Первичная проверка анкетной информации, поиск среди клиентов и предыдущих анкет. Проверка информации о заемщике с использованием баз данных Национального бюро кредитных историй, а также контроль достоверности поданной информации и анализ на предмет потенциального мошенничества; Автоматизация процесса скоринга заемщика, расчет рейтинга, сегментация клиентов; Рекомендации системы по расчету конкретных условий кредитования;
Проверка и расчет залога; Анализ и мониторинг этапов рассмотрения заявки; Хранение информации. С внедрением SAS Credit Scoring for Banking сотрудники Банк ВТБ 24 получили самостоятельно настраивать процесс обработки заявки и принятия решения по предоставлению кредита. Для каждого кредитного продукта или сегмента заемщиков стратегия рассмотрения может быть своя, как и скоринговые модели, которые в ней участвуют. В целом внедрение системы SAS Credit Scoring for Banking направлено на:
- создание автоматизированного цикла оценки заемщика и принятия решений;
- обслуживание и обработку запросов на оценку заемщика, с использованием удаленного доступа для точек предоставления кредита;
- самостоятельное управление неограниченным количеством скоринговых моделей и назначение их на кредитный продукт/программу;
- создание и управление стратегиями принятия решений индивидуально для каждого кредитного продукта, сегмента заемщиков;
- использование для полноценной оценки заемщика информации из баз данных бюро кредитных историй.
- мониторинг эффективности и динамики работы системы и кредитных менеджеров;
- накопление информации о заемщиках с последующим анализом для разработки или корректировки кредитных продуктов.
Внедрение и использование автоматизированной системы оценки кредитоспособности заемщика и принятия решений SAS Credit Scoring for Banking позволит Банку ВТБ 24 повысить качество кредитного портфеля за счет минимизации кредитных рисков, увеличить точность оценки заемщика, уменьшить уровень невозвратов, снизить формируемые резервы на возможные потери по кредитным обязательствам. Применение продукта позволяет кредитной организации привести собственную систему оценки рисков в соответствие с требованиями Базельского комитета (Basel II compliance).
Банк получит также возможность быстрого изменения кредитной политики в части применения новые правил кредитования и изменения существующих, и применения допустимого уровня кредитного риска; а также улучшения качества кредитного портфеля. Именно благодаря такому комплексному подходу в построении процессов выдачи кредитов, решение SAS Credit Scoring for Banking обеспечит для банка более стабильную и эффективную работу в области розничного кредитования.
В среднесрочной перспективе Банк ВТБ 24 планирует продолжить работу по совершенствованию программного обеспечения оценки кредитоспособности в направлении расширенного использования недавно внедренного специализированного программного комплекса, позволяющего своевременно выявить мошеннические действия со стороны потенциальных клиентов-заемщиков.
Этот комплекс представляет собой методологию и процессы по выявлению и предотвращению мошеннических действий со стороны потенциальных и уже существующих клиентов-заемщиков. Скоринг по выявлению попыток мошенничества помогает принимать незамедлительные решения по определению тех заемщиков, чьи обращения по выдаче кредита должны быть отклонены, либо отложены для более детального рассмотрения.
Программное решение данного вопроса планируется осуществить с помощью продукта Fraud & Financial Crimes компании SAS, представляющего собой высокотехнологичный программный комплекс для выявления попыток мошенничества на разных этапах «жизни» кредита, начиная с оценки заемщика при выдаче кредита и заканчивая анализом поведения держателя кредитной карты.
