Понятие «скоринг» для отечественных потребителей финансовых услуг до сих пор остается крайне загадочным, а банковским специалистам объяснить, что такое скоринг, простыми словами достаточно сложно. Между тем, эта система напрямую влияет на решение банка о кредитовании.

Даже при непрерывных поисках новых платежеспособных клиентов банковские организации все равно вынуждены оценивать степень риска. Кредитный риск в большей степени определяет эффективность работы того или иного финансового учреждения, поэтому решение о выдаче кредита всегда базируется на оценке кредитоспособности заемщика. Данный индекс состоит из нескольких частей – оценки платежеспособности и кредитного скоринга.

Что такое кредитный скоринг?

Кредитный скоринг (scoring) – это специализированная компьютерная программа, которая по определенному алгоритму оценивает кредитоспособность заемщиков.

Банкам скоринг необходим для ускорения работы – он обрабатывает информацию гораздо быстрее человека.

Заемщикам же программа интересна для самодиагностики, поскольку именно с ее помощью можно узнать причины отказа банка по скорингу в кредитовании или оценить собственную кредитоспособность перед обращением в банк. Пройти бесплатно проверку можно еще и перед подачей заявки на кредит.

Каких видов бывает?

Существует несколько основных вида скоринга.

  1. Аpplication-scoring (скоринг заявки или обращения). Подразумевает оценку кредитоспособности клиента банка при выделении кредита. Это самый распространенный и наиболее популярный вид. В его основе лежат первичные данные заемщика, их обработка на компьютере и вывод результата – стоит ли заемщику предоставлять кредит.
  2. Сollection-scoring. Данная система популярна на стадии работы с невозвращенными займами. Она определяет приоритетные действия работников банка для возврата кредитов. Практически программа дает возможность предпринимать шаги по работе с неразрешимыми долгами.
  3. Вehavioral-scoring или скоринг поведения. Вид программы для оценки наиболее вероятных финансовых действий заемщика. Эта система позволяет прогнозировать изменения платежеспособности клиента, корректировать установленные для него лимиты. Основой для анализа выступают действия клиента за определенный период (например, операции по кредитной карте).
  4. Fraud-scoring. Подразумевает статистическую оценку вероятности мошеннических действий со стороны потенциального заемщика. Данный скоринг зачастую используется в совокупности с другими видами исследования потенциального клиента. Считается, что до 10% невозвратов по кредитам связаны с откровенным мошенничеством, поэтому такая система быстро набирает популярность.

Вышеперечисленные виды встречаются чаще всего, однако многие системы за последние годы не только обрабатывают введенные данные, но и способны к самообучению – они учитывают модель поведения уже принятых на обслуживание клиентов и корректируют оценку будущих заемщиков, работают с перспективами поведения человека по психометрическим моделям, прогнозируют его благонадежность по социальным сетям.

Где применяется?

На данный момент скоринг чаще всего применяется в кредитовании. Объясняется это тем, что наиболее дорогостоящей частью данного бизнеса является время на первоначальную оценку заемщика.

Для выдачи каждого займа задействуется несколько сотрудников, как правило, с высокой оплатой труда, поэтому система, помогающая оценить все риски, крайне актуальна для банковских организаций. Чаще всего крупные банки (Сбербанк, ВТБ) стремятся таким образом минимизировать затраты времени и издержки на обслуживание каждого клиента.

Какие данные использует?

Кредитный банковский скоринг является автоматической бальной системой оценки заемщика. Перед этим каждый клиент банка проходит анкетирование и оставляет о себе подробные данные, поэтому любая его характеристика имеет огромное значение в баллах. После проверки достоверности сведений и суммирования количества баллов принимается решение о платежеспособности потенциального заемщика и о выдаче кредита.

В основе работы системы лежит предположение, что люди со схожими социальными показателями ведут себя примерно одинаково. Исходя из этого, выстраиваются скоринговые карты, скоринг в баллах и таблицах, на основе которых определяется значение показателей. Такие карты состоят из сотни позиций, которые постоянно дополняются и изменяются.

Свое значение имеет фактор проживания человека в конкретной области, его занятость в определенной отрасли. Существеннее всего понижают скоринг баллы записи о судимостях, административных правонарушениях, неуплате алиментов или штрафов.

