Скоринговые модели как средство управления кредитными рисками в российских банках

УДК 336.77

СКОРИНГОВЫЕ МОДЕЛИ КАК СРЕДСТВО УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМИ РИСКАМИ В РОССИЙСКИХ БАНКАХ

© Данилович В. Ю., Курганская Г. С., 2017

Иркутский государственный университет, г. Иркутск

В данной статье авторами были проанализированы скоринговые системы, как средства управления рисками, кроме того в статье были описаны история появления скоринга, факторы кредитных рисков и актуальные для Российских банков подходы и методы управления кредитными рисками.

Ключевые слова: банк, кредит, скоринг, ссуда, риски, управление рисками, скоринговые системы, факторы кредитных рисков.

Банки в наше время играют огромную роль. Банк это финансово-кредитная организация, предоставляющая услуги финансового характера населению. Банк можно назвать посредником между теми, у кого есть деньги, и теми, кто в них нуждается. Локомотивный продукт практически любого банка - кредит, а основным источником дохода являются проценты по кредиту, которые выплачивают заемщики, взяв на себя кредитные обязательства. Однако многие банки терпят убытки, в первую очередь из-за невозврата кредитов [1]. Для того чтобы минимизировать кредитные риски и отгородить себя от возможных потерь, банки используют так называемую скоринговую систему. В большом потоке

кредитных заявок банки стараются отбросить наименее привлекательных и рискованных заемщиков, чтобы уделить время наиболее интересным заявкам. Банки автоматизировали систему управления рисками посредством скоринговой модели. Скоринг произошел от английского слова «Score», что в переводе означает счет. Скоринговая система начисляет баллы в своей анкете, которую разработали оценщики кредитных рисков, и рассчитывает кредитоспособность клиента. Проблема скоринга, довольно, актуальна в банковской системе, ведь данная модель является основным индикатором оценки риска при принятии кредитного решения. Однако такие решения не всегда идеальны, так как система принимает

29 Бизнес-образование в экономике знаний

№ 1 • 2017

решения, которые могут не соответствовать действительному положению дел, из-за чего банк может выдать кредит неплатежеспособному клиенту или наоборот не выдать хорошему заемщику [4]. Скоринг — это система оценки заемщиков, которая основана на математико-статистических методах. Цель скоринга — это оценить уровень платежеспособности клиента по некоторым факторам и отобрать потенциальных заемщиков. Кредитные менеджер, во время собеседования с заемщиком, собирает максимум информации о нем, после чего скоринговая система обрабатывает информацию, начисляя баллы за каждый благоприятный фактор [6].

Самая первая скоринговая модель появилась в банках США, когда, во время Второй мировой войны, практически все кредитные инспекторы были призваны защищать родину. По просьбе банков и других кредитных организаций, перед уходом, кредитные аналитики разработали модель для принятия решений о выдаче кредита. Этой моделью смогли воспользоваться даже неспециалисты. Следующий шаг в развитии скоринга — это консалтинговая компания Fair Issac Corporation (FIC), которая занималась развитием скоринговых моделей. Сегодня FIC продолжает разрабатывать скоринговые системы для банков. А используемая шкала FICO (Таблица 1), которую создала компания FIC, применяется в большинстве банков США. Во внимание принимаются следующие составляющие: качество кредитной истории, наличие и размер текущих долгов, длительность отношений с кредиторами, соотношение количества поданных заявок и выданных кредитов, типы выданных кредитов [9].

Таблица 1. Шкала FICO — показатель качества

заемщика [11]

Баллы Описание

750+ Отличный кредитный балл. Заемщику выдается кредит на самых выгодных условиях

700-750 Хороший кредитный балл. Нет проблем с выдачей кредита. Заемщик получает кредит под хороший процент.

640-700 Средний кредитный балл. Банк может выдать заемщику кредит, но на не очень выгодных условиях. Также вероятен отказ банка.

580-640 Слабый кредитный балл. Долгий процесс принятия решения о выдаче кредита заемщику и высокие процентные ставки

Меньше 580 Плохой кредитный балл. Отказ Банка в выдаче кредита заемщику.

