В чем польза оценки рисков в кредитном скоринге

Оценка рисков в скоринге — проверка заемщика с применением программы, оценивающей надежность, платежеспособность и иные параметры заемщика. В основе алгоритма лежат статистические методы, а для расчета применяются параметры, введенные пользователем при оформлении заявки, а также сведения из кредитной истории БКИ. Такая опция полезна и другим компаниям — страховщикам, операторам мобильных сетей.

В чем суть скоринговой проверки

Данные поступают из статистических данных по анализу возврата займов клиентами банковских организаций. Благодаря применению больших объемов информации, вероятность получения точных сведений велика. В процессе анализа риска учитывается много данных — количество детей, супружество, высшее образование, добросовестность и другое.

Использование скоринга — путь к снижению риска для кредитных организаций, возможность уйти от сотрудничества с мошенниками, повысить скорость взаимодействия с заемщиками.

После проверки выставляется балл, по которому и определяются риски для кредитной или страховой организации. При скоринге используются разные модели, но сущность неизменна. Чем меньший балл получает заемщик, тем ниже вероятность получения займа в финансовой организации или оформления страховки.

Принципы оценки рисков в скоринге

Первично программа использует сведения, переданные заемщиком при оформлении заявки на кредит. В частности, дата рождения помогает рассчитать возраст, а место регистрации и проживания — продолжительность регистрации на одном месте. По сфере деятельности заявителя можно понять вероятность просрочки по задолженности.

Для оценки рисков используются и другие данные — срок работы на последнем месте, уровень заработной платы (средний показатель) и другие параметры. Перед глазами кредитора полная картина. Он может оценить риски невозврата кредит с вероятностью 80-90%. Это высокий показатель, позволяющий избежать сотрудничества с неплатежеспособными лицами.

Читайте также —Что означает для заемщика фраза «скоринг пройден»

Какие модели применяются для оценки рисков при скоринге

Выбор модели зависит от объема информации, которая доступна банковским структурам на момент приема заявки от клиента. Экспресс-скоринг актуален при получении займов в МФО или оформлении покупки в магазине. Здесь решение выдается после оценки минимального объема данных.

При выдаче крупных кредитов банк требует дополнительную документацию, что требует применения более сложной модели. Интересно, что многие финансовые организации используют свои алгоритмы скоринга, применяемые для оценки рисков. Некоторые пользуются услугами программ, разработанных крупными БКИ. В последнем случае при анализе задействуются данные клиента и информация из бюро кредитных историй.

Технологии оценки рисков, польза скоринга при кредитовании

Для банковской организации скоринг — одновременное решение многих задач:

1. Сравнение клиентов и выбор лучшего пути (с позиции платежеспособности и надежности).
2. Получение оценки кредитоспособности и оценка текущих рисков для конкретного заемщика. Благодаря скорингу, появилась возможность выдачи быстрых кредитов в магазинах для покупки товаров. Спрос на экспресс-кредитование растет.
3. Снижение риска мошенничества со стороны сотрудников и клиентов банка, устранение негативного человеческого фактора.
4. Управление объемом предоставляемых займов. В зависимости от внутренней ситуации кредитор регулирует объем выдачи займов и требования к клиентам. Если нужно снизить объем выдаваемых займов, требования к результатам скоринга возрастают, и наоборот.
5. Корректировка ставки. Многие финансовые организации не устанавливают фиксированную ставку, а определяют ее с учетом уровня риска. Чем меньше кредитный балл получает заемщик, тем выше процент. Для клиентов с высоким уровнем надежности предусмотрена меньшая ставка.

Для заемщика скоринг — оценка рисков отказа при обращении в кредитную организацию. После получения кредитного рейтинга (доступен бесплатно на банки ру) человеку проще делать вывод о возможности оформления займа.

Подбор кредита

Итоги

В России скоринговые системы только набирают обороты. Главная трудность состоит в небольшом объеме данных о заемщиках и трудностях с созданием собственных моделей. В таком случае можно пойти двумя путями — использовать алгоритмы зарубежного производства или отказаться от скоринга при дефиците сведений в кредитной истории.