В современной жизни постоянным спутником каждого из нас является неопределенность.
Нам часто не хватает информации для принятия какого-то решения. Мы вынуждены что-то предполагать, что-то допускать и надеяться на то, что не ошиблись.
- Банк, выдавая кредит, надеется на возврат.
- Врач, назначая лечение, рассчитывает на выздоровление пациента.
- Страховой агент, выписывая полис, заинтересован в том, чтобы страховой случай не произошел.
Как будет на самом деле – неизвестно, а решение принимать надо прямо сейчас. Некомфортно. Правда?
В таком случае на помощь приходит метод скоринговой оценки вероятности того события, которое нас интересует.
Допустим, в прошлом аналогичные события происходили, и существует набор характеристик, описывающих те ситуации. Если мы сможем понять, при каких значениях характеристик интересующее нас событие происходит, то с большой вероятностью сможем предсказывать наступление такого события.
Если интересующим нас событием является будущий поступок конкретного человека, в этом случае принцип работы скоринга заключается в статистическом подтверждении предположения о том, что люди, имеющие сходные социальные, демографические, имущественные, финансовые и любые другие характеристики, демонстрируют похожее поведение. Чем больше характеристик мы сможем сравнить, тем точнее будут наши выводы.
Простой пример: Если заемщики допускали существенные или регулярные просрочки платежей по кредиту или займу, тo скоринговая модель запомнит это и новых людей c похожими характеристиками будет считать нежелательными заемщиками. Таким образом можно существенно снизить уровень будущих дефолтов, избежать затрат на будущие взыскания, снизить объем резервов на возможные потери по ссудам, сформировать кредитный портфель наилучшего качества.
Может ли финансовая организация обойтись без скоринга?
Безусловно, может, если её не интересует:
- исключение ошибок и злоупотреблений при оценке заемщика;
- одинаковый объективный подход к рассмотрению каждой заявки;
- возможность учесть неограниченное число характеристик заемщика;
- возможность выдавать сотни кредитов и займов в день без потери качества портфеля;
- сокращение времени принятия решения до единиц минут;
- максимальная доходность кредитного портфеля.
В общении с потенциальными заказчиками часто возникает недопонимание из-за смысловых различий, вкладываемых в понятие скоринга.
Для одних скоринг – это построение статистической модели оценки вероятности будущего события дефолта. Это определение близко к классическому.
Для других скоринг – это некая система, собирающая данные о человеке из разных источников, анализирующая эти данные, проверяющая их по определенным правилам и выдающая конкретную рекомендацию, как следует поступить с данной заявкой на кредит или заем.
Второе определение описывает работу системы поддержки принятия решения по выдаче кредита. Скоринг используется в ней лишь как один из этапов прохождения заявки и не является строго обязательным. Надо признать, такое понимание термина скоринг возникло у значительного числа людей. Возможная причина этого явления – недостаток опыта в бизнес-аналитике.
После разработки и проверки скоринговой модели возникает естественный вопрос ее применения в бизнес-процессах. Эта тема будет рассмотрена в следующем цикле статей, посвященных «кредитному конвейеру», как иначе называют систему поддержки принятия решения по выдаче кредита или займа.
В следующей статье рассмотрим процесс разработки скоринговой модели для оценки вероятности дефолта, оценки ее качества и мониторинга состояния.
Справка:
Loginom Company — Ведущая российская компания, специализирующаяся на разработке систем для глубокого анализа данных, охватывающих вопросы сбора, интеграции, очистки данных, построения моделей и визуализации. Помогаем внедрять инновации, принимать более обоснованные и правильные управленческие решения для увеличения прибыли, снижения затрат и предотвращения рисков как коммерческим, так и государственным компаниям.
