+7 (499)  Доб. 448Москва и область +7 (812)  Доб. 773Санкт-Петербург и область
Главная > Как > Как выглядит скоритнг в банке

Как выглядит скоритнг в банке

Получите бесплатную консультацию прямо сейчас:
+7 (499)  Доб. 448Москва и область +7 (812)  Доб. 773Санкт-Петербург и область

Вы удивитесь, но во многих случаях особенно если речь идет о так называемых мгновенных кредитах , когда вы получаете карту буквально за 15 минут решение по кредиту принимает на человек, а система. Она получила название скоринг от англ. Поговаривают, что скоринг впервые был изобретен в США в х годах прошлого века, когда в разгаре была война. Банковский сектор впрочем, как и любой другой испытывал острую нехватку специалистов. И банк просто физически не может каждую заявку отправлять на рассмотрение кредитному инспектору. Как вы понимаете, американцы долго не думали, а решили возложить эту задачу на… правильно — компьютер.

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему - обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

Содержание:

Скоринг в банке : что это такое

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Что такое Скоринг?

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. Данная статья посвящена западной практике использования скоринг-систем, которые в настоящее время широко применяются во всех экономически развитых странах.

Хотя скоринг является одним из наиболее успешных примеров использования математических и статистических методов в бизнесе, в российской печати эта тема незаслуженно обойдена вниманием. Цель данной публикации -- восполнить этот пробел и дать общий обзор истории и практики применения скоринга. Так как статья рассчитана на достаточно широкий круг читателей, в ней дается только самое общее описание того, как работает скоринг.

Теоретические основы и обоснования правомерности использования того или иного метода здесь не затрагиваются. Поскольку скоринг используется главным образом при кредитовании физических лиц, особенно в потребительском кредите при необеспеченных ссудах, далее речь пойдет об оценке кредитного риска заемщиков -- физических лиц.

Определение кредитоспособности и информация, используемая для ее прогнозирования 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. 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 creditworthy, т. В западной банковской системе, когда человек обращается за кредитом, банк может располагать следующей информацией для анализа: анкета, которую заполняет заемщик; информация на данного заемщика из кредитного бюро -- организации, в которой хранится кредитная история всего взрослого населения страны; данные движений по счетам, если речь идет об уже действующем клиенте банка.

Если представить себе анкету, которую заполняет клиент, то характеристиками являются вопросы анкеты возраст, семейное положение, профессия , а признаками -- ответы на эти вопросы. В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получается интегральный показатель score ; чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности.

Интегральный показатель каждого клиента сравнивается с неким числовым порогом, или линией раздела, которая, по существу, является линией безубыточности и рассчитывается из отношения, сколько в среднем нужно клиентов, которые платят в срок, для того, чтобы компенсировать убытки от одного должника. Клиентам с интегральным показателем выше этой линии выдается кредит, клиентам с интегральным показателем ниже этой линии -- нет. Все это выглядит очень просто, однако сложность заключается в определении, какие характеристики следует включать в модель и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать.

Философия скоринга заключается не в поиске объяснений, почему этот человек не платит. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью или, наоборот, с надежностью клиента. Мы не знаем, вернет ли данный заемщик кредит, но мы знаем, что в прошлом люди этого возраста, этой же профессии, с таким же уровнем образования и с таким же числом иждивенцев кредит не возвращали.

Поэтому мы давать кредит этому человеку не будем. В этом заключается дискриминационный не в статистическом, а в социальном значении этого слова характер скоринга, т.

Чем более однородна популяция клиентов, на которой разрабатывается модель, тем точнее прогнозирование дефолта. Поэтому очевидно, что нельзя автоматически перенести модель из одной страны в другую или из одного банка в другой. Даже внутри одного банка существуют различные модели для различных групп клиентов и различных видов кредита. История развития скоринга 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 г. В г. 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 х гг. 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.

Credit World. 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 г.

В таких бюро записывается кредитная история всех людей, когда-либо обращавшихся за ссудой в любую кредитную организацию страны.

Объем и характер информации, хранящейся в бюро, строго регулируется законодательством каждой страны. Хотелось бы добавить, что помимо рассмотренных в статье моделей бюро существуют и транснациональные коммерческие компании, такие как Experian, Equifax, TransUnion, Scorex.