Существуют в Америке и другие скоринговые системы, к примеру: система оценки кредитных

рисков NextGen; конкурирующая с FICO система VantageScore, для создания которой объединились три крупнейших бюро кредитных историй (БКИ) США — Equifax, Experian и TransUnion; система CE Score, доступная заемщикам бесплатно, однако платная для банков. Тем не менее, на долю FICO приходится примерно 60 % американского кредитного рынка.

На развитие скоринга повлияло еще два фактора. В США был принят закон, о равных возможностях получения кредита, который обязал банки рассматривать все заявки (борьба с расовой дискриминацией). Следующий фактор — это развитие информационных технологий, которые могли обрабатывать большой количество поступающих кредитных заявок [9]. Скоринговые системы делятся на несколько видов, самые популярные из них:

• Скоринг на основании кредитной истории учитывает кредитную историю потенциального заемщика (ссуды различных банков, просрочки (если они есть), попытки взять ссуду у банка, наличие кредитных карт). Главный недостаток такого подхода очевиден. Выборка классифицируется только по клиентам, которым уже давали кредит. Оставалось неизвестным, как повели бы себя те клиенты, которым было отказано в кредите или которые за ним даже не обращались

[9].

• Социо-демографический скоринг — это оценка заемщика на основании таких показателей как возрастной и половой признак, семейное положение, наличие иждивенцев, стаж работы, профессия. Так же скоринг учитывает уровень заработной платы, обычно, за последний год [9].

Кредитный менеджер проводит собеседование и анкетирование с потенциальным заемщиком, после чего вносит данные в программу. На основании этих данных скоринговая система присваивает баллы за каждый фактор, а в конце процедуры относит заемщика к определенной «группе риска» и дает заключение о возможности предоставления кредита. Несмотря на скоринговую систему, в каждом банке существует собственная система оценки потенциальных заемщиков. Например, есть определенные пороги по уровню заработной платы, если значение ниже поставленного порога, клиент получает отказ банка еще на уровне прескоринга. В условиях кризиса, для минимизации финансовых рисков некоторые банки ввели мораторий на выдачу ссуды неработающим пенсионерам, чей доход потенциально не сможет обеспечить полного погашения кредита. Помимо этого, сотрудники могу визуально оценивать потенциального контрагента, чье девиантное или даже неадекватное поведение или неприемлемый внешний вид может стать преградой к получению ссуды. После всех, вышеизложенных методов оценки, заявка должна пройти этап андеррайтинга и получить одобрение у департамента анализа рисков и службы

безопасности. В случае, если все этапы пройдены, это еще не гарантия получения кредита. В условиях нестабильной экономики в регионах, внутренний контроль имеет право отказать клиенту, однако оформление страхового договора, дает высокие шансы на успех заемщика [2].

Управление кредитными рисками занимает отдельное место в эффективном менеджменте любого банка. Под кредитным риском подразумевается невыполнение контрагентом своих кредитных обязательств по тем или иным причинам. Наиболее распространенный кредитный риск — дефолт заемщика, когда контрагент не выполняет обязательства перед банком по возврату денежных средств согласно условиям кредитного соглашения в силу экономической неспособности или нежелания. Факторы кредитного риска носят как внешний характер, так и внутренний. Внешние факторы связаны с возможностью реализации кредитного риска из-за неспособности заемщика погасить задолженность перед банком. В то время как, внутренние факторы связаны с ошибками кредитных менеджеров, департамента анализа рисков или других сотрудников, которые были допущены в ходе оформления заявки или оценки заемщика [3].

Таблица 2.Внутренние факторы кредитного риска _[3]

Внутренние факторы

Факторы, связанные с деятельностью заемщика

Факторы, связанные с деятельностью банка-кредитора

Характеристика кредитного риска

факторов

• Содержание и условия коммерческой деятельности заемщика

• Кредитоспособность заемщика

• Уровень менеджмента заемщика

• Репутация заемщика

• Банкротство заемщика

• Мошенничество со стороны заемщика

• Адекватность выбора кредитной политики

• Структура кредитного портфеля

• Квалификация персонала

• Ошибочные действия кредитных работников

• Качество технологий

• Тип рыночной стратегии

• Способность разрабатывать и продвигать новые кредитные продукты

Проблема кредитного скоринга в России довольно актуальна на сегодня. У каждого банка своя кредитная политика, но общая задача — минимизировать риски при выдаче кредитов.

