CC BY
58
Section 8. Finance, money circulation and credit
Karimov Norboy Ganievich,
Doctor of Economic Sciences, Head of Department «Banking» TashGEU E-mail: [email protected] Tashkhodjaev Mukhtor Maksudzhonovich, Candidate of Economic Sciences, Dean of the Faculty "Corporate governance"
Development opportunities of scoring method of consumer crediting in Uzbekistan
Abstract: In this article, we study a rapid method of analysis of borrowers — individuals, which is inevitable in the further development of consumer crediting in Uzbekistan.
Keywords: consumer loans, the creditworthiness of the borrower, a score of the credit risk factors scoring- as a model of credit risk assessment.
Каримов Норбой Ганиевич, Доктор экономических наук, заведующий кафедрой «<Банковское дело» ТашГЭУ E-mail: [email protected] Ташходжаев Мухтор Максуджонович, Кандидат экономических наук, Декан факультета «<Корпоративный управления»
Возможности развития скорингового метода потребительского кредитования в Узбекистане
Аннотация: В статье изучаются особенности экспресс-метода анализа заемщиков кредитов — физических лиц, который неизбежен при дальнейшем развитии потребительского кредитования в Узбекистане.
Ключевые слова: потребительское кредитование, кредитоспособность заемщика, бальная оценка факторов кредитного риска, скоринг — как модель оценки кредитного риска.
Из года в год мы наблюдаем рост социального В настоящее время многие магазины, продающие
уровня жизни населения. Об этом свидетельствуют дорогостоящую компьютерную или бытовую техни-
потоки автомобилей на дорогах, бытовая техника, ку, а также предприятия, изготавливающие и устанав-
продаваемая в наших магазинах на любой вкус и ма- ливающие пластиковые окна, и элитные двери, зазы-
териальную возможность покупателей. вают покупателей тем, что предлагают их в кредит
Современный уровень жизни увеличивает спрос с рассрочкой до 1 года. При этом заметим, это кредит
на товары не только повседневного, но на товары не банка, а именно самого продавца. И эта покупка
длительного пользования, которые зачастую являют- не требует от нас предоставления обеспечения, как
ся дорогостоящими. Как и в развитых странах наши того требуют банки.
граждане также стали позволять себе жить в долг, при- Коммерческие банки должны насторожиться, так
обретая многие товары за счет кредита. как такие факты свидетельствуют, что нишу потреби-
тельского кредитования надежно осваивают торговые организации и предприятия сферы услуг.
Почему же банки не могут немедленно переключиться на предоставление таких же услуг по предоставлению потребительских кредитов, вступив в конкуренцию с другими кредиторами?
Есть ли такая возможность?
Начальным моментом в оценке возможностей потенциального клиента является определение банком возможности заемщика вернуть основную сумму кредита в обусловленное время и оплатить проценты за пользование им.
Одним из основных способов избежания невозвращения ссуды является тщательный и квалифицированный отбор потенциальных заемщиков. Главным средством такого отбора является экономический анализ деятельности клиента из позиции его кредитоспособности. Под кредитоспособностью понимается такое финансовое состояние предприятия-заемщика, которое дает уверенность в эффективном использовании ссудных средств, способности и готовности заемщика вернуть кредит в соответствии с условиями кредитного соглашения.
Кредитоспособность клиента (заемщика) — одно из тех новых понятий, которое буквально внесла в нашу жизнь новая экономическая эпоха. Несмотря на это, сегодня, уже можно с уверенностью сказать, что оно заняло в ней свое место крепко и навсегда.
Существует множество методик оценки качества заемщиков — методик анализа финансового положения клиента и его надежности с точки зрения своевременного погашения кредита. Употребляемые в настоящее время и рекомендованные способы оценки кредитоспособности заемщика опираются, главным образом, на анализ его деятельности в предыдущем периоде и ориентированные, в основном, на решении расчетных задач. При всем значении таких оценок, они не могут исчерпывающе характеризовать кредитоспособность потенциального заемщика в прогнозе.
