Аналитика

"Я пристально посмотрю в глаза заёмщику и пойму, вернёт ли он выданный заём"

Большинство микрофинансовых организаций в частных разговорах убеждают своих собеседников в том, что они используют передовые технологии скоринга в своих бизнес-процессах. Каждый солдат мечтает стать генералом, а каждая МФО говорит об использовании искусственного интеллекта при принятии кредитного решения. В мечтах собственники организаций уже считают свои прибыли, пока роботы делают работу за всех сотрудников. Однако, реальность микрофинансового рынка немного отличается от тех глянцевых обложек, которые показывают на больших экранах. Проводя классификацию типов методологии принятия кредитных решений, можно выделить несколько глобальных типов андеррайтинговой политики при работе с заёмщиками-физическими лицами.

Модель психосоциального скоринга

Основным принципом работы данного метода является обработка «сарафанного» радио по конкретному заёмщику. Как правило, данная модель хорошо себя показывает в маленьких городах, сёлах, т.е. там, где жители знают друг друга в лицо. В подобного рода населённых пунктах кредиторам, как правило, не требуется обрабатывать массивы информации, т.к. получить характеристику на человека можно через общих друзей или родственников. Назвать подобного рода метод работы андеррайтинга скорингом довольно сложно, но на практике он показал эффективность в своей нише. При масштабировании бизнеса данная практика становится крайне неэффективной и принесёт к формированию высокого уровня портфеля проблемных займов, поскольку в больших городах вопрос потери репутации для людей является менее критичным.

Модель верификации анкетных данных

Основное внимание в данном методе кредитор уделяет проверке тех сведений, которые указал заёмщик о себе в анкете. Осуществляется проверочные мероприятия на предмет действительности паспорта, запрашивается банк исполнительных производств. Основная задача андеррайтера найти заведомо ложную информацию, которую указал заёмщик. Наибольшее внимание уделяется подтверждению занятости. При наличии нестабильных заработков, затруднении в подтверждении места работы микрофинансовая организация выбирает либо тактику одобрения минимально возможной суммы займа, либо отказывает в его предоставлении. Основным минусом данной андеррайтинговой политики является огромное влияние человеческого фактора, длительное время рассмотрения заявки, проблема в формировании ключевых факторов анализа дефолтности портфеля выданных займов при последующем анализе.

Модель с использованием сведений, полученных из бюро кредитных историй

Наиболее часто применяемая модель в работе микрофинансовых организаций. Является апробированной в банковском сегменте, с ней хорошо знакомы банковские служащие. После проверки заёмщиков на установленные в компании стоп-факторы, верификации анкетных данных, осуществляется запрос кредитной истории по заёмщику. При анализе кредитной истории анализируются ежемесячные платежи, совокупный кредитный лимит, наличие текущих и исторических просрочек по займам, величина прожиточного минимума. Минусы данной модели аналогичны предыдущей модели, однако, при должной оцифровке сведений позволяет в дальнейшем получить множество переменных для построения скоринговой карты.

Использование унифицированных скоринговых моделей

Данную андеррайтинговую политику применяют наиболее продвинутые игроки. Смысл заключается в том, что за основу принятия кредитного решения берется скоринговый балл, получаемый от поставщиков услуг скоринга. В редких случаях это могут быть весовые коэффициенты, установленные сотрудниками компании при анализе портфеля. Это могут быть как бюро кредитных историй, так и специализированные компании, которые оказывают подобного рода услуги. В самых простых моделях строится «светофор», в котором заёмщики сегментируются по приемлемой степени риска.  Основными минусами данного подхода является отсутствие уникальности в выдаваемых кредитных решениях. Компания лишает себя конкурентных преимуществ перед другими участниками рынка, а следовательно, возрастают её издержки на осуществление деятельности, однако данный способ является отличной возможностью для сбора аналитической информации по поведению кредитного портфеля.

Использование индивидуальной скоринговой карты

Данный способ используют практически все лидеры рынка, за счёт чего они получают конкурентные преимущества перед более мелкими игроками. Построение индивидуальных моделей требует наличия собственной базы уникальных заёмщиков за последние 12 месяцев, а также квалифицированного штата риск-менеджеров с математическим уклоном. Большинство затрат компании на обслуживание риск-подразделений уходит на фонд оплаты труда и обслуживание IT-инфраструктуры. Разработка требует существенных вложений, который является «входным» билетом в когорту лидеров рынка. Безусловно является лучшим решений для компаний, у которых кредитный портфель перешагнул цифру в 100 млн рублей.

В эпоху, когда микрофинансовые организации вынуждены терять рентабельность из-за установленных ограничений регулятором, применение автоматизации проверки заёмщиков путём внедрения скоринговых моделей является одним из наиболее перспективных направлений для внутреннего инвестирования у микрофинансовой организации. У компаний, которые полностью используют ручные методы проверки своих заёмщиков будут минимальные шансы на устойчивую работу в перспективе ближайших 2-3 лет.