Что такое скоринг в банке

Если вы когда-либо подавали онлайн-заявку на кредит, то могли заметить, насколько быстро банки принимают предварительное решение. Значит ли это, что система автоматически выводит сообщение об одобренной заявке, чтобы «привести» клиента в офис банка, где ему либо одобрят кредит по итогам детального рассмотрения анкеты, либо предложат другие финансовые продукты? Совсем нет.

На самом деле при онлайн-заявке система действительно анализирует множество данных и принимает обоснованное предварительное решение. Это становится возможным благодаря тому, что банки используют кредитный скоринг. Узнаем, что это такое и как заемщик может повлиять на результаты оценки, чтобы повысить шансы на одобрение заявки.

Перед выдачей кредита банк должен оценить риски его невозврата. Того требуют закон и здравый смысл. Банку важно убедиться, что клиент вернет деньги вовремя. К тому же в его интересах «отсеять» всех неподходящих под индивидуальные требования потенциальных заемщиков, чтобы они не тратили время – свое и специалистов, которые будут заниматься дальнейшим оформлением кредита.

Для быстрой оценки банки используют специальные программы. Они анализируют множество данных о конкретном клиенте, его платежеспособности и финансовом поведении. Сведения обрабатываются с помощью специального алгоритма, который высчитывает число, означающее надежность потенциального заемщика. Этот процесс и называется кредитным скорингом, а получаемое по итогам обработки данных число – скоринговым баллом.

Значение используется для принятия предварительного решения по заявкам на выдачу кредита. Кредитный скоринг – полностью автоматизированный процесс. Поэтому он так часто используется для обработки онлайн-заявок: клиент банка узнает предварительное решение по кредиту всего за несколько минут. В случае отказа, ему могут предложить альтернативные варианты финансирования, а при одобрении – предложить продолжить процесс оформления.

В кредитном скоринге применяются математические модели, созданные при помощи машинного обучения (Machine learning, ML). При подготовке ML-моделей применяется, в том числе, выборка кредитов с известным результатом – возвратом денег или дефолтом. Используя эти данные, система связывает определенные параметры заемщиков с вероятностью невозврата денег.

Применение алгоритмов позволяет в автоматическом режиме отбирать характеристики, от которых сильнее всего зависит итоговый результат. В дальнейшем они входят в модели, которые применяются банками в кредитном скоринге. Выстроенная ML-модель помогает с высокой степенью вероятности оценить уровень рисков невозврата долга для всех новых заемщиков.

Внедряя в процесс рассмотрения заявок скоринг, банки стремятся минимизировать риски. Поэтому они разрабатывают индивидуальные ML-модели, соответствующие их клиентской политике. Однако есть несколько базовых параметров, которые учитывают абсолютно все кредиторы.

В числе основных характеристик, используемых при оценке вероятности невозврата денег:

1. Кредитная история. Здесь хранятся данные обо всех долговых обязательствах – действующих и прошлых. В кредитных отчетах указаны все банки, МФО и другие кредитные организации, в которые когда-либо обращался заемщик. Здесь же содержится информация о суммах выданных кредитов и займов, периодичности выплат, допущенных просрочках и так далее. Соответственно банк может увидеть, как его потенциальный клиент обслуживал прошлые кредиты. Чем стабильнее платил заемщик, тем более надежным он покажется банку. «Нулевая» кредитная история при этом не обязательно становится основанием для отказа в финансировании. Однако она может повлиять на максимальные лимиты, ставки и другие параметры ссуды.

2. Сведения о занятости и доходах. Алгоритмы могут учитывать место работы потенциального заемщика, уровень его дохода и дополнительные параметры – должность, стаж, время работы в каждой организации и так далее. Эти сведения помогают оценить не только риски невозврата денег, но и текущую финансовую нагрузку. Интересно, что скоринговые баллы могут увеличиваться при подаче заявки в «зарплатный» банк – при оценке он имеет более широкий доступ к операциям клиента, а значит, может оценить его финансовое поведение.

3. Личные данные. Обычно учитывают возраст, семейное положение, регион проживания и другие данные вплоть до наличия у потенциального заемщика транспортного средства и загранпаспорта. Сведения необходимы для составления детального портрета клиента. Они могут говорить о многом. Так многие банки более охотно выдают кредиты клиентам, которые находятся в официальном браке – обычно такие заемщики имеют больше источников дохода и в целом реже допускают просрочки.

4. Банковские данные. Это особенно актуально для заемщиков, которые уже являются клиентами банка. Он может оценить историю открытых продуктов, совершенные транзакции и даже причины обращения в службу поддержки. Каждый банк трактует определенные сведения в соответствии со своей кредитной политикой.

5. Сведения от госорганов. При предоставлении соответствующих разрешений клиентом, банки могут запрашивать данные у налоговой службы, ФССП и других организаций вплоть до коммунальщиков. В системе последних кредиторы нередко проверяют задолженности по квартплате. От налоговой же они узнают официальные доходы клиента, в ФССП – наличие открытых исполнительных производств по различным задолженностям.

Скоринговый балл во многом зависит от объема обработанных сведений. Именно поэтому при заполнении анкеты и подаче онлайн-заявки на кредит стоит указать максимум сведений. При этом настоятельно не рекомендуется пытаться ввести банк в заблуждение. Во-первых, потому что это незаконно. Во-вторых, потому что система наверняка выявит попытку обмана и примет отрицательное решение по заявке.

