+7 (499)  Доб. 448Москва и область +7 (812)  Доб. 773Санкт-Петербург и область

Как выглядит скоритнг в банке

Получите бесплатную консультацию прямо сейчас:
+7 (499)  Доб. 448Москва и область +7 (812)  Доб. 773Санкт-Петербург и область
Как выглядит скоритнг в банке

Принимая решение о выдаче кредита, банки анализируют большое количество источников информации, в первую очередь данные бюро кредитных историй, рассказывает член правления, директор по управлению рисками Почта Банка Святослав Емельянов. Помимо данных БКИ для проверки надежности и платежеспособности клиента используют базу данных Федеральной службы судебных приставов, внутреннюю статистику если клиент уже работал с этим банком , а также информацию, которую человек оставляет в заявке на кредит. Очевидно, что чем больше источников информации, тем более точно работает скоринговая модель, объясняют в пресс-службе Тинькофф Банка. Так что в качестве дополнительного инструмента банки прибегают и к анализу доступных открытых источников, среди которых профили клиентов в социальных сетях. Правда, удельный вес скоринга социальных сетей в общей оценке платежеспособности клиента минимален, уточняет Святослав Емельянов. На российском рынке уже есть банки, уделяющие значительное внимание социальным сетям.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Что такое Скоринг?

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему - обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

Содержание:

Очки для заемщика

Банкиры переходят от формальной оценки заемщика к прогнозированию и рисованию психологических портретов. Эффективная оценка кредитоспособности частных лиц позволит банкам решить главную проблему потребительского кредитования — неизбежность высокой кредитной ставки. Повсеместное внедрение методики балльной скоринговой оценки позволяет составить о заемщике лишь приблизительное представление, потому банки и не рискуют снижать ставки. Банковской рознице нужны более тонкие и точные механизмы оценки.

И рынок уже предлагает целый арсенал методик: нейронные сети, генетические алгоритмы, методы правдоподобных рассуждений и др. У банковских кредитов наконец появился потребитель. Эксперты считают таковыми людей с доходом свыше долларов в месяц. Только по официальной статистике, в Москве и области таких более 1,5 млн, в Петербурге — около тыс. В среднем потенциал рынка кредитования оценивается сейчас в несколько миллиардов долларов в год. Причем велика потребность именно в экспресс-кредитах.

Но спрос на быстрые кредиты был столь велик, что клиенты соглашались оплачивать и такую ставку. За последние полгода о внедрении у себя скоринговых продуктов заявили сразу несколько банков.

Из истории Кредитный скоринг получил распространение в США более полувека назад в форме процедуры балльной оценки соискателей кредита по скоринговым картам. В условиях дефицита специалистов по розничному кредитованию кредитный скоринг должен был стать, таким образом, суррогатом опыта кредитных офицеров.

Внешне все выглядело просто. Соискатель сообщал о себе сведения: возраст, доход, профессия, стаж работы, наличие имущества и т. А кредитный офицер банка определял баллы по специальной таблице — скоринговой карте.

Каждому значению показателя выставлялся свой балл, например, возраст от 35 до 42 лет — 83 балла, доход от 30 до 40 тыс. В зависимости от количества набранных скоринг-баллов по таблице же рассчитывался максимальный размер ссуды, которую банк был готов предоставить заемщику. Поскольку подсчет баллов в скоринговой таблице — чисто техническая процедура, его можно было поручить сотруднику банка, не имеющему большого опыта в розничном кредитовании.

В последние 30 лет скоринговые карты как инструменты поддержки принятия решений при выдаче кредита стали широко использоваться в банках, а фирмы, специализирующиеся на составлении скоринговых карт, получили устойчивую нишу на рынке.

Карты старые лягут, как веер Специализированные фирмы, составляющие по заказу банков скоринговые карты, появились на рынке благодаря тому, что разработка карт базируется на статистической обработке больших массивов исторических данных о кредитных прецедентах погашенных и непогашенных кредитах.

Многие банки в то время не были готовы к самостоятельному выполнению такой процедуры ни технически, ни методически, ни информационно. Скоринговые карты составляются для конкретных кредитных продуктов и задач анализа Application-Behavioral-Collection Scoring и имеют ограниченный срок применения. Длительность периода актуальности скоринговой карты зависит от характера и масштаба изменений в экономике и может варьироваться от года до нескольких лет. На Западе эта проблема была решена в основном засчет создания кредитных бюро, получивших законодательную базу для сбора и использования таких данных.

