1. Потребительское кредитование на примерах отдельных банков России



страница15/19
Дата21.04.2020
Размер0,87 Mb.
ТипЗакон
1   ...   11   12   13   14   15   16   17   18   19
Характеристики клиента

Баллы

Характеристики клиента

Баллы

1. Возраст клиента:




6. Профессия, место работы:




менее 30 лет

5

управляющий

9

менее 50 лет

8

квалифицированный рабочий

7

более 50 лет

6

неквалифицированный рабочий

5







студент

4







пенсионер

6







безработный

2

2.Наличие иждивенцев:




7. Продолжительность занятости.




нет

3

менее 1 года

3

один

3

менее 3 лет

4

менее 3

2

менее 6 лет

7

более 3

1

более 6 лет

9

3. Жилищные условия:




8. Наличие в банке счета:




собственная квартира

10

текущего и сберегательного

6

арендуемое жилье

4

текущего

3

другое (живет с друзьями, семьей)

5

сберегательного

2







нет


0

4.Длительность проживания по настоящему адресу:




9. Наличие рекомендаций (в том числе других финансовых институтов):




менее 6 месяцев

2

одна

3

менее 2 лет

4

более двух

5

менее 5 лет

6

нет

1

более 5 лет

8







5. Доход клиента (в год), $:










до 10 000

2







до 30 000

5







до 50 000

7







более 50 000

9






Прагматический подход, используемый в скоринге (отказ от поиска причинно-следственных связей между параметрами и использование выявленных зависимостей между параметрами для прогнозирования поведения клиента, т.е. вероятности дефолта по кредиту), вызывает у многих довольно сильное отторжение и приводит к определенным законодательным ограничениям в этой области в некоторых странах.



3.3.2 Модель скоринга, применяемая в ОАО «Альфа-Банк», ее достоинства и недостатки

Скоринговая система представляет собой решение, построенное на базе аналитической платформы и web-технологий, автоматизирующее всю последовательность действий от получения заявки на кредит в удаленной торговой точке до принятия решения о его выдаче и формировании необходимого пакета документов. При этом в процессе задействованы все звенья – специалист по продажам кредитных продуктов в торговой точке, служба безопасности, старший кредитный специалист, адаптируемая скоринговая модель, используемая автоматизированная банковская система (АБС).

Скоринговая система состоит из нескольких частей:

­ бэк- и фронт-офис удаленных рабочих мест;

­ схема документооборота (последовательности прохождения анкет через службы банка);

­ база данных, содержащая информацию о заемщиках и истории принятия решений по ним;

­ генератор кредитных историй;

­ система скоринга и аналитической отчетности;

­ модуль интеграции с АБС.

Бэк-офис и фронт-офис представляют собой автоматизированные рабочие места операторов ввода заявок и лиц, участвующих в принятии решений о выдаче кредита. Оперативная работа пользователей с системой происходит при помощи единого веб-интерфейса. К пользователям системы кредитного скоринга в ОАО «Альфа-Банк» относятся:

­ специалист по продажам кредитных продуктов в торговой точке. Он вводит данные из анкеты заемщика в стандартную форму, которая автоматически генерируется на стороне сервера;

­ сотрудник службы экономической безопасности (СЭБ);

- сотрудник кредитного отдела (старший кредитный специалист).

Отличие веб-формы сотрудника СЭБ от сотрудника кредитного отдела заключается в различии информации из анкеты заемщика, которая используется для принятия решения по заемщику. Так, для верификации заемщика службой безопасности необходима информация о номерах документов, регистрации, месте работы и пр. Кредитного инспектора интересует социальный портрет: уровень доходов, семейное положение, образование, и т.д., а так же результат скоринговой модели.

Вся информация о поступающих заявках собирается в оперативной базе данных. Прохождение анкеты на каждом шаге протоколируется с помощью специальных статусов анкеты. Статусы упорядочиваются в соответствии со схемой прохождения анкет.

В большинстве случаев предпочтительно создание хранилища данных, в котором содержится консолидированная информация по заявкам с анкетами заемщиков, истории принятия решений по выданным кредитам, погашениям кредитов. Это позволит сосредоточить информацию о потребительском кредитовании в едином источнике и снизить нагрузку на оперативную базу данных. На рисунке 3 представлен пример создания банком хранилища данных.

