2.2 Применение скоринговой системы в ЗАО «ВТБ 24»

Использование Microsoft Office Excel для кредитного скоринга условно можно назвать типовым подходом к скорингу физических лиц. Он используется во многих, если не сказать в большинстве, российских банках. Стандартная процедура оценки заемщика выглядит так: сотрудник банка, опираясь на свои знания и опыт, вручную расставляет баллы, ориентируясь, как правило, исключительно на кредитную заявку. При этом одни факторы, указанные в заявке, увеличивают количество баллов, а другие уменьшают. Если после подсчета у заемщика набирается необходимое, строго определенное для каждого кредитного продукта количество баллов, он получает кредит.

На первый взгляд все очень просто. Но в этом случае заемщик обречен на томительное ожидание и зависимость от настроения и внимательности кредитного эксперта, работающего с его заявкой.

Система кредитного скоринга, функционирующая непосредственно в ЗАО «ВТБ24» - это сложная компьютерная программа, позволяющая проводить оценку заемщика и дальнейшую работу с ним в автоматическом режиме, при этом преимущества, которые получает заемщик, очевидны.

Во-первых, оценка кредитной заявки осуществляется практически мгновенно. Некоторые системы способны осуществлять скоринг со скоростью до 200 заявок в секунду. Конечно, это не значит, что кредит выдадут за одну двухсотую секунды. Все равно информация будет проверяться людьми, ведь многие бизнес-процессы, идущие в банке при кредитовании физических лиц, практически невозможно автоматизировать. Но принять решение за 2-3 минуты в потребительском кредитовании, где суммы невелики и играет роль скорость, реально.

Во-вторых, система кредитного скоринга не зависит от настроения и опыта кредитного эксперта. Она принимает решение беспристрастно, ориентируясь исключительно на математические правила. Конечно, в ипотечном и автокредитовании система кредитного скоринга выступает лишь как советник, основное решение будет принимать все-таки кредитный эксперт. Но если его решение будет отличаться от выводов скоринговой системы, ему придется давать объяснения своему руководству, и, следовательно, у благонамеренного заемщика шансов получить кредит значительно больше.

И, в-третьих, Банк не выставляет заоблачные проценты, потому как они ему просто не нужны, ведь скоринговая система позволяет значительно снизить риск невозврата кредита. Следовательно, нет нужды покрывать его за счет добросовестных клиентов. [26]

Кроме того, не так давно Центральный банк Российской Федерации внес изменения в положение N 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности». Теперь Банку выгоднее рассказать клиенту правду о том, какие именно проценты ему придется выплачивать по тому или иному кредиту. [5]

Конечно, скоринговая система не дает ответа, стоит ли выдавать ссуду. Банк 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 банк готов принять. Введение скоринга помогает ВТБ24 снизить процент невозвратов и при этом увеличить количество кредитов. Таким образом, Банк может поднять доходность своего кредитного портфеля.

Однако чтобы скоринговые системы заработали действительно эффективно, ВТБ24 необходимо обмениваться информацией. Пока Банк не стремится участвовать в Бюро кредитных историй. Таким образом, он не только не защищает себя от недобросовестной конкуренции, но и значительно сужает 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 ВТБ24 состоит еще и в том, что он не используют поведенческий и коллекторский скоринг (ограничиваясь применением аппликационного), а также не учитывает в своей модели региональные особенности заемщиков. Так что уровень невозвратов по розничным кредитам снизится только тогда, когда Банк начнет обмениваться информацией о кредитных историях масштабно и системно.

Методика оценки кредитного риска позволяет, оценив набор признаков, характеризующих заемщика, сказать, стоит ли выдавать ему кредит. В связи со значительным ростом кредитных Банка и разворачивающейся битвой за еще один источник денег - кошельки сограждан - в связи с ростом потребительского кредитования понимание внутреннего механизма этого метода крайне важно.

Итак, для создания эффективной системы скоринга в банке ВТБ24 (как для юридических, так и для физических лиц) необходимо несколько ингредиентов:

1) во-первых, необходимо, чтобы заемщик характеризовался количеством описывающих его признаков большем или равном 2;

2) во-вторых, необходимо иметь группу аналогичных заемщиков, которая делится на две части - «хорошие» и «плохие», т.е. кредитоспособные и нет.

