close-btn

Кредитний скоринг: як фінансові установи визначають, чи можна нам дати у борг

Поряд з традиційними, фінансові установи користуються й альтернативними джерелами даних, які допомагають визначити надійність позичальника

Фото: pixabay.com

Видаючи кредит, банки чи фінансові компанії ризикують не повернути свої кошти. Щоб прийняти правильне рішення – дати в борг чи відмовити в кредиті – у світі використовують кредитний скоринг. Це математична або статистична модель, за допомогою якої позикодавець визначає ймовірність того, що позичальник поверне кредит вчасно. Скоринг передбачає присвоєння балів – чим він вищий – тим менший ризик. Банки та МФО використовують як власні системи оцінки, так і дані, розраховані бюро кредитних історій на основі своєї інформаційної бази. Моделі кредитного скорингу можуть дещо відрізнятися за способом оцінки кредиту. Система Fair Isaac Corporation, відома як бал FICO, – найбільш використовувана у фінансовій індустрії. Ще одна популярна модель кредитного скорингу – VantageScore – створена трьома провідними агентствами з кредитної звітності: TransUnion, Experian та Equifax.2. Більшість моделей скорингу враховують такі дані:

  • чи вчасно потенційний позичальник погашає кредит? Якщо рахунки сплачуються із запізненням, особа колись оголошувала банкрутство, це, швидше за все, негативно позначиться на перспективі отримати позику;
  • чи досягнуто максимуму? Багато систем порівнюють суму непогашеної заборгованості з кредитними лімітами. Якщо сума боргу близька до кредитного ліміту, це збільшує шанси почути відмову від кредитора;
  • як давно заявник має кредит? Як правило, системи оцінки враховують кредитний досвід позичальника. Коротка кредитна історія може завдати шкоди, але вчасна сплата рахунків може це компенсувати;
  • чи подавали останнім часом документи на нову позику? Якщо особа нещодавно подала заявку на багато нових позик, це знижує його перспективи отримати нову;
  • скільки відкритих кредитних рахунків є і які вони? Хоча загалом вважається плюсом мати відкриті кредитні рахунки, однак забагато кредитних карток може знизити шанси на погодження кредиту.

Скорингова модель може базуватися на таких соціо-демографічних параметрах клієнта, як вік, стать, сімейний стан, освіта, трудовий стаж на останньому місці роботи, рівень середньомісячного доходу і витрат, кількість осіб, які перебувають на утриманні, наявність у власності ліквідної нерухомості та ін. Отриманий показник банк чи фінансова компанія порівнюють зі встановленою ними пороговою величиною. Чим більший розрив – тим вищі шанси отримати позику. Утім в Україні при видачі іпотеки кредитні аналітики часто більше уваги звертають на ліквідність і достатність застави, а також на наявність постійних доходів. При цьому скорингові параметри відходять на задній план.

Фото: pexels.com

Деякі фахівці критикують кредитний скоринг за нездатність чітко враховувати поточні економічні умови. Якщо, наприклад, позичальник А має кредитний рейтинг 800, а економіка вступає у рецесію, то кредитний рейтинг позичальника А буде статичним, доки не зміниться його поведінка або фінансове становище. FICO спробувала усунути цей недолік, запровадивши Індекс стійкості FICO у квітні 2020 року. Досягнення в таких галузях, як машинне навчання, а також інші зручні для аналітики комп’ютерні мови, допомагають удосконалювати точність моделювання кредитних ризиків.

Альтернативні джерела скорингу

З розвитком фінтеху з’явилося чимало альтернативних джерел скорингу. Альтернативні джерела можуть включати дані транзакцій, мобільних та інших пристроїв, соціальних медіа, поведінкові фактори тощо. Наприклад, детальні транзакційні дані можуть включати поведінку заявника при проведенні розрахунків з облікового запису (наприклад, по кредитній карті), а також дані електронної комерції. Соціальні медіа теж можуть допомогти зрозуміти надійність позичальника. Деякі дослідження показали, що кількість публікацій та їх частота дають уявлення про спосіб життя, витрати та готовність повернути борг. Іншим корисним джерелом кредитного скорингу є аналіз історії платежів за комунальні послуги. Аналіз поведінкових факторів передбачає оцінку того, як людина заповнює анкету, як рухає повзунок на калькуляторі, скільки часу тривають ці дії. Логіка тут наступна: якщо позичальник витрачає багато часу на вивчення інформації, це свідчить про те, що він має серйозні наміри повернути кошти.

Приміром, німецький сервіс кредитування Bintbond вимагає доступ до щонайменше двох онлайн-профілів – PayPal, Amazon, особового кабінету онлайн-банку. В основі скорингової моделі американської компанії Branch – дані, отримані з мобільного телефону – історія дзвінків, список контактів.

FICO пропонує два альтернативні продукти оцінки даних – FICO Score XD, який використовує зокрема дані про оплату телефонів і телевізійних рахунків, і UltraFICO Score, який застосовує інформацію про депозитний рахунок. Девід Шелленбергер, віце-президент з оцінки та прогнозної аналітики FICO, запевняє: такі дані, як оплата рахунків за комунальні послуги, телефон і телебачення або інформація про депозитний рахунок, дозволяють “набрати мільйони споживачів і допомогти їм отримати перший кредит”.

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: В Україні запустили перший цифровий банк в ритейлі

У США знову загострюється проблема заборгованостей за кредитними картками – дослідження

google news