 Ужесточение конкуренции вынуждает банки принимать кредитные решения всё быстрее. Скоринговые системы позволяют им быстро и объективно оценивать заемщиков и отсеивать мошенников «Сколько этажей в вашем доме, приватизирована ли квартира, в которой вы прописаны?» — такое внимание финансового учреждения к мелочам может удивить человека, обратившегося за кредитной карточкой или ссудой на бытовую технику. На самом деле банки интересуются бытом и привычками соискателей кредитов не из любопытства. За каждый ответ на вопрос клиент получает баллы, от суммы которых и зависит решение о выдаче ссуды. Балльную оценку заемщику ставит компьютерная программа, в которую менеджер финучреждения вводит ответы на вопросы анкеты.
Таким программным обеспечением стремятся обзавестись все больше отечественных банков. Если раньше оформление потребительского кредита занимало от трех до четырнадцати дней, то теперь это не устраивает ни клиентов, ни посредников в лице магазинов и автосалонов. Розничные фининституты стали конкурировать по скорости принятия решений. При этом они признают, что ручное и субъективное принятие решений по беззалоговым займам становится все более рискованным. В условиях наплыва желающих интуиция работников фронтофиса — не самый надежный инструмент отбора платежеспособных и добросовестных заемщиков.
Возможно, с этой задачей лучше справятся компьютерные программы? Все зависит от их качества. «При существующей жесткой конкуренции выдавать больше ссуд можно, только ускорив процесс принятия решений. Это позволяет сделать только качественная скоринговая система», — считает заместитель руководителя аналитического центра риск-менеджмента банковских операций ПриватБанка Вячеслав Нехороших.
Много оценок, хороших и разных
Скоринг (от англ. score — балл) — это система, которая на основе кредитных историй банка оценивает вероятность дефолта потенциального заемщика, исходя из его социально-демографических характеристик. Имея базу данных плохих и хороших кредитов, финучреждение с помощью статистических инструментов может выявить факторы, влияющие на способность и желание клиента вернуть долг. По словам начальника отдела анализа и управления кредитным портфелем OTP Bank Сергея Василенко, скоринговая система принимает решение за считанные секунды, лишена субъективизма и содержит накопленную базу знаний по всему доступному портфелю заемщиков.
Финансовые учреждения ничего не скрывают так тщательно, как информацию о критериях отбора заемщиков: данными о том, какие параметры учитываются в скоринговой модели банка, располагают всего несколько его сотрудников. И в этом нет ничего удивительного, поскольку мошенничество с потребительскими кредитами набирает обороты.
Процедура скорингового кредитования
Как рассказал «Эксперту» исполнительный директор компании «Скорто Солюшенс» Андрей Пищулин, в типовой скоринговой модели от 13 до 25 параметров: 13 — для потребительского кредитования и 25 — для автокредитования или ипотеки. Главное в построении этой модели — правильно определить значимые признаки и их веса в общей балльной оценке. Так, западный опыт свидетельствует, что наличие электронной почты не влияет на кредитоспособность клиента. Хотя некоторые исследования выявили гораздо более странные зависимости, например, между вероятностью дефолта и цветом машины потенциального клиента. Качественная система должна учитывать и региональные особенности заемщика. По мнению экспертов, в нашей стране параметры скоринговой оценки и их веса должны быть разными как минимум для трех регионов: Киева, а также восточных и западных областей. Кроме того, для четырех основных розничных продуктов — кредитных карт, потребительских займов, автокредитования и ипотеки — необходимо использовать различные скоринговые модели. Для получения точных прогнозов банку нужны данные о клиентах и кредитах за длительный период времени. По словам члена Исполнительного комитета Home Credit Bank, ответственного за риски, Иштвана Карсая, на создание эффективной скоринговой системы в среднем уходит не меньше трех месяцев. Для ипотеки и автокредитования финучреждению может понадобиться еще больше времени.
Банки используют три вида скоринга: аппликационный, поведенческий и коллекторский. Аппликационный скоринг оценивает соискателей, поведенческий — тех, кто уже получил кредит, коллекторский — тех, кто не выполняет обязательства по ссуде. Если в финучреждении наступает «плохое» событие (каждое из них трактует это по-своему: иногда это первая просрочка с выплатой по займу, но обычно — 90 дней просрочки), то скоринг оценивает вероятность возврата денег и его возможные сроки. Эту методологию можно использовать в различных сферах деятельности: и при принятии решения о выдаче кредита, и в CRM (управлении взаимоотношениями с клиентами), и при взыскании долгов.
