Захватывающее введение, привлекающее внимание читателей к теме статьи о новейших методах оценки кредитоспособности заемщиков в банках.
Традиционные методы оценки кредитоспособности
Традиционно банки используют несколько основных методов для оценки кредитоспособности заемщиков:
- Анализ
кредитной историизаемщика. Изучение данных о предыдущих кредитах позволяет оценить дисциплину заемщика в погашении долгов. - Применение
скоринговых моделей. На основе ключевых характеристик заемщика рассчитывается интегральный балл, который сравнивается с пороговым значением. - Изучение документов, предоставленных заемщиком, в том числе финансовой отчетности компании-заемщика.
Однако эти традиционные методы имеют свои недостатки. К примеру, анализ только официальных документов не всегда позволяет получить полную картину о реальном финансовом состоянии заемщика. Рассмотрим более современные технологии оценки кредитоспособности.
Современные технологии сбора данных о заемщиках
В последние годы банки начали активно использовать альтернативные источники данных о потенциальных и действующих заемщиках, помимо официальных документов и кредитных историй. Это позволяет получить более полную и объективную картину.
Одним из ключевых направлений является анализ так называемого «цифрового следа», который мы оставляем в интернете и социальных сетях.
С помощью технологий больших данных и искусственного интеллекта банки могут проанализировать:
- активность заемщика на сайтах для поиска работы (для оценки риска потери работы),
- данные из соцсетей (образование, семейное положение и др.),
- онлайн-репутацию (упоминания, отзывы),
- интенсивность поисковых запросов по кредитным, инвестиционным или иным финансовым темам.
Еще одним важным источником данных являются методы оценки кредитоспособности заемщика банковских карт и счетов клиента. Анализ регулярности и объемов расходов позволяет составить объективную картину о реальном финансовом состоянии заемщика в текущий момент.
Финансовый анализ текущего состояния заемщика
Сбор и анализ альтернативных данных о заемщике является важным этапом оценки кредитоспособности, однако ключевым остается финансовое состояние самого заемщика или компании-заемщика.
Традиционно для этого банки запрашивают и анализируют такие документы как: бухгалтерская отчетность, налоговые декларации, данные о движении денежных средств по счетам и другие.
Основная задача финансового аналитика банка при этом – оценка текущего финансового состояния, платежеспособности, ликвидности, деловой активности, рентабельности потенциального или действующего заемщика. Для этого рассчитываются такие показатели как:
- Коэффициент текущей ликвидности
- Коэффициент обеспеченности собственными средствами
- Рентабельность продукции
- Коэффициент покрытия процентов и другие
Полученные показатели сравниваются с рекомендуемыми нормативами, а также с результатами конкурентов в отрасли. Это позволяет объективно оценить текущее финансовое положение заемщика и спрогнозировать перспективы его развития.
| Показатель | Значение | Норматив |
| Рентабельность, % | 12,5 | >10 |
| Коэффициент текущей ликвидности | 1,1 | >1 |
Как видно из примера в таблице, основные показатели компании-заемщика соответствуют нормативным значениям. Это говорит о ее устойчивом финансовом положении в настоящий момент.
Прогнозирование будущих доходов и расходов заемщика
Помимо анализа текущего финансового состояния заемщика, важнейшей задачей является оценка его перспективной платежеспособности. Для этого используются статистические и эконометрические модели прогнозирования будущих денежных потоков.
На основе данных из финансовых отчетов за предыдущие периоды строятся трендовые модели доходов и расходов, позволяющие спрогнозировать их значения на 1-2 года вперед с доверительными интервалами. Кроме того, производится стресс-тестирование на основе негативных макроэкономических сценариев развития отрасли или региона присутствия заемщика.
Комплексная балльная оценка кредитоспособности
Для удобства принятия решений о выдаче кредитов на основе всей собранной информации о заемщике рассчитывается интегральный рейтинг или балл кредитоспособности. Он учитывает:
- Данные кредитных историй и скоринговый балл
- Показатели текущего финансового состояния
- Результаты прогнозных моделей платежеспособности
- Другие факторы (возраст, стаж работы и др.)
Полученное значение рейтинга сравнивается с установленным пороговым уровнем, определяющим возможность предоставления кредита данному заемщику.
Постоянный мониторинг кредитоспособности заемщиков
Оценка кредитоспособности клиентов проводится банками не только на этапе рассмотрения заявки, но и в течение всего срока действия кредитного договора. Регулярно, раз в месяц или квартал, повторяются следующие процедуры:
- Анализ новых данных из кредитной истории и цифрового следа заемщика
- Проверка финансового состояния, получение обновленной отчетности
- Расчет прогноза и рейтинга кредитоспособности на следующие периоды
Это позволяет своевременно выявлять проблемных заемщиков и корректировать условия кредитования для каждого клиента с учетом изменения его финансового состояния.
Индивидуальный подход к каждому заемщику
Несмотря на все большую автоматизацию процессов скоринга и принятия решений, банки сохраняют возможность индивидуального подхода к заемщикам. К примеру, при резком ухудшении показателей из-за временных трудностей может быть принято решение не ужесточать условия кредита, а дать возможность заемщику исправить ситуацию.
