Скоринг как способ снижения кредитного риска

     ОГЛАВЛЕНИЕ 

     ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………5

     1. Сущность скоринга как метода оценки кредитного риска…………….6

     1.1. Понятие, цели, задачи и виды скоринга. История развития скоринговых систем…………………….………………………………………….6

     1.2. Особенности построения скоринга для оценки кредитоспособности клиентов банка………………………….……………………………………..…..10

     2. Практика применения скоринга в банковской системе Республики Беларусь……………………………………………………………………............14

     2.1. Особенности использования скоринговых систем белорусскими банками...……………………………………………………………..……………14

     2.2. Регламент скоринга кредитоспособности на примере ЗАО «Трастбанк» …………………………………………………….…………………20

     3. Зарубежный опыт применения скоринговых моделей, проблемы и перспективы использования скоринга в банках Республики Беларусь.…….24 ЗАКЛЮЧЕНИЕ…..……………………………………………………… …31

     СПИСОК  ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ………………………..32 
 

     ВВЕДЕНИЕ

     Растущая  конкуренция на рынке розничных  банковских услуг, повышение спроса населения на различные кредитные  продукты, а также стремление кредитных организаций к максимизации прибыли заставляют финансовые институты искать более эффективные пути привлечения новых платежеспособных клиентов, стараясь при этом контролировать потери.

     Кредитный риск представляет собой основной банковский риск, управление которым является ключевым фактором, определяющим эффективность  деятельности банка.

     В последнее время в нашей стране наблюдается интенсивный рост рынка  кредитования и, в частности, сектора  кредитования физических лиц. Это неизбежно  приводит к увеличению кредитных  рисков, которые принимают на себя как отдельные кредитно-финансовые институты, так и банковская система  страны в целом. Рост рисков обуславливается  одновременно расширением контингента  заемщиков и увеличением объемов  кредитования. В этой ситуации качество управления кредитными рисками в  розничном кредитовании приобретает  особую актуальность и становится одним  из факторов повышения конкурентоспособности  кредитного учреждения на рынке банковских услуг.

     При выдаче кредита банк, прежде всего, интересует кредитоспособность потенциального заемщика, то есть способность полностью  и в срок рассчитаться по своим  долговым обязательствам. Именно задаче выбора кредитоспособных заемщиков  в основном и служат скоринговые  системы.

     Традиционные  методы оценки физических лиц экспертным путем теряют свою эффективность  по мере увеличения объемов розничного кредитования. Рост предложения новых  банковских услуг и кредитных продуктов требует частичной или полной автоматизации процессов оценки платежеспособности клиента и выдачи кредита.

     Качество  и быстрота, с которыми принимаются  решения по кредитной заявке, а  также надежность и простота этого  процесса являются решающими факторами  в сложной конкурентной борьбе.

     Все вышеперечисленное заставляет белорусские банки более серьезно задуматься над вопросом применения современных методик автоматизированной оценки кредитного риска физических лиц, а именно скоринга новых клиентов.

     В Беларуси все большее распространение наряду с традиционными методами оценки кредитоспособности физических лиц (на основе логического метода – с помощью экспертных оценок кредитных специалистов) получает скоринг-кредитование.

     ГЛАВА 1

     СУЩНОСТЬ  СКОРИНГА КАК МЕТОДА ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА 

     1.1 Понятие, цели, задачи и виды скоринга. История развития и внедрения скоринговых систем 

     Кредитный скоринг — система оценки кредитоспособности (кредитных рисков) лица, основанная на численных статистических методах.

     Сущность  скоринга заключается в определении  совокупного кредитного балла заемщика в результате его оценки по ряду критериев. Данные критерии имеют различные  удельные веса и впоследствии агрегируются в интегральный показатель – совокупный кредитный балл. Если говорить упрощенно, то система дает ответ на главный  вопрос: выдать кредит потенциальному кредитополучателю или нет? Величина кредитного лимита в скоринговых  системах носит второстепенный характер и определяется исходя из уровня доходов  заемщика. Интегральный показатель сравнивается с определенным числовым порогом, который  представляет собой так называемую линию безубыточности для банка. Кредит выдается тем клиентам, интегральный показатель которых выше этой линии [1, c. 25].

     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% [3. c. 138].

     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:

     ·   социально-демографические характеристики;

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

     ·   информация о банкротствах;

     ·  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.

     Значение  кредитных бюро чрезвычайно велико, их существование позволяет кредитным  организациям выдавать ссуды клиентам, которые ранее в этой организации  не обслуживались. Кроме того, общепризнанной является ценность предыдущей кредитной  истории для прогнозирования  вероятности дефолта [17].

     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 т. п.

