Скоринг — что это? Технология отказа. Может ли обмануть автоматическую систему

Обращаясь за получением кредита, заемщик проходит проверку по скоринговой системе. Что же такое скоринг, зачем он нужен и как влияет на решение кредитора о выдаче или отказе ссуды. Программа представляет собой формулу, в которую кредитор подставляет данные клиента для принятия решения.

Понятие скоринга

В финансовых учреждениях применяется система оценки потенциальных клиентов, основанная на статистических методах. Это компьютерная программа, в которую сотрудник банка вводит сведения о заемщике, затем получает положительный или отрицательный ответ. Баллы в процентах означают вероятность возврата ссуды клиентом. Чем выше балл, тем больше риск невозврата.

С английского скоринг переводится как подсчет очков. В общем понимании это классификация клиентской базы на группы, в результате отнесения тестируемого к группе по количеству набранных баллов. Основа скорингового анализа – предположение об одинаковом поведении людей с похожими социальными данными.

Этапы работы системы выглядят следующим образом:

1. Определение характеристик для тестирования;
2. Сбор сведений;
3. Автоматическое распределение баллов.

Что касается использования системы в кредитовании, итогом проверки станет две группы клиентов – которым можно или рискованно выдать кредит. В мировой практике выставление скоринговых баллов происходит по двум методикам:

• субъективная оценка инспектора, эксперта по кредитованию;
• автоматизированный расчет балла.

Зачем нужен скоринг

Метод скоринговой оценки клиента нужен для оценки и управления рисками, прогнозирование вероятной неплатежеспособности заемщика. Принятие решения происходит автоматизировано по расчету введенных данных. Когда скоринг только начали использовать, балл выставлялся экспертом отдельно по каждой характеристике. В 2017 году - это сложная математическая программная модель, которая дает возможность одновременно учесть сотню разноплановых факторов.

Для банка польза скоринга заключается в оценке рисков. Заемщику прохождение скорингового тестирования позволяет проанализировать шансы на получение займа, даже если в данный момент такой необходимости нет.

Скоринговый балл – величина непостоянная. Недостаточный для получения кредита балл можно «подтянуть», следуя рекомендациям в отчете. Большое влияние на балл оказывают имущественные характеристики: наличие имущества в собственности, трудоспособный возраст, доход, отсутствие других ссуд, лиц на иждивении. Получившийся в результате балл становится показателем, стоит ли рассматривать клиентскую заявку дальше. Задача программы оценки рисков – отсеять на первых этапах из потока заявок неплатежеспособных клиентов.

Виды скоринговых систем

На практике применяются такие виды скорингов:

• кредитный;
• социально-демографический;
• страховой.

Анализ кредитной истории подразумевает скоринг:

• заявочный (влияет на решение банка о выдаче ссуды);
• поведенческий (определение кредитного лимита, если заем выдан);
• мошеннический (отсев заведомо невозвратных заявок).

Социально-демографический анализ базируется на персональных сведениях о тестируемом лице. Учитываются возраст, семейное положение, образование, пол, место жительства и другие социальные факторы. Расчет скорингового балла используют в страховых компаниях. Выявлена обратная зависимость между качеством погашения ссуды и частотой оформления дорогих полисов страхования. Клиентам, прошедшим страховой скоринг предлагают выгодные условия полиса. С 2014 года юридические лица получили доступ к просмотру кредитных историй. Работодатели при найме сотрудника могут проверить долговую нагрузку, финансовые проблемы. В ближайшем времени, вероятно, будет разработана программа скоринга персонала.

Кредитный скоринг

Самый распространенный в России кредитный скоринг – это анализ платежеспособности заявителя, когда оценивается способность погасить взятую ссуду. Скоринговый балл имеет определяющую роль в принятии решения при экспресс-кредитовании небольшими суммами. Главный акцент такого анализа – надежность заемщика. Программа после обработки выдает ответ, что лица такого возраста, пола, профессии не выплачивали вовремя кредит. Причины этого банк не интересуют, он отказывает в выдаче без объяснения причин.

При поведенческом скоринге выясняется степень риска невозврата кредита уже существующими клиентами. Коллекторский скоринг рекомендует меры по работе с неплательщиками. Анализ отклика оценивает реакции клиента на предложения. Скоринг потерь показывает вероятность того, что клиент не уйдет к другому кредитору.