Кроме баллов существует и так называемые стоп-факторы – обстоятельства, которые сразу лишают возможности заемщика получить кредит (например, возраст соискателя).

Важно понимать, что кредитный скоринг полностью исключает личную неприязнь к заемщику или другие человеческие факторы.

Как пройти скоринговую систему в банке?

Несмотря на то, что суть такой оценки достаточно проста для понимания, ее механизм очень сложен и умен. Каждый параметр, который потенциальный клиент банка вносит в анкету, попадает в систему, данные сравниваются между собой. Для того, чтобы пройти скоринг-систему и получить хорошую оценку, клиенту банка необходимо проанализировать, соответствует ли он основным параметрам, по которым выставляется оценка.

  1. Кредитная история. Считается главным фактором, который влияет на положительное решение по кредиту. Она может быть отрицательной, нулевой или положительной.
  2. Стабильность финансового положения и уровень дохода. При этом учитывается общий доход и наличие обстоятельств, которые снижают его.
  3. Владение имуществом (автомобилем или недвижимостью). Это положительные факторы, за которые система начисляет дополнительные баллы.
  4. Возраст заемщика. Предпочтение система отдает клиентам в возрасте от 30 до 40 лет.
  5. Семейное положение. Также влияет на мнение о стабильности и ответственности заемщика. Высокие баллы получают находящиеся в браке клиенты, холостые – чуть меньше.

Кроме того, повлиять на оценку может общая обстановка в регионе, экономическая ситуация в стране а также тип выдаваемого кредита и его сумма. Потенциальному заемщику следует взвесить все факторы, проанализировать свои шансы еще до обращения в банк.

Можно ли обмануть?

Важно понимать, что скоринг – это всего лишь программа, которая не в состоянии проверить многие факторы. При этом кредитный специалист часто заполняет заявку сугубо со слов клиента, а уже потом сведения, внесенные в анкету, проверяются. В связи с этим клиенты часто обозначают дополнительный источник дохода или указывают, что они проживают в гражданском браке.

Читайте также:  Ао каспи банк официальный сайт

Как поднять скоринговый балл?

На скоринговый балл влияет множество факторов – возраст, уровень образования, доход, профессия или место жительства. Клиенту банка, который желает поднять свой рейтинг, следует помнить, что больше всего шансов на получение высокой оценки имеют семейные заемщики в возрасте от 30 до 40 лет с высшим образованием, проживающие в благополучном регионе.

Важно понимать, что привлекательные для банка клиенты не могут менять часто место работы и должны контролировать свои расходы. Исходя из этого, лучшим способом повысить скоринговый балл станет улучшение кредитной истории, которая вносит огромный вклад в общую картину.

Существует несколько способов для улучшения или исправления КИ, однако наиболее эффективным из них станет получение займа в микрофинансовой организации. Так клиент, исправно выплачивая заем, будет повышать качество своей истории, а вместе с ней и уровень скорингового балла.

Скоринг пройден — что это значит?

Если сотрудник банка после внесения данных клиента в базу сообщает потенциальному заемщику о том, что скоринг пройден, это означает, что этап проверки программой успешно сдан.

Далее заявка клиента дополнительно идет на проверку в системе безопасности банка. Если и этот пункт будет пройден, можно с уверенностью утверждать, что банк будет сотрудничать с потенциальным заемщиком, а он, в свою очередь, сможет получить необходимый кредит.

Что значит код скоринга 7?

Чаще всего встретить надпись «Код скоринга 7» можно в отчетах ОКБ. К сожалению, данная цифра ничего не значит для заемщика, а используется для банковских служащих и аналитиков. Чаще всего подобный код требуется для определения модели оценки скоринга клиента онлайн.

Скоринг бюро — что это?

Скоринг-бюро является специализированной программой в области финансовых услуг. Ее разработчиком выступает Объединенное кредитное бюро.

Скоринг-бюро считается аналитическим инструментом для оценки благонадежности заемщика. Продукт действует в соответствии с методологией, разработанной ОКБ на основании данных из кредитной истории заемщика. Данная модель программы регулярно совершенствуется и актуализируется, поэтому является на данный момент наиболее распространенной и используется в большинстве отечественных финансовых организаций.