В хранилище данных может накапливаться статистическая информация макроэкономического характера об уровне жизни в регионе, средней заработной плате, прожиточном минимуме и т.д. с целью повышения качества скоринговых моделей.

В разных странах набор характеристик, описывающих заемщиков, и их относительный вес в оценке кредитного риска различаются, как различны экономические условия жизни и национальный менталитет. Поэтому нельзя автоматически переносить модель из одной страны в другую. В российских условиях параметры одного региона не переносимы на ситуацию другого региона, на его уровни зарплат и рисков. Более того, не дает эффекта даже перенос скоринговой модели из одного банка в другой, поскольку клиентская база каждого банка имеет свои особенности. Все параметры и количественные характеристики, используемые в скоринговых схемах ОАО «Альфа-Банк» базируются на массивах информации, сформированных по итогам кредитования прошлых лет.

Методология построения кредитной скоринговой системы ОАО «Альфа-Банк» основана на анализе специфики деятельности банка. При этом учитываются как группы клиентов (отраслевая и региональная принадлежность и др.), так и кредитные продукты банка для физических лиц. Исходя из потребностей банка в развитии бизнеса и имеющихся данных, были разработаны и внедрены в промышленную среду скоринговые модели, основанные на экспертных знаниях банковского менеджмента, на статистических данных, на учете макроэкономических данных о социально-экономическом развитии региона и отраслей.

Для построения скоринговой системы используются следующие типы данных:

1. Макроэкономические данные, представляющие собой статистическую информацию по социально-экономическому развитию томского региона.

2. Статистические данные предприятий региона присутствия банка с тем, чтобы включить в модель скоринга информацию о принадлежности заемщика к определенному сектору экономики для повышения точности оценки.

3. Анкетные данные по всем имеющимся заемщикам банка в разрезе возвратов и невозвратов долга, а также по просроченным выплатам процентов и основной суммы долга. Состав анкетных данных, необходимых для работы модели, определяется после предварительного анализа.

4. Экспертные знания банковского менеджмента по каждому из типов кредитных продуктов банка.

Исходными данными для оценки заемщика являются: демографические данные (в частности, возраст, продолжительность проживания в определенном регионе, стаж работы, почтовый индекс, семейное положение), имущественное положение клиента (сведения о наличии собственной квартиры, машины), среднемесячный доход клиента, сведения, отражающие уже существующие отношения между клиентом и банком (обращался ли клиент ранее в «Альфа-Банк», его кредитная история).

Скоринг-баллы, получаемые работниками данных предприятий, значительно выше, чем у сотрудников других предприятий и фирм.

На основании статистических исследований данных о заемщиках, уже имеющихся в банке, каждому признаку назначается определенное количество баллов (чем выше кредитоспособность и добросовестность заемщика по тому или иному признаку, тем более высокий балл мы этому признаку присваиваем). При этом принимается во внимание предикативная (прогнозная) сила каждого такого фактора, наличие корреляций между ними и другие статистические характеристики исследуемой совокупности объектов.

Скоринговые-баллы, получаемые заемщиком в результате рассмотрения его анкеты указаны в таблице 3.7

Скоринг-баллы получены эмпирическим путем на основе баз данным заемщиков ОАО «Альфа-Банк» и на основе специфики региона.

Путем суммирования баллов по каждому признаку скоринговой карты, происходит оценка кредитоспособности потенциального заемщика. Таким образом, знания об имеющихся заемщиках позволяют прогнозировать профиль потенциального клиента банка. Поскольку со временем данные обновляются, естественно, периодически происходит модификация самой скоринговой карты: некоторые признаки становятся более значимыми, а другие отходят на второй план. Коррекция карт производится регулярно, ее периодичность зависит от объема кредитов.

Итак, к основным недостаткам скоринговой системы оценки кредитоспособности потенциальных клиентов ОАО «Альфа-Банк» относятся:

Таблица 3.7.



Скоринговые балы заемщика



Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   11   12   13   14   15   16   17   18   19


База данных защищена авторским правом ©psihdocs.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница