Технология data mining для анализа данных в методиках кредитного скоринга

Валерий Расторгуев

Зачем российским банкам системы скоринга?

Ни для кого не секрет, что в последнее время кредитование становится все более интересной и привлекательной услугой для российских граждан. Они все чаще и охотнее берут кредиты на потребительские нужды (покупку бытовой техники, товаров длительного пользования), кредиты на приобретение автомобилей и квартир, открывают кредитные карточки и т. д. Объем этого рынка растет быстрыми темпами. Так, по данным Центрального банка России, за период с сентября 2002 г. по август 2003 г. объем выданных физическим лицам кредитов вырос на 72% — со 132 до 227 млрд руб.

Понятно, что такой объемный и быстро растущий рынок крайне привлекателен для отечественных банков. И неудивительно, что конкуренция на нем в последнее время заметно обострилась — банки в борьбе за свою долю предлагают разнообразные продукты, снижают (или делают вид, что снижают) процентные ставки, предлагают клиентам более привлекательные условия кредитования. Лидерам приходится потесниться, на рынок активно выходят новые игроки. Вспомните хотя бы, как на место пионера потребительского кредитования — банка «Русский Стандарт» в сеть магазинов «Техносила» пришла чешская компания Home Credit Finance a. s. Теперь им даже приходится делить друг с другом магазины «Эльдорадо».

В условиях такой острой конкуренции сделать бизнес розничного кредитования успешным и прибыльным не так просто — и это проблема многих российских банков, работающих на рынке. Главный вопрос: кому давать кредит, а кому — нет? Давать его всем подряд нельзя — иначе мошенники, да и просто некредитоспособные граждане быстро такой бизнес разрушат. Об опасности мошенничества написано уже много (один из самых известных примеров — похищение около 100 тыс. долл. у «Русского Стандарта»), поэтому не будем здесь повторяться. Если раньше риск невозврата еще покрывался величиной процентной ставки и о нем можно было особенно не задумываться, то сейчас ситуация совершенно иная. Вводить же очень жесткие ограничения для получателей кредита — значит упустить прибыль, которая могла быть получена при более грамотных ограничениях.

Итак, для того, чтобы работа на рынке кредитования частных лиц оказалась успешной и приносила финансовую отдачу, необходима эффективная система оценки рисков. Система, которая позволила бы заранее отсекать ненадежных заемщиков и при этом не отказывать надежным; система, которая могла бы обоснованно определять размер первоначального взноса в потребительском кредите или лимита по кредитной карточке и т. д. Именно такая система создает тот необходимый запас прочности банка, который позволяет ему выводить на рынок более привлекательные для заемщиков продукты — например, снижать ставки (если риск невозврата ниже, то ставку тоже можно понизить), повышать лимиты и т. д. Часто в качестве таких систем выступают системы кредитного скоринга, которые каждому заемщику присваивают определенный рейтинг (балл, отражающий уровень его кредитоспособности). В зависимости от полученного балла принимается решение о выдаче кредита, устанавливаются лимиты и т. д.

Западные банки подобными системами пользуются уже давно, и без них никакие решения не принимают. Признанным лидером в области разработки скоринговых систем является американская консалтинговая компания Fair Isaac Corporation (со своей системой FICO), обслуживающая 7 из 10 крупнейших банков в мире, 97 из 100 крупнейших банков Америки и все 50 крупнейших эмитентов кредитных карточек.

Однако в российских банках с адекватными скоринговыми системами серьезные трудности. Применять западные методики напрямую нельзя, поскольку они основаны на анализе западных заемщиков, которые все-таки заметно отличаются от российских. Например, они рекомендуют повышать рейтинг с возрастом — в российской действительности это означает, что пенсионер при прочих равных окажется более кредитоспособным, чем, например, молодой специалист. Можно адаптировать западные методики к российской действительности — например, консалтинговая компания McKinsey разрабатывала методики для «Русского Стандарта» и «Альфа Банк Экспресс». Стоимость такой системы может достигать сотен тысяч долларов — не каждый банк может себе ее позволить, и, более того, совершенно не факт, что, вложив эти деньги, вы получите систему, которая сохранит адекватность через полгода. Собственных же, российских методик скоринга крайне мало. Почему же складывается такая ситуация? Во-первых, дело в том, что любая система скоринга создается на основе анализа уже выданных кредитов — был ли кредит погашен в срок, если нет, то какова просрочка и т. д. Во-вторых, если банк разрабатывает систему анализа собственными силами, это значит, что в нем должны работать квалифицированные специалисты в области современных технологий обработки и анализа данных. Однако действительно грамотных в этой области специалистов на рынке очень мало (и, как следствие, они дороги). Еще одна важная причина сложившейся ситуации — отсутствие в России кредитных бюро, в которых бы накапливалась информация о заемщиках различных банков. Наличие такой информации позволило бы банкам строить более точные системы скоринга и принимать более обоснованные кредитные решения. Тем не менее создание кредитных бюро обсуждается уже очень долго — Центробанк предлагает свои варианты, правительство — свои, но до сих пор нет даже законодательной базы, которая бы регулировала деятельность этих организаций. Кроме того, многие банкиры сомневаются в их эффективности в ближайшем будущем — ведь банки, долгое время работающие с клиентами, уже успели накопить внушительные кредитные истории и вряд ли будут охотно делиться ими с другими. Конечно, кредитные бюро необходимы. Однако до начала их эффективной работы пройдет еще немало времени. Конечно, рано или поздно это произойдет, но рынок растет уже сегодня, и клиенты с конкурентами столько ждать точно не будут.

Единственный выход из этой ситуации — разработка системы скоринга «под себя», на основе тех данных о выданных кредитах, которые уже накоплены в банке, — а если банк имеет хоть какой-то опыт кредитования частных лиц, то такие данные у него, несомненно, должны быть.