Курсы валют
USD 56,2307 −0,1858
EUR 60,3187 −0,2952
USD 56,4 550 0,0125
EUR 60, 5700 0,1500
USD 56,5 095 −0,0300
EUR 60,4 210 −0,0377
USD 56,3500 56,5900
EUR 60,3500 60,6000
покупка продажа
56,3500 56,5900
60,3500 60,6000
24.04 — 01.05
56,5000
60,1000
BRENT 51,96 −0,17
Золото 1284,03 −0,02
ММВБ 1944,72 0,26
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 |

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