CC BY
92
Девиз «Тойоты»: «Если процесс не нуждается даже в одной резервной единице, то нулевой запас долэ/сен стать нормой».
Было бы хорошо, если бы российские предприятия приняли к исполнению этот девиз.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Канбан и «точно вовремя» на Toyota: Ме-
УДК 336.7
В. А. КЛЕМЕНТЬЕВ
неджмент начинается на рабочем месте/ пер. с англ. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2008. - 218 с.
Ефимов Владимир Васильевич, доктор технических наук, профессор кафедры «Управление качеством» УлГТУ.
ПРИМЕНЕНИЕ СКОРИНГОВЫХ СИСТЕМ В БАНКОВСКОМ КРЕДИТОВАНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ
Освещены этапы становления и область применения скоринга в кредитовании физических лиц. Рассмотрены вопросы использования скоринговых систем отечественными банками в потребительском кредитовании. Затронуты основные проблемы внедрения скоринговых решений в условиях современной российской банковской практики.
Ключевые слова: кредит, физическое лицо, банк, скоринг, риск.
Сегодня важным конкурентным преимуществом для банков становится качество управления рисками при кредитовании физических лиц. В этой связи многие российские банки начинают внедрять скоринговые методики в процесс оценки кредитоспособности заёмщика. На текущем этапе развитие розничного кредитования проходит экстенсивным путём, что связано с жёсткой продуктовой и ценовой конкуренцией в этом сегменте рынка, неизбежно ведущей к снижению доходности данного направления банковского бизнеса. В такой ситуации для банков повышение качества и скорости обслуживания без потерь в качества управления кредитными рисками в розничном кредитовании становится не просто важным вопросом, а одним из наиболее значимых конкурентных преимуществ.
Поскольку сам термин «скоринг» (англ. scoring - подсчёт очков) используется не только в банковской деятельности, применительно к банковскому кредитованию кредитный скоринг можно определить как процесс оценки заёмщика. По результатам этой оценки потенциальный кредитор принимает решение по кредитной заявке: если заёмщик не набирает определённого количества баллов, то в получении кредита ему отказывают.
© Клементьев В. А., 2009
Именно задаче выбора кредитоспособных заёмщиков в основном служат скоринговые системы. А. Игнатов, Г. Андреева и А. Румянцев в своих работах приводят историю зарождения и развития скоринговых систем [1-3]. В статистике идеи классификации популяции на группы были разработаны Фишером в 1936 г. на примере растений. Хотя многие авторы связывают возникновение скоринга с именем Дэвида Дю-рана, который, уходя в 1941 году в армию, оставил своим коллегам-банкирам краткие рекомен-
7TQIfмм пс\ ОТбюПУ vngпьггпг»п^совV ^яёмптКОВ*
^MfV^kJ^« К в А А ЧУ ЧУ 4 ЧУ ЧУ 1У J I \ к/ V^t ft I Vi V I А Ч/ V ЧУ «УЧА V l'i Цц • Hi\/
по-видимому, скоринг в той или иной форме существовал ещё с тех времен, когда начали систематически предоставляться займы в денежной или натуральной форме неограниченному кругу лиц. В современной практике работы банков скоринговые системы используются уже достаточно давно, начиная с середины 50-х годов, когда в Сан-Франциско начала свою деятельность одна из первых и лидирующих ныне компаний по разработке скоринговых систем Fair Isaac Corporation.
Оценка потенциального клиента осуществляется с помощью скоринговой модели, которая взвешивает математически выраженные характеристики заёмщика, влияющие на его способность вовремя расплатиться с кредитором. Поскольку в основе кредитного скоринга лежат статистические законы, при оценке потенциального
заёмщика возможны ошибки с определённой долей вероятности, определяющей соответствующую степень кредитного риска. В качестве данных о потенциальном заёмщике выступает доступная кредитору информация, как содержащаяся в представляемых заёмщиком документах, так и получаемая «со слов» самого заёмщика. Примерный перечень данных для скоринга может включать в себя такие параметры потенциального заёмщика, как уровень среднемесячного дохода, стаж работы на последнем месте работы, возраст, семейное положение, количество лиц, находящихся на иждивении, образование, должностной статус, наличие в собственности недвижимости и т. п. В итоге, по мнению некоторых авторов, «профилю надёжного заёмщика» в большей степени отвечают клиенты, состоящие в браке и имеющие стабильный доход [4].