Как подчеркивает руководитель представительства агентства SAS Institute в Украине Олег Кобзарь, скоринговая система не дает ответа, стоит ли выдавать ссуду. Фининститут должен сам выбрать точку отсечения — минимальный балл, при котором можно выдавать кредит. Хорошая скоринговая модель отсеивает до 90% неплатежеспособных клиентов, однако при этом мешает в получении кредита 10% качественных заемщиков. Это соотношение зависит от того, какой уровень рисков финучреждение готово принять. «Введение скоринга помогает снизить процент невозвратов и при этом увеличить количество кредитов», — уверен Кобзарь. Таким образом, банк может поднять доходность своего кредитного портфеля.
Избавиться от пиявок
Упростив условия выдачи потребительских ссуд и ускорив процесс принятия решений, отечественные финучреждения подверглись атакам кредитных мошенников. «Управление рисками в розничном кредитовании — это больше борьба с мошенниками, чем с заемщиками, которые забывают платить», — заявил на VI Ежегодном восточноевропейском риск-менеджмент-форуме начальник отдела методологии рисков и кредитного портфеля УниКредит Банка Евгений Матрос. По его словам, выявить мошенника можно по просрочке по первому же платежу. В этом случае обычно выясняется, что клиент солгал о своем месте жительства или работы. Некоторые мошенники обманывают банки просто мастерски. К примеру, договариваются с секретарями (порой ни о чем не подозревающими) реальных компаний, чтобы те в ответ на звонок из финучреждения подтвердили наличие определенного сотрудника. Поэтому порой банкам не удается отсеять мошенников на этапе принятия решения о выдаче кредита. К тому же вчерашние студенты (типичный кредитный консультант или менеджер, как правило, очень молод) не всегда способны по поведению распознать нечистого на руку клиента. «Некоторые мошенники обладают даром актерского мастерства, некоторые — знают кредитную политику каждого банка», — говорит Матрос. Риски роста портфеля невозвратов заставили фининституты всерьез задуматься о методах борьбы с такими заемщиками. Одним из них стал скоринг по определению мошенничества (fraudscoring), который позволяет банку в онлайн-режиме выявлять соискателей, чьи обращения необходимо отклонить либо отложить для более детального рассмотрения. Скоринговые модели для выявления попыток обмануть финучреждение подразделяют всех потенциальных заемщиков на группы по вероятности, что та или иная просьба о выдаче кредита является мошенничеством. Fraud-scoring — новое, но перспективное направление. Его уже разрабатывают некоторые отечественные фининституты, в частности, УниКредит Банк. «Бывает, клиент указывает в анкете домашний телефон, который в анкете другого заемщика значится как рабочий. Иногда в банк приходят несколько человек, проживающих по одному адресу. По таким признакам мы можем выявлять мошенников высокого уровня», — рассказывает Евгений Матрос.
Чтобы злоумышленники не могли подбирать проходные ответы, время от времени банки изменяют вопросы в анкетах или увеличивают их количество. Прошлой зимой, после всплеска невозвратов, Дельта Банк увеличил количество вопросов до ста пяти. Такие меры не только предоставляют дополнительную информацию для поведенческого и коллекторского скоринга, но и могут запутать мошенника, поскольку скоринговая система учитывает не все вопросы.
Активизироваться в борьбе с кредитными преступниками банки заставляет и то, что, однажды выдав кредит мошеннику, фининститут становится мишенью для его соратников. «Друг за другом эти люди идут в одно и то же финучреждение и как пиявки сосут из него деньги», — жалуются банкиры.
Одних дженериков недостаточно
Скоринговые системы уже есть во многих розничных учреждениях: Дельта Банке, «Райффайзен Банке Аваль», УниКредит Банке, Родовід Банке, Universal Bank, Альфа-Банке (Украина), OTP Bank, Home Credit Bank, Кредитпромбанке, VAB Банке. Некоторые их элементы использует и ПриватБанк. Но лидер рынка кредитных карт только недавно объявил тендер на разработчика скоринговой программы. «Полноценная скоринговая система заработает у нас в следующем году,» — сообщил руководитель аналитического центра риск-менеджмента банковских операций ПриватБанка Александр Соколовский.
