Методики оценки кредитоспособности физических лиц

В настоящее время в российской экономике наблюдается стабилизация, постепенное увеличение жизненного уровня населения. Это способствует более оптимистичному взгляду на будущее. Складывающаяся ситуация явилась одной из основных причин развития рынка кредитования частных лиц: выдачи потребительских кредитов, автокредитования, ипотечного кредитования, образовательного кредитования, кредитования при помощи пластиковых карт. При этом нужно принимать во внимание, что кредитование всегда связано с риском.

В мировой практике существует ряд направлений кредитования физических лиц. Несомненно, самым перспективным является рынок ипотечного кредитования. В большинстве банков уже есть свои собственные наработки в данной области, выраженные в виде программ ипотечного кредитования. Но доходность здесь небольшая, поскольку кредитование не имеет массовый характер. Деятельность в данной области связана с большим количеством рисков, касающихся в основном длительности периода кредитования. Поэтому стоимость кредитной услуги очень велика. Для привлечения клиентов необходимо, в первую очередь, снижение процентной ставки за счет исключения из нее риска неплатежа. Для этого банки должны отсечь «плохих» заемщиков и предупредить случаи невозврата и, соответственно, дополнительные расходы с этим связанные.

Автокредитование по доходности стоит на первых позициях данного рынка. В настоящее время в России 15 – 20% всех автомобилей реализуется с помощью кредитов, а в некоторых автосалонах в кредит приобретается до 70% автомобилей. Как правило, автомобиль же и используют в качестве залога. Но даже в такой ситуации недобросовестный заемщик, ввиду отсутствия регистрации залога – движимого имущества, вполне может повторно заложить или продать автомобиль.

Кредитование товаров длительного пользования берет своей массовостью. Большинство кредитов данной области не превышают 10000 рублей. В случае же мошенничества или дефолта заемщика банк должен нести затраты соизмеримые с суммой кредита. Данная проблема возникла в начале 2005 г. в отечественных коммерческих банках, где доля проблемных займов достигла 25% в портфелях потребительского кредитования. Практика перекладывания рисков на заемщиков в данном случае может помочь только на первых порах. В условиях конкуренции выиграет тот, кто минимизирует риски, опять же достоверно определив, какой клиент 'хороший', а какой 'плохой' и предложит заемщикам более выгодные условия.

Таким образом, базовым вопросом кредитования физических лиц является достоверная классификация потенциальных заемщиков на 'хороших' и 'плохих'. Рассмотрим используемую в мире практику такой оценки, а также проблемы на пути ее применения в нашей стране.

Наибольшее распространение в мире получила скоринговая система классификации на основе бальных оценок. В основе скоринга лежит принцип формализации знаний экспертов определенным способом. Консервативность банкиров донесла данный принцип оценки до наших дней. Сейчас существуют куда более прогрессивные способы добычи и формализации знаний (Data Mining). Даже если самого эксперта нет, то, основываясь не на опыте, а на статистических данных, им станет, например, дерево решений, что будет наглядно показано далее.

На данный момент банки находятся в невыгодном положении (приложение 3). С одной стороны, необходимо осваивать рынок потребительского кредитования, а с другой стороны с этим процессом связаны слишком высокие риски, которые зачастую перекладываются на заемщиков, что явно не способствует стимулированию спроса на кредиты. Также не известно, когда освещенные здесь проблемы будут должным образом урегулированы с правовой точки зрения.

В такой ситуации банк, решившийся на освоение данного рынка должен иметь несколько вещей:

- консолидированную информацию о клиентах, представленную в унифицированном виде. Информация должна периодически пополняться данными из всех филиалов банка. Такое хранилище будет исполнять функцию кредитного бюро;

- достоверный способ классификации (достоверность должна быть более 90%) потенциальных заемщиков и отсечение 'неблагонадежных'. Этот способ позволит снизить риски невозврата к минимуму, что позволит выдавать более дешевые кредиты и, соответственно, привлечет больше заемщиков. При этом значительно увеличится прибыль от кредитования физических лиц.

Модель классификации заемщиков должна иметь свойства тиражируемости и адаптации к состоянию рынка, к каждому филиалу банка. Т.е. построенная, основываясь на общих закономерностях, модель должна корректироваться под частные, присущие каждому филиалу особенности. Это позволит учесть местные особенности, что еще больше позволит снизить риск.