     Система скоринга позволяет резко увеличить  объем продаж кредитных продуктов  банка путем сокращения сроков проверки кредитной заявки и индивидуальной настройки параметров кредита под  каждого заемщика. Система скоринга обеспечивает быструю и объективную  оценку уровня рисков выдаваемых кредитов и принятие таких решений по ссудам, которые минимизируют кредитные  риски портфеля.

     В результате работы модели по оценке конкретного  заемщика формируется кредитный  портрет потенциального заемщика, позволяющий  производить:

• процедуру разделения потенциальных заемщиков на "плохих", которым не может быть выдан кредит, и "хороших", которым кредит может быть выдан;
• расчет индивидуальных параметров кредитной сделки для конкретного заемщика (лимит, процент, срок, график погашения кредита);
• расчет риска и управление кредитным портфелем по всем ссудам, выдаваемым частным лицам [8].

           Методология решения  базируется на анализе специфики  деятельности банка. При этом учитываются  как группы клиентов (отраслевая и  региональная принадлежность и др.), так и кредитные продукты банка  для физических лиц. Исходя из потребностей банка в развитии бизнеса и  имеющихся данных, могут быть построены  скоринговые модели, основанные на экспертных знаниях банковского  менеджмента, на статистических данных (модели обучения "с учителем" и "без учителя"), на учете макроэкономических данных о социально-экономическом  развитии конкретных регионов и отраслей. Наиболее мощными по точности оценки кредитного риска являются модели, использующие комплексный подход, т.е. учет всех данных и экспертных знаний менеджмента банка.

     Основные  цели, к которым, стремиться любой банк при внедрении полноценной системы кредитного скоринга можно сформулировать так:

• увеличить кредитный портфель за счет уменьшения количества необоснованных отказов по кредитным заявкам;
• повысить точность оценки заемщика;
• уменьшить уровень невозвратов;
• ускорить процедуру оценки заемщика;
• создать централизованное накопление данных о заемщиках;
• снизить  формируемые резервы на возможные потери по кредитным обязательствам;
• быстро и качественно оценить динамику изменений кредитного счета индивидуального заемщика и кредитного портфеля в целом.

     В общепринятой практике кредитный скоринг  определяется двумя задачами, каждая из которой имеет свои характерные аспекты и особенности.

     1. Создание скоринговых моделей  – моделей оценки кредитоспособности

     2. Построение скоринговой инфраструктуры.

     Для разных банков может быть актуальна  одна, и не актуальна другая задача, но, тем не менее – именно эти  два направления принято рассматривать  как основные в кредитном скоринге.  Для каждого из направлений существуют свои инструменты и методология, при помощи которых решаются эти  задачи [2, c. 45].

     Таким образом, кредитным скорингом называется быстрая, точная и устойчивая процедура  оценки кредитного риска, имеющая научное  обоснование. Скоринг является математической моделью, которая соотносит уровень  кредитного риска с параметрами, характеризующими заемщика, – физическое или юридическое лицо. Моделей  скоринга множество, каждая из них использует свой набор факторов, характеризующих  риск, связанный с кредитованием  заемщика, и получает в результате пороговую оценку, которая и позволяет  разделять заемщиков на «плохих» и «хороших».

     Смысл кредитного скоринга заключается в  том, что каждому соискателю кредита  приписывается свойственная только ему оценка кредитного риска. Сравнение  значения кредитного скоринга, полученного  для конкретного заемщика, со специфичной (подчеркнем это) для каждой модели скоринга пороговой оценкой помогает решить труднейшую проблему выбора при  выдаче кредита, разделяя заемщиков  на два класса (тех, кому кредит выдать можно, и тех, кому он «противопоказан»)[3, c. 128].  
 
 
 

     1.2. Особенности построения скоринга для оценки кредитоспособности клиентов банка 

     Скоринговая система оценки платежеспособности розничного клиента - это статистическая модель, оценивающая вероятность  того, что заемщик не заплатит по своим обязательствам в срок. Таким образом, для построения любой статистической модели необходимо иметь достаточную по объему и качественную базу данных.

1. Формулировка требований к системе – это первая и возможно самая главная стадия процесса внедрения. Требования к скоринговой системе зависят от того, каким образом она будет использоваться. Рассмотрим несколько вариантов.
2. Банк собирается регулярно выводить на рынок новые кредитные продукты, тогда на первое место из требований к скоринговой системе выдвигается как гибкость. То есть банк должен иметь возможность быстро и качественно запускать в работу новые кредитные продукты.
3. Банк в первую очередь ориентируется на риск-менеджмент, то есть политика банка в большей степени определяется рисками – тогда основные требования к системе будут связаны с отчетностью.
4. Банк потратил значительные ресурсы на собственное хранилище данных, фронт-офис или какое-то другое банковское ПО. Вследствие, этого на первое место выходит возможность легкой интеграции скоринговой системы в уже существующие решения.
5. Банк обладает большим количеством отделений, у него подписаны контракты с рядом крупных торговых сетей. Для такого банка самыми важными требованиями будет масштабируемость и производительность системы [4, c.78].

