Банки — это не благотворительные организации, и перед тем, как выдать кредит, они должны тщательно оценить кредитоспособность заемщика, его возможность и желание своевременно погашать долг. Заемщик, беря у банка конкретную сумму должен вернуть ее через определенный промежуток времени, и заплатить некую сумму за пользование этими деньгами, т.е. банковский процент. Но в настоящее время большинство заемщиков не могут обеспечить выполнение этих условий, что связанно с риском больших финансовых потерь для банка. Способность банка адекватно и в короткие сроки оценить платёжеспособности и благонадежность заемщика влияет на эффективность его работы, что в конечном итоге ведет к прибыльности банка, поэтому в данной статье структурированы способы оценки заемщика со стороны банка, приведен пример типичных вопросов для первоначальной оценки клиента. Что бы уже на ранних этапах отсеять неблагонадежных заемщиков банки используют различные методы анализа заемщиков. Каждый банк применяет собственную систему анализа заемщика. Можно выделить три основных направления:

1. Анализ кредитной истории заемщика;

2. Оценка обеспечения, предоставляемого заемщиком;

3. Оценка уровня доходов заемщика,

Процесс оценки платежеспособности клиента и оценки рисков, связанных с невозвратностью получил название андеррайтинг (от англ. underwriting — подписка, гарантирование, принятие риска или страхование). В зависимости от того какой кредит и на какую сумму планирует взять заемщик к нему могут применяться разные виды андеррайтинга. При запросе на крупный кредит, например, для развития бизнеса, ипотечный кредит или для автокредитования применяется индвидуальный андеррайтинг. Индивидуальный андеррайтинг проводится одновременно несколькими службами банка: юридическая, кредитной, службой безопасности. Ими производится тщательная проверка информации, предоставленной заемщиком. При этом срок рассмотрения заявки может занимать довольно продолжительное время.

При потребительском кредитовании с некрупными суммами применяется автоматический андеррайтинг. Называемый также кредитным скорингом.

В состав скоринговой системы могут входить четыре составляющие:

1. Application scoring (скоринг обращения);

2. Behaviour scoring(поведенческий скоринг);

3. Сollection scoring(скоринг взысканий);

4. Fraud-scoring.

Application scoring — это определение кредитоспособности заявителя при принятии решения о предоставлении кредита на основании данных из анкеты, , данных из кредитного бюро, собственных данных банка, а также других доступных баз данных.

При этом принимается решение о предоставлении кредита, об условиях кредитования и о размере кредита.

Для принятия системой какого-либо решения клиенту предлагается заполнить анкету. Ответы оцениваются в баллах и складываются. При подсчёте баллов скоринговая система использует метод сравнения данных конкретного заемщика с усредненными показателями всех клиентов, обращавшихся ранее в банк за тем же кредитным продуктом. За каждое соответствие тому или иному параметру претенденту на получение кредита начисляется несколько «баллов» или «очков», которые суммируются и образуют итоговый счет («счет» от англ. «score»). В результате полученная сумма сравнивается с минимально необходимым значением. Если потенциальный заемщик набрал большее баллов, чем то которое определенно в качестве минимального, то он получает одобрение займа, если меньше — то ему откажут.

После того как кредит выдан, необходимо отслеживать его использование и возвратность. Это позволяет сделать такой вид скоринга, как behaviour scoring. Он позволяет прогнозировать изменение платежеспособности клиента, изменять установленные для него лимиты. Банк, исходя из действий заемщика, оценивает возможность наступления ситуации невыполнения договора по уже существующим обязательствам. Основой анализа могут служить действия заемщика за определенный период, например операции по кредитной карте. Банк может строить свою модель на вероятностной основе, используя такие показатели, как цели совершаемых операций. Выводы могут делаться на основании предположений автоматизированной системы, например, о том, что заемщики, посещающие определенный магазин, часто не возвращают кредиты. Также поведенческий скоринг решает такую задачу как определение доходности/убыточности клиента для кредитной организации. Для этого отслеживается история транзакций клиента в течении конкретного временного промежутка и согласно установленным критериям определяется его «ценность», далее основываясь на уже известных клиентских историй и профилях прогнозируется будущая «доходность» клиентов, находящихся в кредитном портфеле в данный момент.