Принимая во внимание нарастание процесса выдачи кредитов, особенно частным лицам, перед банками в условиях конкуренции с торговыми предприятиями и предприятиями сферы услуг в недалёкой перспективе остро встанет вопрос облегчения и упрощения подхода к оценке кредитоспособности клиента, а также сокращения времени на процесс принятия решения по возможности предоставления кредитов.
Одним из перспективных направлений оценки кредитоспособности заемщика физического лица яв-
ляется использование системы кредитного скоринга, которая базируется на бальной оценке факторов кредитного риска.
Скоринг является математической или статистической моделью, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, какая вероятность того, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в определенный срок.
Скоринг используется главным образом во время кредитования физических лиц, особенно при выдаче потребительских кредитов, не обеспеченных залогом.
Основное задание скоринга заключается в том, чтобы выяснить не только, в состоянии ли клиент выплатить кредит, но и степень надежности и обязательности его.
Для понимания, что же такое система скоринга и как она была внедрена в банках, да и зачем вообще нужна, обратимся к истории.
Впервые скоринг применили в банковской сфере в начале Второй мировой войны в США, когда почти все кредитные аналитики оказались призванными на фронт, и банки столкнулись с необходимостью срочной замены этих специалистов. Но так как людей, способных выполнять данную работу, было крайне мало, банки составили общий свод правил, которыми следовало руководствоваться при принятии решения о выдаче кредита, чтобы анализ мог проводиться неспециалистами.
Условно кредиты делились на «плохие» и «хорошие», эта система и стала прообразом современного скоринга. В начале 50-х годов в Сан-Франциско появилась первая консалтинговая фирма (Fair Issac), которая специализировалась на создании скоринго-вых систем. Кстати, она до сих пор является одним из лидеров на этом рынке.
Но широкое применение скоринга началось лишь с распространением кредитных карточек. При том количестве людей, которые ежедневно обращались за кредитными карточками, банкам ничего другого не оставалось, как автоматизировать процесс принятия решений по выдаче кредита. Однако очень скоро они оценили не только быстроту обработки заявлений на выдачу кредита, но и качество оценки риска. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринг-систем уровень «безнадежного» долга сокращался до 50%.
В 1974 году в США был принят закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, который запрещал отказывать в выдаче кредита на ос-
новании следующих характеристик: расы, цвета кожи, национальности, пола, возраста, семейного положения и так далее. Система скоринга распространилась по всему миру, но каждая страна привносила в нее что-то свое. Например, в Великобритании, в отличие от США, законодательство допускает использование информации о возрасте и семейном положении, но зато запрещает принимать во внимание какие-либо физические увечья потенциального заемщика. Помимо установления принципов равноправия в области скоринга, кредитное законодательство США, как и «Закон о потребительском кредите», принятый в Великобритании в 1974 году, создали основу для другого механизма оценки платежеспособности заемщиков — института кредитных бюро.
В силу сложившихся исторических традиций мы во многом перенимаем опыт России.
Так вот, в Россию скоринг пришел сравнительно недавно — с началом формирования полноценного рынка банковского ритейла. Российскому рынку банковского ритейла порядка 5 лет, а если считать с момента запуска первых проектов, то 7 лет, это достаточный срок, чтобы сформировать статистическую базу, на основании которой начнут работать скоринговые модели.
В упрощенном виде скоринговая модель составляет взвешенную сумму определенных банком характеристик.
Перечень характеристик для оценки уровня кредитного риска заемщика — физического лица определяется банком самостоятельно. Чаще всего используют такие характеристики, как возраст, количество детей/иждивенцев, профессия, чистый доход, дополнительный доход на семью, длительность работы на последнем месте работы, длительность клиентских отношений с банком, наличие счета и др. Но прежде всего кредитный скоринг учитывает такие параметры, как погашение заемщиком задолженности в прошлом, текущий уровень задолженности, длительность кредитной истории и др.
