Вопрос 3. Скоринговая модель управления кредитными рисками

Процессе конкуренции и борьбы за клиента, качество и быстрота с которой принимаются решения в отношении выдачи кредитов, а также надежность и простота процесса предоставления кредитов, становятся решающими факторами.
Как правило, бизнес-модель работы с заемщиком основывается на концепции предоставления кредита в кратчайшие сроки и поддержке большой клиентской базы. Подобный подход затрудняет предотвращение значительных потерь по “плохим” кредитам, которые четко указывают на наличие системных просчетов в деятельности кредитных департаментов.

Наилучшее решением данной проблемы - внедрение системы кредитного скоринга Scorto, способной значительно улучшить качество процесса предоставления кредитов. Эти системы основаны на построении специальной инфраструктуры и методологии работы с заемщиком, в основе которой лежит использование скоринговых моделей.

Сущность скоррингового метода заключается в определении системы критериев и соответствующих им показателей способности заемщика вернуть банку основной долг и проценты, оценки этих показателей в баллах в пределах установленной банком максимальной границы оценки, общей балльной оценки кредитоспособности (суммарной величины баллов по отдельным показателям)

Скоринговые модели являются ключевой и неотъемлемой частью каждой системы кредитного скоринга и используются для решения трех основных задач кредитной деятельности финансовых организаций: оценка заемщика, мониторинг заемщика на протяжении «жизненного цикла кредита», взимание задолженностей Каждой из этих задач соответствует своя методология работы и принципы построения скоринговых моделей:

Application scoring – Процесс определения кредитоспособности заемщика на этапе его обращения за кредитом. Используемые для этого скоринговые модели не только определяют «кредитоспособность» в узком смысле, а и выполняют общую классификацию заемщиков, определение лимитов, условий, процентов и т.п.
Behavioral scoring – Оценка динамики состояния кредитного счета заемщика. Используемые для этой задачи вероятностные скоринговые модели позволяют спрогнозировать ухудшение платежеспособности заемщика на основании динамики погашения платежей, условиях кредита, информации о самом заемщике, а также другой имеющейся информации.

Collection scoring – Определение приоритетных дел и направлений работы в отношении «плохих» заемщиков, состояние кредитного счета которых классифицировано как «неудовлетворительное».

Fraud Scoring - Механизм оценка вероятности мошенничества потенциального заемщика пре-скоринга. Может использоваться в связке с Application и Behavioral скорингом для более детального анализа и рейтингования заемщиков.

С помощью нашего программного обеспечения, ваши решения по управлению счетами и кредитным портфелем могут быть оптимизированы благодаря возможности точного прогнозирования потенциальных рисков, связанных с доходами заемщика.

Скоринговые модели Scorto для прогнозирования вероятности своевременности погашения кредита заемщиком анализируют поведенческие схемы для поддержки процесса динамического управления кредитным портфелем. Различные скоринговые модели оценки кредитоспособности физического лица могут помочь вам управлять вашим портфелем, иметь разные:

1. Модель, построенная на оценке в баллах системы отдельных показателей.

При рассматриваемой модели скорринговой оценки значимость показателей кредитоспособности физического лица определяется через дифференциацию уровня максимальной балльной оценки.

2. Модель, группирующая информацию о показателях. кредитоспособности физического лица выделяет в программе скорринговой оценки целесообразности выдачи потребительского кредита три раздела:

1) информация по кредиту;

2) данные о клиенте;

3) финансовое положение клиента.

3. Моделъ скорринговой оценки, содержащая шкалу баллов, которая строится в зависимости от значения показателя кредитоспособности. На основе этой модели скорринговой оценки можно определять класс кредитоспособности физического лица, например пять классов: кредитоспособность отличная, хорошая, средняя, плохая, некредитоспособный. В зависимости от класса банк определяет шкалу предельных сроков и суммы кредита (обычно в процентах от годового дохода клиента).

В отечественных коммерческих банках используют разные модели скорринговых оценок кредитоспособности физического лица, адаптированные к российским условиям.

Скоринг кредитных рисков - дает вам возможность предсказать вероятность того что клиент может стать существенно неплатежеспособным в определенный промежуток времени. Из результатов скоринга кредитных рисков по существующим счетам можно извлечь как немедленную, так и долгосрочную пользу. Используя такую технологию вы сможете сразу же создать профиль для любого клиента в своем кредитном портфеле и вести дополнительный мониторинг поведения клиента.

Скоринг кредитоспособности заемщиков - помогает определить тех клиентов, для которых существует наибольшая вероятность закрытия их счетов, прекращения активности по счетам, или значительного снижения остатка. Данный тип скоринга необходим для разработки эффективной концепции удержания клиентов, которая предоставила бы заемщикам возможность принимать активные меры, а также строить прочные отношения с клиентами.
Доходные скоринговые модели - делят клиентов из вашего существующего кредитного портфеля на группы в соответствии с их потенциальными доходами, делая, таким образом, более эффективной вашу стратегию управления счетами. Кредитные организации используют результаты скоринга доходов клиентов для лучшей ориентации своих маркетинговых инициатив на те счета, которые завтра станут наиболее прибыльными, а также для управления существующими счетами в соответствии с предполагаемым количеством прибыли, которое они должны принести.
Чем лучше Вы знаете своих клиентов, тем более эффективно Вы можете реагировать на их индивидуальные нужды и обстоятельства. Несколько совмещенных скоринговых моделей для расчета вероятности погашения кредита заемщиком позволяют кредитодателям принимать более эффективные решения в отношении счетов и клиентов, таким образом, давая им возможность:

· усилить контроль за их кредитными рисками;

· продавать большему количеству клиентов из их клиентской базы;

· расширить клиентскую базу без увеличения рисков;

· создать более эффективную программу ценообразования;

· точно ориентировать текущих и потенциальных клиентов на участие в программах удержания клиентов и cross-selling.

Внедрение скорингового решения позволяет:

· Повысить доходность кредитных операций за счет снижения кредитных рисков. Оценивать риски дефолтов, просрочек, досрочного возврата и давать рекомендации по условиям кредита.

· Обоснованно выводить на рынок новые кредитные продукты, анализируя конъюнктуру рынка на основе накопленных банком данных.

· Снизить издержки банка на операциях по выдаче кредитов за счет автоматизации принятия решений, увеличить скорость принятия решений при массовом кредитовании.

· Централизованно контролировать принимаемые кредитные решения, управлять влиянием человеческого фактора на принятие решений.

· Управлять кредитным портфелем банка в соответствии с текущей кредитной политикой банка. Оценивать доходность/убыточность клиентов в портфеле, анализировать структуру портфеля.

· Выявлять и предотвращать попытки мошенничества при обращении за кредитами.

Дата добавления: 2014-01-07