Сейчас банки, в основном, выбирают консервативную политику, что, на наш взгляд, является правильным решением, особенно после кризиса 2008 года, когда в США ипотечные менеджеры выдавали ссуду практически всем подряд. В российской практике существует два основных подхода оценки риска кредитования, которые, обычно, применяются в сочетании друг с другом[10]:

• Субъективное заключение кредитных менеджеров

• Автоматизированные системы скоринга.

Основной задачей этих двух подходов является

выяснение вероятности возврата кредита контрагентом. В России скоринговые системы, в большей степени, используются для оценки рисков при кредитовании физических лиц, чем юридических. Автор отмечает, что это связано, прежде всего, с трудностью оценки финансового состояния компаний, так как все компании разные по своей деятельности, работают в разных секторах, и у каждой компания разные масштабы. Для определения рисков кредитования юридических лиц, помимо скоринговых систем, используется мониторинг финансового состояния компании путем оценки стоимости бизнеса и его активов [10]. Для розничного кредитования все намного проще, так как потенциальные заемщики сегментируются на «хороших» и «плохих». В России банки стали использовать скоринговые модели в начале нового века. С высокой конкуренцией и активным развитием потребительского кредитования, без скоринговых систем, банкам невозможно будет конкурировать на рынке [5]. Кредитный скоринг подразделяется на несколько типов. Далее мы рассмотрим, какие типы актуальны для Российских банков, а какие нет.

• Application-скоринг. Application-скоринг — оценка кредитоспособности заемщиков для получения банковской ссуды. Вопрос оценки потенциального заемщика на стадии получения кредита стоит для российских банков довольно остро. Специалисты отмечают, что доля просрочки достигает 8,3 % и продолжает расти. Таким образом, можно сказать, Application-скоринг наиболее актуальный тип скоринга для России [8] .

• Collection-скоринга. В последнее время российские банки отмечают необходимость увеличить использование Collection-скоринга. Этот тип скоринга помогает проводить планомерную работу с просроченной задолженностью до момента ее передачи в коллекторский отдел. Опыт показывает, что значительную часть задолженности в ходе этой работы удается ликвидировать [8].

• Behavioral-скоринг. Behavioral-скоринг — это оценка динамики состояния кредитного счета заемщика. Такая модель может спрогнозировать изменения платежеспособности контрагента на основании различных факторов. Поведенческий

31 Бизнес-образование в экономике знаний

№ 1 • 2017

скоринг позволяет определить оптимальные для заемщика сроки погашения, суммы и лимиты, однако, к сожалению, такой тип скоринга используется только в крупных государственных банках, таких как Сбербанк, ВТБ, Россельхозбанк [8].

• Fraud-скоринг. Совместно с

вышеописанными типами скоринга и службой безопасности, банки используют Fraud-скоринг, который позволяет определить вероятность мошеннических действий со стороны клиента [8].

В заключение, хочется отметить, что с развитием информационных технологий и появлением автоматизированных скоринговых систем, процесс принятия решений о выдаче кредита стал намного удобнее, безопаснее и быстрее. В условиях конкурентной борьбы на рынке кредитования невозможно представить банк, который не использовал бы скоринговые системы и другие методы управления кредитными рисками. В настоящее время, повышенный спрос заемщиков на кредиты обязывает банки использования политики управления кредитными рисками [7]. Всякий риск — это вероятность, как благоприятного, так и негативного исхода. Чтобы не потерпеть убытки банкам необходимо минимизировать риски, а скоринговые системы позволяют сделать это.

1. Голубев А. А. Финансы и кредит: Учеб. Пособие /

A. А. Голубев, Н. П. Гаврилов, - СПб.: СПб ГУИТМО, 2006. — 95 с.

2. Ермаков С. Л. Работа коммерческого банка по кредитованию заёмщиков: Методические рекомендации / С. Л. Ермаков, - М.: Алес, 2005. - 145 с.

3. Митрофанова К. Б. Понятие кредитного риска и факторы, на него влияющие / К. Б. Митрофанова // Молодой ученый. — 2015. — № 2. — С. 284-288.

