Модель скоринга, применяемая в томском филиале оао «Альфа-Банк», ее достоинства и недостатки

Скоринговая система представляет собой решение, построенное на базе аналитической платформы и web-технологий, автоматизирующее всю последовательность действий от получения заявки на кредит в удаленной торговой точке до принятия решения о его выдаче и формировании необходимого пакета документов. При этом в процессе задействованы все звенья – специалист по продажам кредитных продуктов в торговой точке, служба безопасности, старший кредитный специалист, адаптируемая скоринговая модель, используемая автоматизированная банковская система (АБС).

Скоринговая система состоит из нескольких частей:

• бэк- и фронт-офис удаленных рабочих мест;

• схема документооборота (последовательности прохождения анкет через службы банка);

• база данных, содержащая информацию о заемщиках и истории принятия решений по ним;

• генератор кредитных историй;

• система скоринга и аналитической отчетности;

• модуль интеграции с АБС.

Бэк-офис и фронт-офис представляют собой автоматизированные рабочие места операторов ввода заявок и лиц, участвующих в принятии решений о выдаче кредита. Оперативная работа пользователей с системой происходит при помощи единого веб-интерфейса. К пользователям системы кредитного скоринга в ОАО «Альфа-Банк» относятся:

• специалист по продажам кредитных продуктов в торговой точке. Он вводит данные из анкеты заемщика в стандартную форму, которая автоматически генерируется на стороне сервера;

• сотрудник службы экономической безопасности (СЭБ);

- сотрудник кредитного отдела (старший кредитный специалист).

Отличие веб-формы сотрудника СЭБ от сотрудника кредитного отдела заключается в различии информации из анкеты заемщика, которая используется для принятия решения по заемщику. Так, для верификации заемщика службой безопасности необходима информация о номерах документов, регистрации, месте работы и пр. Кредитного инспектора интересует социальный портрет: уровень доходов, семейное положение, образование, и т.д., а так же результат скоринговой модели.

Вся информация о поступающих заявках собирается в оперативной базе данных. Прохождение анкеты на каждом шаге протоколируется с помощью специальных статусов анкеты. Статусы упорядочиваются в соответствии со схемой прохождения анкет.

В большинстве случаев предпочтительно создание хранилища данных, в котором содержится консолидированная информация по заявкам с анкетами заемщиков, истории принятия решений по выданным кредитам, погашениям кредитов. Это позволит сосредоточить информацию о потребительском кредитовании в едином источнике и снизить нагрузку на оперативную базу данных.

В хранилище данных может накапливаться статистическая информация макроэкономического характера об уровне жизни в регионе, средней заработной плате, прожиточном минимуме и т.д. с целью повышения качества скоринговых моделей.

В разных странах набор характеристик, описывающих заемщиков, и их относительный вес в оценке кредитного риска различаются, как различны экономические условия жизни и национальный менталитет. Поэтому нельзя автоматически переносить модель из одной страны в другую. В российских условиях параметры одного региона не переносимы на ситуацию другого региона, на его уровни зарплат и рисков. Более того, не дает эффекта даже перенос скоринговой модели из одного банка в другой, поскольку клиентская база каждого банка имеет свои особенности. Все параметры и количественные характеристики, используемые в скоринговых схемах ОАО «Альфа-Банк» базируются на массивах информации, сформированных по итогам кредитования прошлых лет.

Методология построения кредитной скоринговой системы ОАО «Альфа-Банк» основана на анализе специфики деятельности банка. При этом учитываются как группы клиентов (отраслевая и региональная принадлежность и др.), так и кредитные продукты банка для физических лиц. Исходя из потребностей банка в развитии бизнеса и имеющихся данных, были разработаны и внедрены в промышленную среду скоринговые модели, основанные на экспертных знаниях банковского менеджмента, на статистических данных, на учете макроэкономических данных о социально-экономическом развитии региона и отраслей.

Для построения скоринговой системы используются следующие типы данных:

1. Макроэкономические данные, представляющие собой статистическую информацию по социально-экономическому развитию томского региона.

2. Статистические данные предприятий томского региона с тем, чтобы включить в модель скоринга информацию о принадлежности заемщика к определенному сектору экономики для повышения точности оценки.

3. Анкетные данные по всем имеющимся заемщикам банка в разрезе возвратов и невозвратов долга, а также по просроченным выплатам процентов и основной суммы долга. Состав анкетных данных, необходимых для работы модели, определяется после предварительного анализа.

4. Экспертные знания банковского менеджмента по каждому из типов кредитных продуктов банка.