Кредитный анализ дает возможность оценить клиента и выставить скоринг-балл автоматически. При крупных суммах займа (ипотека, автокредит) окончательное решение о выдаче средств принимает кредитный инспектор. Если программа скоринга дала другой результат, эксперту придется обосновывать кредитному комитету свое решение.

При использовании скорингового анализа уменьшается риск невозврата кредитов. Финансовые организации, запрашивающие сведения в бюро кредитных историй, предлагают клиентам разумные процентные ставки по ссудам. Ведь им нет необходимости перекрывать финансовые потери от невозвратов за счет существующих клиентов. Бюро кредитных историй предоставляет данные также о заемщиках микрофинансовых компаний и кооперативов. Кредитные организации постепенно переходят на матричный анализ с использованием нескольких источников.

Характеристики клиента для получения одобрения скоринговой системы

Эксперты советуют при планировании серьезного кредита в ближайший год проходить скоринг-тест раз в квартал. Улучшить балл можно, анализируя изменения в большую или меньшую стороны, следуя рекомендациям в отчете. Положительный балл позволяет не только получить одобрение банка на получение займа, но и избежать поручительства, дополнительного залога, повышенной процентной ставки.

Каждый кредитор применяет индивидуальную систему оценки клиентов и прогнозирования возврата займов. К стандартным характеристикам относятся:

• возраст;
• семейное положение;
• образование;
• наличие детей;
• размер доходов и расходов;
• недвижимость, автомобиль в собственности;
• длительность проживания на текущем месте;
• непрерывный стаж и частота смены работы.

Программа присваивает балл за каждый ответ. Кроме этого, автоматически анализируются совпадения в ответах и выявляются потенциально недобросовестные заемщики. Один и тот же фактор имеет разное значение для разных категорий. Например, наличие детей у семейного мужчины улучшает балл, у женщины в разводе – ухудшает.

Как исправить кредитный рейтинг заемщика

Узнать скоринговый рейтинг можно бесплатно, запросив информацию в Национальном бюро или платно сколько угодно раз в частных бюро кредитных историй. Повысить рейтинг желательно при планировании взятия ссуды. Чем выше балл скорингового анализа, тем больше шанс получить ссуду по меньшей процентной ставке.

• 700 – отличный балл для получения кредита;
• 650 – нормальный показатель для получения крупного потребительского кредита;
• 620 – удовлетворительный балл, позволит оформить небольшую ссуду при предоставлении дополнительных документов;
• 600 и ниже – неудовлетворительный показатель для получения займа.

• проверять кредитную историю и документы при получении ссуд;
• не допускать просрочки по действующим кредитам;
• учитывать скоринговый балл созаемщика, поручителя;
• при планировании займа пользоваться кредитными калькуляторами для расчета финансовой нагрузки на бюджет;
• закрыть кредитные карты, которые не используются;
• избегать в скоринговой системе жестких кредитных запросов, каждый из которых вносится в историю и снижает рейтинг.

Можно ли обмануть систему

Возможность подтасовки сведений при введении в скоринговую систему зависит от защиты и используемых показателей. Практически невозможно обмануть систему, которая анализирует только документально подтвержденную информацию. Простой способ обмануть программу – ввести одну из букв имени латиницей, это исказит итоговые данные.

Для защиты от ошибок и намеренных действий данные скоринговой оценки дополнительно проходят проверку кредитным инспектором. При выявлении обмана, рассчитывать на сотрудничество с этим банком уже не придется.

Дополнительные факторы, влияющие на балл кредитного рейтинга

На скоринговый балл негативно влияет:

• большое количество недавних запросов;
• отсутствие недавно полученных кредитов (система присваивает балл выше добросовестным и активным заемщикам);
• многодетность;
• наличие иждивенцев;
• возраст до 28 и после 35 лет;
• неквалифицированная профессия;
• частая смена работы;
• неадекватное поведение, неряшливость.

Личное общение с инспектором поможет дополнить скоринговый анализ субъективными впечатлениями о поведении и внешнем виде клиента. Он подтверждает или опровергает достоверность внесенной информации.

Недостатки скоринговой программы

Недостаток программной оценки заключается в предоставлении сведений самим клиентом. Проверять данные при небольших суммах займов слишком дорого для кредитора. При непредоставлении информации ввиду ее отсутствия, система расценивает это как сокрытие и снижает балл.