И именно кредитные бюро стали главными заказчиками технологий скоринговых карт. Сейчас западные банки располагают мощной вычислительной техникой и нужным объемом кредитных историй.

Любому банку по силам внедрить собственную систему кредитного скоринга и самостоятельно осуществлять расчеты скоринговых карт. Прямой расчет показывает, что суммарные издержки при этом могут быть существенно ниже, чем в случае регулярной покупки скоринговых карт у внешних разработчиков.

По оценкам компании SAS, cтоимость покупки скоринговой карты для одного кредитного продукта варьируется у лидеров рынка скоринговых услуг от 40 до 60 тыс. При среднем сроке актуальности скоринговой карты в два года банк затратит в течение пяти лет как минимум тыс. С учетом того, что кредитное предложение банка базируется обычно на 5—10 таких продуктах, стоимость приобретения скоринговых карт может значительно превысить стоимость внедрения и сопровождения собственной системы кредитного скоринга.

Кроме того, за последнее время методы скоринга существенно развились. Хотя скоринговые карты продолжают широко использоваться в банках, они рассматриваются теперь лишь как один из возможных подходов к оценке кредитного риска и одна из возможных моделей кредитного скоринга.

В современный арсенал методов кредитного скоринга входят инструменты предиктивного анализа prediction — прогноз, предсказание. Это регрессия, деревья классификации деревья решений , нейронные сети, генетические алгоритмы, методы правдоподобных рассуждений и другие методы data mining.

Наиболее популярными сегодня являются три основных подхода к скорингу: с использованием логистической регрессии, дерева классификации и нейронной сети. Основное различие между этими тремя методами заключается в подходах к способам сегментации прецедентов обучающей выборки. Например, одно из самых известных западных решений на рынке — SAS Credit Scoring Solution — использует все три метода.

Идентификация заемщика Понятно, что банки остро нуждаются в усредненном портрете идеального заемщика, на сравнении с которым и строится модель оценки клиента. Именно такой усредненный портрет и выстраивается в скоринговой карте, поскольку каждый раз оценивается не одно качество, а их совокупность. Скоринг выделяет те характеристики клиента, по которым можно определить, надежен или не надежен клиент. То есть люди какого социального статуса, профессии, семейного положения всегда и исправно возвращали кредиты в срок, с кем возникали проблемы, а кто оказывался мошенником или недобросовестным заемщиком.

Поэтому обычно банк интересуется возрастом клиента, семейным положением, количеством иждивенцев, профессией, местом работы и стажем работы на последнем месте, доходом, стоимостью жилья, наличием телефона и т. Очевидно, что объективно проверить можно только несколько пунктов из всей анкеты, касающихся возраста, семейного положения, места регистрации, — все это указано в паспорте. Остальные данные могут как соответствовать действительности, так и быть преувеличены преуменьшены заемщиком. Вот почему вопросы часто имеют перекрестный характер, позволяя банку вычислить несоответствие.

Имея математическую формулу и численное выражение той или иной характеристики клиента, банк в состоянии быстро принять решение о выдаче кредита, избежав длительных проверок и уточнений данных анкеты, ведь основанные на математических моделях системы являются более действенными и надежными. Клиент заполняет стандартную анкету, а компьютер, оценивая ответы, выставляет баллы, которые определяют, выдать ли кредит и на какую сумму. При этом подобное решение будет достаточно беспристрастным — выбирает не человек, а компьютер.

Программа должна быть составлена таким образом, чтобы суметь не только оценить клиента в его нынешнем положении, но и предположить, как он станет действовать в случае возникновения каких-либо проблем.

Человек востребованной на рынке специальности, с хорошим образованием сумеет быстро найти работу, тогда как обладатель хорошего дохода, но редкой профессии может на некоторое время остаться без заработка.

Чтобы обеспечить максимальную точность скоринговых систем, банки прибегают к дифференциации потенциальных заемщиков. Большинство банков, которые сейчас задействуют скоринг, использовали в качестве основы для его создания западные решения или модели. Но, по словам советника генерального директора Сибакадембанка Андрея Бекарева, в реальной российской ситуации формализованные программы скоринг-оценки заемщиков могут просто не работать.