Попытавшись обзавестись кредитными карточками лидеров рынка (см. публикацию «Кредитный пасьянс» в «Эксперте» № 23 (120) от 11 июня 2007 года), корреспондент журнала убедилась, что процесс принятия решений автоматизирован лишь в нескольких фининститутах. В начале лета заполнять анкету вручную не пришлось лишь в Дельта Банке, Родовід Банке и УниКредит Банке…
Пока немногие финучреждения комплексно подходят к автоматизации процессов выдачи и сбора денег. Как правило, банки ограничиваются приобретением скоринговой карты для оценки платежеспособности заемщика и редко покупают у того же разработчика программы для служб по сбору долгов.
Разработчиков скоринговых решений финучреждения выбирают, исходя из цен на их продукцию и опыта в этой сфере. У нас такие программы предлагают две компании: отечественная «Скорто Солюшенс» и международная фирма SAS, работающая с банками во всем мире. Некоторые фининституты обращаются в компанию Experian, у которой нет представительства в нашей стране (ближайший ее офис находится в России). Есть банки, пытающиеся внедрять скоринг силами своих специалистов или специалистов международной группы, в которую они входят.
Идеальный обладатель кредитной карты
Финучреждениям, только выходящим на розничный рынок и не имеющим базы данных заемщиков, разработчики предлагают так называемые дженериковые скоринговые карты, которые содержат усредненные данные о платежеспособном заемщике. Но такая карта — лишь отправная точка в построении скоринга. При появлении своих кредитных историй банк совместно с разработчиком совершенствует эту карту. Многие отечественные финучреждения ринулись агрессивно завоевывать рынок потребительского кредитования, располагая лишь дженериковыми картами или разработками российских и польских банков. Такая политика привела к большому количеству плохих займов. Но, по мнению банкиров, это естественная плата за вход на рынок. Получив данные по невозвратам, фининституты смогут лучше отсеивать заемщиков.
Обновлять дженериковые карты и карты иностранных банков в Украине необходимо раз в полгода. Эксперты считают, что из-за высокой экономической динамики веса различных параметров заемщика у нас меняются чаще, чем в других странах. Проблема с введением и настройкой скоринговых систем еще и в том, что у нас нет специалистов по моделированию финансовых рисков. Поэтому розничные банки часто нанимают бывших сотрудников западных финучреждений — Citibank или GE Money.
Цена скоринга состоит из платы за лицензию (ежегодной — в случае с иностранными компаниями и одноразовой, если речь идет об отечественной «Скорто Солюшенс») на программное обеспечение и стоимости его внедрения (одноразовый платеж). Цена лицензии зависит от размера банка, определяемого количеством клиентов: чем их больше, тем выше отчисления. Небольшому финучреждению лицензия может обойтись в 57 тыс. долларов, крупному — в пять-семь раз дороже. Разработка и введение скорингового решения стоит от 50 тыс. до трех миллионов долларов. Общие инвестиции в программное обеспечение, необходимое для массовой выдачи розничных кредитов, могут составлять 7–10 млн долларов.
В стоимости потребительского кредита (достигает 50–100% годовых) маржа за риск составляет 10–12%. Это значит, что по мере совершенствования методик оценки рисков кредиты будут дешеветь. Специалисты считают, что скоринг даже на основе дженериковой карты все равно гораздо лучше, чем выдача кредитов наобум. Так, в одном из отечественных банков использование дженериковой карты помогло снизить уровень дефолтов на семь процентов. Однако чтобы скоринговые системы заработали действительно эффективно, финучреждениям необходимо обмениваться информацией. Пока отечественные кредиторы не стремятся участвовать в бюро кредитных историй. Таким образом, они не только защищают себя от недобросовестной конкуренции, но и значительно сужают возможности по противодействию мошенникам. Из статистики известно, что прогнозная модель тем точнее, чем больше наблюдений использовалось для ее построения. Исследуя корреляции только на основе своих кредитных историй, банки будут получать большие погрешности. Проблема отечественных учреждений и в том, что они не используют поведенческий и коллекторский скоринг (ограничиваясь применением аппликационного), а также не учитывают в своих моделях региональные особенности заемщиков. Так что уровень невозвратов по розничным кредитам снизится только тогда, когда в Украине начнется обмен информацией о кредитных историях.
