Как банки оценивают нашу платёжеспособность
Как банки и микрофинансовые организации принимают решения о выдаче кредита? Почему одним доверяют миллионные займы, а другим не дают и ста тысяч? Этот вопрос так или иначе возникает у всех, кому нужны кредитные деньги. Ответ на него есть: банкиры используют скоринговые системы, которые позволяют оценить платёжеспособность и благонадёжность потенциального заёмщика. При этом во внимание могут приниматься не только уровень дохода и платёжная дисциплина, но и масса других критериев.
К примеру, некоторые банки перед одобрением кредита могут изучить социальные сети клиента, обратить внимание на модель его телефона, и записи в трудовой книжке. Впрочем, в основе прогноза лежат всё-таки математические расчёты и статистика.
Данные исследований говорят о том, что люди со схожими привычками примерно одинаково обращаются с финансами. Поэтому банки и МФО сравнивают потенциальных заёмщиков с другими людьми, которые уже брали похожие кредиты. Они строят скоринговые модели, в которых платёжеспособность человека оценивает компьютерный алгоритм.
Обычно банки и МФО используют одновременно несколько скоринговых систем - для разных категорий заёмщиков или видов кредитов. Каждая характеристика заёмщика оценивается в баллах. Например, по параметру «стаж на нынешнем месте работы» человек на испытательном сроке получит меньше баллов, чем давний сотрудник.
Оценив все параметры, программа высчитывает общий скоринговый балл заёмщика. У самых надёжных клиентов - самый высокий балл и максимальные шансы получить кредит на выгодных условиях.
Основные источники информации - это кредитная история, анкета заёмщика и собственная финансовая информация кредитора (например, банк может использовать данные о платежах по карте своего клиента). Кроме этого, кредитор может привлекать дополнительные данные из других источников (запросить их у госорганов или изучить аккаунты заёмщика в социальных сетях).
У каждого параметра в модели есть свой вес: одна характеристика может быть более важной, чем другая. Самый большой вес - у данных из кредитной истории. Если у человека нет кредитной истории, скоринговая модель строится только на анкетных и дополнительных данных. Но в этом случае предсказывать его платёжную дисциплину удаётся гораздо хуже. А значит, повышается риск, что человека, который очень аккуратно обращается с финансами, могут счесть плохим клиентом.
Каждая компания, которая разрабатывает скоринговую модель, самостоятельно решает, какие дополнительные данные ей нужны. Набор параметров, их вес и выводы, которые кредитор делает из полученной информации, обычно держатся в тайне, чтобы этими сведениями не воспользовались недобросовестные заёмщики и конкуренты.
Разработать подробную скоринговую модель с большим количеством дополнительных данных сложно и дорого. Как правило, это могут позволить себе только крупные банки или МФО. Более мелкие финансовые организации либо сами строят упрощённые модели, либо просто покупают готовые модели или уже просчитанные скоринговые оценки у других банков или компаний (например, у бюро кредитных историй).
Симферополь меняется