Norma.uz

Скоринг для скорых кредитов

 

В Узбекистане уделяется особое внимание развитию финансовой инфраструктуры. Одним из важных ее элементов является кредитное бюро, которое дает возможность заемщику с хорошей кредитной историей получить кредит в банке или микрофинансовой организации на более выгодных условиях. Кредитное бюро также предоставляет финансовым организациям множество услуг, в том числе и проведение скоринга. В сегодняшнем номере мы расскажем о том, что такое скоринг и как он влияет на расширение доступа к финансированию малому бизнесу и населению.

 

В Узбекистане из года в год увеличивается кредитование экономики и малого бизнеса. Так, в 2014 году в реальный сектор экономики было направлено кредитов на 31,2% больше, чем в 2013 году. Субъектам малого бизнеса выдано свыше 9,2 трлн сумов – в 1,3 раза больше, чем в предыдущем году.

Увеличение кредитования играет значительную роль в развитии малого бизнеса. Однако рост кредитования усиливает конкуренцию между финансовыми институтами в данном секторе. Победителями в борьбе за лучшего клиента станут организации, которые смогут адекватно и быстро оценить риски, предоставить финансирование и своевременно вернуть его. Согласно международной практике эффективным инструментом решения данных задач является скоринг.

Эту систему оценки кредитоспособности потенциального заемщика наши финансовые организации уже применяют в виде субъективного скоринга. В частности, когда заемщик обращается в финансовую организацию за кредитом, сотрудник кредитного отдела на основе представленных документов проводит оценку кредитоспособности и составляет заключение о возможности выдачи кредита или об отказе в таковом. Для устранения возможных субъективных факторов заключение в дальнейшем рассматривает кредитный комитет. Однако присущие субъективному скорингу особенности делают неэффективным его применение при розничном кредитовании населения и малого бизнеса.

Для розничного кредитования более эффективным является статистический скоринг – система оценки возможности и желания заемщика вернуть кредит, основанная на математических и статистичес­ких методах компьютерной обработки информации о предыдущих кредитах. Для его разработки и использования финансовой организации необходим большой портфель данных о более 500 выданных и погашенных кредитах. Его анализ позволит выявить характеристики кредитных операций, которые влияют на уровень риска.

Статистический скоринг возник в годы Второй мировой войны из-за резкого сокращения в банках числа профессиональных кредитных специалистов. Столк­нувшись с необходимостью замены и найма новых сотрудников, зачастую не имевших достаточного опыта оценки кредитоспособности, банки разработали для неспециалистов правила принятия решения по кредиту, которые стали прообразом скоринговых систем.

Упрощенный алгоритм статистичес­кого скоринга представляет собой скоринговую карту (оценочный лист) и свод правил для оценки кредитного риска. Все показатели рассматриваемой кредитной операции получают баллы за каждый идентифицированный фактор риска. Их сумма представляет итоговый кредитный балл. Он указывает по особой шкале вероятность того, насколько велик кредитный риск в оцениваемой операции.

Применение скоринга предполагает, что будущие кредитные операции несут кредитные риски, аналогичные наблюдавшимся в прошлых кредитных операциях с похожими характеристиками. Исходя из уровня кредитного риска, присущего отдельным характеристикам заемщика, определяется общий кредитный риск соответствующего заемщика в виде скорингового балла, как это показано в следующем примере:

 

Образец скоринговой карты*

 

Индикатор

 

Показатель заемщика

 

Балл

 

Статус жилой собственности заявителя

 

Собственник дома

 

+18

 

Возраст заявителя

 

40 лет и старше

 

+6

 

Семейное положение заявителя и состав семьи

 

Холост/не замужем

 

–5

 

Женат, имеет детей

 

+11

 

Женат, не имеет детей

 

+8

 

Вид деятельности

 

Ремесленник

 

+12

 

Количество лет в бизнесе

 

Менее 2 лет

 

–8

 

Годовой доход (совокупный, от деятельности и заработная плата)

 

30 млн сумов и выше

 

+15

 

Текущий уровень задолженности
(в том числе предполагаемый кредит)

 

2–10 млн сумов

 

+14

 

Предыдущие кредиты, полученные в учреждении

 

2 и более

 

+25

 

Максимальная просрочка во время предыдущего кредита

 

Более 30 дней

 

–45

 

Валюта предполагаемого кредита

 

Сум

 

+5

 

Запрашиваемая сумма кредита

 

Менее 10 млн сумов

 

+6

 

Итого

 

+62

 

 

*Все сведения и баллы в данном образце даны для примера. Реальная оценка производится в зависимости от веса соответствующего фактора, установленного по результату анализа большого количества наблюдений.