     База  данных для построения скоринговой  модели (собственная или приобретенная) должна содержать всю возможную информацию по клиентам за последние 2-5 лет, в том числе клиентский номер (в Беларуси хороший способ идентификации - личный номер, который совпадает со страховым номером в фонде социальной защиты, кстати, там есть база данных по доходам изо всех официальных источников за последние 5 лет), банковский продукт, решение по кредитной заявке, дату открытия счета, статус задолженности, баланс на счету и т.д. Далее из выборочной совокупности должны быть исключены:

• все нестандартные случаи (аномально большие суммы кредита, необычные цели для займа, реструктуризированные обязательства, клиенты с нестандартными условиями выплат и др.),
• отказы в выдаче кредита по причинам, обусловленным единой политикой банка (несовершеннолетние, банкроты, двойные заявки и др.),
• инсайдерские кредиты (VIP, сотрудники банка и др.),
• сторно, незаконченные или находящиеся в процессе обработки кредитные анкеты,
• нестандартное поведение клиента после выплаты кредита (подделка документов и мошенничество, кражи и потери кредитных карт, смертельные случаи и др.).

     Все остальные данные в выборке должны быть разбиты на категории: «хороший» (платежеспособный), «плохой» (неплатежеспособный) клиент или «отказ» в выплате кредита [8].

     В теории по созданию скоринговых систем процесс моделирования часто  разбивают на два этапа:

     1) построение первичной модели  с использованием известных данных  по розничным счетам (платежеспособный/неплатежеспособный),

     2) построение конечной модели с  добавлением данных по клиентам, которым было отказано в кредите («отказы»).

     Практика показывает, что добавление отказов, несмотря на большие затраты ресурсов, редко приносит желаемый результат и оказывает несущественное влияние на качество и характер модели. Поэтому далее мы предлагаем учитывать при построении лишь данные существующих клиентов, охарактеризовавших себя с позиции платежеспособности («хороший»/«плохой» случай).

     Перед тем как переходить к анализу  скоринговых показателей и построению первичной модели, банку необходимо точно сформулировать свое определение «плохого» случая (дефолта). Примерами определения дефолта в мировой практике являются: уровень просроченной задолженности (свыше 30 дней, 60 дней или 90 и более дней) на текущий момент или худший статус за все время кредитной истории, а также списание со счета, 3 раза задолженность свыше 30 дней, 2 раза задолженность свыше 60 дней, один раз задолженность свыше 90 дней, просроченная задолженность в размере свыше 500 000 руб. и т. д. Базель II дефинирует понятие дефолта как существование просроченной задолженности на счету свыше 90 дней когда-либо на протяжении всей кредитной истории. Банк свободен сам выбирать для себя, какое понятие дефолта лучше всего использовать при построении скоринговой модели, если он сможет логически аргументировать свой выбор. Подтверждение правильности выбранного определения может осуществляться экспертным путем или аналитическими методами (roll rate analysis, vintage analysis).

     После точного определения и документации понятия дефолта всех розничных клиентов, попадающих в эту категорию, необходимо охарактеризовать как «неплатежеспособных», а остальных - как «платежеспособных»[9, c. 98].

     Следующим основным этапом построения модели является выбор и анализ независимых переменных. Основным источником данных являются анкетные данные клиента на момент подачи кредитной заявки, например:

• Демографические показатели: возраст, пол, национальность, местопроживание, длительность проживания в актуальном месте жительства, образование, профессия, длительность трудоустройства, наличие собственности, семейное положение, наличие детей и др.
• Данные по запрашиваемому кредиту: цель кредита, общий размер займа, срок финансирования, первоначальный взнос, отношение размера займа к размеру обеспечения по кредиту и др.
• Финансовые показатели: при учете количественных характеристик в модели рекомендуется избегать абсолютных величин и использовать коэффициенты, как например: сумма задолженности к доходу, ежемесячные выплаты по кредиту к ежемесячному доходу, месячный свободно располагаемый бюджет к ежемесячному доходу, ежемесячные выплаты по кредиту к месячному свободно располагаемому бюджету и др.

     ■ Маркетинговые показатели: источник поступления кредитной анкеты, проводимая программа, побуждающий мотив и др.

     Следующим основным источником информации является внутренняя кредитная история банка и информация, полученная в бюро кредитных историй на момент подачи анкеты. Используемыми скоринговыми переменными могут являться: количество текущих счетов клиента, количество и наличие кредитных карт, общая сумма всех кредитов, время получения последнего кредита, наличие у клиента других продуктов этой финансовой организации, состояние текущего счета, утилизация существующих лимитов, рейтинги бюро кредитных историй и др. [14].

