В настоящее время скоринг становится все более актуальным особенно при оценке риска при разнообразных видах кредита. Кредитный скоринг- это анализ оценки кредитных рисков клиентов, которые подают заявку в банк на получение различных видов кредита.

Целью данной статьи является изучение скоринга, позволяющего минимизировать риски при рассмотрении заявок в кредитных кооперативах, сократить время принятия решений по выдаче кредитов. Различные технологии, в т.ч. компьютерные и вычислительные постоянно меняются и совершенствуются и поэтому сегодня бальная методика - одна из нескольких технологий, применяемых в скоринге.

Основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и степень финансовой надежности и обязательности клиента. Скоринг оценивает, насколько пайщик «достоин» кредита.

В России применение скоринга тормозится не столько объективными, сколько субъективными причинами, связанными с недоверчивым отношением банковских и финансовых менеджеров к математическим, финансовым и статистическим методам. Не так уж много требуется, чтобы начать анализировать своих клиентов - кредитная история прошлых клиентов и статистический пакет.

Скоринговая система может заменить большую часть кредитных аналитиков или специалистов. Хотя система кредитного скоринга не заменяет, а дополняет работу кредитного эксперта. Это является финансовым инструментом на кредитном или банковском рынках.

В РФ внедрение скоринга происходит постепенно. При его применении сначала можно сделать автоматизированную систему предварительной оценки клиентов-заёмщиков, которая будет автоматически отсеивать заведомо «плохие» риски, а при рассмотрении кредитными специалистами предлагать риски «хорошие» и «пограничные».

Скоринг - системы позволяют банковским и кредитным аналитикам быстро принимать решения о кредитовании, регулировать объемы кредитования в зависимости от политической, экономической и финансовой ситуации в стране и в микрофинансовом секторе и определять оптимальное соотношение кредитных операций между доходностью и уровнем риска.

Проводя научно-исследовательскую работу на примере данных Сбербанка РФ при помощи скоринговой модели рассмотрим приобретение физическим лицом автомобиля в кредит. Для этого клиент, будущий заёмщик заполняет анкету в банке в кредитном отделе.

Чтобы успешно пройти скоринг, требуется внимательно заполнить каждый пункт кредитной заявки, чего многие потенциальные заемщики не делают или не хотят делать, и получают отказы. При заполнении кредитной анкеты система по результату анализа каждого пункта присваивает клиенту определённые баллы, по сумме которых рассчитывается кредитный риск: низкий, ниже среднего, средний, выше среднего и высокий.

Сумма баллов кредитного скоринга — это число, обозначающее кредитоспособность заявителя. Чем больше общее число баллов, тем выше кредитоспособность заёмщика.

Как правило, выделяют 16 независимых показателей, составляющих модель кредитного скоринга пайщика. Большинство из этих факторов — социально-демографические переменные

1. Пол
2. Место жительства заёмщика.
3. Образование
4. Наличие офиса кооператива поблизости от места жительства пайщика.
5. Семейное положение.
6. Возраст
7. Количество иждивенцев.
8. Срок займа.
9. Занятость
10. Продолжительность работы у последнего работодателя.
11. Продолжительность работы у текущего работодателя.
12. Период займа.
13. Частота пользования услугами кооператива.
14. Ежемесячный чистый доход.
15. Кредитная история.
16. Займы в других организациях.

Большую часть информации, которую может получить кредитный инспектор от потенциального заёмщика — индивидуальная беседа и анкетирование. Кредитный инспектор просит пайщика заполнить опросник, либо лично задаёт пайщику вопросы, по всем 16 пунктам.

Содержание заявления – анкеты, которую заполняет соискатель кредита, должно отвечать следующим требованиям:

• включать всю необходимую информацию для принятия решения о выдаче кредита, скоринга и иных процедур проверки;
• требовать разумного времени для заполнения;
• содержать вопросы, ответы на которые используются для детального анализа клиентской базы и, возможно, разработки новых методик скоринга. 

Примерная модель кредитного скоринга для кредитного кооператива

Общее число баллов, которое может собрать пайщик — 50, что означает максимальную кредитоспособность пайщика и минимальный уровень риска. Самое маленькое число баллов — 2, означающее неудовлетворительный уровень риска.

В данной модели выделено четыре группы риска. Самое высокое качество займа, 44-50 баллов, обладает наименьшим уровнем риска. При количестве баллов менее 25, пайщик обладает наивысшим уровнем риска и высокой степенью невозврата займа.