4. Тен В. В. Проблемы анализа кредитоспособности заемщика / В. В. Тен //Банковское дело. - 2006. - № 3.

5. Черкашенко В. Н. Этот «загадочный» скоринг /

B. Н. Черкашенко // Банковское дело- 2006. - № 3.

6. Кредитный скоринг, оценка заемщика, балы, рейтинги [Электронный ресурс] // - справ.-информ. портал. - Электрон. дан. - М., 2016. - URL: http://aUcred.ru/articles/kreditnyj_skoring.html

7. Кредитный скоринг: реальные возможности [Электронный ресурс] / А. Коптелов // - Статья: справ.-информ. портал. - Электрон. дан. - М., 2015. - URL: http://www.cnews.ru/articles/kreditnyy_skoring_realnye_voz mozhnosti

8. Национальные особенности кредитного скоринга [Электронный ресурс] / В. А. Клапчук // Журнал -Электрон. дан. - М., 2014. - URL: http://www.factoringpro.ru/index.php/credit-scoring-statya/407-skoring-vibor

9. Скоринг как метод оценки кредитного риска [Электронный ресурс] // Статья - Электрон. дан. - М., 2002. - URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/banks/scoring.shtml

10. Управление кредитными рисками [Электронный ресурс] // Статья - Электрон. дан. - М., 2005. - URL: http://www.cfin.ru/fmanalysis/banks/kreditrisks_management .shtml

11. What is a Good Credit Score Rating? [Электронный ресурс] // - Электрон. дан. - М., 2016. - URL: http://www.moolanomy.com/1805/what-is-a-good-credit-score/

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Голубев А. А. Финансы и кредит: Учеб. Пособие / А. А. Голубев, Н. П. Гаврилов, - СПб. : СПб ГУИТМО, 2006. — 95 с.

Ермаков С. Л. Работа коммерческого банка по кредитованию заёмщиков: Методические рекомендации / С. Л. Ермаков, - М.: Алес, 2005. -145 с.

Митрофанова К. Б. Понятие кредитного риска и факторы, на него влияющие / К. Б. Митрофанова // Молодой ученый. — 2015. — № 2. — С. 284-288.

Тен В. В. Проблемы анализа

кредитоспособности заемщика / В. В. Тен //Банковское дело. - 2006. - № 3.

Черкашенко В. Н. Этот «загадочный» скоринг / В. Н. Черкашенко // Банковское дело- 2006. - № 3.

Кредитный скоринг, оценка заемщика, балы, рейтинги [Электронный ресурс] // - справ.-информ. портал. - Электрон. дан. - М., 2016. - URL: http://aUcred.ru/articles/kreditnyj_skoring.html

Кредитный скоринг: реальные возможности [Электронный ресурс] / А. Коптелов // - Статья: справ.-информ. портал. - Электрон. дан. - М., 2015.

- URL: http://www.cnews.ru/articles/kreditnyy_skoring_realny e_vozmozhnosti

Национальные особенности кредитного скоринга [Электронный ресурс] / В. А. Клапчук // Журнал - Электрон. дан. - М., 2014. - URL: http://www.factoringpro.ru/index.php/credit-scoring-statya/407-skoring-vibor

Скоринг как метод оценки кредитного риска [Электронный ресурс] // Статья - Электрон. дан. -М., 2002. - URL:

http://www.cfin.ru/finanalysis/banks/scoring.shtml

Управление кредитными рисками [Электронный ресурс] // Статья - Электрон. дан. - М., 2005. -URL:

http://www.cfin.ru/finanalysis/banks/kreditrisks_mana gement.shtml

What is a Good Credit Score Rating? [Электронный ресурс] // - Электрон. дан. - М., 2016.

- URL: http://www.moolanomy.com/1805/what-is-a-good-credit-score/

Scoring models as a way of credit risk management in Russian banks.

© Danilovich V., Kurganskaya G., 2017

In this article, the authors analyzed the scoring system, as a way of risk management, in addition, in this article, the authors also described the history of the emergence of

scoring, credit risks factors and topical approaches and methods of credit risk management for Russian banks.

Keywords: bank, credit scoring, credit risks, risk management, scoring system, credit risk factors.