Можно ли взять кредит без скоринга?

Взять кредит без прохождения системы оценки платежеспособности возможно при условии, что такая проверка будет заменена другими мероприятиями. Чаще всего небольшие банки обходятся без scoring-модели, ограничиваясь личной беседой сотрудника организации с потенциальным клиентом и проверкой его кредитной истории. Однако крупные банки чаще всего все же пользуются скоринговыми системами перед принятием окончательного решения о кредитовании.

Важно понимать, что необходимость скоринга для клиента напрямую зависит от суммы запрашиваемого кредита.

Что такое коэффициент скоринга в КАСКО?

Коэффициент скоринга для КАСКО также является аналитическим инструментом для оценки возможной будущей убыточности владельца страхового полиса. Значение баллов в программе отражает убыточность клиента в течение последующего года. Такой сервис помогает принимать решение о сумме страховой премии для различных категорий граждан.

Таким образом, скоринг является популярной и распространенной программой для оценки платежеспособности клиента. С помощью этой системы банк определяет риски при выдаче кредитных средств.

Уважаемые читатели! Если вы нуждаетесь в консультации специалиста по вопросам кредитов, долгов и банкротства, рекомендуем сразу обратиться к нашим квалифицированным практикующим юристам:

Москва и область: +7 (499) 110-71-84

Санкт-Петербург и область: +7 (812) 407-15-68

Уважаемые читатели! Если вы нуждаетесь в консультации специалиста по вопросам кредитов, долгов и банкротства, рекомендуем сразу обратиться к нашим квалифицированным практикующим юристам:

Москва и область: +7 (499) 110-71-84

Санкт-Петербург и область: +7 (812) 407-15-68

Летом 2014 года в результате поправок в 218-ФЗ «О кредитных историях» страховые компании получили возможность получать кредитные истории своих клиентов. Как и для кредиторов, для страховых компаний максимальный интерес кредитные истории представляют с точки зрения возможности оценки риска. В кредитовании оценка риска необходима для прогноза дефолта, в страховании – для прогноза убыточности по полису. Таким образом, перед страховой индустрией и Национальным бюро кредитных историй (НБКИ), местом, где хранятся кредитные истории 72 млн россиян, встал вопрос построения математической модели, предсказывающей убыточность на основе данных из кредитных историй, – страхового скоринга.

В работе по созданию страхового скоринга на основе кредитных историй принимали участие крупные российские страховые компании, НБКИ и международный лидер в области предиктивной аналитики – компания FICO. Опыт работы FICO на американских и европейских страховых рынках был взят за основу исследовательской работы и во многом обеспечил получение быстрого и сильного с математической точки зрения результата. Именно благодаря международному опыту мы сразу стали ориентироваться на моторное страхование. Эта отрасль во всем мире показывает сильную корреляцию между убыточностью по страховым полисам и персональной ответственностью клиента.

Для начала исследовательских упражнений была сформирована гипотеза о наиболее сильных прогнозных переменных из кредитной истории. На этом этапе был использован опыт построения кредитного скоринга, предсказывающего дефолт заемщика по кредитным обязательствам. Как и в страховании, в кредитном процессе кредитор оценивает ответственность клиента – его персональную характеристику, выстраиваемую на основе истории выполнения ранее взятых обязательств. Каждая переменная проходила тщательный анализ на сформированной базе исторических страховых полисов, в результате были выбраны наиболее сильные и стабильные переменные.

Среди наиболее сильных переменных, конечно, данные о нарушении обязательств. Количество и глубина просроченных платежей оказывают понижающее влияние на скоринговый балл. С другой стороны, приветствуется опыт пользования длинными кредитами: положительный опыт ипотеки и автокредитования оказывает повышающее влияние на результат. Одним из наиболее сложных вопросов для построения скоринговой модели стал учет региональной специфики. В результате в итоговую модель вошли несколько переменных, основанных на данных о регионе.