     Если  определить кредитный скоринг как  разработку моделей, то основные задачи, стоящие перед банком можно сформулировать так:

1. Определение ключевой цели и типа скоринга: определение того, для чего конкретно будет использоваться скоринг – оценка заемщика, оценка динамики состояния счета или же определение оптимальной стратегии по уже «плохим» заемщикам.
2. Оценка, анализ и определение критериев: задание критериев оценки кредитоспособности и определение базовых параметров классификации заемщиков.
3. Выбор методов построения скоринговых моделей: исследование доступных методов создания скоринговых моделей на предмет максимальной адекватности имеющейся ситуации.
4. Оценка финансовой эффективности моделей: оценка и анализ общего влияния скоринговой модели на кредитный портфель в целом.

     ГЛАВА 2

     ПРАКТИКА  ПРИМЕНЕНИЯ СКОРИНГА В БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЕ  РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ 

     2.1. Особенности использования  скоринговых систем  белорусскими банками 

     В Республике Беларусь негативными последствиями  развития кризисных явлений стало  резкое снижение темпов кредитования, ухудшение качества корпоративного кредитного портфеля, сформировался  своего рода “порочный круг”: ухудшение  экономического положения предприятий - ухудшение качества кредитов - ужесточение  подходов к кредитованию - усиление дефицита кредитования - ухудшение  экономического положения предприятий.

     Для эффективной оценки кредитных рисков важно правильно подобрать метод  оценки кредитоспособности заемщика и  кредитного портфеля банка. Кредитоспособность заемщика в мировой банковской практике фигурирует как один из основных объектов оценки при определении форм кредитных  отношений и целесообразности. Способность  к возврату долга неразрывно связана  с моральными качествами клиента, степенью инвестирования капитала в недвижимое имущество, его родом занятий, возможностью заработать средства для погашения  кредита и других обязательств [4, c. 167].

     Понимание актуальности использования более  совершенных методик возникает  чаще всего у тех банков, кредитование физических лиц в которых реализовано  в качестве массовой услуги.

     Для построения экспертной системы оценки кредитных рисков для физических лиц рационально, по моему мнению, использовать скоринговую модель, основанную на математических и статистических методах.

     Благодаря использованию скоринга банк получает снижение числа «плохих» кредитов. В качестве доказательства приведем данные по кредитованию физических лиц  с использованием системы скоринга фирмы Fair Isaac. После «пропускания»  факторов, характеризующих заемщика, через скоринговую модель получим  число, определяющее уровень риска, свойственного кредитованию данного  заемщика. Это число принимает  одно из значений в интервале от 300 до 850. Каждое из этих значений характеризует  различную возможность погашения  кредитных обязательств. Разные значения кредитного скоринга определяют различные  соотношения «хороших» и «плохих» заемщиков [15, с.255].  
 
 
 
 
 
 
 
 

     Рисунок 2.1 – Соотношения “хороших” и ”плохих” заемщиков

     Примечание  – Источник:  [9] 

     Таким образом, кредитуя заемщиков с высоким  значением скоринга, банк уменьшает  вероятность невозврата кредитов. Тем  самым уменьшаются потери и увеличивается  прибыль от кредитной деятельности без снижения стандартов кредитования.  

     База  данных для построения скоринговой  модели должна содержать всю возможную  информацию по клиентам за последние 2-5 лет, в том числе клиентский номер (для Беларуси хороший способ идентификации  – личный номер, который совпадает  со страховым номером в фонде  социальной защиты, кстати, там есть база данных по доходам из всех официальных  источников за последние 5 лет), банковский продукт, решение по кредитной заявке, дату открытия счета, статус задолженности, баланс на счету[7].

     В Республике Беларусь на сегодняшний  день скоринговая система оценки кредитного риска используется в  большинстве банков, в то время  как ещё в 2008 г. Скоринговыми системами  располагал только ОАО «Приорбанк».

     В первое время функционирования скоринга заявок было немного, так как для  большинства белорусов эта услуга оказалась неизвестной и к  ней относились с осторожностью.

     Для получения кредита с помощью  скоринговой системы, клиенту необходимо заполнить анкету. Специалисты  беларусских  банков совместили опыт зарубежных коллег с особенностями менталитета  белорусов и составили анкету, включающую в себе основные моменты, значимые для оценки кредитоспособности потенциального заёмщика.

     Список  граф, которые необходимо заполнить:

     1) пол заемщика;

     2) возраст заемщика;

     3) семейное положение заемщика;

     4) количество иждивенцев в семье  заемщика 

     5) адрес постоянной регистрации  заемщика;

     6) образование заемщика;

     7) занимаемую заемщиком должность;

     8) место работы заемщика;

     9) трудовой стаж заемщика на  последнем месте работы;