Программа требует постоянной доработки и технической поддержки, она не может перестроить анализ быстро при изменении экономической, социальной ситуации в стране.

Несмотря на некоторые недостатки скорингового анализа, преимущества использования перевешивают. К ним относится:

• сокращение периода проверки заявки;
• автоматизация анализа, что снижает издержки и операционный риск;
• защита кредиторов от мошеннических схем.

В этой статье портал Кредитофф (Credytoff) ответит на вопросы: “скоринг, что это? и как осуществляется скоринговая оценка кредитоспособности физического лица”.

Получение максимальной прибыли для банков напрямую связано с качеством кредитных заявок. Банк не меньше заемщика заинтересован в возврате выданного займа. Поэтому банкиры проводят скрупулезную проверку заемщиков и анализируют кредитные риски.

Скоринговая оценка кредитоспособности физического лица

Кредитный риск – это возможные финансовые потери вследствие неисполнения заемщиком обязательств по кредитному договору. Это может касаться несвоевременных платежей (просрочек) или полный отказ от платежей по займу.

Для того, чтобы максимально снизить кредитные риски, банкирами используется скоринговая оценка потенциальных клиентов.

На сегодняшний день, скоринговая оценка кредитоспособности физического лица, широко применяется для оценки благонадежности заемщика. Скоринг дает понимание, полагаясь на кредитные истории уже действующих или бывших клиентов, насколько велик шанс того что потенциальный заемщик вернет деньги в установленную договором дату.

Скоринг, что это?

Скоринг, что это? (англ. scoring – «подсчет очков»)

Это система определенных характеристик потенциального заемщика. Автоматизированный скоринг дает реальную объективную оценку финансовых рисков, в отличие от того, если бы проверку напрямую осуществляли кредитные инспекторы (человеческий фактор).

В результате проверки получается определенный показатель (score), которых указывает на степень риска, связанного с тем или иным клиентом. Этот показатель сравнивает с неким пороговым значением, которое по сути является линией безубыточности (привет продвинутым читателям?). Если показатель выше порога, то принимается решение о возможном одобрении заявки. Если ниже порога, то увы, клиенту будет отказано.

Какие данные рассматриваются при скоринге

Скоринговая оценка кредитоспособности физического лица достаточно сложна. Одобрение или отказ клиенту по зависят от многих показателей.

1. Паспортные данные потенциального заемщика, где прописан и где проживает фактически, контактные номера телефонов. По этой информации проводится первичная идентификация клиента банка. На этом этапе отсеиваются клиенты с просроченными паспортами, неверно или ложно предоставленными данными, поддельными документами. Любая ошибка в предоставленных данных грозит моментальным отказом.
2. На втором этапе оцениваются возраст, пол, семейной положение, трудовой стаж, количество иждивенцев (несовершеннолетние дети – негативный фактор для скоринга), стаж на последнем месте работы.
3. Затем программа оцениввет платежеспособность клиента. Оценивая финансовое состояние, основную роль играет ежемесячный подтвержденный доход. Т.е. «белая» заработная плата, указанная в справке 2-НДФЛ. Если же доход подтверждается Справкой по форме банка, то итоговый бал скоринга понижается. Заем могут и одобрить, но сумма будет меньше.
4. После того, как были пройдены предыдущие этапы, программа приступает к проверке . Как правило, рассматриваются данные нескольких БКИ(бюро кредитных историй) сразу. Проверяются не только просрочки, но и финансовая нагрузка по , если они имеются. Кроме того, БКИ фиксирует все запросы в банк. Если много отказов – это отрицательно влияет на возможность одобрения. Так что получив отказ единожды, советуем проверить кредитную историю. Существует вероятность что данные БКИ могут быть ошибочны.

Скоринговая оценка кредитоспособности физического лица зарплатного клиента банка

Для держателей зарплатных карт предусмотрена отдельная проверка. Оцениваются транзакции по карте. Скоринг проверяет сроки поступлений и снятий, а также средний остаток по счету. Необходимо отметить, что наименьший балл получают те клиенты, которые сразу после поступления зарплаты снимают ее полностью наличными.

Как принимается решение

Скоринговая оценка кредитоспособности физического лица. Как принимается решение

После анализа полученных данных, скоринг выдает решение. Потенциальный заемщик получает цветную «маркировку»: белый, серый, черный.