Выделяют несколько видов кредитного скоринга. Основным критерием при этом становится тип анализируемой ситуации. В соответствии с последней подбираются оцениваемые параметры, собираются релевантные сведения.

Самые распространенные виды кредитного скоринга:

1. Заявочный. Используется для оценки клиентов, которые подают заявку на кредит. Акцент при оценке делается на качестве кредитной истории и платежеспособности заемщика. Основная цель – понять, сможет ли он своевременно вернуть деньги.

2. Поведенческий. Обычно такая оценка основывается на истории взаимодействия банка с клиентом. Скоринг позволяет оценить вероятное поведение клиента в будущем. Главная цель – спрогнозировать появление или устранение определенных рисков в перспективе.

3. Расширенный. С его помощью банки часто оценивают клиентов с «нулевой» кредитной историей. За основу при этом берутся социально-демографические данные, сведения о работе, доходах и многие другие.

4. Антифрод-скоринг. С его помощью банки пытаются выявить и пресечь попытки мошенничества. Система автоматически сопоставляет общедоступные сведения с данными из анкеты. Математическая модель также может анализировать похожие ситуации из базы данных, чтобы своевременно выявлять известные мошеннические схемы.

5. Коллекторский. Особенно часто используется в процессе работы с просроченной задолженностью. Цель – определить меры воздействия на должника, которые помогут мотивировать клиента вернуть деньги. Система может рекомендовать как напоминания о пропущенных платежах, так и обращение в суд.

Банки также могут создавать собственные математические модели, позволяющие им составлять детальные портреты заемщиков и оценивать риски в соответствии с собственной кредитной политикой. Однако чаще всего за основу берутся именно эти виды кредитного скоринга.

На кредитную историю может повлиять не столько сам кредитный скоринг, сколько его результаты. Как это выглядит на практике:

1. Заемщик подает заявку на кредит.

2. Банк использует систему скоринга, чтобы оценить его надежность и платежеспособность.

3. По итогам оценки принимается решение.

4. Если оно положительное, то заемщику выдается кредит и эта информация отражается в кредитной истории.

5. Если решение отрицательная, то фиксируется факт обращения, что также может учитываться и оцениваться другими кредиторами.

Одобренные и вовремя выплаченные кредиты обычно положительно влияют на кредитную историю заемщика. В частности, они увеличивают шансы на получение лучших условий от банков при следующих обращениях за ссудами. Однако при возникновении просрочек скоринговые баллы почти всегда снижаются, что также влияет на решения потенциальных кредиторов.

Банк могут насторожить и отказы, полученные по заявкам. Именно по этой причине кредиторы не рекомендуют подавать их слишком часто или одновременно в несколько финансовых организаций. Не забывайте, что кредитная история и кредитный скоринг тесно связаны друг с другом. Положительная скоринговая оценка обычно влияет на нее позитивно, отрицательная – негативно.

Обычно информация по процедуре скоринга и результатах оценки остается закрытой – разглашать эти сведения не в интересах банков. Но так как итоговый балл тесно связан с кредитной историей, можно заказать его и оценить перспективы подачи заявки.

Чтобы получить максимум сведений, можно узнать, в каких бюро хранится кредитная история заемщика через Госуслуги, а затем заказать там подробные отчеты. Дважды в год последние можно получить бесплатно. Уточнить кредитный рейтинг также можно с помощью тематических онлайн-сервисов.

Алгоритмы кредитного скоринга максимально объективные и беспристрастные. Процедура полностью исключает влияние человеческого фактора на оценку. Однако некоторые меры все же могут помочь повысить шансы на одобрения кредита.

Что нужно сделать в первую очередь:

1. Предоставить банку наиболее полные и точные сведения. Эксперты рекомендуют заполнять все, даже необязательные поля. Также важно проверять анкету на наличие ошибок и опечаток – система может принять случайную неточность за попытку мошенничества и принять отрицательное решение по заявке.

2. Следите за качеством кредитной истории. Используйте право на заказ двух бесплатных отчетов в год. Проверяйте данные и убеждайтесь, что они актуальные. Помните, что банки и МФО могут допускать ошибки и вносить ошибочные сведения. Поэтому важно следить за актуальностью данных.

3. Формируйте и улучшайте кредитную историю. Самый простой способ – брать кредиты и вовремя возвращать их. Так можно исправить кредитную историю даже после образовавшихся просрочек.

4. Убедитесь, что у вас нет текущих задолженностей. Банки почти всегда негативно относятся к просрочкам по платежам. Поэтому стоит закрыть образовавшиеся задолженности. На этом этапе также можно рассмотреть вариант снижения финансовой нагрузки – например, путем рефинансирования кредитов.

5. Пользуйтесь другими продуктами банка. Лучший вариант – открыть вклад в том же банке, где вы собираетесь взять кредит. Так система учтет наличие у потенциального заемщика необходимой финансовой подушки.

Следуйте этим правилам, чтобы стать более желанным клиентом для банков. В дальнейшем это будет играть на вас: кредиторы смогут предлагать сниженные процентные ставки и устанавливать более высокие лимиты. Условия финансирования в целом могут стать более привлекательными. При этом вероятность отказа в выдаче кредита будет стремиться к нулю.

Информация в статье актуальна на момент публикации. Финансовые условия могут изменяться. Пожалуйста, проверяйте актуальные данные на странице интересующего вас продукта. Банк не несет ответственности за использование устаревшей информации.