Курсы валют
USD 64,1528 0,4721
EUR 68,4703 0,8541
USD 63,8 800 0,0025
EUR 68, 1575 0,0850
USD 63,8333 0,0000
EUR 68,08 51 0,0009
USD 64,0000 64,2300
EUR 68,3000 68,4300
покупка продажа
64,0000 64,2300
68,3000 68,4300
28.11 — 05.12
65,7000
67,3000
BRENT 54,36 0,15
Золото 1175,89 0,01
ММВБ 2128,99 −0,20
Главная Новости Банки Как банки оценивают клиентов перед выдачей кредита
Как банки оценивают клиентов перед выдачей кредита

Как банки оценивают клиентов перед выдачей кредита

Источник: Рамблер/финансы|
14:19 30 июля 2015
В условиях кризиса банки заявляют об ужесточении требований к заемщикам и более тщательной их оценке.
Как банки оценивают клиентов перед выдачей кредита
Фото: depositphotos.com

Сегодня получить кредит в целом довольно сложно. От потенциального заемщика потребуется и доказать банку свою платежеспособность, и продемонстрировать положительную кредитную историю (лучше в этом же самом банке), и в целом оказаться положительной во всех отношениях личностью. К примеру, для большинства кредитных организаций идеальным будет являться заемщик с высоким «белым» доходом, подтвержденным справкой 2-НДФЛ, внушительным трудовым стажем, работающий в «антикризисной» отрасли (не банки и не страховые компании), с женой (лучше работающей) и 1 ребенком (лучше школьного возраста), с активами в собственности (квартира, автомобиль и проч.). Но, понятно, что таких качественных клиентов, желающих получить кредит по текущим ставкам, не слишком много. Хотят же оформить ссуду преимущественно те, кто либо столкнулся с финансовыми проблемами, либо не так много зарабатывает (в переводе для банков — не обладает высоким уровнем платежеспособности), либо у кого и вовсе «рыльце в пушку», к примеру, подпорчена просрочкой кредитная история. И поэтому банки пристально оценивают всех, кто обратился к ним сегодня за кредитом. Новые плохие долги банкам получать не хочется, учитывая текущую экономическую ситуацию и довольно жесткие регулятивные требования ЦБ. По отзывам банкиров, все они существенно ужесточили требования к заемщикам, а методы оценки рискового профиля клиента стали более консервативными.

 

Кредитная проверка

 

«Банк оценивает качество потенциального заемщика, исходя из уровня закредитованности клиента, платежной дисциплины, величины дохода, социально-демографических характеристик и других параметров», — рассказывает Татьяна Хондру, заместитель председателя правления «Ренессанс Кредит».

 

Процесс проверки и оценки клиента происходит следующим образом. Как только человек обращается к представителю банка с целью получения кредита, начинается первый этап проверки потенциального заемщика. Сотрудник кредитной организации проводит первичную визуальную проверку: как ведет себя человек, соответствуют ли его документы установленным образцам и т.д. — и заносит в программу анкетные данные заемщика: ФИО, данные паспорта, возраст, место работы. По словам эксперта, как правило, буквально за несколько секунд программа проверяет эту информацию на соответствие минимальным требованиям кредита — попадание в нужную возрастную категорию, наличие работы и т.п., а также определяет, есть ли у клиента кредиты или депозиты в банке. Если на первом этапе не была выявлена негативная информация, запускается следующий.

 

На втором этапе для получения исчерпывающего представления о потенциальном заемщике банк направляет запрос в бюро кредитных историй (БКИ), с которыми он сотрудничает. Крупные банки часто заключают договоры со всеми крупнейшими БКИ, поэтому шанс обмануть или скрыть просрочку сегодня стремится к нулю. При выявлении подозрительных факторов банк может провести дополнительную проверку заемщика.

 

На основании собранной информации автоматически рассчитывается скоринговый балл, от которого зависят сумма, ставка и срок кредита.

 

В зависимости от кредитного продукта все описанные выше процедуры могут занимать от 15—20 минут до двух-трех недель.

 

На значение скорингового балла влияет много факторов. «Скоринговая модель — это сложный математический инструмент, разработкой которого занимаются профессиональные математики, — рассказывает Татьяна Хондру. — Поэтому часто решение, основанное на обывательском опыте, не совпадает с оценкой скоринга: модель может учитывать некоторые факторы совсем иначе, чем это сделал бы обычный человек». Например, высокий социальный статус и уровень дохода, которые должны свидетельствовать о хорошей платежной дисциплине заемщика, не всегда означают, что он будет исправно исполнять свои обязательства.

