Кредиты по-скорому

скоринг

Освоение дистанционного обслуживания клиентов требует от банков быстрого принятия решений. Для этого предназначены скоринговые системы оценки рисков заемщика. Но полноценная статистическая база для работы скоринговых систем в России еще не собрана.

Российскому скорингу не хватает истории

Скоринг — одна из важнейших функций кредитного менеджмента банка. Система скоринга сводится к набору критериев, оценивающих вероятность возврата кредита потенциальным заемщиком в баллах. Этот механизм принят во всем мире и все больше вытесняет в России стандартную схему выдачи кредита — с проверкой "вручную" всех данных о заемщике, привлечением поручителей и т. д.

Банки либо покупают уже готовые решения у производителей скоринговых систем, либо пытаются создать собственный скоринг, исходя из своего опыта и интуиции, либо привлекают для разработки систем западных специалистов (как, например, банк "Русский стандарт"). Но полноценные скоринговые модели, основанные на большом объеме статистических данных и учитывающие как можно большее количество параметров, которые могли бы сравниться с западными аналогами, в России создать пока невозможно.

По мнению российских банкиров, чтобы разработать более или менее адекватную скоринговую систему, банк должен обладать достаточно полной статистической информацией о кредитном портфеле. Однако пока такой информации из-за "юного возраста" потребительского кредитования в России накоплено очень мало. "Когда банки начинали кредитовать население, у них не было никаких статистических данных,— говорит вице-президент Пробизнесбанка Вадим Кулик.— Да и сейчас их накоплено немного".

Банкам приходится использовать ту информацию, которая у них уже есть. Однако и на этих данных создание системы скоринга занимает не меньше года и требует вложений порядка $300 тыс. "Банк должен разработать анкетную форму, начать выдавать кредиты,— перечисляет этапы пути Вадим Кулик.— После выдачи пятисот первых кредитов банк уже может начинать строить свою скоринговую модель на основе собранной анкетной информации о заемщиках и информации о проблемных кредитах". При этом, по мнению эксперта, после выдачи первой тысячи кредитов эту модель придется существенно скорректировать.

"Если человек платит по годовому кредиту первые девять месяцев, то уже понятно, что он будет платить и дальше, а мошенник не станет платить с первого же месяца,— говорит директор департамента потребительского кредитования Гута-банка Галина Побединская.— Понять, с каким клиентом ты имеешь дело, можно уже за первые полгода работы с ним. То есть после полугода уже можно разделить клиентов по группам: те, которые платили и будут платить по кредиту, и те, которые уже больше никогда не заплатят".

Западные банки считают такой подход упрощенным. "На основе опыта Ситибанка в других странах можно сказать, что разработка серьезной скоринговой модели требует статистических данных по меньшей мере за два года,— утверждает директор по продажам розничного бизнеса Ситибанка Андрей Карякин.— Когда банки говорят, что после шести месяцев с заемщиком становится все ясно, это, скорее всего, означает, что они ориентированы на краткосрочные кредиты. Опыт нашего банка в разных странах показывает, что пик неплатежей приходится на второй год, точнее на 16-18-й месяц кредита. Данная закономерность работает практически в каждой стране".

"Обычно российские банки либо покупают какие-то базовые решения, но не адаптируют их к местному рынку, либо создают свой скоринг на пять-семь базовых критериев. А скоринговая модель требует гораздо большего количества сведений о заемщике,— отмечает эксперт из западного банка, пожелавший остаться неназванным.— Я не слышал об использовании серьезных статистических моделей в российских банках".

Региональные особенности скоринга

Готовое решение западного вендора требует определенной доработки и адаптации с учетом региональных социально-экономических особенностей. "Скоринговая модель не может считаться хорошей, если она не была адаптирована к местному рынку и не учитывает особенностей той страны, в которой она применяется,— считает Андрей Карякин.— Скоринг строится на информации о том, люди с какими сочетаниями факторов платят или не платят по кредитам, но сочетание факторов для каждой страны будет свое".

Для России прямая адаптация скоринговых карт оказывается делом весьма непростым. "У наших людей другая психология, поэтому при оценке кредитоспособности нужно учитывать другие параметры, нежели в западных странах,— утверждает заместитель директора департамента розничного бизнеса Банка Москвы Роман Воробьев.— Мы отработали по разработанной для нас модели скоринга больше года, а затем подкорректировали ее с учетом российской специфики".

Как отмечает заместитель генерального директора страховой компании РОСНО Виктор Станкевич, в России имеет большое значение и региональный фактор. Так, в Москве наличие в семье заемщика трех и более детей считается одним из факторов риска, в Татарии же, наоборот, это признак успеха и достатка. Управляющий партнер компании "Кредитконсалтинг" Юрий Истомин также отмечает, что порой скоринговые модели трактуют одни и те же факторы по-разному: например, в одной модели наличие машины считается признаком достатка, в другой — источником дополнительных расходов.

Сколько в России невозвращенцев

Весьма противоречивый вопрос — процент невозврата кредитов в России. С одной стороны, многие банковские эксперты утверждают, что он ниже, чем в среднем по миру. Так, согласно внутренней статистике Пробизнесбанка, платежи по потребительским кредитам задерживают примерно 1% заемщиков. Ситибанк конкретных цифр не раскрывает, но, по словам Андрея Карякина, российские заемщики перестают платить по кредитам на порядок реже, чем заемщики из Восточной Европы. "Уровень просроченной задолженности населения у нас очень низок — менее 0,5%",— соглашается с коллегами Роман Воробьев. С другой стороны, Виктор Станкевич считает, что цифры должны быть существенно выше. По его мнению, даже разница в ставках по экспресс-кредитам, выдаваемым с использованием скоринга, и кредитам, рассматриваемым по старинке (30% и 15% соответственно), свидетельствует о том, что процент невозвратов составляет 6-7%. Президент Дельтабанка Александр Григорьев также считает, что уровень невозврата кредитов в России примерно соответствует мировому. Он выше, чем в Германии и Скандинавии, но адекватен США, Латинской Америке, Индии. По мнению Александра Григорьева, минимальная планка при самом жестком подходе не может быть ниже 5-6%. При этом отказывать приходится 30-35% соискателей. Если же требования более мягкие (отказ получают 20-25% соискателей), то на невозвраты придется порядка 10%. При планке отказов менее 10% невозвраты превысят 25%. И у всех банков в России, по мнению господина Григорьева, уровень потерь примерно одинаков для адекватных кредитных продуктов.

По мнению Виктора Станкевича, поскольку объем всех выданных в России потребительских кредитов пока не превышает 1% ВВП, можно сделать вывод, что и заемщики составляют примерно такую же долю населения. Соответственно, экстраполировать собранные банками данные на все население пока нельзя. Кроме того, с точки зрения господина Станкевича, пока банки работают с наиболее качественными заемщиками. С расширением охвата населения качество заемщиков будет падать, а уровень невозвратов расти. Так что роль скоринговых систем для банков неизбежно будет возрастать. "Один сотрудник банка с помощью скоринговой карты может обработать в день 30-40 заявок на кредитование. Сюда входят разъяснения условий клиенту, ввод его данных в компьютер и в случае положительного решения кредитного комитета оформление документов на кредит,— рассказывает Роман Воробьев.— Если бы весь процесс обработки заявки шел вручную, то на каждую операцию требовалось бы по отдельному человеку, не принимая в расчет работу кредитного комитета. А тут система сама принимает решения, что дает банку большую экономию на зарплате сотрудников. В особенности это касается банков с развитой филиальной сетью".

ДАНИИЛ ЖЕЛОБАНОВ, ИРИНА КУЗЬМЕНКО