logo
Национальные особенности кредитного скоринга

1.1 Понятие кредитного скоринга. История развития

Повышение доходности кредитных операций непосредственно связано с качеством оценки кредитного риска. В зависимости от классификации клиента по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать. Для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособности заемщика, под которой в российской банковской практике понимается способность юридического или физического лица полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. В западной банковской практике кредитоспособность трактуется как желание, соединенное с возможностью своевременно погасить выданное обязательство. Далее будет использоваться термин «кредитоспособность» именно в этом значении. В соответствии с таким определением основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и степень надежности и обязательности клиента. Иными словами, скоринг оценивает насколько клиент «достоин» кредита. [10, с.98]

Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок. Скоринг, по существу, является методом классификации всей интересующей нас популяции на различные группы, когда нам неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы (вернет клиент кредит или нет), на зато известны другие характеристики, связанные с интересующей нас.

В статистике идеи классификации популяции на группы были разработаны Фишером в 1936 г. на примере растений. В 1941 г. Дэвид Дюран впервые применил данную методику к классификации кредитов на «плохие» и «хорошие». По времени это совпало со Второй мировой войной, когда почти все кредитные аналитики были призваны на фронт, и банки столкнулись с необходимостью срочной замены этих специалистов. Банки заставили своих аналитиков перед уходом написать свод правил, которыми следовало руководствоваться при принятии решения о выдаче кредита, чтобы анализ мог проводиться неспециалистами. Это и был как бы прообраз будущих экспертных систем.

В начале 50-х гг. в Сан-Франциско образовалась первая консалтинговая фирма в области скоринга - Fair Issac, которая до сих пор является лидером среди разработчиков скоринговых систем. Но широкое применение скоринга началось с распространением кредитных карточек. При том количестве людей, которые ежедневно обращались за кредитными карточками, банкам ничего другого не оставалось, как автоматизировать процесс принятия решений по выдаче кредита. Однако очень скоро они оценили не только быстроту обработки заявлений на выдачу кредита, но и качество оценки риска. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринг-систем уровень безнадежного долга сокращался до 50%.

В 1974 г. в США был принят Закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, который запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей. В Великобритании законодательство допускает использование информации о возрасте и семейном положении, но зато запрещает принимать во внимание какие-либо физические увечья и недостатки (инвалидность). Для кредитных организаций использование скоринговых систем стало доказательством исполнения этих антидискриминационных законов - у компьютера нет предубеждений.

Помимо установления принципов равноправия в области кредитования, кредитное законодательство США, как и Закон о потребительском кредите, принятый в Великобритании в том же 1974 г., имели важное значение для формирования службы кредитных бюро. В таких бюро записывается кредитная история всех людей, когда-либо обращавшихся за ссудой в любую кредитную организацию страны.

В кредитных бюро содержатся следующие виды данных:

l социально-демографические характеристики;

l судебные решения (в случае передачи дел о востребовании задолженности по кредиту в суд);

l информация о банкротствах;

l данные об индивидуальных заемщиках, получаемые от кредитных организаций по принципу «ты - мне, я - тебе», т. е. банк может получать информацию о клиентах других банков, только если сам поставляет аналогичную информацию.

Объем и характер информации, хранящейся в бюро, строго регулируется законодательством каждой страны. В нашей стране Федеральный закон «О кредитных историях» вступил в силу с 1 июня 2005 года (за исключением части третьей статьи пятой данного закона). Часть третья статьи пятой ФЗ «О кредитных историях» вступила в силу с 1 сентября 2005 года, в соответствии с которой «кредитные организации обязаны представлять всю имеющуюся информацию», определенную статьей четвертой названного Федерального закона, «в отношении всех заемщиков, давших согласие на ее представление, … хотя бы в одно бюро кредитных историй, включенное в государственный реестр бюро кредитных историй». Содержание кредитных историй, порядок их предоставления, хранение и защита содержащейся в них информации регламентируются данным Федеральным законом.

Значение кредитных бюро чрезвычайно велико. Во-первых, их существование позволяет кредитным организациям выдавать ссуды клиентам, которые ранее в этой организации не обслуживались. Во-вторых, добросовестный заемщик получает доступ к более дешевым кредитным ресурсам за счет более эффективной, быстрой и менее дорогостоящей процедуры оценки связанного с ним риска. В-третьих, дисциплина возврата кредитных средств повышается. Кроме того, общепризнанной является ценность предыдущей кредитной истории для прогнозирования вероятности дефолта, то есть благодаря кредитным бюро кредитные организации имеют возможность гораздо более точно прогнозировать и составлять менее рискованные кредитные портфели. [20]

Таким образом, в настоящее время скоринг становится все более популярным не только при оценке риска при различных видах кредита, но и в других областях: в маркетинге (для определения вероятности, что именно эта группа клиентов будет пользоваться этим видом продукции), при работе с должниками (если клиент задерживается с очередным платежом, какой метод воздействия будет наиболее эффективным), при выявлении мошенничества с кредитными карточками, при определении вероятности, что клиент может перебежать к конкуренту и так далее.