• Белый цвет – заемщик может рассчитывать на кредит
• Черный цвет – отказ
• Серый цвет означает что для принятия решения не хватает данных, требуется дополнительная оценка андеррайтера. Кредитный инспектор более подробно изучит анкету и предоставленные данные. Возможно он запросит дополнительные документы. После дополнительной проверки, андеррайтер даст заключение о возможности одобрения, а также о максимальной сумме и сроку погашение кредита.

«Скоринг, что это?» – для получающих кредит впервые

«Скоринг, что это?» – для получающих кредит впервые

Несмотря на все плюсы скоринга, на сегодняшний день, банки редактируют модели проверки своих клиентов. Во многих банках практикуется так называемая «адаптированная скоринговая оценка кредитоспособности физического лица». Вводятся дополнительные параметры проверки, например, срок работы компании, в которой трудится потенциальный заемщик, сфера деятельности этой компании, финансовые результаты деятельности и т.д. В целом же, дополняя ответ на вопрос «Скоринг, что это?», необходимо отметить что скоринговая проверка во многих крупных банкам очень похожа. Поэтому, перед подачей заявки, проверьте свою самостоятельно, это позволит сэкономит вам время и нервы.

Представляет собой компьютерную программу по обработке и анализу данных, которые клиент указывает в анкете. За каждый параметр заявителю начисляются или вычитаются баллы, а в конце заемщик получает полную оценку. Если количества набранных баллов достаточно, МФО одобряет займ, если же нет – клиент получает отказ в займе и вынужден искать другой способ взять деньги в долг .

В самом слове «скоринг» есть нечто таинственное – как и в его значении для большинства клиентов кредитных компаний. Ведь скориновые алгоритмы скрыты от глаз заемщиков: клиенты предоставляют информацию, ждут и получают готовый ответ без каких-либо пояснений. Тем более, разные компании используют разный подход к оценке клиента, поэтому и формула скоринговой системы редко бывает одинаковой. Из-за этого иногда бывает тяжело понять, что же повлияло на ваш скоринг балл , и можно ли это исправить.

Из чего формируется скоринговый рейтинг?

У вас вряд ли получится узнать все тонкости и детали скоринга в МФО , однако есть общий ряд факторов, который учитывается при любой оценке клиента – будь то мгновенный займ или же ипотека. Обращаем ваше внимание на то, что скоринговый рейтинг – это сумма разных показателей, поэтому не нужно расстраиваться, если вдруг по одному из критериев вы «отстаете» от требуемого стандарта.

Большую роль при оценивании клиента играет его возраст. Согласно статистике, молодые заемщики (до 25 лет) менее ответственно относятся к долговым обязательствам и допускают просрочки по платежам. Другая группа риска – это люди старше 50 лет: считается, что в таком возрасте у людей больше проблем со здоровьем и с трудоустройством. Поэтому идеальный вариант для кредитных организаций – это заемщик в возрасте от 25 до 50 лет. Конечно же, повлиять на этот параметр вы не можете, но хотя бы будете иметь в виду, что за попадание в нежелательные возрастные группы вам могут снять несколько баллов. Но не стоит расстраиваться, многие организации в борьбе за клиента предлагают специальные предложения и льготы при займах также для "рискованных" возрастных групп.

Однако финансовые показатели можно и нужно улучшать: следить за состоянием своей кредитной истории, по возможности изменять ее в лучшую сторону, не набирать множество долгов или же наконец решиться попросить прибавки к зарплате. В конце концов, абсолютно все кредитные организации хотят сотрудничать с честным и предсказуемым заемщиком – таким, который умеет обращаться с деньгами. Открытость также играет важную роль: чем больше данных о себе вы предоставите, тем благонадежнее вы будете выглядеть для МФО или банка. Ну а если все это не помогло, можно попробовать оформить займ под залог , ведь тогда кредитор будет иметь гарантию возвращения своих средств, а значит результаты скоринга отойдут на второй план.

Автоматический скоринг позволяет более точно предсказать поведение заемщика

Фото: Fotolia/aleks649

Вопрос, выдаст банк вам кредит или откажет, очень непрост. За его решением стоит кропотливая дорогостоящая работа. Все больше банков стремятся удешевить и ускорить свой скоринг, автоматизировав его. О том, как проводится такой скоринг, порталу Банки.ру рассказали специалисты компании Experian.