Поведенческий скоринг переходит в скоринг по взысканию (collection scoring) в ходе оценки риска просрочки платежа и/или невозврата. Сollection scoring необходим для определение приоритетных дел и направлений работы в отношении «плохих» заемщиков, состояние кредитного счета которых классифицировано как «неудовлетворительное». Скоринг-взысканий применяется, когда пропуск платежа или невозврат кредита уже состоялся. Исходя из введенных данных, система оценивает возможность получения денег с каждого заемщика, прогнозирует вероятность благоприятного исхода дела, и предлагает наиболее эффективную последовательность действий для коллекторского отдела. Также с помощью collection scoring можно рассчитать эффективность проводимых сотрудниками мероприятий.

Как правило, система скоринга взысканий позволяет сегментировать — разделить на группы — всех должников кредитной организации. При этом важно определение таких параметров клиентов, как вероятность их ухода (attrition), склонность к увеличению объемов использования (up-sale), к использованию данного или других продуктов (propensity), или вероятность приобретения клиентом других продуктов (cross-sell). Для каждой категории вырабатывается опреденная стратегия действий.

Многие банки одновременно с Application- и Behavioral-скорингом используют Fraud-скоринг для более детального анализа поведения заемщиков. Fraud-scoring используется, прежде всего, как определенный барьер на пути мошенников при получении кредита. Так, система в автоматическом режиме может сравнивать данные клиентов с так называемыми «черными» и «серыми» списками, делать запросы в бюро кредитных историй и другие внешние базы данных. Также fraud-scoring выполняет такую важную функцию как проверку анкеты заемщика на противоречия. Проверка проводится как в рамках анкеты (сравнение ответов на вопросы внутри самой анкеты), так и сравнение внесенных данных с данными статистики (например, сравнение указанного дохода в анкете с доходом по отрасли, которую указал заемщик). Кроме того, fraud-scoring-системы часто позволяют кредитным организациям выявлять зависимости и согласованность действий по ряду клиентов, предотвращая сговоры с целью обмана.

Собственную скоринговую программу и критерии оценки потенциальных заемщиков действий каждая кредитная организация считает своей коммерческой тайной, но несмотря на это существует ряд типичных вопросов, используемых большинством банков.

1. Личные данные

– Пол. По статистике женщины более ответственно подходит к погашению своих обязательств.

– Возраст. Наибольший балл получит клиент в возрасте от 25 до 45 лет. Чем дальше человек находится от этого возрастного диапазона, тем меньше его балл.

– Семейное положение. Заемщик состоящий в браке получит более высокий бал, это связанно с тем что необходимость планирования семейного бюджета дисциплинирует заемщика.

– Иждивенцы. Чем их больше, тем меньше балл

– Образование. Человек с высшим образованием считается более ответственным и, следовательно, получит больший балл.

2. Финансовые показатели.

– Общий трудовой стаж. Непродолжительность работы говорят о нестабильности потенциального заемщика и, как следствие, его дохода.

– Тип профессии. Наименее привлекательны для банка представители сезонных профессий. И люди занятые в строительстве.

– Соотношение расходов и доходов. Система анализирует, насколько сопоставимы расходы на оплату кредита с финансовыми возможностями клиента и не будет ли обременительным для него дополнительный кредитный договор. Но также, если заемщик заявляет о высоких доходах, но при этом запрашивается незначительная сумма, это вызывает как минимум настороженность.

3. Сопутствующая информация.

Положительно на общем количестве баллов скажутся:

– Имеющиеся погашенные кредиты

– Отсутствие просрочек по предыдущим кредитам

– Наличие дополнительного источника дохода

– Наличие собственности (гараж, дача, автомобиль, квартира и т.д.)

Таким образом, в настоящее время банки обладают все набором инструментов и программ, позволяющим автоматизировать их работу, например в части кредитования. В статье был рассмотрен весь путь анализа заявки, от ее подачи, до работы банка с должниками. Применение андеррайтинга и скоринга в сфере кредитования является необходимой частью работы банка, или какой-либо другой кредитной организации. Так как быстрота и качественность ответа на заявку потенциального заемщика является не просто залогом успеха и прибыльности организации, но и банально критерием конкурентоспособности, в особенности в секторе кредитования, что является наиболее важным для обеспечения эффективности банковской деятельности.