Результатом скоринга является рассчитанный интегральный показатель (всоге), который вычисляется как сумма определенных характеристик с разными взвешивающими коэффициентами. Чем выше значение интегрального показателя, тем выше надежность клиента. В соответствии со значением интегрального показателя банк может упорядочить перечень своих клиентов по степени роста кредитоспособности.
Интегральный показатель каждого клиента сравнивается с определенным числовым порогом или
линией разделения, что, собственно говоря, является линией безубыточности и рассчитывается исходя из того, сколько в среднем необходимо клиентов, которые платят в срок, для того, чтобы компенсировать убытки от непогашения одного кредита. Клиентам с интегральным показателем выше этой линии выдается кредит, клиентам с интегральным показателем ниже этой линии — нет.
В последнее время скоринг становится все более популярным не только во время оценки кредитного риска, но и в других отраслях: при маркетинговом исследовании (для определения вероятности, что именно эта группа клиентов будет пользоваться этим видом продукции); работе с должниками (для определения наиболее эффективного метода возмещения убытков); выявлении мошенничества с кредитными карточками; определении вероятности, что клиент может перейти к конкуренту и др. Банки все чаще пользуются технологией «быстрой оценки» не только при выдаче потребительских кредитов, но и при кредитовании мелкого бизнеса. Для проведения скоринга в этом случае необходим минимальный пакет документов, а решение о выдаче кредита принимается после анализа основных данных о бизнесе клиента. Как правило, это сведения об объеме дохода от реализации продукции (работ, услуг), количество торговых мест, торговую площадь этих объектов, а также о личном имуществе владельца бизнеса.
Глядя на опыт применения скоринга в банках можно отметить следующее. Есть два направления развития скоринговых технологий: создание собственных программ и их заимствование. Большая часть российских банков вначале пошла по второму пути, они купили скоринговые модели у западных разработчиков и попробовали их интегрировать в свои кредитные системы. ряд российских банков пытались внедрить шаблонные модели, но их эффективность оказалась крайне низкой, поэтому в конечном итоге они приняли решение разрабатывать собственные системы скоринга. Это единственный возможный путь, потому что ни одна модель, сделанная в одном банке, не будет работать в другом. За редким исключением, когда у банков очень похожие методы продаж, тарифная политика и так далее.
У нас в Республике в настоящее время также предлагаются «коробейниками» готовые скоринговые программы. Однако, учитывая имеющийся потенциал по внедрению информационных технологий, следует, на наш взгляд, разрабатывать свои программы и модели.
При этом большинство потенциальных поставщиков программного обеспечения не раскрывают деталей алгоритмов скоринга, лежащих в основе предлагаемых ими продуктов. В России, к примеру, не более 10% банков в настоящее время используют покупные скоринговые системы. Словом, перспективы для роста данного рынка весьма велики.
Ни одна приобретаемая скоринговая система, как правило, не пригодна для практического использования без предварительной «настройки». Суть такой настройки состоит в том, чтобы на имеющихся у банка данных (обучающая выборка) по закрытым кредитам (с известным результатом погашения) провести настройку скоринговой системы, включающую, в частности, отбор наиболее значимых (из числа имеющихся) характеристик потенциального заемщика, для решения задач скоринга. Как показывает практика, такой набор характеристик существенно отличается не только для разных стран Западной Европы, но и для разных регионов одной страны (например, Ташкента и небольших городов с численностью населения до 100 тыс. человек). Так, в ряде регионов для небольших городов одной из важнейших характеристик заемщика нередко оказывается место работы и срок работы на каком-либо градообразующем предприятии. Для крупнейших городов страны данный фактор может и не быть определяющим. Это означает, что многофилиальные банки, осуществляющие кредитование в различных регионах страны, будут вынуждены проверять настройку скоринговых систем для каждого филиала или групп филиалов. Иначе говоря, в многофилиальных банках может иметь место ситуация, когда в разных филиалах функционируют разные версии скоринговой системы. Более того, и постоянная модификация (обновление) скоринговой системы должна проводиться дифференцированно в разрезе филиалов и групп филиалов.