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. 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.

Методы классификации клиентов Итак, в нашем распоряжении имеется большой объем разнообразной информации о клиентах. В этом океане сведений даже кредитному инспектору со значительным опытом работы иногда сложно сориентироваться при ответе, скажем, на вопрос -- какой клиент представляет больший риск: разведенный бездетный мужчина-предприниматель или замужняя женщина-адвокат с тремя детьми, при том что уровень дохода у них одинаков?

Чтобы иметь возможность сравнивать клиентов с совершенно разными признаками и принимать решения о кредитовании не интуитивно, а на основе формализованных критериев, непосредственно связанных с вероятностью дефолта, необходимо построить математическую модель, которая позволит оценить, какая информация является существенной, а какой можно пренебречь. Она может варьироваться от нескольких тысяч до сотни тысяч, что не является проблемой на Западе, где кредитный портфель компаний может состоять из десятков миллионов клиентов.

Это оправдано в том смысле, что банк при принятии решения о кредитовании на первом этапе выбирает из двух вариантов: давать кредит или не давать. Но предварительно необходимо преобразовать имеющуюся информацию в форму, поддающуюся анализу. Существует два основных подхода, которые пригодны для работы как с количественными, так и с качественными характеристиками: Преобразовать каждый признак в отдельную двоичную переменную.

Этот подход неудобен в том плане, что приводит к большому количеству переменных, хотя он не навязывает никаких дополнительных отношений между зависимой и независимыми переменными.

Более усложненный вариант -- взять логарифм этого отношения. Методы собственно классификации весьма разнообразны и включают в себя: статистические методы, основанные на дискриминантном анализе линейная регрессия, логистическая регрессия ; различные варианты линейного программирования; дерево классификации или рекурсионно-партиционный алгоритм РПА ; нейронные сети; генетический алгоритм; метод ближайших соседей.

Для применения логистической регрессии необходимы гораздо более сложные расчеты для получения весовых коэффициентов и, следовательно, более мощная компьютерная база и усовершенствованное компьютерное обеспечение. Но при современном уровне развития компьютерной техники это не является проблемой, и в настоящее время логистическая регрессия является лидером скоринговых систем. Преимущество логистической регрессии еще и в том, что она может подразделять клиентов как на две группы 0 -- плохой, 1 -- хороший , так и на несколько групп 1, 2, 3, 4 группы риска.

Все регрессионные методы чувствительны к корреляции между характеристиками, поэтому в модели не должно быть сильно коррелированных независимых переменных.

Линейное программирование также приводит к линейной скоринговой модели. Провести абсолютно точную классификацию на плохих и хороших клиентов невозможно, но желательно свести ошибку к минимуму.

Задачу можно сформулировать как поиск весовых коэффициентов, для которых ошибка и будет минимальной. Дерево классификации и нейронные сети представляют собой системы, которые разделяют клиентов на группы, внутри которых уровень риска одинаков и максимально отличается от уровня риска других групп. Нейронные сети используются главным образом при определении кредитоспособности юридических лиц, где анализируются выборки меньшего размера, чем в потребительском кредите. Но наиболее успешной областью их применения стало выявление мошенничества с кредитными карточками благодаря их способности выявлять нестандартные ситуации см.

Генетический алгоритм основан на аналогии с биологическим процессом естественного отбора. При использовании метода ближайших соседей выбирается единица измерения для определения расстояния между клиентами. Все клиенты в выборке получают определенное пространственное положение. Каждый новый клиент классифицируется исходя из того, каких клиентов -- плохих или хороших -- больше вокруг него.

На практике используется комбинация нескольких методов, и компании хранят свои скоринговые модели в строжайшем секрете, поэтому сложно сказать, какой метод лучше. Можно только делать приблизительные заключения, основываясь на научных публикациях, ниже приводится сравнительная таблица точности классификации для различных методов, составленная профессором Л. Томасом Thomas L.

Таблица показывает процент правильно классифицированных клиентов. Цель всех приведенных исследований заключалась в сравнении эффективности различных методов классификации, поэтому не следует делать вывод, что данные цифры показывают эффективность скоринговых систем в целом, так как уже говорилось, что коммерческие системы используют несколько методов.

