном уровне  положительных решений по кредитам AR (доля пришедших заявок, по которым  принято положительное решение)  минимизировать долю «плохих»  кредитов BR (доля «плохих» кредитов  в совокупном количестве выданных  ссуд);

- при заданном уровне  потерь, определяемым отношением BR, максимизировать объем кредитования, увеличивая AR [57].

Кроме того, привлечение  других факторов, влияющих на прибыльность бизнеса, расширяет спектр стратегий, направленных на повышение доходности и снижение риска. Для заявок с  высоким риском можно предлагать более низкий лимит на кредит, требовать  более высокий начальный платеж, устанавливать более высокую  процентную ставку и др. Клиентам же с низким уровнем риска банк может  предлагать более выгодные ставки, более высокие лимиты, расширять  спектр услуг.  Как отмечает Ю.Максутов, «таким образом, на основе скоринговой  методики строится всеобъемлющая банковская система оценки и управления кредитными рисками как частных, так и корпоративных клиентов, позволяющая обеспечить последовательное и объективное принятие решений. Причем есть возможность оперативно настраивать ее под изменение рыночных условий и эффективно управлять процессом кредитования»[57].  В.О.Ли также отмечает возможность, что на основе применения моделей скоринговой оценки «в рамках дилеммы «риск -  доходность» заемщики, имеющие более слабые финансовые позиции (более подверженные риску), должны платить за кредит больше, чем более надежные заемщики [54,с.53].

Заметим, впрочем, что в целом применение скоринговых моделей направлено именно на снижение риска кредитования. В данной связи И.Енюков акцентирует внимание на том, что «ошибка отнесения «плохого» заемщика к «хорошим» признана в 5 раз более существенной, чем ошибка отнесения «хорошего» заемщика к «плохим»[44,с.53].

Охарактеризуем  общие вопросы эффективности применения скоринговых моделей. В литературе также приводится мнение, что «скоринг при оценке кредитоспособности частных заемщиков появился в банках в качестве компромисса: кpедитный комитет физически не способен рассматривать каждую заявку в индивидуальном порядке, а наpащивать объем выдаваемых кредитов необходимо. Математическая модель, лежащая в основе кредит-скоринга, — попытка спомощью формальных критериев выявить заемщика, который будет платить, желательно по своей доброй воле»[80]. Среди преимуществ скоринговых моделей – быстрота и беспристрастность принятия решений, возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии клиента, отсутствие необходимости длительного обучения сотрудников кредитного департамента. Поэтому, скоринговые модели достаточно часто применяются в основном при предоставлении кредитов на покупку товаров (экспресс-кредитование) и при выдаче кредитных карт.

По мнению Ю.Максутова, скоринговая оценка становится сегодня ключевым элементом банковской системы принятия решений в области  кредитования частных клиентов. Указанный автор отмечает, что «ее коренное отличие от традиционных экспертных методов заключается в том, что скоринг снижает влияние субъективных факторов, а это открывает возможность автоматизировать процесс принятия решений и сократить время на обработку кредитных заявок, сохраняя при этом эффективность оценки и контроля рисков»[57].

В литературе отмечается, что «кредит-скоринг  — продукт сугубо математический, не учитывающий личного мнения банкира  относительно персоны заемщика. Задача кредит-скоринга — обеспечить приемлемый размер риска при необходимом  уровне выдаваемых кредитов. То есть в  целом у скоринга нет цели свести риск невозврата кнулю. Теоретически это, наверное, сделать можно, но тогда  придется установить такие жесткие  требования, что вряд ли им будет  соответствовать маломальски значимое количество клиентов. И банку проще  будет свернуть свою розничную активность. А вот свести риск невозврата, например, к 1%, при том что масштаб бизнеса  по кредитованию будет приносить  прибыль,— можно»[80].  

Рассматривая  пример конкретной скоринговой модели И.Енюков замечает, что «доля ошибочной  классификации… существенно меньше чем при случайном угадывании)»[44,с.51].

В тоже время  следует учитывать, что скоринговые модели строятся на основе выборки из числа наиболее "ранних" клиентов. Поэтому, сотрудникам банка приходится периодически проверять качество работы системы и, когда оно ухудшается, разрабатывать новую модель. Непрерывная корректировка скоринговой методики позволяет расширить и изменить перечень оцениваемых характеристик, и те клиенты, которые сегодня попадают в группу ненадежных заемщиков, при последующем анализе кредитной деятельности, возможно, будут отнесены к числу заемщиков, имеющих низкую невозвратность кредитов.