Классификационная модель кредитного скоринга в КПК

В данном случае мы используем классификационную скоринговую модель, анализируя такие характеристики заёмщика, как возраст, доход, семейное положение, историю платежей, разделяя потенциальных заёмщиков на 4 уровня риска.

Как следует из текущей модели кредитного скоринга, семейное положение — достаточно сильный показатель кредитного риска. Мы можем предположить, что женатые претенденты менее опасны и более кредитоспособны, потому что они несут ответственность за членов своих семей. Другой фактор, который делает женатых претендентов более кредитоспособными — общий доход.

Уровень образования, как показывает модель кредитного скоринга, является существенным фактором оценки кредитоспособности заёмщика. Претенденты с высшим образованием, как правило, редко просрачивают платежи и погашают займ вовремя. Они обладают лучшей финансовой грамотностью, кроме того, дипломированным специалистам легче найти работу в случае сокращения на текущей. Во многих микрофинансовых организациях образование является фундаментальным компонентом кредитного скоринга. Считается, что должники с высшим образования не выполняют взятых на себя обязательств меньше, по сравнению с заёмщиками со средним образованием.

Практика показывает, что чем старше человек, тем меньшей кредитоспособностью он обладает, потому что у молодых претендентов меньше обязанностей и меньше иждивенцев по сравнению с претендентами более старшего возраста. Следовательно, молодые возрастные группы более кредитоспособны при сравнении со старшим поколением. Срок займа также является существенным фактором и показывает значительные результаты, поскольку краткосрочные кредиты менее опасны, нежели долгосрочные.

Занятость — также не менее важный фактор оценки уровня кредитного риска. Он помогает узнать, каким доходом располагает потенциальный заёмщик и способен ли он осуществлять ежемесячные платежи по займу. Как правило, безработные не обладают стабильным уровнем дохода и не располагают достаточными финансовыми ресурсами в погашении займа.

Не стоит обделять вниманием такой немаловажный фактор, как кредитная история. Благодаря кредитной историей вы можете оценить предыдущий опыт пайщика во взаимодействии с финансовыми учреждениями, посмотреть количество и частоту просрочек, его возможности в погашении обязательств.

Конечно, кредитный скоринг не может целиком и полностью заменить кредитного инспектора, потому что принятие решение о выдаче займа лежит на работнике КПК и техника, используемая в кредитном скоринге лишь помогает кредитному инспектору принять правильное решение. По сути, кредитный скоринг содержит в себе элементы, которые нельзя игнорировать при принятии решения.

По результатам данной оценки кредитор, т.е. кредитный кооператив принимает решение по кредитной заявке. Проведённый анализ позволяет сделать вывод, к какой категории качества относится заёмщик. Если кредитные кооперативы повсеместно будут применять скоринговые системы, то они качественно достигнут многих поставленных целей и задач. Скоринг позволит дополнительно определять причины и факторы, влияющие на кредитоспособность заемщика, установив взаимосвязь между банками и информацией о клиенте-заёмщике от кредитного бюро.

В целом, можно выделить следующие преимущества кредитного скоринга:

• возможность снижения издержек и минимизация операционного риска за счет автоматизации принятия решения о выдаче кредита;
• сокращение времени обработки заявлений и предоставления ответа о выдаче или отказе в кредите;
• выявление и предотвращение попыток мошенничества;
• помощь в отслеживании ситуации по счетам, управлении портфелем, большое значение для систем раннего предупреждения.

Однако кредитный скоринг имеет ряд недостатков:

• классификация выборки производится только на клиентах, которым дали кредит; при этом отсутствует возможность узнать поведение клиентов, которым в кредите было отказано;
• скоринговые модели необходимо разрабатывать на выборке из наиболее «свежих» клиентов с учетом изменения социально-культурного уровня, периодически проверять качество работы системы, и когда качество ухудшается, разрабатывать новую модель;
• программа оценивает не реального человека, а информацию, которую он о себе сообщает, и хорошо подготовленный клиент может представить данные о себе так, что практически гарантированно получит кредит; 
• сотрудники не имеют достаточной подготовки, чтобы разрабатывать стратегии на основе скоринга и управлять ими, а также осуществлять эффективный мониторинг результатов работы модели;
• системы управленческой информации неадекватны для эффективной оценки, мониторинга и валидации модели;
• ненадлежащее применение моделей кредитного скоринга к продуктам, подгруппам заявителей или географическим регионам, не для которых они были разработаны, без проверки эффективности.