Исходными данными для оценки заемщика являются: демографические данные (в частности, возраст, продолжительность проживания в определенном регионе, стаж работы, почтовый индекс, семейное положение), имущественное положение клиента (сведения о наличии собственной квартиры, машины), среднемесячный доход клиента, сведения, отражающие уже существующие отношения между клиентом и банком (обращался ли клиент ранее в «Альфа-Банк», его кредитная история).

Скоринг-баллы, получаемые работниками данных предприятий, значительно выше, чем у сотрудников других предприятий и фирм.

На основании статистических исследований данных о заемщиках, уже имеющихся в банке, каждому признаку назначается определенное количество баллов (чем выше кредитоспособность и добросовестность заемщика по тому или иному признаку, тем более высокий балл мы этому признаку присваиваем). При этом принимается во внимание предикативная (прогнозная) сила каждого такого фактора, наличие корреляций между ними и другие статистические характеристики исследуемой совокупности объектов.

Скоринговые-баллы, получаемые заемщиком в результате рассмотрения его анкеты указаны в таблице 19.

Таблица 19 - Скоринговые балы заемщика

Показатель	Диапазон значений	Скоринг-балл
Возраст заемщика	До 35 лет	7,60
	От 35 до 45 лет	29,68
	От 45 лет до 65	35,87
	От 65 лет и выше	25,40
Образование	Высшее	29,82
	Среднее специальное	20,85
	Среднее	22,71
Состоит ли в браке	Да	29,46
	Нет	9,38
Наличие кредита в прошлом	Да	40,55
	Нет	13,91
Стаж работы	До 1 года	15,00
	От 1 до 3 лет	18,14
	От 3 до 6 лет	19,85
	Свыше 6 лет	23,74
Наличие автомобиля	Да	51,69
	Нет	15,93
Наличие квартиры	Да	60,88
	Нет	30,15
деятельности	Химическая	34,72

Скоринг-баллы получены эмпирическим путем на основе баз данным заемщиков ОАО «Альфа-Банк» и на основе специфики региона.

Путем суммирования баллов по каждому признаку скоринговой карты, происходит оценка кредитоспособности потенциального заемщика. Таким образом, знания об имеющихся заемщиках позволяют прогнозировать профиль потенциального клиента банка. Поскольку со временем данные обновляются, естественно, периодически происходит модификация самой скоринговой карты: некоторые признаки становятся более значимыми, а другие отходят на второй план. Коррекция карт производится регулярно, ее периодичность зависит от объема кредитов.

Итак, к основным недостаткам скоринговой системы оценки кредитоспособности потенциальных клиентов ОАО «Альфа-Банк» относятся:

Низкая адаптируемость данной системы. Используемая для оценки кредитоспособности система должна отвечать настоящему положению дел. Например, в США считается плюсом, если человек поменял много мест работы, что говорит о его востребованности. В нашей стране было наоборот - данное обстоятельство свидетельствовало, что человек либо не может ужиться с коллективом, либо он малоценный специалист, и, соответственно, повышается вероятность просрочки в платежах.

Кроме того, существуют еще две проблемы. Первая заключается в том, что классификация выборки производится только на клиентах, которым дали кредит. Поэтому невозможно определить, как бы повели себя клиенты, которым в кредите было отказано: вполне возможно, что какая-то часть оказалась бы вполне приемлемыми заемщиками. Но, как правило, отказ в кредите производится на основании достаточно серьезных причин. Банки фиксируют эти причины отказа и сохраняют информацию об отказанных кредитах. Это позволяет им восстанавливать первоначальную популяцию клиентов, обращавшихся за кредитом.

Вторая проблема заключается в том, что люди с течением времени меняются, меняются и социально-экономические условия, влияющие на поведение людей. Поэтому скоринговые модели необходимо разрабатывать на выборке из наиболее «свежих» клиентов, периодически проверять качество работы системы и, когда качество ухудшается, разрабатывать новую модель. На Западе новая модель разрабатывается в среднем раз в полтора года, период между заменой модели может варьироваться в зависимости от того, насколько стабильной была экономика в это время.

Таблица 20 - Факторы, влияющие на кредитоспособность

Категория	Некоторые факторы категории
Базовая персональная информация	Пол, возраст, образование
Информация о семейном положении	Состояние в браке
Регистрационная информация	Прописка, срок проживания по данному адресу
Информация о занятости	Специальность, сфера деятельности предприятия
Информация о финансовом положении	Зарплата, дополнительный доход
Информация по обеспеченности	Имущество
Информация о кредитной истории	Количество прошлых кредитов, текущие обязательства