Назад

Качественный алгоритм скоринга: вопрос выживания

В чем плюсы использования автоматизированных алгоритмов по сравнению с привычным форматом оценки и на что нужно обратить внимание при выборе системы скоринга?

Впервые системы скоринга появились в 1940-х годах в США — сотрудники банков применяли скоринговые карты, чтобы оценить потенциального заемщика. Лишь в 1990-х для построения таких карт стали использовать современные математические методы и универсальные аналитические инструменты. Сейчас, когда технологии все больше помогают человеку в работе, появились автоматизированные скоринговые алгоритмы. В чем плюсы использования таких алгоритмов по сравнению с привычным форматом оценки и прогнозирования?

Прямое влияние на прибыльность банка


Компания SAS Россия/СНГ рассчитала эффект от внедрения автоматизированного алгоритма скоринга на примере кредитного портфеля одного из российских банков. За год банк эмитировал 90 тыс. кредитных карт в рублях. Скоринговая система помогла сократить количество дефолтов и отказов в выдаче, что принесло прибыль в размере 2 млн долларов. При этом средняя стоимость проекта по внедрению составляет несколько сотен тысяч (источник: Коммерсант). Те, кто делает ставку на автоматизированный скоринг, могут быть спокойны: вложение не только быстро окупается, но и значительно повышает прибыльность.

Повышение эффективности


Объем данных, который могут обработать современные алгоритмы, гораздо больше, чем в XX веке. Это означает, что бизнес можно вести быстрее и эффективнее: решение о выдаче потребительского кредита система принимает за 2–3 минуты. Сотрудники меньше нагружены, так как алгоритм берет на себя большую часть аналитических процессов и моделирования, риск-менеджерам остается только направлять ход работы.

Более качественный прогноз


Так как специалисты почти не вовлечены в оценку платежеспособности, снижается вероятность ошибок, возникающих из-за человеческого фактора. На решение алгоритма не влияют усталость, невнимательность или плохое настроение. Система анализирует информацию о потенциальном заемщике, прогнозирует риски и выносит непредвзятый вердикт. А еще алгоритм обучается на данных, предоставленных предыдущими заемщиками, поэтому со временем точность прогнозов только повышается.

Влияние на экономику в целом


С появлением автоматизированных систем обмануть банк стало почти невозможно, даже если решивший схитрить заемщик договорился с кем-то из сотрудников: алгоритм не допускает выдачи кредитов ненадежным лицам. Это выгодно не только для безопасности средств отдельного банка, но и для состояния экономики в целом. Так, финансовый кризис 2008 года вырос из кризиса ипотечного кредитования заемщиков с низкими доходами и плохой кредитной историей. Часто такие кредиты выдавались, когда менеджеры сознательно закрывали глаза на данные кредитных историй.

Привлекательность для клиентов


С помощью автоматизированных алгоритмов скоринга оценить потенциального заемщика можно за несколько минут, и в случае положительного ответа клиент получит желаемую сумму уже через пару часов. Скорость обработки заявки особенно важна, когда речь идет о небольших суммах: например, если клиент хочет открыть кредитную карту или оформить займ для покупки бытовой техники. Без алгоритма скоринга менеджер рассматривает заявку 3−4 дня, а то и неделю. За это время есть риск упустить клиента, который, не дождавшись решения, уйдет к более расторопным конкурентам.

Есть ли минусы?


Автоматизированные системы скоринга эффективны, но пока несовершенны. Обратная сторона их непредвзятости — неумение оценивать субъективные факторы. По некоторым заявкам (например, на кредиты для бизнеса) алгоритм даст отрицательный ответ там, где менеджер увидел бы возможность принести банку дополнительную выгоду. Поэтому даже самый современный и тщательно разработанный алгоритм скоринга не может действовать самостоятельно — окончательное решение остается за сотрудником банка.

Как выглядит качественный алгоритм скоринга?


Для начала разберемся, какие существуют виды скоринга и какие данные анализирует алгоритм.

Заявочный скоринг (англ. application scoring) волнует клиентов больше всего: именно этот механизм определяет, насколько кредитоспособен потенциальный заемщик.

Коллекторский скоринг (англ. collection scoring) определяет порядок действий сотрудников банка, когда им нужно взыскать с заемщика просроченный платеж.

Поведенческий скоринг (англ. behavioral scoring) прогнозирует изменения платежеспособности заемщика, оценивая его наиболее вероятные финансовые действия.

Скоринг мошенничества (англ. antifraud scoring) статистически оценивает вероятность мошенничества со стороны заемщика.

Для анализа используется заполненная клиентом анкета, сведения из кредитных бюро и баз должников, а также действия потенциального заемщика за определенный период (например, операции по кредитной карте).

Эффективная автоматизированная скоринговая модель должна обладать рядом параметров: это дифференцирующая и предиктивная способность, стабильность результатов во времени и интерпретируемость составляющих. Все это надо учитывать при выборе алгоритма.

Самостоятельная разработка или готовое решение?


Если вы хотите внедрить в банк автоматизированную систему скоринга, можно разработать ее самостоятельно или найти готовое решение. Выбирая первый вариант, будьте готовы к тому, что это долгий и трудоемкий процесс: нужно собрать собственную команду IT-специалистов и контролировать все этапы — от аналитики до внедрения и последующей поддержки. К тому же, процесс разработки может растянуться на неопределенный срок.

Приобрести готовое решение менее затратно: вы платите только за лицензию и внедрение. Если вам необходим алгоритм скоринга, который будет дополнительно оценивать определенные параметры, обсудите это с IT-партнером, чтобы команда адаптировала систему под ваши требования. Главное — выбрать надежную компанию-исполнителя.

Заключение

От качества скоринга зависит, будет ли расти прибыльность банка и сможет ли он вообще удержаться на плаву. Выигрывает тот, кто грамотно проводит количественную оценку рисков и умеет распознавать платежеспособных клиентов. Наличие автоматизированной системы скоринга может сыграть решающую роль в выживании банка на рынке. Не допуская дефолтов и повышая эффективность работы, банк увеличивает прибыльность и обеспечивает себе надежное будущее.

Контент-менеджер
Валерия Гусева