У многих, кто пытался получить беззалоговый кредит в разных российских банках, возникает ощущение, что решения о том, давать или не давать кредит, принимаются наобум. Слишком часты неожиданные отказы и, наоборот, приятные сюрпризы. Такое ощущение скоро исчезнет: банки вкладывают миллионы долларов в автоматизацию отбора заемщиков, а точнее — в так называемые скоринговые системы.

SM удалось выяснить, по каким принципам нас «отсеивают» с помощью таких систем. Кроме очевидных вещей вроде уровня дохода и трудового стажа есть и довольно неожиданные критерии. Например, с точки зрения кредитоспособности расставание с супругом лучше сразу оформить официально, а у 50-60-летнего человека балл за возраст выше, чем у 30-35-летнего.

ТАЙНО И ВСЛЕПУЮ

Скоринг — от слова score, «счет» — позволяет начислить потенциальному клиенту определенное число баллов за каждый ответ на вопросы стандартной анкеты. Если общий счет выше установленной банком черты отсечения, решение по кредиту положительное; еще от суммы баллов зависит, в каком объеме банк выделит деньги. Казалось бы, все просто, но «веса» различных критериев в скоринг-карте — один из самых строго охраняемых российскими банками секретов. Когда французский банк BNP Paribas вел переговоры о покупке банка «Русский стандарт», директор кредитного департамента «Русского стандарта» Денис Губанов даже отказался отвечать на вопросы о скоринге в присутствии нескольких топ-менеджеров обеих сторон, попросив выйти из комнаты всех, кроме одного француза, специалиста в этой конкретной области.

В первую очередь банкиры опасаются мошенников: те, узнав, как взвешиваются шансы потенциальных заемщиков, будут «правильно» заполнять анкеты, отмечает старший вице-президент «Внешторгбанка Розничные услуги» («ВТБ 24») Вадим Кулик. Но есть и еще одна причина повышенной секретности: банки дорого заплатили за статистику, на которой основаны их скоринговые системы, и не хотят, чтобы плодами их метаний и исканий воспользовались конкуренты. Именно поэтому, кстати, в России до сих пор не работают кредитные бюро.

Чтобы скоринг-карта хорошо предсказывала вероятность дефолта, банку нужно накопить примерно 10 000-20 000 наблюдений и из них как минимум 500 дефолтов, считает начальник отдела рыночных рисков Международного Московского банка Дмитрий Спрысков. «Многие банки на первоначальном этапе могут принять для себя решение выдавать кредиты вслепую, чтобы накопить необходимую выборку для последующей калибровки скоринговой модели», — объясняет он. Как рассказали SM на условиях анонимности в одном из крупных российских банков, именно так действовал этот банк, запуская автокредитную программу. Необходимый массив данных накопили, только выдав кредиты на $7,5 млн: автокредит «вызревает» через два-три года; чтобы получить достаточно информации по розничным кредитам, хватит и полугода. Тогда остается потратиться только на саму скоринговую систему — и процесс принятия решений становится гораздо более упорядоченным.

СКОРИНГ НА СТАРТЕ

Близкие к нынешнему своему виду скоринговые системы были разработаны в США

в 1967 г., когда банки только начинали применять компьютеры для оценки кредитных рисков. В 1977 г. компания Fair Isaac внедрила первую скоринговую систему в европейском банке. А в 1980-е скоринг получил на Западе широкое распространение. По оценке Fair Isaac, в Великобритании автоматизированными скоринговыми системами пользуются 90% банков, а у нас только 15-20%. У многих крупных российских банков, в том числе Сбербанка, Газпромбанка, Бинбанка, «Возрождения», эти системы лишь в стадии внедрения.

А «ВТБ 24» лишь недавно заключил контракт с разработчиком — Experian Scorex. До сих пор рынок частных кредитов рос и без всякой автоматизации отбора — на 1 января 2006 г. его объем, по данным ЦБ, составил более 1 трлн руб. Но сейчас конкуренция ужесточилась, ставки по кредитам падают, соответственно снижается и маржа банков. Скоринг позволяет рисковать более информированно — например, увеличивать суммы кредитов определенным категориям заемщиков или не отсекать кого-то из тех, кого отвергли бы раньше. А значит, появляется возможность не только увеличить маржу за счет снижения невозвратов, но и расширить клиентскую базу.

Результат — появление заметного рынка скоринговых систем. По оценкам директора по поддержке продаж московского представительства SAS Institute GmbH Александра Гвоздева, только в части программного обеспечения на конец 2005 г. объем этого рынка составил $4-5 млн. Плюс к этому разработка самих скоринг-карт, которую банки часто поручают международным компаниям, — она увеличит общую сумму минимум вдвое. Даниэль Зеленский, глава московского офиса Experian-Scorex, прогнозирует, что в ближайшие три года прирост составит еще минимум $20 млн.