В отношении  скоринговых систем И.Аверина замечает следующее: они основаны на статистике, и если клиент попадает в статистическую группу, которая славится невозвратом  кредитов, скорее всего, кредит он не получит. Поэтому считается, что банки  крайне тяжело дают кредиты семьям, где жены не имеют собственного источника  доходов.  Кроме того, часто есть возрастные ограничения, на кредит могут  рассчитывать лица от 18-21 до 55-60 лет. Важную роль играет наличие постоянного места работы и местной регистрации заемщика. Для больших кредитов банкиры просят подтвердить доход и просят форму 2-НДФЛ.  Если зарплата заемщика не отличается "белизной", банки соглашаются и на справки от работодателя заемщика в свободной форме или сами оценивают вас, учитывая сферу деятельности, стаж работы, должность и т.п. Росту числа кредитов способствует и то, что каждый банк создает свою скоринговую систему, потому результат оценки потенциального заемщика может отличаться. И если один потенциальный кредитор не согласился одолжить денег, то вполне возможно, что другой примет противоположное решение [73].

В практике западных банков применяется достаточно много скоринг-методик (например, модель Дюрана и др.). Ю.Максутов отмечает, что «западные банки вкладывают значительные средства в создание эффективных систем оценки кредитоспособности, ибо это создает важные конкурентные преимущества, которые определяются возможностью быстро и эффективно получать точный прогноз кредитного риска индивидуального заемщика. Главная цель в том, чтобы, используя систему оценки кредитоспособности, минимизировать плохие кредиты и увеличить доходы за счет кредитования как можно большего числа клиентов»[57].

В тоже время, как отмечает Г.Иоффе,  «проблема  оценки кредитоспособности оценки отечественного заемщика кажется весьма специфичной. В отличие от многих развитых стран  у нас нет полноценной информации по кредитным историям, которая используется скоринговыми системами, да и сама культура потребления кредитных продуктов  только формируется в обществе»  [49, с.41].

М.К.Беляев акцентирует внимание на том, что  западные методики скоринг-оценки не всегда подходят для отечественной практики без адаптации. Он отмечает:  «как идея, метод она может и должна быть использована на практике. Но набор  позиций, по которым оценивается  заемщик, а главное, баллы выставляемые по ним, и их удельные веса должны разрабатываться  с учетом российских реалий. Иначе  интегральная скоринговая оценка будет  бить мимо цели»[33,с.56]. В.О.Ли также отмечает низкую адаптируемость скоринговых систем и приводит пример, что в США считается плюсом, если человек поменял много мест работы, что говорит о его востребованности, в нашей стране подобный факт, напротив, оценят скорее отрицательно [54,с.52]. По мнению указанного исследователя, «важная черта системы «кредит - скоринг» заключается в том. что она не может применяться по шаблону, а должна разрабатываться исходя из особенностей, присущих банку, его клиентуре, учитывая характер банковского законодательства и традиций страны»[54,с.52].

Как утверждает Ю.Максутов, «в разных странах набор  характеристик и их относительный  вес в объеме кредитного риска  будут различными, как различны экономические  условия жизни и национальный менталитет. Поэтому нельзя автоматически  переносить модель из одной страны в другую. Более того, не дает эффекта  даже перенос скоринговой модели из одного банка в другой, ибо  клиентская база каждого банка имеет  свои особенности»[57].

Точка зрения, что направленность оценки различных характеристик может отличаться в различных банках, является достаточно распространенной. Так каждый банк по-своему определяет понятие идеального заемщика, а значит, и параметры оценки клиента у банков могут различаться. и даже в зависимости от вида кредитования (например, такие как молодой возраст, наличие детей, некоторые другие). Даже в отношении уровня дохода приводятся примеры, когда высокий доход становится основой для отрицательного решении. В литературе приводится следующий пример: «Представитель одного из российских банков рассказал об одном из типичных случаев. Молодому человеку с зарплатой в 2500долларов, желающему воспользоваться кредитом в 1000 долларов, в кредите отказали однозначно. По словам банкира, желание получить кредит на ползарплаты говорит о низкой платежной дисциплине клиента. Такой человек неразумно тратит деньги, и вероятность того, что он с легкостью забудет про свой долг или будет нерегулярно выплачивать проценты, достаточно велика»[80].

Фактически  скоринговые модели являются неотъемлемым атрибутом работы коммерческого  банка в секторе розничного кредитования. Поэтому, возникает вопрос о разработке скоринговой модели.

Применяются три основных способа  разработки скоринговой модели:

1.На основании клиентской базы, уже имеющейся в распоряжении  банка. За основу берется профиль  некоего целевого клиента и  под него настраивается модель.

