2015-02-14
636
Скоринговая модель оценки кредитоспособности заемщика на сегодняшний день является неотъемлемой частью банковских бизнес-процессов.Она применяется как при кредитовании физических лиц на небольшие суммы, так и при работе с крупными юридическим лицами (в этом случае ее обычно дополняет экспертный анализ).
Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «бывших» заемщиков банк пытается определить, насколько высока вероятность, что потенциальный заемщик вернет (либо не вернет) кредит в срок.[4]
В качестве базы знаний для такой модели может использоваться информация о поведении собственных клиентов: история изменения кредитного портфеля банка, накопленная за время работы, база данных бюро кредитных историй. Первый источник информации широко используется крупными банками, предоставляющими свои услуги на рынке кредитования уже долгое время, такими как Сбербанк или ВТБ24.Таким образом, в данной модели анализа кредитоспособности данные из анкеты заемщика, а также дополнительные сведения, содержащиеся в его кредитной истории заносятся в специальную программу, которая и выносит решение о возможности кредитования клиента.
Важные задачи, решаемые с помощью кредитного скоринга:
· Выявление кредитоспособных клиентов; определение вероятности потери клиентов и формирование стратегии по их сохранению.
· Предсказание будущего поведения существующих должников, что позволяет выделить недобросовестных клиентов, уменьшить вероятность возникновения проблемных ссуд.
· Выбор оптимальных схем поведения для минимизации числа должников.
В целом, система кредитного скоринга имеет ряд преимуществ над другими системами. Это конечно же автоматизация принятия решения о выдаче кредита, сокращение времени обработки заявлений, помощь в отслеживании ситуаций по счетам, что полезно для систем раннего предупреждения.
Однако, есть и недостатки. Например, хорошо подготовленный клиент может предоставить данные о себе так, что практически гарантировано получит кредит. Поэтому возможны случаи мошенничества. К тому же классификация выборки производится только на клиентах, которым дали кредит, при этом отсутствует возможность узнать поведение клиентов, которым в кредите было отказано.