Таблица Источники: Henley W. Statistical aspects of credit scoring. Open University. Boyle M. Srinivasan V. Yobas M. Desai V. Mathematics applied in business and industry.

У каждого из методов имеются свои преимущества и недостатки, кроме того, выбор того или иного метода связан со стратегией банка и с тем, какие требования банк считает приоритетными при разработке моделей. Регрессионные методы показывают значимость каждой характеристики для определения уровня риска, и поэтому особенно важны на этапе разработки анкеты, которую заполняют клиенты. Линейное программирование может оперировать большим количеством переменных и моделировать определенные условия: например, если маркетинговая стратегия банка направлена на молодежь, можно ввести условие, чтобы интегральный показатель молодых людей был выше, чем тех, кому за Нейронные сети и деревья классификации выявляют нелинейные связи между переменными, которые могут привести к ошибке в линейных моделях.

Ограничения, связанные с применением скоринга В скоринге существует две основные проблемы. Первая заключается в том, что классификация выборки производится только на клиентах, которым дали кредит. Мы никогда не узнаем, как бы повели себя клиенты, которым в кредите было отказано: вполне возможно, что какая-то часть оказалась бы вполне приемлемыми заемщиками.

Но, как правило, отказ в кредите производится на основании достаточно серьезных причин. Это позволяет им восстанавливать первоначальную популяцию клиентов, обращавшихся за кредитом. Вторая проблема заключается в том, что люди с течением времени меняются, меняются и социально-экономические условия, влияющие на поведение людей. На Западе новая модель разрабатывается в среднем раз в полтора года, период между заменой модели может варьироваться в зависимости от того, насколько стабильной была экономика в это время.

Для России, вероятно, максимальным периодом будет полгода, да и то при условии, что в этот период не произойдет никаких кардинальных потрясений типа событий августа г. В настоящее время ведутся исследования того, как вводить социально-экономические характеристики в модель с тем, чтобы она служила дольше.

Перспективы развития скоринга в России В России использование скоринг-систем тормозится, прежде всего, низкими объемами кредитования. Но с экономическим ростом будем оптимистами ситуация начнет меняться.

Банкиры переходят от формальной оценки заемщика к прогнозированию и рисованию психологических портретов. Эффективная оценка кредитоспособности частных лиц позволит банкам решить главную проблему потребительского кредитования — неизбежность высокой кредитной ставки. Повсеместное внедрение методики балльной скоринговой оценки позволяет составить о заемщике лишь приблизительное представление, потому банки и не рискуют снижать ставки.

Рассказываем на примере скоринговой модели FICO. Скоринг FICO выдает результаты в диапазоне от до баллов. Заемщики со скорингом выше баллов, как правило, за помощью к кредитному брокеру не обращаются. Рассчитать кредитный скоринг. Таким образом, чем выше скоринг, тем ниже шансы, что заемщик выйдет на дефолт.

Скоринг заемщика в условиях кризиса

Сегодня все чаще из уст банковских работников при аргументации отказов в выдаче кредита доносится слово "скоринг". Давайте будем разбираться вместе. Итак, скоринг — это балльная система оценки клиентов, базирующаяся на статистических методах. Как правило, такая система компьютеризирована, поэтому оценка осуществляется автоматически. То есть пользователю необходимо лишь ввести данные о том или ином человеке, и система мгновенно выдаст ответ, соответствует ли этот человек определенным критериям или нет. Особо широкое применение скоринг нашел в финансовом секторе, где с его помощью кредитные учреждения оценивают своих заемщиков на предмет надежности и платежеспособности, тем самым минимизируя свои риски.

Кредитный скоринг

Актуальная задача, которая стоит перед банком, рассматривающим заявку на кредит, — убедиться в возможности и желании клиента вовремя возвратить полученные средства. Один из инструментов, помогающих получить максимально объективную оценку возникающих рисков — кредитный скоринг. Суть метода состоит в сборе и обработке статистической информации о заемщиках банка. Оценка производится примерно по двадцати критериям. Среди них могут быть:. Каждый фактор имеет свой удельный вес в оценке данных заемщика. Если говорить упрощенно, например, по статистике, имеющейся в распоряжении банка, люди с высоким уровнем образования более дисциплинированы в отношении своих кредитных обязательств.

Скоринговый балл представляет собой числовое выражение кредитоспособности физического лица, а также его благонадежности как клиента банка.

Принимая решение о выдаче кредита, банки анализируют большое количество источников информации, в первую очередь данные бюро кредитных историй, рассказывает член правления, директор по управлению рисками Почта Банка Святослав Емельянов. Помимо данных БКИ для проверки надежности и платежеспособности клиента используют базу данных Федеральной службы судебных приставов, внутреннюю статистику если клиент уже работал с этим банком , а также информацию, которую человек оставляет в заявке на кредит. Очевидно, что чем больше источников информации, тем более точно работает скоринговая модель, объясняют в пресс-службе Тинькофф Банка. Так что в качестве дополнительного инструмента банки прибегают и к анализу доступных открытых источников, среди которых профили клиентов в социальных сетях. Правда, удельный вес скоринга социальных сетей в общей оценке платежеспособности клиента минимален, уточняет Святослав Емельянов. На российском рынке уже есть банки, уделяющие значительное внимание социальным сетям. Из банков, входящих в топ по объему выданных кредитов по данным рейтингового агентства РАЕХ , об интересе к скорингу соцсетей РБК признались только в нескольких кредитных организациях. В Тинькофф Банке учитывают данные из открытых источников при одобрении кредитных заявок. Подробности о том, насколько сильно скоринг социальных сетей может повлиять на решение о выдаче кредита и на условия по кредиту например, ставку , банк не раскрывает. В ОТП Банке возможности использования данных из социальных сетей для целей скоринга изучают в тестовом режиме.

Как работает банковский скоринг

Если вам необходимо получить адекватную оценку своих шансов на кредит, но вы не хотите разбираться в условных обозначениях кредитной истории, вы можете использовать скоринг. Он укажет, как вас оценят в банке и какой кредит дадут, если кредитование возможно в принципе. Скоринг — это формула, в которую банки подставляют ваши данные, чтобы понять, насколько велика вероятность, что вы возьмете деньги не вернете их в срок.

Кредит, кредитная история, кредитное бюро, кредитный скоринг, скоринговый балл, система кредитного скоринга. До термина "скоринг" все вроде бы понятно. А дальше?

Существует несколько видов скоринга. Понимание работы некоторых нужно лишь узким банковским специалистам. В этой статье речь пойдет только о тех, которые задействованы при принятии решения о выдаче или невыдаче займа: кредитном скоринге и скоринге мошенничества. Кредитный скоринг — это автоматическая бальная система оценки заемщика. Каждый клиент банка проходит анкетирование — оставляет о себе подробные данные. Любая его характеристика имеет свое значение в баллах. После проверки достоверности этих данных и суммирования набранных баллов принимается решение о платежеспособности потенциального заемщика и, исходя из этого, о выдаче или невыдаче кредита. К примеру, для выдачи банковской карты с кредитным лимитом в гривень он будет заметно меньше, чем для потребкредита на покупку смартфона за 20

В результате снова получаем отказ от банка, хотя скоринг-программа Выглядит примерно это так: R1 (расшифровывается: клиент пришел с.

Банки рисуют зеркало души

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. Данная статья посвящена западной практике использования скоринг-систем, которые в настоящее время широко применяются во всех экономически развитых странах. Хотя скоринг является одним из наиболее успешных примеров использования математических и статистических методов в бизнесе, в российской печати эта тема незаслуженно обойдена вниманием. Цель данной публикации -- восполнить этот пробел и дать общий обзор истории и практики применения скоринга.

Скоринг: решение о выдаче кредитки принимает компьютер?

.

Вы точно человек?

.

.

.

.

Получите бесплатную консультацию прямо сейчас:
+7 (499)  Доб. 448Москва и область +7 (812)  Доб. 773Санкт-Петербург и область
Комментарии 1
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. dayvenjyofi1987

    Игорь хотел оформить кредит на новый телевизор, но скоринг банка выглядит более солидно, чем ваша соседка-учительница, а банк будет думать.

© 2020 dancepiter.ru