Для управления процессам оценки и принятия решения по вероятному мошенничеству SAS Fraud & Financial Crimes выполняет ряд функций:
- проверка информации по «черным» и «серым» спискам - выбранные поля анкеты заемщика проверяются на совпадение/схожесть с данными в черных/серых списках мошеннических сделок/организаций и т.п.;
- проверка информации на «внутреннюю» непротиворечивость - по имеющимся в анкете полям со связанной информацией (дата рождения - ИНН, наличие недвижимости - коммунальные платежи, аренда недвижимости - арендная плата и т.п.) проверяется внутренняя непротиворечивость анкеты;
- проверка информации на «внешнюю» непротиворечивость и соответствие бизнес-правилам - имеющиеся в анкете данные анализируются с помощью экспертных бизнес-правил (например, дата выдачи паспорта - не выходной день, указание дополнительных доходов - минимальный учитываемый доход), а также сверяются с имеющейся информацией в базе заявок или информационных базах банка (валидность адресов, предприятий, анализ предыдущих анкет и/или заявок);
- проверка информации на наличие «общих» выбросов - сравнение показателей из анкеты с общим распределением по портфелю - «штрафные» баллы за попадание в «критический» хвост распределения или статистически мелкую категорию; скоринговый кредитоспособность заемщик
- проверка информации на наличие выбросов в рамках выделенной области «клиентов» - сравнение показателей из анкеты с данными, отобранными по критерию, например, проверка на «выброс» зарплаты в сравнении с данными по предприятию, по отрасли, по региону и т.п.;
- скоринг на потенциально мошенническое действие - использование классифицирующей модели, которая на основе анкетных данных, а также результатов проверки правил определяет вероятность мошеннических сделок;
- скоринг на близость к «идеальному» заемщику - использование моделей «схожести», которые на основе анкетных данных и результатов срабатывания правил определяет степень схожести клиента с «идеальным»/«идеальными» клиентами.
Заключение
Наиболее распространенной в практике банков мер, направленных на снижение кредитного риска, является оценка кредитоспособности заемщика, осуществляемая посредством скоринга, которая является математической или статистической моделью, которая основана на кредитной истории «прошлых» клиентов Банк пытается определить, насколько вероятно, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит вовремя. В своей простейшей форме скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. Результат является интегральным показателем: чем выше он, тем выше надежность клиента, и Банк может организовать своих клиентов в соответствии со степенью повышения кредитоспособности. Для разработки алгоритмов скоринговой системы требуется выборка исторических данных - так называемая обучающая выборка.
Таким образом, оценка риска дает кредиторам более последовательное и объективное принятие решений на основе эмпирически полученной информации. В сочетании с бизнес-знаниями технологии интеллектуального моделирования позволяют менеджерам по рискам повысить эффективность и контроль процесса управления рисками.
Следует также подчеркнуть, что введение в России скоринга затрудняется не столько объективными, сколько субъективными причинами, связанными с недоверчивым отношением менеджеров Банка к математическим и статистическим методам. Модели скоринга должны разрабатываться по самым последним данным, периодически проверять качество их работы, быть в состоянии быстро и дешево перенастроить модель, что невозможно сделать закрытыми западными системами, используемыми в некоторых российских банках.
Список литературы
Гол.убев А. А. Финансы и кредит: Учеб. По.собие / А. А. Голу.бев, Н. П. Гавр.илов, - СПб. : СПб ГУ.ИТМО, 2016. -- 95 с.
Ермак.ов С. Л. Работа комме.рческого банка по кред.итованию заём.щиков: Методические рекомендации / С. Л. Е.рмаков, - М.: Ал.ес, 2015. -145 с.
Митро.фанова К. Б. Понятие кредитного рис.ка и факторы, на н.его влия.ющие / К. Б. Митроф.анова // Мол.одой ученый. -- 2015. -- № 2. -- С. 284-288.
Т.ен В. В. Проблемы анализа кредитоспособности заемщика / В. В. Те.н //Банк.овское дело. - 2016. - № 3.
Черкаш.енко В. Н. Этот «загадоч.ный» скоринг / В. Н. Черка.шенко // Бан.ковское дело- 2016. - № 3.
Кре.дитный скоринг, оценка заемщ.ика, балы, рейтинги [Эл.ектронный ресурс] // - справ.-инфо.рм. портал. - Электр.он. дан. - М., 2016. - URL: http://aUcred.ru/articles/kreditnyj_skoring.html (Дата обращ.ения: 28.11.2018)
Кред.итный скоринг: реальные в.озможности [Электронный ресу.рс] / А. Копт.елов // - С.татья: справ.-информ. портал. - Э.лектрон. дан. - М., 2015.