Повышение финансовой грамотности заемщиков
Многие проблемы с выплатой кредитов возникают из-за недостаточной финансовой грамотности населения. Поэтому банки активно проводят работу в этом направлении.
Во-первых, это обучающие мероприятия - вебинары, курсы, обзорные статьи и видеоролики. Они помогают клиентам разобраться в тонкостях кредитования, научиться правильно планировать свой бюджет.
Во-вторых, банки предоставляют персональные консультации своим заемщикам. К примеру, кредитный эксперт может дать советы, как улучшить кредитную историю или какие документы предоставить для увеличения кредитного лимита.
Защита персональных данных заемщиков
Одновременно с расширением использования данных о клиентах банки вынуждены уделять повышенное внимание мерам информационной безопасности и защиты персональных данных.
Это включает как технические решения (шифрование, блокировка утечек), так и организационные методы (ограничение и регламентация доступа, аудит). Кроме того, клиенты могут запросить данные о себе и потребовать исправить некорректную информацию.
Совершенствование методов кредитного скоринга
Скоринговые методы продолжают совершенствоваться. В частности, разрабатываются отраслевые модели, учитывающие специфику различных видов бизнеса и категорий заемщиков. Также дополнительно анализируется скоринг поведения - данные об активности клиента как пользователя цифровых сервисов.
Внедрение систем поддержки принятия кредитных решений
Для комплексной автоматизации оценки заемщиков и поддержки кредитных экспертов банки внедряют специализированные информационные системы и технологии искусственного интеллекта.
Переход на полностью автоматизированную выдачу онлайн-кредитов
Перспективным трендом является максимальная автоматизация процессов кредитования для онлайн-заявок на небольшие потребительские кредиты.
Здесь на основе технологий искусственного интеллекта могут приниматься полностью автоматические решения за считанные минуты после заполнения заявки на сайте или в мобильном приложении банка.
Вместе с тем это требует тщательного контроля рисков и качества онлайн-кредитов для недопущения роста просрочек.
Применение технологий распределенного реестра для оценки кредитоспособности
Еще одно перспективное направление - использование надежных и прозрачных данных о клиентах, хранящихся в технологии блокчейн. В частности, сюда может входить подтверждение информация из различных профильных сервисов и государственных баз данных.
Применение распределенных реестров позволит ускорить процедуры анализа данных о заемщиках и снизить кредитные риски.
Перспективы развития подходов к оценке кредитоспособности
В ближайшие годы будут активно развиваться методы анализа альтернативных данных с применением технологий искусственного интеллекта. Расширится использование биометрических данных, информации из соцсетей, видеоаналитики и других инновационных источников.
При этом постоянно будут совершенствоваться меры защиты данных и развития культуры кибербезопасности.
Интеграция скоринга с системами принятия решений
Дальнейшее развитие скоринговых методов будет тесно интегрировано с системами поддержки принятия кредитных решений на базе технологий искусственного интеллекта.
Результаты расчета скоринговых баллов будут напрямую подаваться на вход аналитических моделей, которые также учитывают широкий спектр других данных о заемщиках из традиционных и альтернативных источников.
Развитие партнерских экосистем
Для расширения охвата источников данных о клиентах банки будут развивать финансовые экосистемы на базе платформенных решений с открытыми API.
Это позволит интегрировать в аналитические системы скоринга данные от различных партнеров: мобильных операторов, интернет-магазинов, госорганов и других.
Постоянная оптимизация моделей скоринга
Внедрение гибких облачных решений для скоринга позволит оперативно настраивать алгоритмы под изменчивые условия рынка и новые источники данных.
На основе методов машинного обучения будет производиться непрерывная оптимизация скоринговых моделей путем автоматического анализа результатов их работы с поступлением все новых данных.
Усиление требований к защите данных и кибербезопасности
По мере расширения объемов данных, используемых для анализа заемщиков, банкам приходится ужесточать требования информационной безопасности и защиты клиентских данных от внешних и внутренних угроз.
Регуляторные требования в сфере использования данных
Помимо технических мер защиты данных, важное значение приобретают организационные и правовые аспекты их использования в скоринге.
Регуляторы рынка, в том числе Банк России, разрабатывают детальные регламенты и рекомендации в этой сфере - какие данные можно собирать, как обезличивать, какие требования предъявлять к хранению и передаче данных между различными системами.
Повышение квалификации специалистов
Быстрое развитие цифровых технологий в финансовом секторе требует соответствующей подготовки кадров.
Банки организуют для своих сотрудников курсы и тренинги по новым методам работы с данными, технологиям искусственного интеллекта, кибербезопасности, чтобы компетенции персонала соответствовали современным вызовам.
Прозрачность алгоритмов скоринга
Для большего доверия клиентов банки стремятся повысить понятность работы скоринговых систем, разъясняя основные принципы оценки заемщиков.
Хотя конкретные алгоритмы расчета рейтингов могут быть коммерческой тайной, но общие подходы должны быть максимально прозрачны для клиентов.
Саморегулирование участников рынка
Помимо государственного регулирования, банковское сообщество также осуществляет саморегулирование в сфере оценки кредитоспособности и использования клиентских данных.
Разрабатываются межбанковские стандарты, рекомендации по обмену данными, создаются этические комитеты для выработки норм ответственного подхода к скорингу с применением новейших технологий.