Разумеется, представленный обзор направлений, методов разработки скоринговых систем и программного обеспечения не является исчерпывающим и законченным. Актуальность, сложность и значимость самого процесса скоринга будут стимулировать модернизацию известных методов и разработку новых методов и подходов. Тем не менее, для банков как при разработке собственных скоринговых систем, так и при покупке систем, предлагаемых на рынке, принципиально важно оценить эффективность скоринговой системы. Методология ее построения обусловливает вероятность ошибок, что и определяет, в конечном счете, эффективность системы. Более
точно эффективность скоринговой системы может быть оценена с позиции вероятности ошибок 1-го и 2-го рода:
• ошибка 1-го рода: кредитоспособный заемщик квалифицируется скоринговой системой как некредитоспособный;
• ошибка 2-го рода: некредитоспособный заемщик квалифицируется скоринговой системой как кредитоспособный.
Очевидно, что ошибки 2-го рода являются наиболее фатальными с точки зрения кредитного риска, а ошибки 1-го рода характеризуют упущенные рыночные возможности по кредитованию физических лиц. Соотношение этих ошибок может быть различным у различных скоринговых 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:
а) 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 полугодие).
б)на контрольной выборке (данные 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.
Говоря о перспективах развития и внедрения скоринговых систем, необходимо констатировать, что это направление деятельности будет развиваться параллельно с развитием системы бюро кредитных историй и применяться скоринговые системы будут не только в экспресс-кредитовании, но и во всех видах розничного кредитования как операциях, несущих кредитный риск.
Учитывая интенсивное развитие рынка потребительского кредитования в Узбекистане, высокую доходность данного сектора банковских услуг и как следствие появление на нем все большего количества серьезных игроков, взаимодействие и тесное сотруд-
ничество с инфраструктурными организациями обеспечивает высокую конкурентоспособность банка. При этом рынок потребительского кредитования в Узбекистане имеет значительный потенциал. Поэтому на современном этапе развития инфраструктура потребительского кредитования становится неотъемлемой составляющей как инфраструктуры самого процесса кредитования, так и банковской инфраструктуры национального хозяйства любого развитого государства в целом.
Внедрение кредитного скоринга в практическую деятельность отечественных банков даст возможность:
• повысить эффективность управления кредитным портфелем банка на основании принятия взвешенных и обоснованных решений;
• снизить операционные расходы благодаря экономии рабочего времени работников кредитного отдела, поскольку в сравнении с традиционным анализом кредитной заявки снижается количество обрабатываемой документации;
• использовать качественно новые системы принятия решений относительно выдачи кредита и совершенствование моделей кредитования.
В то же время хочется предупредить поспешные решения по внедрению скоринга в банках.
Один из "подводных камней" скоринга — это сложность в определении, какие характеристики следует включать в модель, и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. Именно от выбора исходных данных в большей степени зависит качество итоговой оценки и, в конечном счете, эффективность оценки риска и доходность кредитного портфеля. К этой проблеме имеется несколько подходов, классическим подходом является, безусловно, обучающая выборка клиентов, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет. Размер выборки не является проблемой в западных странах, однако в нашей стране для разработки действительно эффективной системы нужны исторические данные по выданным кредитам, для этого нужно выдать кредиты, для этого нужна скоринговая система. Получается замкнутый круг, для нормального функционирования скоринговой системы необходимо иметь определенный размер выборки, опираясь на которую можно делать вывод о кредитоспособности заемщика. Но эта выборка в свою очередь берется как раз из скоринговой системы. Поэтому необходимо затратить определенное время и путем проб и ошибок начинать накопления информации, которая
ляжет в основу скоринговой системы, адаптированной к отечественной действительности.
Но существует в связи с этим и ряд проблем, которые будут иметь место при внесении качественных показателей в систему скоринга. Как определить тот необходимый минимум или то количество показателей, которые будут в действительности отображать реальное положение того или иного заемщика.