 

 

Итак, кредитная заявка получила итоговый скоринговый балл – 62. Предполагается, что в прошлом 9 из 10 кредитов со скоринговым баллом 62 были свое­временно и полностью погашены, а один из них стал проблемным кредитом. Следовательно, рассмотренная кредитная заявка несет 10-процентный риск стать проблемным кредитом. Если финансовая организация примет решение о выдаче 100 кредитов с аналогичным скоринговым баллом, то 90 из них будут своевременно и полностью погашены, а 10 могут стать проблемными. Зная о такой вероятности, банк или микрофинансовая организация может определить приемлемый для себя уровень кредитного риска.

Применение статистического скоринга позволяет быстро и надежно оценить кредитоспособность потенциального заемщика. Так, например, внедрение системы скоринга в банке «Русский стандарт» позволило сократить сроки выдачи потребительских кредитов с 2 недель до 15 минут. Это помогло банку быстро занять лидирующие позиции на российском рынке розничного кредитования.

Скоринг – сравнительно недорогой инструмент, позволяющий финансовым организациям охватывать большое количество розничных кредитов, в которых доходы по каждому отдельному займу не покрывают расходов финансовой организации на анализ кредитоспособности заемщика традиционными методами. В результате процентные ставки по розничным кредитам, как правило, значительно превышают ставки по долгосрочным инвестиционным кредитам.

Применение статистического скоринга снижает зависимость финансовых организаций от уровня профессионализма сотрудников кредитных отделов. Кредитование на основе скоринга не требует особых навыков, решение о выдаче кредита принимается посредством математического модуля, а субъективное мнение специалистов учитывается лишь в исключительных случаях. Применение статистического скоринга позволяет упростить выдачу кредита, оптимизировать кредитование и сделать его более объективным с меньшим количеством сотрудников. Автоматизация процесса кредитования на основе скоринга позволяет практически исключить человеческий фактор и операционные риски финансирования в целях повышения доходности и прозрачности организации. Немаловажно и то, что такая оценка снижает риски привлечения организации и ее сотрудников к ответственности за выдачу и своевременное погашение кредитов.

Сегодня коммерческие банки в Узбекистане начинают понимать, что скоринговые системы – необходимый инструмент развития розничного кредитования. Действующая система банковского обслуживания требует достаточно много времени на обработку кредитных заявок. Практика «ручной» оценки кредитоспособности ссудозаявителя и одобрения кредитных заявок кредитными комитетами банков не в состоянии справиться с ростом финансовых продуктов, к которым относится и розничное кредитование. Некоторые банки при выдаче потребительских кредитов уже применяют так называемый скоринг-калькулятор. Заполнив на веб-сайте скоринг-таблицу, можно узнать предварительную оценку и вероятность получения займа, то есть пройти скоринг-анализ по выдаче потребительского кредита. Однако даже в этом случае речь идет о субъективном скоринге, так как выдача будет осуществляться посредством индивидуального анализа каждой кредитной заявки кредитным сотрудником и кредитным комитетом банка.

Поэтому видится целесообразным переход на статистический скоринг. Его могут проводить не только финансовые организации, но и кредитные бюро. Все зависит от их баз данных, уровня компетенции и стратегии на рынке. Скоринговые системы кредитных бюро являются одним из продуктов, наиболее востребованных банками, микрофинансовыми организациями и лизинговыми компаниями.

Как свидетельствует международный опыт, внедрение статистического скоринга и автоматизации процесса кредитования в Узбекистане позволит увеличить доходность и объем финансирования при одновременном значительном сокращении операционных расходов, снижении числа проблемных должников и улучшении качества кредитного портфеля.

 

Публикация подготовлена
в рамках проекта Международной финансовой корпорации (IFC)
по укреплению финансовой инфраструктуры в Узбекистане (ACAFI),
осуществляемого в сотрудничестве с Правительством Швейцарии.

 

Прочитано: 1914 раз(а)

В этой теме действует премодерация комментариев.
Вы можете оставить свой комментарий.

info!Оставляя свой комментарий на сайте, Вы соглашаетесь с нашими Правилами их размещения.
Гость_
Антибот:

Если Вы заметили ошибку, выделите фрагмент текста, содержащий ошибку, и нажмите Ctrl+Enter.
Сайт разработан в ООО «NORMA», зарегистрирован в Узбекском агентстве по печати и информации 01.06.2018г.
Регистрационное свидетельство № 0406.
Адрес: Узбекистан, 100105, г. Ташкент, Мирабадский р-н, ул. Таллимаржон, 1/1.
Тел. (998 78) 150-11-72. Call-центр:1172. E-mail: admin@norma.uz
Копирование материалов сайта без согласования с администрацией ресурса запрещено.
© ООО «NORMA», 2007-2020 г. Все права защищены.
18+   Яндекс.Метрика