Компьютер не позвонит

Анализ кредитных заявок – процесс, который можно и нужно автоматизировать. Классический, ручной скоринг крайне затратен, так как требует тщательной проверки и обучения сотрудников, и времени на каждую заявку тратится достаточно много. В то же время автоматическая система способна за секунды обработать большой объем данных, не подвержена предубеждениям и переменам настроения.

Скоринговые системы, построенные на таких платформах как PowerCurve компании Experian, призваны не заменить живого работника, а помочь ему быстро и правильно принимать решения на всех этапах жизненного цикла клиента банка. Принципы, в соответствии с которыми работают автоматические системы, по сути, не отличаются от принципов ручного скоринга.

Упрощенно процесс можно описать как применение скоринговой модели к собранным данным. Цель проведения скоринга – предсказать, как заемщик будет выплачивать кредит. Это дает возможность применить к скоринговым оценкам заявителя рисковую стратегию и принять ряд решений по его заявке: дать ли кредит, в каком объеме, на какой срок, под какую ставку.

«Процент решений, принимаемых банками полностью автоматически, пока не очень велик. Проблема в том, что банки не вполне доверяют автоматическим системам. Кроме того, не все данные можно проверить без привлечения человека. Например, компьютер не позвонит на работу заявителю. Поэтому полностью автоматические решения принимаются обычно по заявкам на небольшие кредиты», – рассказала порталу Банки.ру глобальный консультант компании Experian Анна Уштей.

Все, что вы хотели знать о клиенте

Банки стараются собрать о клиенте как можно больше информации, используя различные источники. Помимо данных, предоставляемых самим заявителем, используются информация кредитных бюро (в первую очередь, кредитная история), государственные информационные системы, открытая информация из соцсетей, внешние проверки (например, звонок работодателю). Анализируемые в процессе скоринга данные можно условно разделить на несколько категорий.

Идентификационные данные . Набор информации, позволяющий идентифицировать заемщика: паспортные данные, место жительства, фотография, подпись, рабочий и домашний телефоны. Именно с обработки этих данных начинается скоринг. Это позволяет на самом раннем этапе отсеять возможных мошенников и явно неперспективных клиентов. При этом, если клиент уже является клиентом банка, проверка и обработка этих данных обойдется банку крайне дешево и может быть практически полностью автоматизирована. Идентификационные данные практически не меняются со временем. Заметим, что даже непреднамеренная ошибка при указании идентификационных данных, скорее всего, приведет к отказу в кредите.

Демографические данные . Возраст, пол, образование, семейное положение, место проживания, место работы и должность. В отличие от идентификационных данных демографические со временем меняются: увеличивается возраст, человек учится, переезжает, меняет работу, женится, разводится и т. д. Может измениться даже пол.

Финансовые положение . Наличие и размер регулярного дохода, объем трат, наличие иждивенцев. Тут для заявителей имеется широкое поле для разного рода хитростей: траты можно скрыть и доход преувеличить. Эти данные меняются постоянно, в связи с чем банки вынуждены уделять их сбору и проверке самое пристальное внимание.

Кредитная история . Возможно, самые ценные для скоринга данные – наличие отданных и текущих кредитов, случаи попадания в просрочку и ее продолжительность. Если человек многие годы аккуратно выплачивал кредиты, можно с большой долей вероятности предположить, что он и продолжит в том же духе. Обратное тоже верно.

Трансакционное поведение . Такого рода данные доступны банку, если речь идет о выдаче кредита не человеку «с улицы», а держателю платежной карты банка. Имеют значение регулярность и характер операций по карте – как часто, где, в каком объеме заявитель оплачивает товары и услуги. Заметим, что банк оперирует не конкретными товарами и услугами, и даже не названиями магазинов, а суммами и категорией торговой точки.

Данные, предоставляемые самим заемщиком, подвергаются верификации. Для этого применяются как внешние источники, так и проверки на внутренние противоречия. Есть четкие, поддающиеся проверке связи между местом проживания и работы, профессией, должностью и уровнем дохода и т. д. Непротиворечивость этих данных можно проверить автоматически, не тратя дорогое рабочее время кредитного специалиста.

Моделируем будущее

Скоринговая модель – ценнейший актив банка. Именно она определяет, какую оценку (скоринговый балл) получит клиент на всех этапах скоринга. В простейшем случае скоринговую модель можно «набросать» и вручную. Но значительно более эффективным путем будет построение модели на основе собранной статистики по заявкам и выданным кредитам.