К неосновным, но тем не менее оказывающим влияние на скоринговый балл переменным можно отнести данные о членах семьи клиента. Эта информация включена в скоринговую модель для того, чтобы учесть ситуацию, при которой, например, один из супругов берет на себя все вопросы взаимодействия с кредиторами, хотя экономика у семьи общая. То есть, условно говоря, идеальная кредитная история женщины вовсе не означает, что у нее не будет проблем, если у ее мужа – сплошные нарушения по обязательствам.

Читайте также:  Альфа банк visa gold кредитная

Валидация переменных и скоринговой модели в целом – сложнейшая задача. Ее успешное решение во многом зависит от репрезентативности и объема данных, доступных для ретротестирования. В этой связи необходимо отдать должное лидерам российского рынка автострахования. Все они включились в работу по созданию и валидации модели буквально с первых дней. Цифры говорят сами за себя: общее количество участвовавших в анализе полисов каско – более 6,5 млн. Историческая ретроспектива полисов – более шести лет. Это позволило создать модель отдельно для Москвы и регионов, убедиться в ее стабильности – замеры осуществлялись по пяти реперным периодам с интервалом в один год. Была не только изучена корреляция скорингового балла с общей убыточностью по полисам, но и построена зависимость от отдельных видов – например, по убыточности от угона.

В результате полученная скоринговая модель показала: убыточность по полисам в низшем скоринговом диапазоне до 600 баллов (шкала страхового скоринга приведена к большинству популярных скорингов FICO: от 350 до 850 баллов, при этом меньшие значения балла означают больший риск) в среднем на 20% выше, чем в диапазоне от 700 баллов для Москвы и на 30% – для регионов.

Интересные результаты дало изучение корреляции скорингового балла с убыточностью по отдельным видам возмещений. Например, при изучении зависимости выплат по угонам автомобиля от скоринговых баллов выявлена аномалия – резкий рост убыточности (в 4–5 раз) в диапазоне ниже 550 баллов. Консультации с коллегами позволили дать объяснение этому явлению: граждане с низкой платежной дисциплиной и чрезмерной долговой нагрузкой уже не могут получить заемные средства у кредиторов, так как им отказывают, и пытаются решать свои материальные проблемы за счет страховых компаний. То есть фактически речь идет о страховом мошенничестве. Как выяснилось, страховой скоринг на базе кредитных историй позволяет эффективно противостоять и этой угрозе.

Полученные результаты открывают перспективы использования страхового скоринга на базе кредитных историй в моторном страховании в краткосрочной перспективе. Во-первых, страховые компании уже сейчас могут использовать скоринг НБКИ для ценообразования по каско и принятия решения о продаже полиса конкретным клиентам. Например, применяя повышающие коэффициенты для высокорисковых сегментов. Во-вторых, страховой скоринг применим для прогноза убыточности по портфелю – архиважная задача, с которой регулярно сталкиваются актуарии и от точности решения которой во многом зависит финансовый результат всей компании.

И наконец, успех создания скоринговой модели в автостраховании позволяет надеяться, что и в других видах страхования применимы аналогичные технологии. По оценкам НБКИ и крупных страховых компаний, поиск и валидация зависимостей между ответственностью человека и его поведением по большинству страховых продуктов – дело ближайшего будущего.

Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

Cкоринг – это термин, который пришел в страхование из банковской сферы, где кредитное качество заемщиков оценивается по множеству показателей. Страховщики активно используют скоринг в автостраховании для оценки риска, а также в иных массовых видах страхования. В отличие от традиционных методов оценки, скоринг позволяет учесть индивидуальные характеристики клиента – данные ГИБДД и ФССП о характере штрафов, долгов, сроках оплаты, кредитную историю, специфику трат на мобильную связь, данные о круге общения и многое другое.

В каких видах страхования актуален скоринг

Массовое использование в России пока получил лишь скоринг бюро кредитных историй – в моторном страховании. Выявленные зависимости позволяют существенно уточнять прогноз убыточности по полису каско и даже противодействовать попыткам мошенничества с имуществом. К примеру, тариф по каско зависит от возраста, пола, семейного положения автовладельца, марки и региона эксплуатации автомобиля, а также других параметров, которые страховщики называют тарифным фактором. По мнению заместителя генерального директора, директора по рискам – руководителя управления актуарных расчетов «Сбербанк страхование» Владимира Новикова, это и есть скоринг. С развитием цифровых технологий и аккумулированием больших объемов данных стало возможным кроме классических факторов оценки рисков использовать те, которые раньше не привлекали внимание андеррайтеров. Техника скоринга применима не только к оценке рисков: она хорошо работает при решении задач маркетинга, продаж, оптимизации урегулирования убытков, борьбе с мошенничеством, полагает Владимир Новиков.