 

Здесь, допустим, в качестве негативного фактора могут сыграть большие долги перед ЖКХ или телекоммуникационными компаниями, если они уже перешли в стадию взыскания коллекторами. До этого момента, как правило, такие данные находятся в ведении госорганов, которые банкам их не передают, но вот если накопилась существенная сумма в течение долгого периода времени, даже человеку с высокими белыми доходами подобная история может подпортить кредитную жизнь.

 

Скоринг — открытый и закрытый

 

По словам Сергея Маркова, основателя «GENES1S intellectual solutions», компании-разработчика софтверных решений для финансовых организаций, каждый банк для решения разных задач использует в своей работе различные скоринговые модели:

 

кредитный скоринг при выдаче кредита (для решения вопроса о целесообразности выдачи кредита, а также, возможно, о величине процентной ставки);

 

продуктовые скоринговые модели (для принятия решения о предложении действующему клиенту каких-либо дополнительных продуктов и услуг — формирования продуктовых спецпредложений);

 

скоринговые модели риска, используемые при сопровождении кредита. В случаях, если кредитный договор предполагает возможность изменения условий предоставления кредитной линии (чаще это используется в корпоративном кредитовании), банк осуществляет мониторинг группы риска заемщика и при необходимости может применять различные меры, предусмотренные кредитным договором и законодательством. Для физических лиц такие модели можно применять для долгового преколлекшна — то есть мероприятий, направленных на недопущение просрочки платежа. Например — на дополнительные напоминания заемщику за несколько дней до наступления срока платежа, когда на счету должника недостаточно средств для его осуществления, и т.п.;

 

скоринговые модели для договоров, вышедших на просрочку (оценка вероятности возврата средств, оценка остаточной стоимости договора для принятия решения о продаже долга, списании, передаче для работы в коллекторское агентство по агентскому договору и т.п.).

 

Скоринговые модели можно условно разделить на закрытые и открытые. Открытые — это такие модели, принцип расчёта которых публичен и прозрачен, например, FICO. Они достаточно широко распространены на Западе. Их распространению способствует практика «белого» сбора данных о заемщиках — когда люди в обмен на некоторые преференции предоставляют банкам информацию об истории своих транзакций, о собственности и т.д. Используя открытую модель, каждый человек может самостоятельно узнать (или хотя бы примерно оценить) свой скоринговый балл. Правда, в России прогресс в этом направлении пока достаточно скромный. Как из-за того, что доля безналичных расчетов пока не так велика, как на Западе, так и из-за некоторых трудностей, создаваемых законодательством (Закон № 152-ФЗ «О персональных данных», прежде всего). Закрытые модели — это непубличные модели, которые собственно используют финансовые учреждения.

 

Факторы, которые включаются в непубличные модели, по словам Сергея Маркова, делятся на две большие группы:

 

статические факторы (то, что известно о заемщике до подписания договора; если речь о физическом лице, это пол, возраст, регион, отрасль, в которой человек работает, должность, стаж, наличие или отсутствие каких-то объектов собственности, сведения из БКИ, наличие в банке зарплатного проекта у работодателя, полнота контактной информации, длительность работы на различных местах, оценка надежности компании-работодателя и др.);

 

динамические факторы (то, что мы узнаем о заемщике уже после подписания договора — поведение, история платежей, обновления финансовой отчетности для корпоративных заёмщиков и  др.).

 

«Если говорить о скоринге при выдаче кредита, то реальные модели могут включать в себя 10—30 факторов, если о скоринге на стадии взыскания проблемных активов — 60 и больше факторов», — подытоживает эксперт.

 

Данные из соцсетей

 

На втором этапе проверки и оценки потенциального заемщика, когда в ход идут те самые динамические факторы, некоторые банки применяют нестандартные инструменты, например, анализируют поведение человека в интернете.

 

«Если человек оставляет в заявке свои контакты в социальных сетях, мы проверяем, существует ли такой аккаунт, смотрим, насколько он давно зарегистрирован, сколько у него друзей, насколько он активен, — рассказывает Дарья Ермолина, PR-директор банка «Тинькофф». — Если аккаунт зарегистрирован достаточно давно, у него достаточно много друзей, в нем наблюдается периодическая активность, это дает нам основания полагать, что мы имеем дело с реальным человеком, который вряд ли является мошенником». При этом, по ее словам, этот инструмент — лишь один из элементов скоринговой модели, применяемой в банке.

 

По словам Германа Клименко, гендиректора и владельца Liveinternet, основателя Mediametrics, не так много кредитных организаций берет в расчет подобные сведения. Ими пользуется всего 5—6 активных розничных банков. Как правило, банки просто проверяют страницы потенциальных клиентов в соцсетях на предмет соответствия данных, которые те указали в заявке на кредит. При этом некоторые уже успели разочароваться в данном инструменте. К примеру, какое-то время назад в банке «Хоум Кредит» проводился пилотный проект скоринга по данным о заемщике в соцсетях: банк учитывал как положительные характеристики зарегистрированный и открытый профиль и большое количество друзей. Тогда в банке рассказывали, что эти сведения делают скоринг более точным. Сегодня же нам уточнили, что данный пилот был закрыт, так как банк нашел лучшие источники информации о клиентах.

 

«Информация из социальных сетей и другие нестандартные сведения теоретически могут дополнить социально-демографический профиль клиента за счет накопленных там поведенческих характеристик пользователя, — поясняет Татьяна Хондру. — Но в настоящий момент стоимость обезличенных данных в соцсетях достаточно высока, и решение об их использовании неочевидно». «Проведя анализ поведения человека в соцсетях, можно оценить его платежеспособность, — продолжает Андрей Воропаев, руководитель компании «Трилан». — Но не всегда информация в интернете полностью корректна, люди любят себя приукрасить в социальных сетях, не обязательно добавляют все сведения о себе».

 

А есть ли пес?

 

Некоторые скоринговые модели учитывают не только типовые сведения о доходах, семье и работе, но и, скажем, информацию о домашних питомцах. По словам Германа Клименко, заемщики с собаками — более качественные для банков, чем владельцы кошек. Причина простая — при наличии пса человек привязан к дому, а значит — стабилен, надежен. Понятно, что данный критерий весьма относителен.

 

«Чтобы какой-то фактор попал в скоринговые модели, нужно совпадение следующих условий, — рассказывает Сергей Марков. — Наличие доступных банкам больших массивов данных по данному фактору (или возможность организации массового сбора таких данных по приемлемой цене) и наличие заметного влияния независимой составляющей данного фактора на целевую функцию». Собственно, если брать домашних животных, то, скорее всего, по его мнению, проблема с данным фактором даже не в том, что данные собрать трудно, а в том, что он не несёт в себе какой-то важной независимой информации о заёмщике. То есть сам этот показатель сильно зависим от других факторов, данные по которым собрать проще, и добавление его в модель не поможет нам сделать ее более точной. «Но это не значит, что банки не используют «экзотические» факторы — эксперименты ведутся постоянно», — заключает он.

 

Еще один нетривиальный инструмент — анализ поведения проблемных заемщиков в период взыскания кредитов. Существуют специальные сервисы, которые предлагают такую оценку. Они собирают данные о заемщике, его поведенческой активности в период взыскания предыдущих просроченных платежей и могут прогнозировать, как клиент поведет себя во время исполнения последующих кредитных обязательств. Так, например, сервис «Финкарта» использует для скорингового анализа, среди прочего, оценку эффективности телефонных переговоров взыскателя с должником. «Есть ситуация, когда заемщики исправно идут на контакт, общаются по телефону с представителями кредитора, дают обещания об оплате, казалось бы, чего еще можно желать, — рассказывает Александр Морозов, президент компании «Финкарта». — Но при этом, средняя продолжительность разговора с кредитором по телефону составляет не стандартных 2—3 минуты, а больше 10 минут. Если проанализировать обещания об оплате, которые такие должники дают, оказывается, что выполняются они меньше, чем в 3—5 % случаев. Таким образом, сервис дает возможность кредитной организации точно узнать, стоит ли доверять таким должникам и тратить время на телефонные переговоры с каждым из них, или же эффективнее будет перейти на следующие этапы взыскания. А также, например, стоит ли выдавать клиенту, часто меняющему телефонные номера или не отвечающему на звонки кредиторов, займ даже под высокие проценты. Или, например, следует ли проявлять лояльность к заемщику, прилежно исполняющему все обещания, данные по телефону взыскателю».

 

Вывод для кредитных организаций таков: если использовать поведенческие, психологические оценки, социальные сети, а также проверять стандартные (статические) критерии, банк может предсказать поведение заемщика с весьма высокой точностью и избежать изрядной части рисков при кредитовании.

 

Вывод для заемщиков: на том, выдадут ли вам требуемый кредит, может сказаться, буквально, всё — от наличия у вас в собственности автомобиля и дома до любви к собакам или кошкам, от длительности телефонных переговоров с банком до того, как выглядит ваша страничка «В контакте». Помните об этом, если часто нуждаетесь в кредитах.

 

Фаина Филина

Поделитесь с друзьями
Оставить комментарий