Несмотря на то что само программное обеспечение для скоринговой системы не выглядит сложным, берут за него дорого. По словам Кулика из «ВТБ 24», «начальная стоимость контракта с западной фирмой — $500 000, не считая лицензионных платежей, величина которых за три года составляет базовую сумму контракта».

В Росбанке система, установленная тем же Experian-Scorex и запущенная в сентябре прошлого года, обошлась примерно в $2,5 млн, говорит замдиректора департамента розничного бизнеса Дмитрий Вечканов.

«Мы платим за то, что эти системы работают в 90 странах мирах, что это отработанное на практике решение, — говорит старший вице-президент Бинбанка Сергей Горащенко. — Мы платим за отсутствие ошибок, которые сделали бы, если бы разрабатывали систему самостоятельно. Мы переплачиваем за неуверенность в собственных силах».

Именно поэтому, хотя российские разработчики — «Диасофт», Програмбанк, «ФОРС Банковские системы» — предлагают продукты, сходные с западными аналогами, крупные банки предпочитают все же иметь дело с проверенными иностранными поставщиками, которым заказывают и ПО, и разработку скоринг-карты.

КАК ДЕЛАЕТСЯ КАРТА

Получив от банка статистику, консультант создает прогнозную модель. Все характеристики клиентов проверяются на степень корреляции с риском дефолта. При помощи алгоритма оптимизации отбираются наилучшие переменные. Результат — небольшая таблица, в которой напротив каждой характеристики стоит определенный балл. Естественно, чем больше информации предоставляет банк консультанту, тем точнее будет калибрована модель. Например, отмечает Зеленский из Experian, западный опыт показывает, что владельцы красных машин более склонны не платить по кредитам, чем те, у кого машина другого цвета.

Но скоринг-система тем и хороша, что один фактор обладания красным автомобилем еще не лишает его несчастного хозяина возможности получить кредит. Ведь учитывается вся совокупность характеристик. «Основное правило состоит в том, что при одинаковых результатах оценки заявки имеют одинаковый уровень риска, независимо от того, каким образом был получен данный результат оценки», — говорит Зеленский.

Система, основанная на большом объеме подробной статистики, снизит риск дефолтов по кредитам на 15-40%, а заодно уменьшит издержки на обработку заявок на 70%, обещают разработчики. Если же статистики не хватает, придется использовать так называемую обобщенную скоринг-карту, основанную на экспертном опыте, как правило иностранном. Погрешность такой карты по сравнению с оптимальной, по оценке Зеленского, составит 20-30%.

Но даже оптимальную на данный момент карту придется постоянно корректировать: заемщики быстро нащупают ее слабые места. Директор центра страхования финансовых рисков РОСНО Анна Ледовская говорит, что, пройдя процедуру получения кредита 15 раз, клиент уже четко понимает, как нужно заполнять анкету, чтобы получить деньги. Коррекцию уже пришлось проводить Райффайзенбанку, который внедрил скоринговую систему еще в 2002 г., а через год приглашал специалистов Experian ее дорабатывать.

Есть, конечно, банки, обходящиеся в этом деле без услуг консультантов, но этот путь — не для неуверенных в себе. Международный Московский банк купил только программную «оболочку» — SAS Interpreter Miner — примерно за ?300 000. А скоринг-карту ММБ разработал сам.

КАК ЭТО РАБОТАЕТ

В анкете, которую приходится заполнять потенциальному заемщику, значимы далеко не все вопросы, а максимум 7-10. Это результат отбора переменных при разработке скоринг-карты. SM удалось раздобыть карту одного из российских банков, название которого мы, по понятным причинам, не можем обнародовать. Максимальное число баллов по ней — 1000, точка отсечения — 650. Максимальная сумма беззалогового кредита в этом банке — 300 000 руб. И не всякий, кому удалось набрать больше 650 баллов, может претендовать на эту сумму. Сколько денег даст банк, зависит от превышения счета над пороговой величиной и уровня его дохода. Например, если человек набрал 780 баллов, то при ежемесячном доходе 25 000-40 000 руб. он получит 120 000 руб.

Но такую систему наш банк вряд ли будет использовать долго. Предстоит серьезная доработка и уточнение критериев. Как и многие другие розничные банки в России, этот перешел от проб и ошибок, необходимых для того, чтобы накопить информацию, к применению довольно крупного «сита». С каждым годом ячейки в нем будут становиться все мельче.