По словам начальника отдела маркетинговых исследований СК «МАКС» Евгения Попкова, в недавнем прошлом страховой скоринг представлял собой весьма ограниченный инструментарий. Так, в большинстве случаев сотрудники офисов продаж пользовались страховыми калькуляторами по добровольным видам, в которых по определенным триггерам срабатывал контроль – «Требуется согласование андеррайтера» или «Необходима проверка СБ».

Александр Морозов, директор по статистике и аналитике Лаборатории Умного Вождения, утверждает, что скоринг по сути является персональной оценкой страхового риска. Эта оценка точнее в сравнении с традиционными моделями, рассчитанными на основе усредненных факторов.

Алексей Данилов, генеральный директор Adaperio, приводит следующий пример. Традиционные методы оценки всегда основывались на поведении усредненного пользователя – абстрактного страхователя определенного социально-демографического профиля, но по факту поведение, например, двух мужчин 35 лет, проживающих в Москве и пользующихся BMW, может кардинально отличаться. Именно в этом случае становятся полезны большие данные, которые позволят более точно определить риски страховой компании и, как результат, повлияют на показатели прибыли (убыточности).

Как научиться выявлять мошенничество в автостраховании, используя методы машинного обучения? Об этом на примере скоринг-модели с lift, равное 4, Илья Лопатинский , директор департамента поддержки розничного бизнеса Ингосстрах, расскажет на Scoring Days 2018.

В мировой практике скоринговая оценка применяется во всех линиях бизнеса страховых компаний. В российской практике скоринг наиболее распространен в таких видах, как ДМС и автострахование, говорит генеральный директор БКИ «Эквифакс» Олег Лагуткин. «Самым экзотическим видом применения скоринга в нашей практике была оценка склонности к мошенничеству сотрудников страховых компаний, принимающих решения об условиях заключения договора страхования», ‒ рассказывает Олег Лагуткин. По его мнению, скоринговую оценку целесообразно внедрять в такие процессы, как антифрод, убытки и продажи.

Читайте также:  Нс банк в дмитрове курс валюты

Заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие» Андрей Ковалев видит потенциал использования скоринга во всех добровольных массовых видах страхования (в том числе автостраховании, ДМС, страховании ИФЛ). Основная сфера использования скоринга – оценка риска и антифрод, но он может найти применение и в области поддержки продаж.

Заместитель генерального директора «ВТБ Страхования» Евгений Ниссельсон полагает, что скоринг целесообразнее использовать в продажах розничных продуктов, таких как автострахование, страхование имущества, страхование от несчастных случаев и т.д. Он позволяет снизить расходы на оценку риска и существенно ускорить данный процесс. Скоринг применим к типовым продуктам, для анализа специфических рисков необходимо использовать традиционные методы.

Мария Барсова, операционный директор ‒ заместитель генерального директора по имущественным видам страхования САО ЭРГО, рассказала, что компания использует кредитный скоринг в каско и индивидуальном страховании физических лиц, в основном в андеррайтинге и для определения тарификации.

Страховщики тестируют телематику

По словам начальника управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование» Дмитрия Рыкова, полисы на основе телематики пока не получили масштабного развития, но компания продолжает аккуратно тестировать эти продукты, наблюдает за рынком и готовится сделать интересное предложение. В СК «Согласие» также подтвердили, что реализация скоринга на данных телематических устройств находится в стадии разработки и тестирования. В «ВТБ Страховании» сообщили, что скоринг по данным телематики на промышленной основе страховщик не использует в силу ограниченного присутствия на рынке автострахования. При этом компания тестировала телематические системы разных производителей и результаты показали довольно высокую эффективность. Мария Барсова, операционный директор ‒ заместитель генерального директора по имущественным видам страхования САО ЭРГО, рассказала, что компания внедряла скоринг по данным телематических устройств и продолжает это делать, но нельзя утверждать, что ожидания оправдались на 100%. Объемы пока небольшие, и в связи с этим говорить о влиянии на убыточность рано.

