В 2014 году большинство банков перестало активно выдавать потребительские кредиты. В экономике страны произошли серьезные изменения. При принятии решений о выдаче кредита больше нельзя использовать «докризисные» наработки. Эта ситуация — яркий пример того, как слишком медленная реакция скорингового алгоритма может привести к весьма болезненным потерям банка.
Объем потребительского кредитования
остатки по потребительским кредитам на конец периода, данные НБУ, млн гривен
В условиях макроэкономической нестабильности (или стабильности, которая существует лишь в краткосрочной перспективе) розничные банки должны регулярно пересматривать системы оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков.
И дело даже не в изменении процентных ставок по кредиту. Банк должен быть уверен в платежеспособности клиента не только сейчас, в момент выдачи займа, но и в дальнейшем. Для этого нужно проводить глубокий и разносторонний анализ его профиля и данных. Решить эту задачу помогает скоринг.
Простыми словами скоринг – это математическая модель, с помощью которой банк, опираясь на прошлый опыт, определяет вероятность того, что заемщик вовремя вернет кредит. Ключевым принципом здесь является предположение, что будущий клиент Банка будет вести себя примерно так же, как и существующий клиент.
Просрочка первого платежа по товарным кредитам
Данные банка «Платинум», % 2016 против 2013
Принимая решение о выдаче кредита, Банк использует информацию из нескольких источников:
- Данные из заявки потенциального заемщика;
- История предыдущего сотрудничества с Банком (при наличии таковой);
- Данные из внешних источников (БКИ, МВД и т.д.).
В каждой отдельной модели всегда оценивается информационная значимость тех или иных данных. То есть при продаже разных продуктов (например, кредит наличными или кредит на товар) одна и та же информация может по-разному влиять на итоговое решение. При этом логика взаимосвязи с кредитоспособностью заемщика в целом сохраняется.
Platinum Bank постоянно мониторит качество портфеля выданных кредитов. За счет этого нам удается минимизировать влияние изменений социально-экономической среды. Банк периодически перенастраивает скоринговые карты и, при необходимости, обновляет классификационную модель в целом.
Например, в 2015 году мы обновили модель принятия решений для категории кредитов на товар. В результате к концу 3 квартала 2016 года качество выданных кредитов в этом сегменте улучшилось на 57% по сравнению с аналогичным периодом докризисного 2013 года.
Повторные клиенты
Достаточно большая доля кредитов выдается так называемым «повторным» клиентам. За последние два года доля таких заемщиков достигла 65%.
Кредитный портфель
* Новые клиенты – 1й кредит в ПтБ, Повторные клиенты = 2й+ кредит в ПтБ
При принятии решения о выдаче им кредитов большое значение имеет их «внутренняя кредитная история». Также банк проверяет соответствие данных в новой и предыдущих заявках. Таким образом кредитор минимизирует риск получения информации из одного источника. Ведь зачастую ему приходится опираться только на слова заемщика.
Стоп-факторы
Принять взвешенное решение невозможно без комплексного подхода. Поэтому банк использует систему стоп-факторов. На практике это выглядит следующим образом: если поступает негативная информация (в том числе, из внешних источников), которая говорит о невозможности своевременного возврата кредита, банк с большой долей вероятности откажет в его выдаче.
Благодаря использованию стоп-факторов как части комплексной системы принятия решений (где значение имеет не только скоринг данных заявки и предыдущего поведения, но и данные Бюро кредитных историй, госорганов, результаты телефонной верификации и т.д.) нам удалось добиться значительного повышения качества кредитного портфеля. В 2014-2016 гг оно оказалось на 45% лучше, чем в эталонном докризисном 2013 году.
Альтернативные источники
Обогащение алгоритма принятия решений новыми данными также может минимизировать риск при кэш-кредитовании. Так, улучшить качество модели помогает информация операторов сотовой связи в обезличенном виде без входящих характеристик. В этом случае компания не нарушает права клиента, так как не разглашает информацию по его мобильному счету, при этом банк может использовать этот показатель в процессе принятия решения. Такая практика получает все большее распространение и Platinum Bank активно работает в этом направлении.
Значение скоринговой модели в массовом розничном кредитовании сложно переоценить. В условиях, когда за короткое время (до 20 минут) необходимо принять решение по сотням (а в сезон – и тысячам) кредитных заявок, хороший скоринг выступает весомым конкурентным преимуществом. Он помогает не только минимизировать риск невозврата кредитных средств, но и снизить затраты на выдачу и сопровождение кредита. Автоматическая система принятия решений означает меньшее количество аналитиков и ручной работы, меньше затрат на Collection. При массовом кредитовании несколько процентов просрочки имеют цену в десятки миллионов гривен. Поэтому своевременное обновление модели, добавление новых данных, регулярная переоценка существующих подходов − это must-have для эффективного кредитного бизнеса.
Конкретный пример: после очередного обновления скоринговой карты по одному из наших флагманских кредитных продуктов доля кредитов, требующих 100% резервирования, снизилась более чем в два раза. Речь о продукте из категории кредитов на товар. Объем его продаж в 2016 году составил 25% от всех выдач потребительских кредитов розничного портфеля.