Когда не хватает информации Питер Рассоха, председатель правления VAB Банка, бывший топ-менеджер GE Capital Bank и Citibank (Чехия): — Многие банки берут за основу скоринговые модели, основанные на статистике соседних стран. Могут ли эти модели эффективно работать в наших условиях?
— Можно использовать модели, близкие к этому рынку, приняв во внимание все местные особенности, которых не так уж много. Разница между украинскими заемщиками и заемщиками из других восточноевропейских стран — в ответственности. Здесь берут большие кредиты, не особенно задумываясь о будущем. Хотя улучшить качество жизни, беря взаймы, люди хотят везде. Но менталитет повсеместно быстро меняется. Наши родители перед большими покупками копили деньги, теперь все хотят иметь какуюлибо вещь прямо сейчас, а заплатить за нее позже. Этот рынок также отличается от других дефицитом статистических данных. Не работают бюро кредитных историй, нет централизованного источника информации. Из-за этого уровень кредитного мошенничества в Украине выше, чем в соседних государствах. Еще один местный нюанс, который не нравится банкам, — наличие у граждан неофициальных доходов. В таких условиях финансовые учреждения не могут использовать чистый скоринг и при принятии решений вынуждены задействовать человеческий фактор. Просто введя данные о клиенте в компьютер, банк вряд ли получит интересующий его результат.
— Стоит ли банкам полагаться на скоринговые системы, особенно если у них нет достаточного количества кредитных историй?
— В рознице необходимо использовать математические и статистические методы и управлять портфелем, а не отдельными кредитами. Задача прогрессивного розничного банка — заменить кредитный комитет механизмом, который позволит быстро принимать решения. Клиента не интересуют внутренние процедуры финучреждения, для него важны результат и время, которое он потратит в банке. Банку, нацеленному на выдачу миллионов кредитных карточек и сотен тысяч потребительских кредитов, нужен добротный скоринговый механизм. Вручную невозможно каждый день обрабатывать десятки тысяч заявок. Мы можем долго спорить, справедливы ли скоринговые модели по отношению к определенным клиентам. Но они неплохо работают.
— Как создать качественную скоринговую модель?
— Есть два подхода. Сначала необходимо завоевать рынок, предложив массовые продукты, и только затем начинать отлаживать скоринговую систему. Обычно к этому подходу прибегают крупные игроки. Небольшие и средние операторы предпочитают действовать осторожно. Лишь настроив скоринг, они начинают активнее продвигать свои продукты в массы. Раньше я работал на более развитом рынке, поэтому происходящие здесь процессы мне не всегда понятны. На растущем рынке можно потратить миллионы долларов на маркетинг и рекламу, чтобы привлечь людей к продуктам, или вести лояльную кредитную политику и с ее помощью завоевать клиентов. Но это тоже обойдется в миллионы долларов. Многие украинские игроки предпочитают второй вариант. Они легко ссужают деньги, зная, что многие кредиты не будут возвращены. На более развитых рынках такое невозможно.
— Не обернется ли такая политика массовыми дефолтами?
— В будущем возможен весьма высокий уровень дефолтов. Доля плохих кредитов вырастет вместе с рынком. Хотя если украинский рынок повторит путь развития рынков Чехии, Польши, Словакии, ситуация не выйдет из-под контроля. Часть долгов банкам придется списать как безнадежные, что-то они захотят вернуть. В конечном итоге все это может привести к изменениям в законодательстве. В то же время невозвраты — нормальное явление. Закладывая их уровень в бюджете, финучреждению необходимо делать все, чтобы удержаться рядом с этой цифрой.
— Почему, несмотря на атаки мошенников, банки не хотят обмениваться информацией в рамках бюро кредитных историй?
— Насколько я знаю, ситуация меняется. Не так мало финансовых учреждений участвуют в кредитных бюро. Как только будет налажена технология работы бюро, сотрудничать с ними захотят все. Автор: Наталия Богута
«Эксперт» Читать также: Интересные факты про долги Развенчание кредитных мифов. Поручительный риск Подвохи кредитных договоров Бесцельно прожитые деньги |