Каждый вид используемой в скоринге информации обычно называют характеристикой, или фактором (например, стаж работы на последнем рабочем месте; семейное положение и т. п.). Некоторые характеристики потенциального заёмщика (возраст) имеют числовой характер, некоторые (образование) - дискретный нечисловой (категоризированный). Очевидно, что в скоринге целесообразно использовать наиболее существенные, важные для правильного принятия решения относительно оценки кредитоспособности характеристики. Их выбор ограничен наличием информации о заёмщике и степенью её документального подтверждения. Тем не менее в анкетах и представляемых заёмщиком документах содержится достаточно данных для организации первоначальных работ по скорингу. Определение конкретной системы факторов для скоринга может быть сделано как на основе экспертных оценок кредитных работников, так и с использованием статистических методов.
В настоящее время в российской банковской практике применяется несколько видов скорин-говых решений. АррПсайоп-скоринг - является оценкой кредитоспособности гражданина для получения кредита. Именно этот вид скоринга является основным фильтром потенциальных заёмщиков. Ргаис1-скоринг оценивает вероятность мошенничества потенциального заёмщика. СоПесйоп-скоринг определяет приоритетные направления работы в отношении заёмщиков с просроченной задолженностью.
Методы и подходы, лежащие в основе ско-ринговых систем, весьма разнообразны. Основными из них, приведёнными в работах [5, 2], являются:
- линейный дискриминантный анализ;
- многофакторная логистическая регрессия;
- кластерный анализ;
- деревья решений;
- нейронные сети;
- генетический алгоритм;
- метод ближайших соседей;
- метод минимизации структурного риска В. Вапника.
Эффективность скоринговой системы может быть оценена с позиции вероятности ошибок 1-го и 2-го рода:
- ошибка 1-го рода: кредитоспособный заёмщик квалифицируется скоринговой системой как некредитоспособный;
- ошибка 2-го рода: некредитоспособный заёмщик квалифицируется скоринговой системой как кредитоспособный.
Очевидно, что ошибки 2-го рода являются наиболее фатальными сточки зрения кредитного риска, а ошибки 1-го рода характеризуют упущенные рыночные возможности по кредитованию физических лиц. Соотношение этих ошибок может быть различным у различных с корж ивовых систем.
При принятии решения о покупке или внедрении скоринговой системы (независимо от глубины и нестандартности теоретических обоснований методов, на которых она базируется) необходимо оценить эффективность последней. Обычно это осуществляется в два этапа. Сначала на обучающей выборке проводится настройка скоринговой системы. Необходимо отметить, что при формировании обучающей выборки соотношение числа погашенных в срок и проблемных кредитов должно соответствовать реальному соотношению за последний период (год или
Пт^ГОГТиРЛ ^ЯТР.М МП к-ПМТПППкИПЙ пи^опые (пяы-
чные этой выборки не использовались при настройке системы скоринга) осуществляется оценка ошибок 1-го и 2-го рода.
По результатам второго этапа принимается решение о приемлемости скоринговой системы к внедрению исходя из требований, установленных банком для уровней ошибок 1-го и 2-го рода. Здесь встречаются ситуации, когда необходимо сравнивать текущий уровень просроченной задолженности с потенциальными возможностями, предоставляемыми скоринговой системой. Э. Мальцев приводит пример оценки целесообразности внедрения скоринговой системы, когда текущий уровень просроченной задолженности по розничному портфелю банка составляет 4%, а уровни ошибок 1-го и 2-го рода скоринговой системы, оценённые по контрольной выборке, составляют 6% и 5% соответственно [5].