Формализованная же программа скоринг-оценки такие характеристики не оценивает. Проблема постоянного совершенствования систем скоринга актуальна для банков и в том контексте, чтобы они позволяли достаточно оперативно корректировать критерии оценки заемщиков.

Со временем банки и страховые компании будут все более и более детализовать данные по потенциальным заемщикам. В такой ситуации для определения кредитонадежности клиента система скоринга, по его мнению, должна обрабатывать информацию с наибольшей степенью детализации.

Тогда в анкетах можно будет встретить вопросы: в какую сторону выходят окна квартиры, какие номера у машины.

Схема может быть усложнена засчет проверки достоверности тех или иных сведений скажем, о наличии автомобиля.

На основе сформированного отчета представитель банка заключает кредитный договор на определенную сумму или же отказывает в предоставлении займа и заносит в систему данные, также подтверждая их распечаткой сопутствующих документов.

Большинство скоринговых систем сейчас могут работать и в составе систем дистанционного обслуживания клиентов. Например, терминалы кредитных работников RS-Loans могут работать через удаленное соединение, при этом используется единая база данных банка.

Однако возможен и такой вариант: представитель банка заполняет анкету и пересылает ее в режиме безопасного соединения напрямую или, например, через интернет на сервер с базой данных RS-Loans, где обработчик событий автоматически загружает ее, формируя соответствующие отчеты и документы, полностью готовые к обратной пересылке представителю в торговой точке.

Скоринговая модель может быть также создана на основе хранилища данных, действующего в банке. Такого рода механизм, по ее мнению, может быть реализован в рамках современных АБС с помощью специализированных настроек без использования дорогостоящих западных скоринговых продуктов.

Заглянуть в душу Отдельная проблема скоринга — мошенники. Самый распространенный механизм — организация специальных групп лжезаемщиков, формально соответствующих требованиям банка по проверяемым характеристикам и обученных правильно отвечать на те вопросы анкеты, которые банк проверить не может. Не защищает скоринг и от заемщиков, сообщающих о себе частично недостоверные данные, — причем не для того, чтобы обмануть банк, а просто не умея рассчитать свои финансовые возможности.

Поэтому, соглашаются эксперты, самое важное — собрать о заемщике не формальные данные, а составить его психологический портрет. Но тут уже никакая, даже самая совершенная балльная система оценки не поможет. Поэтому по кредитам, получаемым по скоринговой системе а это чаще всего потребительские экспресс-кредиты, оформляемые непосредственно на месте продажи товара , и процент выше, и сроки короче.

Так, перекрывая свои риски, банк перекладывает часть ответственности за невозвращенные кредиты на плечи добропорядочных заемщиков. Но все равно риск невозврата остается, и практически повсеместно он перекладывается на плечи заемщиков: банкиры повышают проценты по кредитам.

И обычно чем быстрее выдается кредит и соответственно меньше данных проверяется, тем выше процентная ставка. Единственный выход из замкнутого круга — развитие кредитных бюро.

Макроэкономика Регулирование Стратегии Управление. Банкоматы, терминалы Переводы, pp платежи Пластиковые карты Платежные системы. О разном. Банки России Рейтинг банков Отозванные лицензии. Мероприятия Организаторы Условия. Что нового в мобильном банкинге?

Еженедельные обзоры. Главная Публикации Банки рисуют зеркало души. Сейчас на главной. Ложь, большая ложь и статистика. Почему Росстат часто меняет свои данные? Убийцы страхования.

Когда в России можно будет получить страховку за 30 секунд. Разбор Банки. Пока не все дома. Когда наступит правильный момент для покупки жилья в ипотеку? Биометрия, день пятисотый.

Где открыть счет с помощью лица? Уязвимое киберпространство, или Что надо знать, чтобы правильно обезопаситься от киберугроз. Как клиенты банков выжимают максимум из программ лояльности.

Скоринг заемщика в условиях кризиса

Сегодня все чаще из уст банковских работников при аргументации отказов в выдаче кредита доносится слово "скоринг". Давайте будем разбираться вместе. Итак, скоринг — это балльная система оценки клиентов, базирующаяся на статистических методах. Как правило, такая система компьютеризирована, поэтому оценка осуществляется автоматически.

Кредит, кредитная история, кредитное бюро, кредитный скоринг, скоринговый балл, система кредитного скоринга. До термина "скоринг" все вроде бы понятно.

