Скоринг «серой зоны»: добавить инновацию и получить результат

За решениями банка об одобрении или отказа по заявке на получение потребительского кредита стоит дорогостоящая и кропотливая работа. В последние несколько лет банки стараются автоматизировать процесс скоринга, внедряя готовые или разрабатывая собственные скоринговые системы. До настоящего момента их вряд ли можно было назвать совершенными: системы оценки кредитных рисков то и дело упускали из виду неприметные, но важные факторы, к тому же – открытым оставался вопрос о том, каких клиентов стоит причислять к «серой зоне», а каких нет. Компания «Финкарта» разобралась в нюансах отбора «серых» заемщиков и предлагает инновацию, способную навсегда изменить подход к скоринговым системам.

Говоря о клиентах так называемой «серой зоны», банкиры имеют в виду физических лиц, чья кредитная история слишком неоднозначна, чтобы банк мог моментально принять решение: отказать ли в получении кредита или одобрить заявку. Для принятия решения по клиентам «белой» и «черной зоны» кредиторам обычно хватает стандартного объема проверяемой скоринговыми системами информации: данных кредитных бюро, государственных информационных систем, сведений, получаемых от работодателя и из социальных сетей. Заемщики «белой зоны» любимы банками; они вносят платежи по кредитам согласно графику и срокам, за ними длинной вереницей ходят кредиторы, но не с претензиями, а с предложениями взять еще один кредит по более низкой ставке. А что же происходит с заемщиками «серой зоны»? Изначально они также добросовестно выполняют свои кредитные обязательства. Затем, по каким-либо причинам, будь то потеря работы или ухудшение финансового положения семьи, клиент перестает выплачивать долг по кредиту и попадает на так называемую «просрочку». У одного физического лица может быть даже несколько «просроченных» кредитов, и сроки просроченной задолженности также могут быть разными: 30, 60, 90 дней и более. Если заемщик попадет на «просрочку» 90+, его «первостепенные» кредиторы (то есть те, кто раньше выдавал крупные кредиты под маленькую процентную ставку) уже вряд ли согласятся и дальше предоставлять ему займы на тех же условиях. Отныне такой заемщик будет являться представителем той самой «серой зоны», и кредитной организации придется потратить много сил и времени, чтобы решить, давать ему кредит или нет. 

Впрочем, где проводить границы зон и кого считать «хорошим», а кого «плохим» заемщиком, зависит от кредитной политики и общей стратегии банка. Банки и кредитные организации самостоятельно определяют желаемую доходность своего кредитного портфеля и устанавливают уровень риска, который они готовы на себя принять. В нынешних экономических условиях (кризис как-никак) все большее число банков и МФО готовы идти навстречу клиентам и более гибко подходить к вопросу о выдаче кредита. Они также не спешат выдавать займы «непроверенным» клиентам, но при этом стремятся сделать «серую зону» как можно более узкой. При анализе кредитной истории клиента банкам необходима дополнительная информация, которую им пока что неоткуда брать. Банк ищет ответы на вопросы: «Укрывался ли человек от контакта с кредитором? Сбрасывал ли он телефонные звонки от кредитора? Давал ли он какие-то обещания (выплатить долг в такой-то временной отрезок), а если давал, то выполнял ли их в срок?

Данные вопросы относятся к анализу поведенческой активности заемщика с просроченной задолженностью и имеют огромное значение при оценке его возможности и дальше брать на себя кредитные обязательства. Демографические данные (пол, возраст, семейное положение, место работы и должность) и сведения о регулярном доходе клиента также играют не последнюю роль, но зачастую дать представление о репутации заемщика может только анализ его поведения и личных качеств. Несомненно, рынок нуждается в информации такого рода, ее наличие может коренным образом изменить методы скоринга.  Внедрив систему анализа поведенческой активности заемщика, банк получит возможность существенно сократить расходы на риск-менеджмент: система автоматически предскажет риски дефолта, а следовательно – банк будет терять меньше активов от невозвратов и просрочек.

Скоринг «серой зоны»  с учетом анализа поведения заемщиков позволяет банку или другой кредитной организации вести более умелую кредитную политику. «Серая зона» будет сужаться: выделив сегменты заемщиков с различным уровнем риска, банк может кредитовать почти всех, но на разных условиях (чем выше риск, тем  больше процентная ставка).

Могут ли данные о поведении заемщика во время «просрочки» вывести его из «серой зоны» обратно в «белую» и позволить дальше свободно получать кредиты? «Конечно, -отвечает президент компании «Финкарта» Александр Морозов, - Но, откровенно говоря, может возникнуть и обратная ситуация. Мы можем предложить банку информацию, которая испортит впечатление о заемщике, но зато оно, по крайней мере, станет более адекватным. Адекватность – как раз то, что сейчас нужно кредитному рынку, банкам нужны гарантии, более точные оценки, проверенные сведения о платежеспособности клиента и его дисциплинированности».