Кризисная коммуникация – что вы им скажете…

Менеджмент непрерывности бизнеса

Неожидаемые потери – достаточно ли традиционного подхода к их измерению?

Различие между функциями риск-менеджмента и внутреннего аудита

Структура торговых контрактов для снижения рисков спроса

Какие риски в условиях нынешнего кризиса наиболее значимы для Вашей организации?
Риск падения спроса.
Ценовые риски.
Риск ликвидности.
Кредитный риск.
Риск потери деловой репутации.
 Главная >  Последние новости > Оценка финансовых рисков



Преимущества и ограничения статистического скоринга для микрофинансирования

 

Бум потребительского кредитования и последовавший за ним прорыв в темпах роста кредитования малого бизнеса способствовали тому, что многие банки уже вошли или планируют осваивать эти виды деятельности. Уже сейчас многие банки понимают, что в ситуации усиливающейся конкуренции, в частности, на рынке кредитования малого бизнеса, применение скоринговых моделей является весомым конкурентным преимуществом, поскольку позволяет одновременно снизить издержки и повысить качество обслуживания клиентов. Ключевым фактором успеха при внедрении скоринговых моделей и формулировании требований к соответствующим информационным системам является понимание возможностей и ограничений скоринговых моделей, что не в последнюю очередь определяется набором необходимых для настройки модели исходных данных.

 

Методология статистического скоринга заключается в использовании количественной информации о прошлых кредитах банка для получения оценок кредитного риска потенциальных заемщиков, обращающихся в банк за микрофинансированием. На текущий момент большинство банков в качестве методики оценки кредитоспособности использует профессиональное суждение кредитного эксперта; использование статистического скоринга обещает стать следующим качественным скачком в технологиях микрокредитования российских банков.

 

Преимущества статистического скоринга

 

По сравнению с использованием профессионального суждения кредитного инспектора, статистический скоринг имеет ряд существенных преимуществ:

  • Статистический скоринг дает количественную оценку кредитного риска, выраженную в терминах вероятности, в противоположность экспертному суждению, дающему лишь качественную оценку кредитоспособности;
  • Статистический скоринг оценивает риски объективно (одинаковые анкеты получают одинаковый скоринговый балл, в то время как субъективные заключения разных кредитных инспекторов об одном и том же заемщике могут различаться);
  • Статистический скоринг легко масштабируется. Для автоматизированной модели статскоринга растущее число кредитных заявок не означает увеличения издержек банка. При использовании профессиональных суждений рост числа заявок приводит к существенным затратам времени и средств на расширение штата кредитных испекторов.
  • Статистический скоринг позволяет учитывать всю совокупность факторов риска. Статискоринг позволяет выявлять закономерности между параметрами заемщика и его кредитоспособностью; кредитный эксперт же обычно рассматривает небольшую группу значимых, по его мнению, факторов.
  • Качество работы модели статистического скоринга может быть проверено до начала его использования. Применение модели к тестовой выборке по кредитам, исход по которым уже известен, позволит оценить точность оценок, получаемых с ее помощью.
  • Скоринг позволяет учитывать сравнительную значимость различных параметров заемщика для его кредитоспособности. Из готовой скоринговой карты сразу же становится ясно, в какой степени различные факторы влияют на оценку кредитного риска заемщиков.
  • Статскоринг позволяет снизить временные издержки на взыскание просроченной задолженности. Скоринг взысканий позволяет определить вероятность задержки очередного платежа, что способствует выбору более эффективных методов работы с просроченной задолженностью.
  • Экономический эффект от внедрения статскоринга может быть просчитан заранее. Применяя скоринговую модель к прошлым кредитам, банк может оценить величину потерь, которых удалось бы избежать за счет повышенной точности анализа кредитных заявок.

 

Ограничения статистического скоринга

 

Статскоринг имеет ряд существенных недостатков и ограничений. Использование скоринговой модели при непонимании ее ограничений может свести выгоду от внедрения скоринга к нулю и даже приносить банку убытки. Вот основные из недостатков статистического подхода к скорингу:

  • Настройка модели статскоринга требует большого количества исторических данных о кредитах («кредитное кладбище»). Не у всех российских банков накоплен достаточный объем кредитной статистики, необходимый для настройки модели.
  • Настройка статскоринга требует наличия большого количества параметров по каждому кредиту. Это требует систематического ведения электронной базы данных кредитных заявок, поскольку для калибровки модели для каждой ссуды должно быть указано порядка 15-20 параметров.
  • Статистический скоринг требует высококачественных данных для своей настройки. Пропуски в данных и опечатки в значениях параметров заемщиков могут существенно понизить точность работы настроенной модели даже при наличии достаточно репрезентативной кредитной статистики.
  • Самостоятельное построение и использование скоринговой модели – непростая задача, поэтому в этом вопросе банку может потребоваться консультант. Существует ряд методологических тонкостей в вопросах построения модели кредитного скоринга, и банку невыгодно тратить время на освоение соответствующей теории. Кроме того, эффективное внедрение скоринга предусматривает изменение бизнес-процессов кредитования и выработку соответствующей управленческой структуры, для чего также требуются услуги консультантов.
  • Внедрение автоматизированной системы скоринга – сложный и трудоемкий процесс. Поскольку скоринговая система должна быть тесно интегрирована в IT-инфраструктуру банка, ее самостоятельная разработка программистами внутри банка обойдется дороже, чем покупка готовой системы у стороннего производителя.
  • Статистический скоринг работает в предположении, что большая часть кредитного риска заемщика объясняется его измеримыми параметрами. Никакая автоматизированная система не сможет оценить такие параметры заемщика, как добросовестность и уровень ответственности за взятые на себя обязательства, которые, тем не менее, определяют уровень кредитной дисциплины.
  • Оценки статистического скоринга, ориентированные на будущее, основаны на информации из прошлого. Статскоринг не способен учитывать изменения, происходящие со временем в экономике и влияющие на уровень кредитного качества заемщиков. Для борьбы с этой проблемой модель должна периодически перенастраиваться, что порождает для банка дополнительные (пусть и небольшие) издержки.

 

Статистический скоринг, как и любая другая методология, обладает рядом преимуществ и недостатков. Мировая практика доказала, что использование его преимуществ выгодно банкам и позволяет повысить финансовую отдачу от программы микрофинансирования, усилить конкурентную позицию через повышение оперативности и качества обслуживания клиентов, а также снизить операционные издержки. Однако, правильное понимание ограничений статистического подхода к скорингу и скоринговой методологии вообще является одним из ключевых факторов успеха при внедрении скоринговой модели в повседневную практику работы банка.

 

При подготовке статьи использованы материалы:

Шрейнер М. Плюсы и минусы статистического скоринга для микрофинансирования, 2004

 

Обратите внимание на программные продукты для скоринга, предлагаемые компанией «Франклин&Грант»:

Система скоринга физических лиц

Система оценки кредитоспособности юридических лиц






    Начало

e-mail : info@franklin-grant.ru
Задать вопрос OnLine

Site design by MIRRON.com (C) 2002 www.mirron.com  
Rambler's Top100 Рейтинг@Mail.ru
«Франклин&Грант» 2002-2016 All rights reserved (C) 2002-2016 Franklin Grant

Любое использование материалов Интернет ресурса www.franklin-grant.ru допускается только с разрешения
правообладателя - ООО «Франклин&Грант. Риск Консалтинг».


Замечания и пожелания присылайте по адресу
Все права защищены© 2002 – 2016 ООО «Франклин&Грант. Риск Консалтинг»

 

EduNow.su Образовательный портал