Схема использования скоринговой системы будет такова: по существующим в банке (без учёта скоринговой системы) критериям осуществляется предварительный отбор заёмщиков (1-й шаг процедуры отбора). Уровень просроченной задолженности по отобранным таким образом заёмщикам может быть оценён в 4%. Затем заёмщик подвергается оценке со стороны скоринговой системы (2-й шаг процедуры отбора). По итогам обоих шагов процедуры отбора уровень просроченной задолженности в отобранном множестве потенциальных заёмщиков, признанных кредитоспособными, составит 0,2%, то есть доля проблемных кредитов в портфеле будет снижена с 4% (до внедрения скоринговой системы) до 0,2%. При этом, однако, будет ошибочно отказано в предоставлении кредитов 6% от числа обратившихся и прошедших 1-й шаг процедуры отбора частным лицам. При принятии решений необходимо оценить и взвесить приемлемые структуру распределения и уровни ошибок 1-го и 2-го рода. В общем случае для самых приближённых оценок может использоваться линейная функция полезности
вида = £ х _ х во) - Л/ х в\ х ,
где объём кредитного портфеля;
е0 - уровень просроченной задолженности по портфелю до внедрения скоринговой системы; в! - уровень ошибок 1-го рода; е2 - уровень ошибок 2-го рода; М- количество кредитов в портфеле; с1 - объём доходов по одному погашенному в срок кредиту (в среднем по портфелю).
Смысл функции и состоит в том, чтобы оценить в денежном выражении баланс доходов (вследствие уменьшения доли просроченной задолженности) и потерь (вследствие отказа кредитоспособным заёмщикам) от внедрения ско-
* ' а
ринговой системы. Значение функции V должно также анализироваться совместно с рассмотрением цен (затрат на разработку) и расходов на внедрение и актуализацию скоринговой системы. Конкретный вид и структура функции полезности будет выбираться каждым банком с учётом собственной рыночной стратегии и кредитной политики.
Скоринговые кредитные системы получили на сегодняшний день наибольшее распространение в тех сегментах потребительского кредитования, где конкурентная борьба подталкивает к необходимости обработки большого количества информации и принятия быстрого решения о предоставлении кредита. Соответственно, на наш взгляд, скоринговую оценку заёмщиков в автоматическом режиме целесообразно использовать при принятии решения о выдаче кредитов
на небольшие суммы, например, для приобретения бытовой техники, мелкие кредиты без обеспечения и т. п. Хотя принципиальных различий в скоринговых решениях между ипотечным, авто-и беззалоговом экспресс-кредитованием нет. При оценке возможности предоставления более крупных ссуд лучше сочетать скоринговые решения с экспертными оценками для дополнительной проверки адекватности автоматической оценки, а также анализа достаточности и качества предполагаемого обеспечения по кредиту.
По мнению А. Пищулина, применение скоринговых решений имеет несколько очевидных преимуществ [6]. Во-первых, оценка кредитной заявки осуществляется практически мгновенно. Некоторые системы способны осуществлять скоринг со скоростью до 200 заявок в секунду, поэтому принять решение за 2-3 минуты в потребительском кредитовании, где суммы невелики и играет роль скорость, становится вполне реально. Особенно это значимо, когда речь идёт о розничной точке продаж банка, расположенной, например, в супермаркете электроники. Во-вторых, система кредитного скоринга не зависит от настроения и опыта кредитного эксперта, т. к. ориентируется исключительно на математические правила. Плюс к этому, на наш взгляд, банк, где работает система кредитного скоринга, будет иметь более прогнозируемый уровень невозвратов и, следовательно, сможет легче регулировать ценовые параметры кредитных продуктов.
Г. Андреева освещает западную практику использования скоринговых систем, применяемую в экономически развитых странах [2]. Одним из достоинств скоринга автор отмечает беспристрастность автоматизированной оценки кредитоспособности заёмщика. Это стало особенно актуально после того, как в 1974 году в США был "принят Закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, который запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей.
Другим примером служит законодательство Великобритании, согласно которому допускается использование информации о возрасте и семейном положении, но зато запрещается принимать во внимание какие-либо физические увечья и недостатки (инвалидность). На наш взгляд, в отношении данного вопроса использование скоринговой системы, несомненно, может предотвратить возможные социальные конфликты, но в то же время для получения объективной оценки кредитоспособности заёмщика необходимо обеспечить тестирование системы на
выборке, включающей в себя соответствующие слои населения.
