Для банков скоринг – это, в первую очередь, метод оценки рисков и управления ими на основе прогноза, с какой вероятность конкретный заемщик может просрочить платежи по кредиту, то есть статистический метод оценки кредитоспособности заемщика.

И только во вторую очередь – это процесс автоматизации принятия решения.

Первые скоринговые карты появились в 40-е годы 20 века в США. Скоринговые баллы тогда выставлялись экспертно на основе имеющегося опыта, а за основу брали не больше десяти характеристик. Сейчас, в эпоху расцвета скоринга, для его построения используются более точные математические методы и специальный аналитический инструментарий, позволяющие работать с сотнями характеристик.

Конечно, при наличии достаточного количества данных статистический скоринг предпочтителен, так как в отличие от экспертного отражает те закономерности, которые реально наблюдались в портфеле. По данным Fair Isaac, более 90% банков развитых стран используют скоринг. Все более популярным он становится и среди российских банков.

В зависимости от задач, которые должен решать скоринг, он бывает нескольких видов:

– Application scoring (скоринг заявителя) – оценивается вероятность того, что новый клиент не выплатит кредит;

– Behavioral scoring (поведенческий скоринг) – вычисляют уровни риска существующих должников на основе имеющихся данных о поведении заемщиков;

– Collection scoring (скоринг для работы с просроченной задолженностью) – определяют, когда и какие именно меры должны быть приняты в отношении неплательщиков;

– Fraud scoring (скоринг против мошенников) – оценивается вероятность того, что новый клиент не является мошенником;

– Response scoring (скоринг отклика) – оценивают реакцию потребителя (отклик) на направление ему предложения;

– Attrition scoring (скоринг потерь) – оценивают вероятность использования продукта в дальнейшем или переход к другому поставщику продукта.

Учитывая незрелость рынка потребительского кредитования в России, сейчас самый распространенный в РФ скоринг – скоринг заявителя. Пока он, в основном, применяется в экспресс-кредитовании на небольшие суммы, где решение принимается за час, и скоринг, скорее всего, является единственным инструментом оценки кредитоспособности заемщика (в отношении мошенников, как правило, используется "черный список"). При этом нужно понимать, что, выдавая кредиты на значительные суммы по достаточно низким ставкам, банк должен более детально проверить заемщика.

Однако иногда скоринг используется и для автокредитов, и даже для ипотеки, но не в том виде, как в экспресс-кредитовании. Например, в ипотеке скоринговые схемы используются для сортировки заявок на кредит на группы в зависимости от требуемого подтверждения анкетной информации и проверки заемщика. Таким образом, с точки зрения заемщика, это все равно будет аналогично "стандартному" процессу рассмотрения заявки.

Процесс получения информации для скоринга начинается с заполнения анкеты заемщика. После сбора и проверки информации на достоверность – если клиент соответствует целевой аудитории банка – она попадает в скоринговую модель, которая дает оценку риска. Для заемщика рассчитывается скоринг-балл, как сумма баллов, соответствующих его признакам. При этом скоринг, как статистический метод оценки кредитоспособности, не дает абсолютной уверенности в принятом решении и не является 100% гарантом благонадежности заемщика. Однако как оперативное, статистически обоснованное, а иногда просто предварительное (рекомендательный характер) мнение он вполне может быть использован. Например, скоринг, исходя из кредитного риска, может рекомендовать более детальную проверку клиента, повышение процентной ставки, лимитирование суммы кредита и так далее, исходя из кредитного риска на конкретного человека.

Если клиенту отказали в получении кредита в одном банке, то это совершенно не значит, что ему откажут и в другом (если не считать случаев мошенничества) – скоринги у разных банков разные, исходя из особенностей клиентской базы. Поэтому можно попробовать получить ссуду у другого кредитора, ведь с очень большой долей вероятности там будет скоринг с отличными характеристиками, а, значит, и решение будет иным.