Причем, вторая группа должна содержать заемщиков, которые реально не погасили задолженность перед кредитной организацией. Первая группа содержит благополучных заемщиков, которые вовремя и в полном объеме выполнили свои обязательства. Существует еще и третий ингредиент - принципиальная возможность построения на этой совокупности заемщиков при имеющихся у них характеристиках и используемом наборе признаков скоринговой системы. [22]

Необходимо так же отметить, что в условиях развития рынка потребительского кредитования Группа ВТБ в лице ЗАО «ВТБ24» внедряет скоринговые информационные системы. Как правило, запуск скоринговой системы в Банке предваряется внедрением системы удаленного обслуживания, связывающей при помощи удаленных веб-технологий автоматизированные рабочие места операторов и лиц, участвующих в принятии решения по заемщику. Однако вне зависимости от того, производится обработка заявки в электронном виде, или в бумажном, с привлечением скоринга или нет, контекстная диаграмма обработки заявки будет выглядеть одинаково (рис. 1).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Характер бизнес-процессов в банке при обработке кредитной заявки всегда является сквозным, т.к. анкета заемщика проходит согласование и верификацию в нескольких функциональных подразделениях: кредитный отдел, служба безопасности и т.д.

С внедрением скоринговой системы добавляется еще одно звено - автоматическая оценка кредитоспособности. Становится критичным время прохождения заявки через все подразделения, а минимальное время рассмотрения заявки - одно из важных конкурентных преимуществ на рынке потребительского кредитования. Поэтому проектированию бизнес-процессов обработки заявки нужно уделить особое внимание.

Анализ процессов документооборота заявок заемщиков в российских банках позволяет говорить о том, что наиболее распространенными ошибками при проектировании бизнес-процессов являются следующие:

1. Предварительная проверка анкеты заемщика на удовлетворение простейшим требованиям (так называемый прескоринг) производится на этапе применения скоринговой модели. Это приводит к тому, что анкета проходит через цепочку служб, и только на этапе оценки риска выясняется несоблюдение первичных требований (возраст заемщика не соответствует требованию кредитного продукта, не внесены какие-либо пункты анкеты и т.п.).

2. Этап верификации заемщика службой безопасности осуществляется перед оценкой риска. В результате служба безопасности загружена лишней работой - проверяются заемщики, которые изначально не проходят по скорингу.

3. В кредитном отделе подтверждаются все заявки. При экспресс-кредитовании это делать нецелесообразно, поскольку скоринговая модель берет на себя функцию оценки кредитоспособности.

В целях эффективной работы ВТБ24 на рис. 2 приведена диаграмма бизнес-функций кредитно-скоринговой системы.

Рисунок 2- Разработанная модель бизнес-процесса обработки кредитной заявки

Приведенная схема обработки заявки свободна от приведенных выше недостатков. Для этого разработчиками Банка был введен дополнительный этап - прескоринг, который осуществляется сразу после ввода анкеты в систему удаленного обслуживания. Прескоринг проводится на решающем сервере вызовом специальной программной процедуры. Это позволит оператору быстро получать обратный ответ в случае неудачного прохождения прескоринга. Этап рассмотрения в кредитном отделе в некоторых случаях можно опустить, если параметр скоринг-модели (рейтинг, балл, достоверность правила и т.п.) для конкретного клиента выше априори заданных величин. Иными словами, кредитный отдел подтверждает только заявки, находящиеся на границах скоринговых классификаций. Эта модель позволит повысить качество обработки кредитной заявки и снизить риск невозврата кредитов.

Несомненно, любая скоринговая модель имеет свой жизненный цикл, и актуализация скоринг-моделей является важной задачей. Использование самообучающихся и интеллектуальных алгоритмов в скоринге предполагает пополнение кредитной истории, представляющей собой соответствие установленному графику погашений. В скоринге для решения задачи классификации необходимо устанавливать правила перехода от графика погашений к классу заемщика по качеству обслуживания долга. Несмотря на то, что существуют строго формализованные методики ЦБ РФ по классификации заемщиков по качеству обслуживания долга, они являются общими, предназначены для регулярной отчетности и формирования банковских резервов, поэтому мало подходят для построения и переобучения скоринговых моделей.

Причины этой проблемы лежат в неопределенности и нечеткости понятий, характеризующих ссудную задолженность. Неопределенность связана с тем, что на этапе погашений неизвестен исход: будет погашен кредит или нет. Нечеткость выражают понятия «большая просрочка», «плохое финансовое состояние» и т.д. Каждая кредитная организация имеет свое видение на понятие «хороший» заемщик.

Кроме того, может использоваться такой фактор как сумма кредита: чем она больше, тем жестче требования к отсутствию просрочек, и наоборот. [23, c.13]

Итак, полноценная система кредитного скоринга позволяет Банку оптимизировать схему документооборота внутри подразделений банка, сократить время на обработку кредитной заявки и, как следствие, принятие решение на выдачу кредита, а так же снизить уровень невозвратов за счет введения дополнительного этапа в системе.