Поделиться
Часто такие системы становились вполне совершенными. Но что делать теперь, когда после серьезного урона платежеспособности розничных клиентов системы стали давать сбой и стали слишком часто отказывать клиентам, вышедшим из "белой" зоны" (зоны комфортного одобрения) в зону "серую"? Какими данными нужно дополнительно насытить эти системы, чтобы они снова смогли стать более лояльными с точки зрения процента одобрения заявок, но при этом более точными и избирательными? Попробуем разобраться.
Говоря о клиентах так называемой "серой зоны", банкиры имеют в виду физических лиц, чья кредитная история слишком неоднозначна, чтобы банк мог моментально принять решение: отказать ли в получении кредита или одобрить заявку. По нашим данным, средний уровень одобрения заявок на кредит по рынку кредитования в банковских офисах - 18%. А средний уровень одобрения заявок на кредит, поданных через Интернет, составляет лишь 8%. Для принятия решения по клиентам "белой" и "серой зоны" кредиторам обычно хватало стандартного объема проверяемой скоринговыми системами информации: данных кредитных бюро, государственных информационных систем, сведений, получаемых от работодателя и из социальных сетей. Заемщики "белой зоны" любимы банками; они вносят платежи по кредитам согласно графику и срокам, за ними длинной вереницей ходят кредиторы, но не с претензиями, а с предложениями взять еще один кредит по более низкой ставке. А что же происходит с заемщиками "серой зоны"? Изначально они также добросовестно выполняют свои кредитные обязательства. Затем по каким-либо причинам, будь то потеря работы или ухудшение финансового положения семьи, клиент перестает выплачивать долг по кредиту и попадает на так называемую "просрочку". У одного физического лица может быть даже несколько "просроченных" кредитов, и сроки просроченной задолженности также могут быть разными: 30, 60, 90 дней и более. Если заемщик попадет на "просрочку" 90+, его "первостепенные" кредиторы (то есть те, кто раньше выдавал крупные кредиты под маленькую процентную ставку) уже вряд ли согласятся и дальше предоставлять ему займы на тех же условиях. Отныне такой заемщик будет являться представителем той самой "серой зоны", и кредитной организации придется потратить много сил и времени, чтобы решить, давать ему кредит или нет.
Впрочем, где проводить границы зон и кого считать "хорошим", а кого "плохим" заемщиком, зависит от кредитной политики и общей стратегии банка. Кредитные организации самостоятельно определяют желаемую доходность своего кредитного портфеля и устанавливают уровень риска, который они готовы на себя принять. В нынешних экономических условиях все большее число банков и МФО готовы идти навстречу клиентам и более гибко подходить к вопросу о выдаче кредита. Они также не спешат выдавать займы "непроверенным" клиентам, но при этом стремятся сделать "серую зону" как можно более узкой. При анализе кредитной истории клиента банкам необходима дополнительная информация, которую им пока что неоткуда брать. Банк ищет ответы на вопросы - укрывался ли человек от контакта с кредитором, сбрасывал ли он телефонные звонки от кредитора, давал ли он какие-то обещания (выплатить долг в такой-то временной отрезок), а если давал, то выполнял ли их в срок.
Эти вопросы относятся к анализу поведенческой активности заемщика с просроченной задолженностью и имеют огромное значение при оценке его возможности и дальше брать на себя кредитные обязательства. Демографические данные (пол, возраст, семейное положение, место работы и должность) и сведения о регулярном доходе клиента также играют не последнюю роль, но зачастую дать представление о репутации заемщика может только анализ его поведения и личных качеств. Несомненно, рынок нуждается в информации такого рода, ее наличие может коренным образом изменить методы скоринга. Внедрив подобную систему анализа поведенческой активности заемщика, банк получит возможность существенно сократить расходы на риск-менеджмент - больше обработанных заявок сможет быть одобрено без ухудшения качества кредитного портфеля. Также использование дополнительных сервисов при анализе "серой зоны" заемщиков, обращающихся за кредитом или займом через Интернет, позволяет избежать риска мошенничества или "непреднамеренной" закредитованности. Отчет системы дополнит кредитную заявку важной дополнительной информацией и сделает решение более очевидным, а следовательно - банк или МФО будет терять меньше клиентов, незаслуженно получивших отказ в выдаче займа. Расчеты, проводимые на заявках заемщиков, впервые подававших заявку в банк, и заемщиков, не являющихся клиентами кредитной организации по зарплатному проекту, показывают, что при использовании скоринга "серой зоны" уровень одобрения заявок, поданных через Интернет, вырастает до 16%.
Также скоринг "серой зоны" с учетом анализа поведения заемщиков позволит банку вести более умелую кредитную политику. "Серая зона" будет сужаться: выделив сегменты заемщиков с различным уровнем риска, банк может кредитовать условно почти всех, но на разных условиях (чем выше риск, тем больше процентная ставка).
Тут очевиден вопрос - могут ли данные о поведении заемщика во время "просрочки" вывести его из "серой зоны" обратно в "белую" и позволить дальше свободно получать кредиты. Безусловно, это возможно. Тем не менее может возникнуть и обратная ситуация. Банк может получить информацию о поведенческих особенностях заемщика, которая испортит о нем впечатление, но зато оно по крайней мере станет более адекватным. Адекватность и дополнительные данные - это как раз то, что сейчас нужно кредитному рынку: банкам нужны гарантии, более точные оценки, проверенные сведения о контактности клиента и его дисциплинированности.