Несмотря на ряд преимуществ, сегодня в некоторых российских банках, особенно небольших размеров, кредитный скоринг зачастую не применяется. По нашему мнению, это связано с достаточной дороговизной скоринговых решений, высоких требований в части технического внедрения и сопровождения, что в конечном итоге не даёт возможности получить желаемый экономический эффект. Хотя, с другой стороны, большой объём операций, осуществляемых банком в процессе розничного кредитования, особенно если в портфеле преобладают небольшие по суммам кредиты, несомненно накладывает высокие требования к уровню автоматизации и заставляет задумываться о более широком внедрении скоринговых систем.
С. Ларин и И. Ходжаева считают основными недостатками скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц высокую стоимость адаптации используемой модели под текущее положение дел и большую вероятность ошибки модели при определении кредитоспособности потенциального заёмщика. Так, например, в США считается плюсом, если человек поменял много мест работы, что говорит о том, что он востребован, а в нашей стране традиционно противоположное мнение. Другим примером может служить наличие личного автомобиля у заёмщика, если ещё десяток лет назад это говорило о его хорошем финансовом положении, то в настоящее время данный параметр оценки является малозначимым [7].
Сравнивая западные и отечественные системы, А. Румянцев отмечает, что западные системы появились намного раньше, у них большой срок эксплуатации, соответственно большой объём кредитных историй, но эти истории не подходят для рынков стран СИГ. В западных системах нет инструментов (возможностей) для работы с малыми объемами кредитных историй (что необходимо в частности для украинского рынка). Разработки в области классического скоринга позволяют работать с ограниченными объёмами кредитных историй. Ещё одна особенность заключается в большой разнице между скоринговыми картами (набором параметров) в зависимости от локальных рынков и для разных банковских продуктов. Таким образом, автором делается вывод недостаточной гибкости западных скоринговых систем для отечественного рынка [3].
Е. Лебедев отмечает важность набора параметров, используемого для оценки зависимости между. индивидуальными особенностями заёмщика и его кредитоспособностью. Персональные данные могут быть избыточно детализированы, что часто не увеличивает адекватность матема-
тической модели, но значительно усложняет анализ данных [8]. Данный довод является вполне резонным. Кроме того, на наш взгляд, нельзя ставить равенство, применяемое автором в отношении кредитоспособности и платёжеспособности клиента, т. к. здесь необходимо дополнительно оценивать социально-психологические особенности потенциального заёмщика.
Определённым недостатком скоринга можно назвать «шаблонность» в подходе к оценке заёмщиков, перерастающую у некоторых авторов в ошибочное, на наш взгляд, мнение о том, что банк не может кредитовать любого клиента [9|. Действительно, без вмешательства кредитного специалиста отказ в предоставлении кредита, вынесенный скоринговой системой, будет окончательным. Но в то же время нужно помнить, что, по сути, банк, оставаясь в рамках обязательных нормативов, предписанных Банком России, сам ограничивает собственные полномочия посредством кредитной политики, условий кредитных программ и полномочий должностных лиц. Хотя в общем случае ссуда может бы ть предоставлена практически любому заёмщику, и ключевую роль здесь играет экономическая целесообразность кредитной сделки, определяемая через соотношение доходность/риск.
Одной из значимых проблем внедрения скоринговых систем, особенно применительно к регионам, подчеркиваемой банковскими специалистами и описанной в работе Д. Ульянова, становится то, что инструменты управления рисками, разработанные в головном банке, зачастую не годятся для применения в удалённых филиалах, разбросанных по всей стране, и требуют адаптации к местным условиям [10]. Используемые сегодня системы управления рисками не всегда адекватно и своевременно реагируют на изменение входных данных, так как они построены на статистической модели, полученной путём обработки исторических данных по многим банкам и филиалам, а применяются к конкретному филиалу или отделению. Индивидуальные отличия и особенности в этих системах не могут быть учтены в достаточной степени. Головной банк не может посылать в каждый филиал дорогостоящую команду специалистов для настройки и адаптации системы управления кредитными рисками под местные условия из-за требования экономической эффективности. Таким образом, в этой ситуации важным оказывается вопрос стоимости принимаемого решения по кредиту.
