Термин «скоринг» происходит от английского «score» (очко в игре) и переводится как подсчет очков. В математике и статистике скорингом называется методика оценки неизвестных характеристик объекта на основе известных. Если по каким-либо причинам невозможно измерить интересующий параметр, на помощь приходят более очевидные факторы, связанные с главным.
В кредитовании скоринг применяется прежде всего для оценки платежеспособности заемщика. Это комплексный анализ множества различных факторов, которые могут влиять на финансовое поведение клиента. Чтобы подобная оценка была возможной, банки и кредитные бюро собирают огромное количество информации.
Скоринговый подход зародился в биологических науках и использовался для сортировки сложных объектов. Например, с его помощью распределялись по принадлежности к разным племенам человеческие черепа. Постепенно он распространился на другие области исследований.
Первая скоринговая модель в кредитовании появилась в 1956 г. Бил Файр и Эрл Айзек разработали алгоритм, который мог представить платежеспособность человека в цифрах — кредитном рейтинге. По сути, он рассчитывал риски кредитора. Партнеры организовали Fair, Isaak and Company (Fair Isaac Corporation, FICO) — компанию, которая стала крупнейшим кредитным бюро в мире.
Суть модели заключается в предположении о том, что люди, обладающие похожими характеристиками, сходно себя ведут. Этим параметрам можно присвоить определенные значения, или веса, сложить их и получить некоторый числовой индекс, степень надежности клиента.
Скоринговая модель не пытается объяснить, почему заемщик не вернул деньги. Она лишь выделяет важные характеристики и рассматривает их.
Способы отбора и оценки ключевых параметров постоянно изменяются и совершенствуются, подстраиваясь под реалии современности и используя новейшие технологии.
Выдача кредита — это всегда риск для банка, поэтому он тщательно проверяет каждого заемщика. Общие рекомендации по оценке формулирует ЦБ, и на их основании каждая организация выстраивает собственную скоринговую модель.
Для каждого клиента вычисляется рейтинг — «хороший”/”плохой» — и определяются конкретные условия кредитования (проценты, сроки).
Можно выделить три важнейших преимущества использования скоринговых моделей для принятия кредитного решения:
Понимать, как работает скоринговая система, должен любой потенциальный заемщик. Это поможет оценить собственные шансы на получение кредита или разобраться, почему получен отказ. Также, зная ключевые факторы вычисления рейтинга, его можно улучшить.
Есть еще один не очевидный, но важный плюс использования банками скоринговых моделей. Они дают определенную гарантию возврата кредитов, следовательно, кредитор может не подстраховываться дополнительно, поднимая процентную ставку. Клиентам это выгодно.
Существует множество кредитных рейтингов, общеизвестных и частных. Самым популярным, пожалуй, является рейтинг FICO (той самой Fair Isaac Corporation).
Индекс FICO и ему подобные основаны на кредитной истории заемщика. Это значит, что объективно можно оценить только человека, неоднократно бравшего кредит. А как же быть с людьми, которые еще не успели наделать долгов?
Для них существует социодемографический рейтинг, который учитывает различные параметры, не связанные напрямую с займами.
Ключевые характеристики для оценки выбираются далеко не случайно. Каждая из них имеет влияние на платежеспособность и финансовое поведение человека и может свидетельствовать о его кредитной надежности.
Существует множество платных и бесплатных скоринговых онлайн-сервисов. Некоторые из них обращаются к реальным кредитным отчетам (для этого требуются паспортные данные), другие просто верят вам на слово. Например, рассчитать индекс FICO можно здесь. А примерно оценить социодемографические показатели – здесь.
В результате вы получите конкретное число, соответствующее вашей кредитной надежности. Рейтинг FICO принимает значение от 300 до 850, социодемографический — от 0 до 1200. Теперь необходимо понять, что означают эти баллы.
В зависимости от конкретного значения клиент будет отнесен к одной из пяти групп:
Помните, что скоринговый балл не определяет, получите ли вы в итоге кредит. Это лишь ориентировочные цифры, которые помогают банкам принять решение, но не диктуют его.
Если вы не можете получить кредит из-за низкого индекса доверия, вам следует его улучшить. Делать это можно в двух направлениях:
Оценка клиентов по ключевым характеристикам для принятия решения о выдаче или невыдаче займа называется скорингом заявок. Это самое распространенное, но не единственное практическое приложение этой методики в кредитовании.
Скоринговую модель используют для привлечения клиентов, отслеживания мошенничества, а также управления существующими займами и разрешения проблемных ситуаций. И если первая задача относится, скорее, к сфере маркетинга, а вторая — к обеспечению безопасности, то две остальные напрямую связаны с кредитованием.
После выдачи займа банк постоянно наблюдает за действиями клиента. Кредитора интересует использование средств и их регулярный возврат. На основе этой информации поведенческий скоринг может предсказать изменение платежеспособности заемщика и риск дефолта.
Скоринговые модели позволяют также сформировать оптимальный план действий по возврату задолженностей, учитывая их размер и срок.
Таким образом, скоринг широко применяется в разных сегментах кредитования.
Кредитный скоринг заявок – это классический пример создания прогностических моделей. На основе оценок, проставленных по ключевым параметрам, делается прогноз платежеспособности клиента. Это позволяет кредитору принять рациональное решение о выдаче и условиях займа.
Современные скоринговые модели базируются на следующих методах статистики и исследования операций:
Активное развитие сферы искусственного интеллекта обогатило скоринг новыми инструментами. Теперь в построении моделей задействованы нейронные сети, генетические алгоритмы и ряд других прогрессивных методов.
Кажется удивительным тот факт, что для решения одной и той же проблемы используются настолько разные подходы. Область кредитования всегда была очень прагматической. Здесь не требуется прочное теоретическое обоснование действий – важен только результат.
Для скорингового моделирования требуются огромные репрезентативные выборки, которые составляются из данных предыдущих заявителей. Кредитование обслуживает десятки миллионов людей, так что подобрать информацию нескольких тысяч клиентов для него не проблема.
Каждая позиция выборки должна содержать как можно более полные данные о заемщике: его анкету, кредитную историю за определенный период и шаблоны поведения.
Временной отрезок для анализа определяется в зависимости от исследуемого продукта. Например, для выплаты ипотеки требуются десятилетия, а кредит на мобильный телефон выдается на несколько месяцев. Выбор слишком короткого периода приводит к тому, что ряд существенных характеристик недооценивается. Слишком долгий временной горизонт может стать неактуальным для текущего момента.
Важно также четко определить, какие показатели считать «хорошими», а какие – «плохими».
Основной этап скоринга – классификация клиентов по их характеристикам. Входные параметры берутся из анкет-заявлений и результатов различных проверок. На выходе ожидается вердикт: является ли данный заемщик хорошим или плохим. Под капотом происходит сопоставление входных данных имеющимся в базе кредитным историям.
По сути, кредитный рейтинг показывает, как конкретный заем будет вести себя по отношению к другим. Но при этом он не может определить, какой процент кредитов данного типа (например, автомобильных) будет возвращен.
Чтобы построить рейтинговую таблицу, чаще всего используется регрессионная модель, которая выявляет влияние каждого параметра на интересующий результат.
Созданные скоринговые модели быстро устаревают, поэтому их необходимо регулярно проверять и обновлять. Любое изменение экономических условий требует обязательной коррекции системы расчетов.
Оставить заявку на прохождение Финансовой Академии