При анализе статистики могут выявиться самые различные, зачастую неожиданные связи между просрочкой и данными о заемщиках. К примеру, работники, занятые в какой-либо одной отрасли, могут оказаться более склонны к просрочкам, нежели занятые в другой сфере. Или многодетные матери окажутся более качественными заемщиками, чем холостые мужчины. Такие связи и выводы из них зависят от профиля банка, от экономической, демографической и политической обстановки, они могут сильно изменяться во времени, в связи с чем скоринговая модель должна регулярно пересчитываться. Обычно это делается не реже чем раз в полгода.

Если кредитная организация только выходит на рынок или радикально меняет профиль, наработанной статистики у нее нет. В этом случае она может приобрести готовую модель или заказать сторонней компании разработку модели для своего профиля. В большинстве случаев такие модели работают не слишком эффективно, и через какое-то время их необходимо обновить, основываясь на собранной статистике.

Отметим, что скоринговую модель нередко дополняют настраиваемыми вручную условиями и фильтрами. Хорошо известно, что банки с предубеждением относятся к журналистам и юристам, даже если статистика не выявляет повышенного процента просрочки у представителей этих профессий. Первые способны попортить репутацию банка, а вторые могут доставить проблем в суде. Что интересно, сами сотрудники финансового сектора также нередко попадают в эти фильтры.

Стратегия серой зоны

Как именно скоринговые баллы влияют на решения, принимаемые на всех этапах обработки заявки на кредит, определяет рисковая стратегия. Шкала скорингового балла условно делится на три зоны: белую, черную, серую. Попадание оценки в белую зону гарантирует положительное решение, черную – отрицательное, а вот серая зона дает определенный простор для маневра.

Стратегия определяет, какой процент заявок в серой зоне получит положительное решение, причем стратегия должна учитывать самые разные факторы. Скажем, в ней можно прописать, что замужние учительницы младших классов, чей балл попал в серую зону, должны получать одобрение заявки в 50% случаев, объем кредита не должен превышать 100 тыс. рублей в 80% случаев, а срок кредит не должен быть менее пяти лет в 100% случаев.

Такие тонкие настройки позволяют кредитной организации формировать свой портфель очень точно и аккуратно. И средства автоматизации могут здорово облегчить формирование корректной стратегии.

«В системе PoweCurve я могу разобрать стратегию по нескольким сегментам клиентов, похожих друг на друга по каким-либо критериям, – рассказал порталу Банки.ру глава представительства Experian в России и странах СНГ Сергей Горащенко. – Одним, к примеру, задаем увеличение лимита, другим – поднять ставку, но не менять лимит, третьим – снизить лимит, и установим запуск этой стратегии по определенной части портфеля или по всему портфелю. Применяем стратегию в PowerCurve, система все просчитывает и выдает сотрудникам банка данные, что с каким клиентом нужно делать, что поменять, какие действия предпринять».

Такие системы, как PowerCurve от Experian, позволяют риск-менеджеру сформировать желаемую стратегию в считаные минуты и проверить ее на статистике по кредитному портфелю. После расчетов система покажет тот уровень просрочки, на который вышел бы кредитный портфель, если бы тестируемая стратегия была применена в заданный период. Можно подойти и с другой стороны: задать желаемый уровень просрочки, и система предложит стратегию, основываясь на статистике за заданный период.

Увы, полностью положиться на автоматику тут не выйдет: если новая стратегия существенно отличается от действующей, нужной информации просто может не оказаться. К примеру, если банк практически не давал кредитов престарелым индивидуальным предпринимателям, а в новой стратегии им должно найтись место в кредитном портфеле, PowerCurve не сможет предсказать просрочку с достаточным уровнем точности. Ведь статистики по таким заемщикам у банка нет.

Заметим, что стратегия может включать в себя выдачу кредитов в черной зоне – то есть заявителям, для которых скоринговая модель показывает высокую вероятность попадания в просрочку. Небольшой процент одобрений «черных» заявок позволяет составить статистику по маргинальным заявителям, что помогает уточнять как скоринговую модель, так и стратегию.

Практически каждый человек, за исключением разве только детей, делал заявку в кредитные организации на получение кредита, поэтому процедура скоринга знакома многим. А вот что происходит далее с нашими данными, скорее всего, знают не многие. После внесения сотрудником наших данных в базу, их начинает обрабатывать и анализировать система. Поищем ответ на вопрос: «Скоринг - что это такое и для чего он нужен?».

