Однако статистика невозвратов и темпы роста портфелей в этом сегменте рынка свидетельствуют об обратном. Не имея отработанной годами модели оценки заемщика, банки вынуждены постоянно балансировать между качеством и затратностью методик риск-менеджмента. Но при таком бурном росте встречается и множество подводных камней. Основные проблемы, которые возникают при кредитовании малого и среднего бизнеса, — малая прозрачность данного сегмента и нехватка надежных залогов. Начальник управления кредитования среднего и малого бизнеса Русь-Банка Анна Малышева констатировала: Как рассказал начальник департамента развития малого бизнеса МДМ-Банка Андрей Кузнецов, в его банке периодически проводятся исследования малого и среднего бизнеса. Другой тормозящий фактор — это закрытость предпринимателей перед банком и некое их лукавство при работе с экспертом. Хотя стаж работы в этом сегменте у многих банков составляет всего несколько лет если брать его в массовом проявлении , кредитные организации накопили достаточно опыта, чтобы предсказать, из какого шкафа может выпасть скелет.

Гадавая справаздача за 2013

Анализ проблем потребительского кредитования 1. Перспективы развития скоринга в России 1. Полученные результаты и выводы 2.

Скоринг (от англ. scoring – подсчет очков в игре) это модель строить различные статистические модели весьма полезные при ведении любого бизнеса. Методика оценки кредитного риска посредством скоринговых систем, для оценки кредитоспособности, как предприятий, так и физических лиц.

Современные методы оценки кредитоспособности физических лиц Ефимов А. В итоге к настоящему моменту, когда банки вновь открывают двери населению и строят планы по наращиванию розничных портфелей, возник вопрос, как оценить кредитоспособность розничных заемщиков, особенно сильно пострадавших от мирового финансового кризиса. Ни для кого не секрет, что временной интервал, необходимый для накопления определенной суммы сбережений, достаточной для приобретения населением товаров и услуг, с каждым годом существенно увеличивается.

В этой связи значимость потребительского кредита в т. Однако недавний финансовый кризис сильно усложнил процесс предоставления потребительских кредитов банками и получение их заемщиками. Причин резкого ухудшения качества розничных кредитных портфелей множество: Несомненно, похожие проблемы были и раньше, но в период кризиса ситуация сильно обострилась. Определение кредитоспособности заемщика является неотъемлемой частью работы коммерческого банка на этапе согласования нового кредита.

Подходы к определению кредитного риска заемщика - физического лица Анализ кредитоспособности заемщика на постоянной основе позволяет банку оперативно принимать решения и осуществлять действия, направленные на выполнение заемщиком своих обязательств. Под оценкой кредитоспособности заемщика чаще всего банком подразумевается анализ возможности и целесообразности предоставления заемщику денежных средств, определение вероятности их возврата своевременно и в полном объеме.

Оценка кредитоспособности клиента проводится в кредитном отделе банка на основе информации об источниках дохода, о наличии у заемщика личного движимого и недвижимого имущества, которое при необходимости может служить обеспечением выданного кредита, на основе данных о его последнем месте работы, месте жительства и т.

Кроме того, банковский работник обязан анализировать рыночную конъюнктуру, тенденции ее изменения, риски, которые испытывают банк и его клиент, и прочие факторы. Источниками информации об индивидуальном заемщике могут быть сведения с места работы, места жительства и т. Оценка кредитоспособности физического лица основана на соотношении запрашиваемой заемщиком ссуды и:

Скоринг физических лиц представляет собой методику оценки системам оценки риска, которые позволили бы минимизировать участие в бизнес, а также оформил кредит на пополнение оборотных средств на В целях построения модели оценки кредитоспособности заемщика - физического лица в.

Проблема и задачи[ править править код ] В основном данный вид скоринга рассматривается как экспериментальный с перспективой массового применения. Однако отдельные случаи применения в свидетельствуют о запросе на данную технологию в нашей стране. Сегодня даже самые мощные кредитно-скоринговые системы не дают абсолютный эффект потребительском кредитовании и нуждаются в доработке. В основном информация собирается с помощью традиционных источников: Однако данные, полученные со слов клиента, не всегда полностью соответствуют правде, а информации из других источников БКИ и пр.

Кредитный рынок нуждается в новых источниках информации и способах её сбора и извлечения. Таким источником персональной информации в мировых масштабах могут стать социальные сети. Показатели только за год: Анализ страниц клиентов в соцсети способствует определению заемщика в одну из категорий качества для более оперативной и удобной работы с аудиторией.

Клиенту автоматически присваивается определенный ранг, расшифровывающийся как степень доверия и внимания, например. Потенциальный заёмщик должен зарегистрироваться на сайте кредитной компании либо каком-то специализированном сайте. Регистрация для удобства может осуществляться через аккаунт. В России наиболее актуальны три самых массовых социальных сети:

Общая скоринговая модель позволит эффективнее рассчитывать вероятность погашения кредита

Скоринговые модели применяются в основном при предоставлении кредитов на покупку товаров экспресс-кредитование и при выдаче кредитных карт. Скоринг представляет собой математическую статистическую модель, с помощью которой на базе кредитной истории уже имеющихся клиентов банк определяет, насколько велика вероятность, что тот или иной клиент вернет кредит в назначенный срок. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с надежностью или, наоборот, с ненадежностью клиента.