По нашему мнению, необходимо оценить, с одной стороны, стоимость системы, а с другой стороны, насколько скоринговое решение эффективнее автоматизированного анализа заёмщика, скажем, на основе стоп-факторов кредитной программы и информации из бюро кредитных
историй. Если разница в оценке несущественна, а внедрение скоринга неоправданно дорогостоящее, то проще скорректировать ценовые параметры кредита в соответствии с уровнем риска соответствующего продукта. Учитывая, что потребительские кредиты в большинстве случаев небольшие по сумме, разница в платеже по ссуде для заёмщика будет незначительной, а значит, и конкурентные преимущества, получаемые банком от использования скоринга, могут быть неочевидны.
Хочется также отметить, что в конце 2007-начале 2008 годов в условиях сокращения финансирования многие банки ужесточили процедуры согласования выдачи кредитов, расширили пакет документов для заёмщиков, а также повысили требования к обеспечению, что особенно коснулось нецелевых кредитов [11]. В этой связи, на наш взгляд, требования, предъявляемые к качеству работы скоринговых систем оценки заёмщиков, должны также возрасти.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Игнатов, А. А. Скоринговые системы в российской практике / А. А. Игнатов // Банковские технологии. - 2005. - №5.
2. Андреева, Г. В. Скоринг как метод оценки кредитного риска / Г. В. Андреева // Банковские технологии. - 2000. - №6.
3. Румянцев, А. Скоринговые системы: наука помогает бизнесу / А. Румянцев // Финансовый директор. - 2006. -№7.
4. Гусева, И. Л. Автокредит: кому это выгодно / И. Л. Гусева, А. Л. Гусева // Банковское кредитование. - 2005. - №3.
5. Мальцев, Э. В. Скоринговые системы в кредитовании физических лиц / Э. В. Мальцев // Банковский ритейл. - 2006 - №1.
6. Пищулин, А. Очки для заёмщика / А. Пи-щулин // Коммерсантъ. Деньги. - 2008. - № 2.
7. Ларин, С. Использование деревьев решений для оценки кредитоспособности физических лиц / С. Ларин, И. Ходжаева // Банковское дело. — 2004. - №3.
8. Лебедев, Е. А. Оценка рисков кредитования физических лиц (проблема исследования, её актуальность, идея решения) / Е. А. Лебедев // Научный электронный журнал КубГАУ. - 2006. - №1.
9. Кисурина, Л. Г. Кредиты и займы. Правовое регулирование / Л. Г. Кисурина // Экономико-правовой бюллетень. - 2008. - № 4.
10. Ульянов, Д. П. Разработка имитационных моделей и программных средств для анализа кредитных и валютных рисков многофилиального банка. Дисс. ... канд. эконом, наук / Д. П. Ульянов. - Волгоград, 2008.
11. Ковалёва, Е. Взыскательный кредит / Е. Ковалёва // Коммерсантъ. Деньги. - 2008. - №2.
Клементьев Виктор Андреевич, аспирант кафедры «Управление качеством» УлГТУ.
УДК 33
Е. В. СОРОКИНА, В. В. ЕФИМОВ
ОЦЕНКА ПОТЕРЬ КАЧЕСТВА ПРИ УСТАНОВЛЕНИИ ДОПУСКА ЗАМЫКАЮЩЕГО ЗВЕНА
Проведен расчёт допуска замыкающего звена и определены суммарные потери качества для примера при различных полоэ/сениях номинального значения относительно середины поля допуска.
Ключевые слова: потери качества, поле допуска, квалитет точности, размерная цепь.
Характеристика оценки точности и потерь является важнейшей в обеспечении принципа взаимозаменяемости, главная цель которого - достижение высшего качества продукции. Существенное значение имеет не только количественная, но и качественная сторона мероприятий по установ-
© Сорокина Е. В., Ефимов В. В., 2009
лению допуска. В настоящее время с помощью допуска устанавливается современный уровень требований потребителей к качеству продукции. За последние годы в борьбе за бездефектное изготовление продукции появилось несколько новых подходов к обоснованию требований по ужесточению норм точности. Среди них наиболее известные: «Шесть сигм» и «Функция потерь качества» (по Тагути). Нами же предложен новый подход, оценивающий риски соответствующих