«Любые данные полезны для улучшения оценки персонального страхового риска. Тем более если они неплохо коррелируют с этим самым риском и не имеют аналогов. Данные с телематических устройств, полученные напрямую от автомобиля, не могут быть качественно заменены другими факторами и отлично коррелируют со страховым риском, – отметил Александр Морозов, директор по статистике и аналитике Лаборатории Умного Вождения. – Поэтому можно точно сказать, что телематические данные полезны для скоринга. Результат внедрения зависит от конкретной модели, предложенной страховой компанией, состава, качества и стоимости самих данных, поэтому какую-то единую оценку называть будет некорректно».

Какие данные использовать при построении скоринга для каско? Об этом – в выступлении Фрэнка Шихалиева , руководителя отдела развития анализа данных "Ренессанс Страхование" 19 апреля на Scoring Days 2018.

Технологии: чем пользуются страховщики

На вопрос, пользуется ли компания собственными разработками или разработками сторонних поставщиков, в компании «Согласие» заявили, что применяют оба этих подхода. «Несомненно, при внутренних разработках обеспечивается более высокая устойчивость бизнеса, но все же есть сферы, где компания не может осуществлять все разработки своими силами», – сказал Андрей Ковалев, заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие». Компания «ВТБ Страхование» использует готовые решения поставщиков, настроенные под потребности страховщика. Работу компании «Сбербанк страхование» в рамках скоринга можно разделить на две части. Одна часть – это анализ, где используются программное обеспечение и статистические пакеты, которые разработали для компании сторонние подрядчики. Вторая часть – остальные 50% успеха в применении скоринговых данных – определяется компетентностью сотрудников, то есть зависит от наличия в компании специалистов, умеющих работать с большими данными.

Начальник управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование» Дмитрий Рыков рассказал, что кроме собственных методик компания использует инструменты, предоставленные партнерами. Один из примеров – сервис Audatex, позволяющий проверять историю аварий по автомобилю. Другой пример – КБМ по ОСАГО, который также позволяет приблизительно оценить страховую историю клиента.

Инсайты скоринга от страховщиков и разработчиков

Выбор модели автомобиля действительно несет информацию о поведении клиента на дороге. Например, клиент, выбравший марку ТС, которая подчеркивает драйверские свойства машин, стабильно чаще попадает в аварии, чем клиент, который выбирает ТС аналогичного класса, мощности, размера и стоимости, но от производителя, который подчеркивает комфорт или надежность, рассказал Андрей Ковалев, заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие».

Кейсы построения скоринга в автостраховании от Ильи Лопатинского из Ингосстраха и Фрэнка Шихалиева из Ренессанс Страхование – на конференции Scoring Days 2018.

По мнению Дмитрия Рыкова, начальника управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование», есть много интересных зависимостей: например, частота ДТП по страхователям, находящимся в разных семейных статусах, существенно различается. Так, женатые водители имеют наименьшую частоту страховых случаев и получают скидку в компании. Другая зависимость, которую компания обнаружила непосредственно в Москве, – взаимосвязь вероятности наступления страхового случая и адреса постоянной регистрации страхователя. Скидка для автовладельца, проживающего в районе с более безопасным трафиком, может составить 20% от стоимости полиса.

Владимир Шикин, заместитель директора по маркетингу НБКИ, сообщил, что, как правило, все закономерности имеют логическое объяснение, но бывает, что они обнаруживаются уже по факту. Например, в ходе тестирования в компании заметили, что в сегменте с низкими значениями банковского скоринга высока вероятность убытка от угона. «Мы сделали предположение, что в этом диапазоне могут находиться клиенты, которым в силу низкой ответственности банки уже не дают кредиты, и эти люди могут решать свои финансовые проблемы за счет страховых компаний. То есть, по сути, мы выявили индикатор потенциального мошенничества», – рассказал Владимир Шикин.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Ваше имя