Безусловно, все перечисленные "подводные камни" скажутся на результатах в полной мере. Хотелось бы еще раз подчеркнуть, что изначально целью скоринговой системы является только отнесение потенциального заемщика к одной из двух групп — "хороший" или "плохой", и скоринг не ставит перед собой цель сравнивать заемщиков одной из этих групп между собой. Однако при неправильном выборе исходных факторов риска или при не учете значимых факторов мы вполне можем столкнуться с ситуацией, когда в пространстве итоговых оценок не выделяются две группы компаний ("хорошая" и "плохая") или даже с ситуацией, когда выделяются три и больше групп.
Исходя из всего выше сказанного, можно сделать следующие выводы:
1. Приобретение нашими кредитными организациями готовой западной скоринговой системы не решит проблемы с оценкой кредитоспособности и есть ли смысл покупать неадаптированные зарубежные системы.
2. Точность итоговой оценки в очень большой степени зависит от исходных данных (выбора факторов и их «весов»).
3. Коррелированность пространства факторов риска ухудшает итоговую точность оценки (из-за снижения фактической размерности пространства исходных данных).
Ситуация с применением скоринга в процессе кредитования далеко не безнадежна, и учиться не на собственном печальном опыте, выдавая "плохие кредиты" и набирая статистику, все-таки можно. Ско-ринговая система должна "обучаться" на некоторой выборке, а если выборка мала, то можно использовать модели, эту выборку «размножающие» или имитирующие, исходя из имеющихся данных.
Понятно, что обучить систему также эффективно, как и на реальных данных, в те же сроки таким образом невозможно, однако данный подход, безусловно, будет гораздо эффективнее, чем "готовые" западные системы.
Внедрение систем скоринга в практику отечественных банков необходимо как для самих банков
в плане уверенности в возврате кредита заемщиком, так и для заемщиков, для которого скоринговая система ощутимо сократит время на принятие банком решения о выдаче кредита.
Банкам необходимо взять на вооружение передовые технологии и применять их для оценки потенциальных заемщиков. Благодаря этому можно будет не бояться предстоящей конкуренции на этом рынке.
Преимущества скоринговых моделей очевидны:
1) снижение уровня невозврата кредита, быстрота и беспристрастность принятия решений;
2) возможность эффективного управления кредитным портфелем;
3) отсутствие длительного обучения сотрудников кредитного департамента;
4) возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии клиента.
Однако, несмотря на положительные моменты, применение кредитного скоринга сопряжено с рядом трудностей. Одна из них заключается в том, что определение оценивающих характеристик производится только на базе информации о тех клиентах, которым банк уже предоставил кредит. Другая и наиболее
значимая проблема состоит в том, что скоринговые модели строятся на основе выборки из числа наиболее «ранних» клиентов. Учитывая это, сотрудникам банка придется периодически проверять качество работы системы и когда оно ухудшится, разрабатывать новую модель.
Практика массового применения скоринг-методик в наших условиях может привести к резкому росту невозвратов кредитов. Положительный опыт их успешного использования в экономически развитых странах был сформирован совершенно в иной экономической среде. В Узбекистане в условиях отсутствия деятельности кредитных бюро, соответствующей международной практике, недостаточной кредитной культуры населения, единого информационного пространства в финансовой сфере массированное применение зарубежных скоринг-технологий без сомнения усилит кредитные риски розничного банковского бизнеса.
В этой связи совершенствование методических подходов к оценке кредитоспособности индивидуальных заемщиков, адаптация имеющегося в этом вопросе зарубежного опыта к отечественным особен-
ностям представляется весьма важной задачей.
Список литературы:
1. Каримов И. А. «2014 год станет годом развития страны высокими темпами, мобилизации всех возможностей, последовательного продолжения оправдавшей себя стратегии реформ». Народное слово, 18 января 2014 г.
2. Ендовицкий Д. А., Бочарова И. В. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика: Учебно-практическое пособие. - М.: КНОРУС, - 2005. - 384 с.
3. Ишина И. В., Сазонова М. Н. Скоринг - модель оценки кредитного риска//Аудит и финансовый анализ. -2007. - № 4.
4. Соложенцев Е. Д., Степанова Н. В., Карасев В. В. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов. - СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, - 2005. - 282 с.