Рассказываем на примере скоринговой модели FICO. Скоринг FICO выдает результаты в диапазоне от до баллов. Заемщики со скорингом выше баллов, как правило, за помощью к кредитному брокеру не обращаются. Рассчитать кредитный скоринг. Таким образом, чем выше скоринг, тем ниже шансы, что заемщик выйдет на дефолт.

Кредитный скоринг

Актуальная задача, которая стоит перед банком, рассматривающим заявку на кредит, — убедиться в возможности и желании клиента вовремя возвратить полученные средства. Один из инструментов, помогающих получить максимально объективную оценку возникающих рисков — кредитный скоринг. Суть метода состоит в сборе и обработке статистической информации о заемщиках банка. Оценка производится примерно по двадцати критериям. Среди них могут быть:. Каждый фактор имеет свой удельный вес в оценке данных заемщика. Если говорить упрощенно, например, по статистике, имеющейся в распоряжении банка, люди с высоким уровнем образования более дисциплинированы в отношении своих кредитных обязательств. Значит, наличие солидного диплома повысит шансы претендента на кредит. Создается сложная математическая модель, занося в которую данные заявителя, на выходе можно получить количество баллов, оценивающих его надежность. Кредитный скоринг — это оценка заемщика на основании анализа его кредитной истории.

Скоринг: решение о выдаче кредитки принимает компьютер?

Существует несколько видов скоринга. Понимание работы некоторых нужно лишь узким банковским специалистам. В этой статье речь пойдет только о тех, которые задействованы при принятии решения о выдаче или невыдаче займа: кредитном скоринге и скоринге мошенничества. Кредитный скоринг — это автоматическая бальная система оценки заемщика. Каждый клиент банка проходит анкетирование — оставляет о себе подробные данные.

Банкиры переходят от формальной оценки заемщика к прогнозированию и рисованию психологических портретов. Эффективная оценка кредитоспособности частных лиц позволит банкам решить главную проблему потребительского кредитования — неизбежность высокой кредитной ставки.

Если вам необходимо получить адекватную оценку своих шансов на кредит, но вы не хотите разбираться в условных обозначениях кредитной истории, вы можете использовать скоринг. Он укажет, как вас оценят в банке и какой кредит дадут, если кредитование возможно в принципе. Скоринг — это формула, в которую банки подставляют ваши данные, чтобы понять, насколько велика вероятность, что вы возьмете деньги не вернете их в срок.

Скоринговая система, ее уязвимость и перспектива развития в российских финансовых системах

Вы удивитесь, но во многих случаях особенно если речь идет о так называемых мгновенных кредитах , когда вы получаете карту буквально за 15 минут решение по кредиту принимает на человек, а система. Она получила название скоринг от англ. Поговаривают, что скоринг впервые был изобретен в США в х годах прошлого века, когда в разгаре была война.

Скоринговый балл представляет собой числовое выражение кредитоспособности физического лица, а также его благонадежности как клиента банка. Когда вы заполняете анкету на сайте кредитной организации или устно отвечаете на вопросы банковского служащего о своем благосостоянии, вы предоставляете сведения, на основе которых в будущем будет принято решение о предоставлении кредита. Для корректного подсчета скорингового балла банки используют так называемые скоринг-системы. Данное программное обеспечение разрабатывается сотрудниками организации, специализирующейся на скоринговой оценке. Чтобы корректно высчитать скоринг-балл, системе необходимо получить ряд данных о потенциальном заемщике. К ним относятся:.

Что банки пытаются узнать у клиентов при помощи психологических тестов

.

В статье рассмотрена скоринговая система кредитоспособности заемщика. Ключевые слова: банк, кредит, оценка кредитоспособности, скоринговая система, В первом случае модель выглядит следующим образом: S = Al +.

.

.

.

.

.

.

.

Получите бесплатную консультацию прямо сейчас:
+7 (499)  Доб. 448Москва и область +7 (812)  Доб. 773Санкт-Петербург и область
Комментарии 3
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. vaworlates1977

    Игорь хотел оформить кредит на новый телевизор, но скоринг банка выглядит более солидно, чем ваша соседка-учительница, а банк будет думать.

  2. Ангелина П.

    Повышение доходности кредитных операций непосредственно связано с качеством оценки кредитного риска.

  3. merriowallxe1981

    Шансы на дефолт

© 2020 fermamoscow.ru