Общее понятие скоринга, как системы распределения базы клиентов на основании статистических данных по различным группам, подразумевает использование этой программы в виде помощника во многих сферах деятельности, но более широко она используется в банковской системе.

Система скоринг в банковской сфере используется для автоматической обработки данных клиента, введенных в программу, на основании которых вам выставляется скоринговая оценка. Получается, что вы проходите тест, отвечая на вопросы анкеты, за каждый данный вами ответ начисляются баллы по шкале возможных рисков. Если вы набрали количество баллов близкое к максимальному, то решение будет в вашу пользу. При балансировании начисленных очков на отметке, не позволяющей принять однозначного решения, дополнительно потребуется время на проверку сотрудниками безопасности. При низких баллах в кредите будет отказано, либо могут предложить взять меньшую сумму под менее выгодную процентную ставку.

Эта программа помогает банковским сотрудникам гораздо быстрее озвучивать решения по заявкам при небольших суммах кредита. Когда запрашиваются более значимые суммы, или, к примеру, ипотека, тогда проверка системой будет выступать в роли дополнительного анализа к проверке сотрудниками отдела безопасности.

Кредитный инспектор после внесения ваших данных в базу ответил вам: «Скоринг пройден» - что это значит ? Означает это, что этап проверки программой вы прошли, и дальше ваша заявка дополнительно уйдет на проверку в систему безопасности банка.

Использование этой системы дает возможность обходить человеческий фактор, как, например, предвзятое отношение кредитного специалиста к клиенту, либо сговор сотрудника банка с заемщиком. Информация, которая переносится в анкету, берется из документов, и на её основании происходит анализ данных. Более рискованная ситуация складывается в кредитных организациях, где информацию возможно предоставить в свободной форме или со слов клиента.

Какие виды кредитного скоринга существуют

На практике применяются семь видов этой программы. Из них четыре используются в кредитной практике, остальные больше относятся к маркетингу.

Четыре вида, которые используются в кредитной практике:

1. Скоринг заявок . Наиболее часто используемая модель для оценки кредитоспособности клиентов. На основании баллов, полученных при данной проверке, происходит принятие решения выдать и отказать в выдаче средств. Является хорошим помощником в экспресс - кредитовании, помогая дать ответ в течение часа;
2. Скоринг мошенничества . Эта модель позволяет вычислять мошенников, которые умело проходят первый вид. В каждом банке такая система проверки наделена своими уникальными методами, которые держатся в коммерческой тайне;
3. Скоринг поведения . Происходит оценка поведения заемщика в отношении займа, анализ возможного изменения платежеспособности клиента. По итогам проверки проводят корректировку лимита;
4. Скоринг взыскания . Эта модель вступает в работу на стадии возврата непогашенных задолженностей. Благодаря программе, формируется план действий для возврата долгов начиная от предупреждений и вплоть до передачи таких дел в суд либо . Применяемые меры зависят от суммы и времени просрочки.

Какие данные используются для оценки

Для полного представления о финансовом положении клиента и оценки возможных рисков программа анализирует совокупность критериев. Набор критериев у каждого банка может различаться.

Но основные данные, запрашиваемые каждым банком можно разделить на три группы:

1. Личные данные, к ним относятся Ф.И.О, возраст, семейное положение, дети;
2. Финансовое положение, под которым подразумевается должность, период работы на этом месте, доходы, наличие дополнительных долговых обременений и другие подобные данные;
3. Дополнительная информация, под которой могут подразумеваться дополнительные источники дохода и расхода, неподтвержденные документально, имущество и подобные сведения, характеризующие состоятельность заемщика.

Помимо предоставленных клиентом данных, программа анализирует уже имеющуюся по этому человеку информацию в базе данных, либо предоставленную кредитным бюро. Таким образом, происходит оценка клиента и его поведения в роли клиента банка.

Можно ли обмануть данную систему

Если информация предоставляется в документальном виде, то обмануть данную программу очень сложно. Но в случае если банк допускает внесение в базу информации со слов клиента, тогда возможно предоставление заведомо ложных данных. К тому же некоторые фирмы за определенную плату предлагают научить, как обмануть скоринг. Но программа постоянно обновляется и совершенствуется, поэтому подобные обманы часто раскрываются.