Техника кредитного скоринга представляет собой оценку в баллах характеристик, позволяющих с достаточной достоверностью определить степень кредитного риска при предоставлении потребительской ссуды тому или иному заемщику. Преимущества скоринговых моделей очевидны:

Скоринговая и экспертная модели оценки кредитоспособности; Анализ день является неотъемлемой частью банковских бизнес-процессов. Таким образом, банки минимизируют свой риск, а, следовательно, могут Лучшие кредиты в Москве самые доступные предложения для физических лиц.

Перед принятием решения о выдаче кредита банк должен оценить кредитоспособность заемщика. На сегодняшний день кредитные операции банка являются ведущими среди прочих как по прибыльности, так и по масштабности размещения средств. Исходным моментом в оценке возможностей потенциального клиента, желающего получить кредит, является определение банком возможности заемщика вернуть основную сумму кредита в обусловленное время и уплатить проценты за пользование им.

Проблема своевременного возвращения кредитов, выданных физическим лицам, актуальна для большинства банковских учреждений. Ее решение в значительной мере зависит от качества оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков. Анализ кредитоспособности в большом количестве банков производится экспертами, которые опираются, в основном, на свой опыт и интуицию, что может приводить к внесению в решение не имеющих достаточных оснований субъективных соображений.

Скоростной скоринг: как новые технологии меняют оценку рисков в потребительском кредитовании

Анализ проблем потребительского кредитования 1. Перспективы развития скоринга в России 1. Полученные результаты и выводы 2. Математические модели и автоматизированные системы оценки кредитного риска 2. Скоринг - технология оценки рисков при кредитовании 2. Методы классификации клиентов 2.

Скоринговые модели оценки кредитного риска 1 Проскурин В. А. Скоринговый метод оценки кредитоспособности частных лиц//Бизнес и банки.

Об альтернативных источниках данных для построения скоринг-модели на примере зарубежных компаний и о моделях, объединяющих розничные подходы к оценке заемщика с корпоративными — Игорь Бархатов из Сбербанка, исполнительный директор — начальник отдела моделей оценки рисков клиентов малого и микробизнеса. Оценка заемщика Если вы занимаетесь кредитным скорингом, то знаете, что существует два пути повышения качества статистической модели: настройка модели — подбор и настройка модели, наилучшим образом описывающей имеющиеся данные; генерация фичей — процесс получения необработанных, неструктурированных данных и определения фичей факторов модели для потенциального использования в вашей статистической модели.

Хочу на примере сегмента малого и микробизнеса показать, где можно взять данные для генерации новых фичей в том случае, если внутренние ресурсы банка уже использованы. Специфика малого и микробизнеса заключается в том, что мы находимся между розничным и корпоративным бизнесом: Принять кредитное решение на основании только социально-демографических факторов заявителя пола, возраста и т.

Поэтому в своих моделях мы объединяем розничные подходы к оценке заемщика с корпоративными. Скоринг МСБ объединяет скоринг физических лиц и финансовый анализ корпоративных клиентов Альтернативные источники данных под конкретные задачи Мировой опыт В последнее время в связи с развитием финтеха появилось множество альтернативных источников данных, используемых для кредитного скоринга.

Каждый отдельный источник обладает собственным уровнем надежности, качеством данных, их доступностью и уровнем покрытия.

Скоринг как метод оценки кредитного риска

Российские граждане все чаще берут кредиты на потребительские нужды — покупку бытовой техники, покупку товаров длительного пользования, берут кредиты на приобретение автомобиля и квартиры, открывают кредитные карты и т. Объем кредитного рынка постоянно растет, причем довольно быстрыми темпами. Но, в последнее время, с увеличением количества выданных кредитов, наблюдается увеличение ненадежных заемщиков.

В современных условиях задача анализа, оценки и управления кредитным риском является одной из приоритетных для кредитных организаций не только России, но и других стран мира.

Скоринговые модели и средства управления рисками для поддержки принятия который впервые разработал балльную модель для оценки заемщика по кредитоспособности субъектов малого бизнеса и физических лиц.

Традиционными и наиболее распространенными являются регрессионные методы, прежде всего линейная многофакторная регрессия: Логистическая регрессия позволяет преодолеть этот недостаток: Для применения логистической регрессии необходимы гораздо более сложные расчеты для получения весовых коэффициентов и, следовательно, более мощная компьютерная база и усовершенствованное компьютерное обеспечение.

Но при современном уровне развития компьютерной техники это не является проблемой, и в настоящее время логистическая регрессия является лидером скоринговых систем. Преимущество логистической регрессии еще и в том, что она может подразделять клиентов как на две группы 0 -- плохой, 1 -- хороший , так и на несколько групп 1, 2, 3, 4 группы риска. Все регрессионные методы чувствительны к корреляции между характеристиками, поэтому в модели не должно быть сильно коррелированных независимых переменных.

Линейное программирование также приводит к линейной скоринговой модели. Провести абсолютно точную классификацию на плохих и хороших клиентов невозможно, но желательно свести ошибку к минимуму. Задачу можно сформулировать как поиск весовых коэффициентов, для которых ошибка и будет минимальной. Дерево классификации и нейронные сети представляют собой системы, которые разделяют клиентов на группы, внутри которых уровень риска одинаков и максимально отличается от уровня риска других групп.

Нейронные сети используются главным образом при определении кредитоспособности юридических лиц, где анализируются выборки меньшего размера, чем в потребительском кредите. Но наиболее успешной областью их применения стало выявление мошенничества с кредитными карточками благодаря их способности выявлять нестандартные ситуации см.:

Tinkoff Data Science Challenge: анализ задачи предсказания выбора кредита — Алексей Чернобровов