Содержание статьи:
Скоринг (от англ. scoring – счет) – статистический метод оценки банками клиентов, обратившихся за кредитом.
Скоринг банка представляет собой оценку вероятности возврата клиентом заемных средств. Расчет показателя производится с помощью статистического и математического анализа на основе предоставляемых потенциальным заемщиком сведений.
По результатам расчетов клиенту начисляется определенное количество баллов, исходя из которых, банк делает вывод о платежеспособности и надежности претендента на ссуду, определяет условия кредитного соглашения.
Варианты скоринговой оценки
Методика скоринга, признанная одной из успешных систем оценки граждан при выявлении различных вероятностей поведения, применяется не только в работе банковских структур. Существует несколько видов скоринга. В числе основных:
- банковский или кредитный, подразумевающий оценку кредитоспособности обратившегося за ссудой клиента;
- кадровый, позволяющий крупным предприятиям правильно оценить качества кандидата на вакансию, его работоспособность и возможность качественного исполнения предполагаемых обязанностей;
- лид-скоринг (lead-scoring), востребованный маркетологами при определении готовности потребителей к приобретению товаров, предлагаемых продавцом (магазином) и влияющий на необходимость дополнительных мер (реклама, скидочные купоны, акции).
Какие существуют виды скоринга
Разновидности процедуры оценивания клиентов по балльной системе применяются на нескольких этапах кредитования в банке:
- При подаче заявления на получение кредита проводится скоринг заявки (application scoring). Анкетные данные обратившегося гражданина проходят программную обработку, по результатам которой принимается решение о возможности выдачи займа или об отказе в кредитовании.
- В случае определения возможности кредитования следующим шагом служит анализ поведения (behavioral scoring), выявляющий отношение клиента к запрашиваемому займу. По ряду показателей (должность, стаж работы, семейное положение, кредитная история) прогнозируются возможные колебания платежеспособности претендента, устанавливаются лимиты и иные условия выдаваемого кредита.
- Одновременно с иными вариантами анализа проводится оценивание вероятности мошеннического поведения со стороны клиента (fraud scoring) и его настроенности на возврат заемных средств. Выявляется процент ложных данных, содержащихся в предоставленных клиентом сведениях в отношении получаемого дохода, имеющегося в собственности имущества, мотивов обращения за кредитом.
- В отношении заемщиков, попавших в категорию ненадежных клиентов, проводится коллекторский анализ или скоринг взыскания (collection scoring). В результате определяются приоритетные действия банка, направленные на возврат проблемных долгов, и перечень конкретных мер, которые должны быть предприняты в отношении должника (первичное предупреждение, официальное уведомление, передача долга коллекторской службе).
Преимущества и недостатки скоринга для банков
Использование банковскими структурами систем скоринга за счет автоматизации принятия решения позволяет понизить издержки и минимизировать операционный риск невозврата.
Намного сокращается время для обработки кредитных заявок, что делает возможным для банков централизованное проведение собственной кредитной политики и обеспечивает дополнительную защиту организации от мошеннических действий.
Программная оценка отличается беспристрастием, не зависит от личного впечатления сотрудников, непосредственно работающих с клиентом.
К недостаткам методики относится тот факт, что решение основывается на анализе сведений, некоторые из которых предоставляются лишь самим заемщиком. Скоринговые системы для полноценного качественного результата требуют постоянной доработки с учетом изменений странового законодательства и экономической ситуации.
Важно! Попытки, предпринимаемые некоторыми гражданами, с целью получить кредит, обманув компьютерную программу предоставлением ложных сведений, практически всегда обречены на провал. Программный алгоритм содержит различные признаки и схемы мошенничества, а сотрудники службы безопасности банка проверяют соответствие полученных данных фактическим. Обман легко вскроется, а клиент будет занесен в «черный список» неблагонадежных лиц и лишится возможности когда-либо получать займы.