2.На основании готовой модели, «списанной» с дpугой страны, другого  банка

3.На основании «проб и ощибок»,  когда на первом этапе кредиты  дают всем желающим (за исключением  security check, чтобы отсечь мошенников). Набрав историю по паре тысяч  дефолтов, банк приступает к разработке  своей идеальной скоринговой  модели [80].

Как отмечает Е.А.Лебедев, «влияние индивидуальных особенностей заемщика на кредитоспособность возможно только на основе анализа  имеющихся в распоряжении банков примеров (действующих и закрытых договоров)». В данной связи указанный  автор рекомендует проводить  исследование ретроспективных данных о причинно-следственных зависимостях между индивидуальными особенностями  заемщика и его кредитоспособностью, указывая, что персональные данные могут быть избыточно детализированы, часто это не увеличивает адекватность математической модели, но значительно  усложняет анализ данных. Следовательно, необходимо выявить значимые составляющие и отсечь данные, сильно не влияющие на кредитоспособность заемщика. На основе собранных данных предлагается осуществить  синтез математической модели и ее верификацию[77]. Заметим что, по мнению Ю.Максутова, для построения скоринговой модели необходим статистический анализ не менее 10 тысяч кредитов в течение года [57].

Ряд авторов делает акцент на необходимости  постоянного совершенствования  применяемой скоринговой модели. В частности, Ю.Максутов отмечает следующие  проблемы применения скоринговых систем. Во-первых, классификация выборки  производится только на тех, кому кредит выдан, а следовательно, нельзя достоверно узнать, как повели бы себя клиенты, которым в займе отказано. Между  тем вполне возможно, что кто-то из «отвергнутых» мог бы оказаться вполне приемлемым заемщиком.  Во-вторых, люди со временем меняются, так же как и влияющие на их поведение социально-экономические условия. Поэтому скоринговые модели необходимо разрабатывать на выборке из наиболее «свежих» клиентов, периодически проверять их качество и, когда оно ухудшается, разрабатывать новую модель [57]. В.О.Ли также отмечает, что применяемая в банке скоринговая система «подлежит постоянному наблюдению и видоизменению»[54,с.52].  Как подчеркивается в литературе, «совершенствовать скоринговые модели можно до бесконечности»[80].

В целом, по мнению О.И.Лаврушина, внедрение системы скорринга в практику кредитования банком физических лиц включает следующие действия:

1. Выбор критериев оценки кредитоспособности физических лиц, который определяется демографическими факторами, характером объекта кредитования, сроком кредита и т.д.

2.  Выделение основных (системообразующих) критериев, которые должны оказывать наибольшее влияние на общую балльную оценку кредитоспособности физического лица.

3.  Определение количества баллов, которые можно присваивать по каждому выбранному критерию, причем системообразующие критерии должны иметь более высокие баллы.

4. Выделение показателей в рамках каждого критерия, например, критерию «семейное положение» соответствуют показатели: холост, женат (замужем), разведен, статус семьи; критерию «образование» отвечают показатели: среднее, технической, высшее, ученая степень.

5. Разработка теста-анкеты клиента в соответствии с выбранными критериями и порядком оценки соответствующих им показателей.

6. Создание банком собственной информационной о клиентах и картотеки кредитной истории заемщиков.

7. Разработка программного обеспечения скорринга.

8. Определение организации оценки кредитоспособное физических лиц и порядка принятия решения [23,с.400].

Охарактеризуем  другие методы оценки кредитоспособности физического лица – в частности, оценку платежеспособности заемщика. Оценка платежеспособности клиента используется как часть скоринговых моделей (для определения максимальной суммы кредита), так и как самостоятельный метод оценки кредитоспособности (обычно применяемый в сочетании с другими методами).

Согласно  определению О.И.Лаврушина, «в основе показателей платежеспособности лежат  данные о доходе физического лица и степени риска потери этого  дохода»[23,с.400]. Оценка платежеспособности клиента связана с определением способности осуществлять платежи в погашение кредита за счет дохода физического лица (для его подтверждения обычно требуется справка с места работы о доходах и размерах удержаний).  Как отмечает И.В.Ворошилова и И.В.Сурова,  «результат вычисляется как среднемесячный доход за вычетом всех обязательных платежей, скорректированный на поправочный коэффициент и умноженный на срок кредита. Исходя из полученной суммы, рассчитывается максимальный размер кредита»[74].

О.И.Лаврушин приводит подход к оценке платежеспособности где максимальный размер ссуды (включая проценты по ней), исходя из критерия платежеспособности клиента, рассчитывается как произведение его среднемесячного дохода на срок ссуды и корректировочный коэффициент, значение которого состояния от 0,3 до 0,6 [23,с.401].